Nul
Alpha-maskiner og betaværdier kan være fint for sociale netværk. Men producenter har tendens til at være mere konservative om teknologi med god grund. Den industrielle robotter på fabrikken, at hejse tunge nyttelast og flytte rundt på dem ved høje hastigheder er så farlige, at de har brug for at blive holdt i separate arbejde-celler væk fra menneskelig arbejdskraft.
“Du kan ikke bevæge sig hurtigt og bryde ting, hvis de ting, du kan pause er mennesker,” sagde Clara Vu, medstifter og VP of Engineering på Veo Robotteknologi, i en tale ved EmTech MIT konference i sidste uge.
En løsning til dette er, hvad der er kendt som en cobot, en robot, der er designet til at arbejde sammen sammen med mennesker. Faktisk, dette er en af de hurtigst voksende segmenter af markedet. Tidligere i denne uge, på International Manufacturing Technology Show, Universal Robots annonceret, at det nu er solgt i 25.000 cobots.
Fangsten er, at cobots er mere sikre, fordi de er mindre stærke. “Cobots er små og lette og kan ikke ramme dig meget hårdt,” Vu sagde. “De har forandret branchen, men de har nogle fysiske begrænsninger-du kan simpelthen ikke flytte en stor objekt langt eller hurtigt med et cobot.”
Derimod, den industrielle robotter, der anvendes til fremstilling af varige forbrugsgoder kan løfte hundredvis af pounds, tusindvis af gange om dagen, og placere dem på det samme sted–24 timer i døgnet. De er langt overlegen i forhold til mennesker, når det kommer til enkle, repetitive opgaver, som fx svejsning, men helt ude af stand til at håndtere mere komplekse opgaver, såsom den endelige samling, som Vu sagde stadig ser meget den samme måde, som det gjorde for et århundrede siden, at bemærke, at både GM og, mere nyligt, Tesla prøvede at automatisere endelige samling og svigtet.
Nogle af disse opgaver vil være så dyrt at automatisere, at en producent aldrig kunne få dækket omkostningerne. Projekter kan løbe op i millioner af dollars, og involverer et team af ingeniører, der arbejder i flere måneder til at tilpasse hardware og software. Endvidere resultatet er ufleksible–en lidt anderledes del af en ny leverandør, eller en med en mindre defekt, kan du lukke hele den linje, som kan koste en bilproducent om $50.000 per minut. Andre opgaver kan simpelthen ikke være automatiseret til alle med dagens teknologi.
Selv om nogle opgaver kan automatiseres, de ofte ikke, fordi hele produktionen skridt der skal enten fuldautomatisk eller manuel for sikkerhed. “Problemet er, at meget styrke og hurtighed og præcision, der gør industrielle robotter, så kraftfulde også gør dem yderst farlig,” Vu sagde. “Du behøver ikke ønsker at være hvor som helst i nærheden af en ton robotten bevæger sig et hundrede pund objekt på to meter per sekund.”
AI fremskridt inden for områder som computer vision kan hjælpe med opfattelse og begrundelse, men for industriel automation også kræver aktivering–du har brug for til at kontrollere, hvad robotter egentlig. At gentage de opgaver, som et menneske kan udføre på et samlebånd er utrolig kompleks. Der er 125 processen skridt i den endelige montering af vaskemaskine og 500 i den endelige samling af en bil, hver med tusindvis af udfordrende underenhed trin.
“Vi er årtier eller endda århundreder væk fra at være i stand til at løse menneskelige påvirkning i det generelle tilfælde,” Vu sagde. “Indtil vi løser generelt AI, vil disse teknikker er bare ikke at gå helt automatisere industriel produktion.”
Hvad kan vi gøre i mellemtiden, Vu sagt, er at gøre det muligt for mennesker og robotter til at arbejde tættere sammen, hvilket Veo har til formål at gøre ved at tilføje opfattelse systemer til kraftfulde robotter sine kunder, der allerede bruger. Virksomheder som ABB, Fanuc og Kuka allerede levering robotter med en utrolig mekaniske systemer, Vu bemærkede, så der er ingen grund til at bygge en. I stedet leverer sensorer og kant beregne til dem, så de kan fungere sikkert sammen med mennesker på en produktionslinje. “Det væsentlige er, hvad vi gør, er at udvide den følelse og opfattelse af en cobot til meget større systemer,” Vu sagde.
En interessant krølle er, at i modsætning til mange robotteknologi start-ups, Veo gør ikke brug af machine learning. At black box tilgang simpelthen ikke vil flyve med disse kunder. “Vi følte ikke, at vi ville tro på vores liv, at nogen af disse algoritmer og sikkerhedsstandarder for industriel automation specifikt forbyder nogle machine learning teknikker,” Vu sagde. I stedet Veo er baseret på deterministiske algoritmer og hele systemet er designet til at være fail-safe. For eksempel, hvis en robot støder på en plads, der er tilstoppet–den kan ikke se, hvad bag den-den er programmeret til at antage, at et menneske indtager den plads.
På trods af disse forholdsregler, det vil tage tid at overbevise producenterne om, at mennesker kan arbejde sikkert sammen med kraftfulde robotter. Bilproducenter er meget avanceret i form af automation, sikkerhed bevidst og vant til at arbejde med store, farlige udstyr ved at holde det adskilt fra mennesker. “Folk, der ikke kender fremstilling sige, ‘selvfølgelig robotten kommer ikke til at ramme mig, det er smart”,” Vu sagde. “Du kan fortælle, hvor længe man har været i industriel automatisering industrien ved, hvor tilbageholdende med at de er til at gå ind i workcell.”
Veo har gennemført forsøg med tre store producenter, herunder en bilproducent, et større dele leverandør og en emballerede forbrugsvarer selskab. For nu, er disse finder sted i pre-produktion labs, men de giver Veo mulighed for at forstå de fremstiller miljø-og produktions-processer. “At opbygge et system til implementering i et stort industrielt miljø, som vi er overbeviste om, virker hver gang, er en kæmpe udfordring,” Vu sagde. Det ultimative mål er at omdanne menneske-maskine-interaktion ved at kombinere menneskelige dømmekraft og kreativitet med den styrke og repeterbarhed af robotter til at forbedre produktiviteten.
John Morris er en tidligere administrerende redaktør på CNET Networks og senior editor på PC Magazine. Han arbejder nu for en privat investeringsselskab, som kan til enhver tid investere i virksomheder, hvis produkter er omtalt i denne blog, og ikke oplysning om transaktioner med værdipapirer vil blive foretaget. Ingen investering rådgivning, der tilbydes på denne blog. Alle opgaver er, fraskrives.
Relaterede Emner:
Kunstig Intelligens
CXO
Digital Transformation
Tech-Branchen
Intelligente Byer
Cloud
0