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Versioni alfa e beta possono andare bene per le reti sociali. Ma i produttori tendono ad essere più conservatore con la tecnologia e con buona ragione. Il robot industriali sul pavimento della fabbrica che paranco pesanti carichi e muoversi ad alta velocità sono così pericolose che devono essere tenuti separati lavoro-celle di distanza da un operatore umano.
“Non è possibile muoversi velocemente e rompere le cose, se le cose che si possono rompere sono persone”, ha detto Clara Vu, co-fondatore e vice presidente di Ingegneria Veo Robotica, in un discorso presso l’EmTech MIT conferenza la scorsa settimana.
Una soluzione a questo è ciò che è noto come un cobot, un robot che è stato progettato per lavorare in modo collaborativo insieme agli esseri umani. Infatti, questo è uno dei segmenti in più rapida crescita del mercato. All’inizio di questa settimana, presso l’International Manufacturing Technology Show, Universal Robots ha annunciato che ha venduto a 25.000 cobots.
Il problema è che cobots sono più sicuri perché sono meno potenti. “Cobots sono piccoli e leggeri e non può colpire molto duro,” Vu detto. “Hanno trasformato l’industria, ma hanno alcune limitazioni fisiche–semplicemente non è possibile spostare un grosso oggetto lontano o veloce con un cobot.”
Per contro, il robot industriali utilizzati per la produzione di beni durevoli in grado di sollevare centinaia di sterline, migliaia di volte in un giorno, e metterli nello stesso posto-24 ore al giorno. Essi sono di gran lunga superiori agli esseri umani quando si tratta di semplici operazioni ripetitive, come la saldatura, ma completamente incapace di gestire attività più complesse, come l’assemblaggio finale, che Vu detto sembra ancora molto lo stesso modo in cui è fatto un secolo fa, notando che sia GM e, più recentemente, Tesla ha cercato di automatizzare il montaggio finale e non è riuscito.
Alcune di queste attività dovrebbe essere così costoso per automatizzare che un produttore non potrebbe mai recuperare il costo. I progetti possono eseguire i milioni di dollari e coinvolgere un team di ingegneri che lavorano per mesi per personalizzare l’hardware e il software. Inoltre, il risultato non è flessibile–è leggermente diverso in parte da un nuovo fornitore o uno con un difetto minore possibile arrestare l’intera linea, che può costare una casa automobilistica di circa 50.000 dollari al minuto. Altre attività non può essere automatizzato con la tecnologia di oggi.
Anche se alcune operazioni possono essere automatizzate, che spesso non sono, perché tutta la produzione di passaggi devono risultare completamente automatizzato o manuale per la sicurezza. “Il problema è la forza e la velocità e la precisione che rende il robot industriali così potente che li rende anche estremamente pericoloso,” Vu detto. “Non vuole essere da nessuna parte vicino a una tonnellata, robot spostamento di un centinaio di chili di oggetti a due metri al secondo.”
AI progressi in settori quali la computer vision può aiutare con la percezione e ragionamento, ma di automazione industriale richiede, inoltre, di attuazione–avete necessità di controllare ciò che il robot effettivamente fare. La replica di compiti che un essere umano può eseguire su una linea di montaggio è incredibilmente complesso. Ci sono 125 fasi di processo nel montaggio finale di una lavatrice e 500 nel montaggio finale di un auto, ognuna con migliaia di impegnativo sub-fasi di montaggio.
“Ci sono decenni o addirittura secoli di distanza da essere in grado di risolvere umana di attuazione nel caso generale, i” Vu detto. “Fino a quando non risolviamo generale AI, queste tecniche non sono solo andando per automatizzare completamente la produzione industriale.”
Cosa possiamo fare nel frattempo, Vu detto, è di rendere possibile per gli esseri umani e robot a lavorare più a stretto contatto, che Veo intende eseguire con l’aggiunta di sistemi di percezione per il potente robot suoi clienti già in uso. Aziende come ABB, Kuka, Fanuc e i fornitori di robot con un incredibile sistemi meccanici, Vu notato, quindi non c’è alcun motivo per costruire uno. Invece fornisce i sensori di bordo e di calcolo per loro in modo che possano operare in modo sicuro insieme agli esseri umani su una linea di produzione. “Essenzialmente, quello che stiamo facendo è di estendere il senso e la percezione di una cobot a sistemi molto più grandi,” Vu detto.
Una interessante ruga è che, a differenza di molti robotica start-up, Veo non fa uso di qualsiasi macchina di apprendimento. Black box approccio semplicemente non volare con questi clienti. “Non abbiamo fatto sentire che ci sarebbe fiducia la nostra vita a uno di questi algoritmi e norme di sicurezza per l’automazione industriale in particolare vietare alcune tecniche di machine learning,” Vu detto. Invece Veo si basa su algoritmi deterministici e l’intero sistema è progettato per essere fail-safe. Per esempio, se un robot incontra uno spazio che è occluso–non si può vedere cosa c’è dietro ad esso-è programmato per scontato che un uomo che occupa spazio.
Nonostante queste precauzioni, si wil prendere tempo per convincere i produttori che gli esseri umani possono lavorare in modo sicuro insieme al potente robot. Case automobilistiche sono molto sofisticati in termini di automazione, la sicurezza e abituato a lavorare con grandi, attrezzature pericolose tenendolo separato dal popolo. “Le persone che non sanno di produzione di dire” certo che il robot non si sta andando a colpire me, è intelligente’,” Vu detto. “Si può dire quanto tempo qualcuno è stato nell’automazione industriale settore come esitante sono a piedi nella cella di lavoro.”
Veo ha completato le prove con tre grandi produttori, tra cui una casa automobilistica, un importante fornitore di parti e beni di consumo confezionati società. Per ora, questi sono in corso in pre-laboratori di produzione, ma non Veo l’opportunità di comprendere l’ambiente di produzione e dei processi di produzione. “Per costruire un sistema di distribuzione in un grande ambiente industriale che, siamo fiduciosi che funzionerà ogni volta è una grande sfida,” Vu detto. L’obiettivo finale è quello di trasformare l’interazione uomo-macchina che combina un giudizio umano e la creatività con la forza e la ripetibilità dei robot per migliorare la produttività.
John Morris è un ex executive editor di CNET Networks e senior editor di PC Magazine. Ora lavora per un privato impresa di investimento, che può in qualsiasi momento investire in aziende i cui prodotti sono discussi in questo blog, e non alla divulgazione delle transazioni in titoli. Nessun investimento di consulenza è offerto in questo blog. Tutte le funzioni sono escluse.
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