- Продукт и технологии
Для многих традиционных роботизированных приложений даже небольшие отклонения создают непропорционально большой объем инженерной работы. Требуется регулировка оснастки. Необходимо обновление программ. В некоторых случаях процесс просто остается ручным, поскольку обеспечение достаточной предсказуемости для автоматизации делает проект экономически неоправданным.
Теперь у производителей появился еще один вариант: физический ИИ, где искусственный интеллект подключается к машинам, которые воспринимают физический мир и воздействуют на него.
Для промышленной автоматизации это важно, поскольку некоторые из самых сложных задач остаются таковыми именно из-за изменчивости физического мира. Детали перемещаются. Материалы деформируются. Ассортимент продукции меняется. То, с чем робот сталкивается на 500-м цикле, может отличаться от того, что было на первом.
Платформа Gen 7 от Universal Robots была разработана именно для этой среды автоматизации, которая все больше опирается на программное обеспечение и ИИ. Однако для производителя важный вопрос заключается не столько в самой технологии, сколько в том, где расширенное восприятие, адаптивность и программные возможности могут сделать проект автоматизации жизнеспособным.
Почему переменное производство меняет подход к автоматизации
Традиционная промышленная робототехника работает особенно эффективно, когда инженеры могут четко определить процесс: известная деталь, известное положение, известная траектория, повторение.
Эта модель остается полезной. Проблема возникает, когда производители внедряют больше вариантов продукции, сокращают производственные циклы или используют процессы, которые по своей природе трудно сделать единообразными.
Рассмотрим три совершенно разные производственные проблемы:
- Ячейка для обработки материалов должна работать с несколькими компонентами, а не с одной известной деталью.
- Робот сталкивается с объектами, положение которых невозможно экономически контролировать с помощью точной оснастки.
- Производитель часто меняет продукцию и нуждается в том, чтобы оборудование для автоматизации оставалось полезным после изменения исходной задачи.
В таких ситуациях стоимость учета изменчивости становится частью расчета эффективности автоматизации.
Именно поэтому гибкость следует оценивать на уровне конкретного приложения, а не рассматривать как абстрактное преимущество. Робот может быть способен выполнять множество задач, но оснастка, датчики, знание процесса, требования безопасности, программное обеспечение и интеграция в конечном итоге определяют, можно ли экономически выгодно изменить приложение.
Существующие внедрения UR иллюстрируют, насколько широк этот диапазон применения. Например, текущая библиотека клиентских кейсов включает Sensata Technologies, использующую роботов UR3e и UR7e для сборки и обработки материалов, Midgard Inc. с приложением для обслуживания станков на базе UR12e и THEMAGIC5, использующую UR3e для удаления материала.
Это разнообразие важно, потому что следующий шаг в гибкой автоматизации зависит от адаптации к большему количеству вариаций внутри этих процессов, а не просто от добавления еще одной фиксированной последовательности.
Что означает физический ИИ в цеху
Физический ИИ связывает машинный интеллект с физическим действием.
В производстве практическая ценность заключается в возможности справляться с ситуациями, которые трудно описать с помощью фиксированного набора координат и правил. Зрение, датчики и программное обеспечение ИИ могут дать системе автоматизации больше информации о том, что происходит в процессе, и позволить ПО реагировать на эту информацию.
Имитационное обучение — один из подходов, исследуемых для этой цели. Вместо того чтобы описывать каждый элемент задачи исключительно с помощью обычного программирования, система может изучать аспекты физической задачи на основе демонстраций. Существующая библиотека контента UR специально выделяет имитационное обучение как область, применяемую к физическому ИИ в промышленных условиях.
Это создает интересные возможности для приложений, связанных с:
Обработкой с высокой вариативностью. Производственный процесс может потребовать захвата или манипулирования несколькими различными предметами, а не многократной обработки идентичного компонента.
Менее ограниченными деталями. Расширенное восприятие становится полезным, когда обеспечение абсолютно одинакового положения и ориентации для каждой детали является сложным или дорогостоящим.
Процессами с присущей им изменчивостью. Некоторые материалы и объекты просто не ведут себя одинаково цикл за циклом.
Бизнес-кейс по-прежнему начинается с процесса. Если недорогая оснастка устраняет изменчивость, традиционная автоматизация может оставаться разумным ответом. Физический ИИ становится более интересным, когда устранение изменчивости с помощью машиностроения является дорогостоящим, ограничивающим или непрактичным.
Это различие помогает удерживать ИИ-проект в рамках реальности.
Gen 7 и инфраструктура вокруг ИИ-приложения
Приложение с физическим ИИ зависит от гораздо большего, чем просто движение робота.
Комплексная ячейка может включать зрение, датчики, захватные устройства, вычислительные ресурсы, программное обеспечение, сетевое взаимодействие и производственную систему вокруг робота. Поэтому инженерный вопрос звучит так: насколько легко эти элементы могут работать вместе?
Это дает полезный способ оценки Gen 7. Вместо того чтобы оценивать изолированные технические характеристики, производители могут посмотреть на роль платформы в общей архитектуре автоматизации.
Возможности подключения важны, потому что системы восприятия и другие интеллектуальные устройства должны обмениваться информацией с системой автоматизации. Питание и связь на самом роботе важны, когда камеры или сложные инструменты установлены на конце манипулятора. Программное обеспечение важно, потому что приложения должны развертываться, обслуживаться и изменяться после ввода в эксплуатацию.
То же самое относится к взаимодействию с людьми, управляющими производством. Инженеры могут создать приложение, но производственные техники и операторы будут работать с ним ежедневно. Если плановые корректировки постоянно требуют вмешательства специалиста, это становится эксплуатационными расходами.
PolyScope X уже является частью более широкого обсуждения физического ИИ и программного обеспечения в UR. Существующая библиотека контента UR включает материалы, охватывающие PolyScope X в контексте физического ИИ, разработки программного обеспечения и безопасности данных.
Эта последняя область заслуживает внимания. По мере того как автоматизация становится все более взаимосвязанной, вопросы ИТ и ОТ перемещаются на более ранние этапы процесса проектирования ячейки. Сетевую архитектуру, доступ к данным и безопасность необходимо учитывать наряду с вылетом, грузоподъемностью, временем цикла и оснасткой.
Посмотрите, как платформа Gen 7 объединяет камеры, инструменты и программное обеспечение в одну систему в видео ниже.
Более важный вопрос о рентабельности инвестиций: что происходит, когда производство меняется?
Первый бизнес-кейс автоматизации обычно касается одного процесса.
Сколько ручной работы требует приложение? Сколько стоит ячейка? Какую производственную мощность она обеспечит? Какие ресурсы потребуются для интеграции и обслуживания?
Эти расчеты остаются необходимыми. Однако для гибкой автоматизации стоит задать еще один вопрос:
Что произойдет с активом автоматизации, когда этот продукт или процесс изменится?
Жесткая система может иметь привлекательную окупаемость, пока ее предположения остаются верными, но становится дорогой в модификации, когда эти предположения меняются. Гибкая робототехника может изменить этот расчет, когда оборудование можно экономически выгодно перепрофилировать для другого подходящего процесса.
Это не значит, что любой робот может быть легко перенесен с одной операции на другую. Может потребоваться изменение оснастки. Программное обеспечение нуждается в адаптации. Новый процесс требует валидации, а для нового применения необходимо оценить требования безопасности.
Тем не менее потенциал повторного развертывания имеет реальную стратегическую ценность при частой смене производственной номенклатуры.
Существующая библиотека клиентов UR демонстрирует развертывание роботов в широком спектре задач, включая сборку, обработку материалов, обслуживание станков, дозирование, паллетирование, чистовую обработку и сварку. Этот диапазон предоставляет полезный контекст для производителей, оценивающих, сможет ли роботизированный актив сохранять актуальность после выполнения своей первоначальной задачи.
Таким образом, более детальное обсуждение инвестиций может включать как окупаемость (ROI) применения, так и гибкость актива.
С чего начать внедрение физического ИИ
Лучшей отправной точкой обычно является производственная проблема, а не проект в области ИИ.
Пройдите по технологическому процессу и найдите участки, где вариативность создает измеримые трудности:
- Операторы постоянно компенсируют неточное расположение деталей.
- Переход на выпуск новой продукции требует значительных затрат времени на перепрограммирование или переналадку.
- Ручной перебор по-прежнему сложно поддается автоматизации из-за разнородности номенклатуры изделий.
- Процесс, в остальном пригодный для автоматизации, все еще зависит от зрительной оценки человека.
Затем выделите источники вариативности.
Некоторые из них можно устранить с минимальными затратами с помощью традиционных инженерных решений. С другими можно справиться с помощью стандартных систем технического зрения или датчиков. Для остальных действительно могут потребоваться более адаптивные подходы.
Это упражнение позволяет производителям избежать внедрения ИИ там, где с задачей справится более простое решение. Оно также выявляет те области применения, где физический ИИ может существенно изменить экономическое обоснование автоматизации.
Рекомендуемый вебинар: нашли процесс, который стоит изучить подробнее? Посмотрите полную запись вебинара «Платформа робототехники, созданная для производства на базе ИИ», чтобы узнать, как Gen 7 поддерживает приложения физического ИИ на практике.
Практический способ оценки возможностей
Физический ИИ расширяет круг задач автоматизации, которые могут решать инженеры. При этом он не отменяет базовых принципов.
Для процесса по-прежнему требуется надежное экономическое обоснование. Оснастка по-прежнему важна. Интеграция по-прежнему важна. Безопасность, надежность, владение производством и ремонтопригодность по-прежнему имеют значение.
Меняется граница того, что можно разумно автоматизировать.
Поэтому для производителей, оценивающих Gen 7 и физический ИИ, полезный вопрос, который можно задать на производственном участке, звучит очень конкретно:
Какой процесс мы избегали автоматизировать из-за слишком большой вариативности в реальных условиях?
Именно здесь разговор становится интересным.
Физический ИИ применяет искусственный интеллект к машинам, которые взаимодействуют с физической средой. В промышленной автоматизации он может помочь робототехнической системе использовать восприятие и другие данные для работы с вариативностью, с которой было бы трудно справиться с помощью одной лишь фиксированной последовательности действий.
Физический ИИ наиболее актуален, когда вариативность является серьезным препятствием для традиционной автоматизации, например, при изменении номенклатуры изделий, несогласованном позиционировании или процессах, зависящих от восприятия. Если традиционная оснастка, датчики или программирование могут решить проблему экономически эффективно, эти подходы могут оставаться лучшим инженерным выбором.
Производителям следует оценивать экономику первоначального применения в комплексе с требованиями к интеграции, оснастке, программному обеспечению, обслуживанию и технологическому процессу. Если производство часто меняется, потенциал переконфигурации средства автоматизации для будущих подходящих применений также может стать частью инвестиционного обоснования.
Universal Robots
Universal Robots поставляет промышленную коллаборативную автоматизацию, созданную для эффективной работы, масштабирования и долговечности. Сочетая легкое высокопроизводительное аппаратное обеспечение с интуитивно понятным программным обеспечением PolyScope, сертифицированной безопасностью, кибербезопасностью и открытыми интерфейсами, Universal Robots позволяет производителям и интеграторам быстрее развертывать автоматизацию, снижать риски и развиваться в направлении производства на базе ИИ — для любых задач, площадок и отраслей.
Автоматизируйте уверенно.
