Inimese ja roboti koostöö: tootlikkuse lükkide ületamine

Kuidas inimese ja roboti koostöö toob kaasa mõõdetavaid tootlikkuskasu

Ülesannete jaotamine: inimeste liikumisvõime ja robotite täpsuse kasutamine optimaalse läbilaske saavutamiseks

Kui ettevõtted jaotavad ülesanded strateegiliselt nii, et arvestatakse seda, mida inimesed ja masinad parimalt oskavad, saavutatakse kokku palju paremaid tulemusi. Inimesed tegelevad tavaliselt probleemidega, mis nõuavad kiiret mõtlemist ja täpset tööd, kus oluline on otsustusvõime, samas kui need koostöörobotid ehk kobotid jätkavad impositsiooniga täpsust, kordades ülesandeid lõputult. Selline jaotus vähendab nii vaimse kui ka füüsilise koormuse koormust, võimaldades töötajatel keskenduda neile ülesannetele, mis tegelikult lisavad ettevõttele väärtust. Näiteks tootmisplatsidel on see lähenemisviis andnud tõelisi tulemusi.

• Kobotid tegelevad kõrgtäpsusega komponentide paigaldamisega (±0,1 mm tolerants)
• Inimoperaatorid teevad lõplikud kvaliteedikontrollid ja lahendavad erandeid
• Ühiselt koosnevad tiimid täidavad keerukaid montaažiülesandeid 40% kiiremini kui üksnes käsitsi lähenemisviis

Tegelik mõju: koostusliinidel autotööstuses saavutatud 15–22% tootlikkuse kasv koostöörobotitega

Autotootjad näevad reaalseid tulemusi, kui nad tootmishoovitesse kaasavad koostöörobotid. Värske eelmisel aastal avaldatud uuring, milles analüüsiti mitmeid tootmisliine, näitas, et enamik tootmisliine suurendas päevas toodetava hulga umbes 18%. Vigade arv vähenes üle kahe kolmandiku ja erinevate ülesannete vahelise ülemineku aeg lühenes umbes poole võrra. Need parandused tulenevad sellest, et koostöörobotid töötavad pidevalt – ka lõunapauside ja lühikeste pauside ajal, mis tavapäraselt aeglustavad tootmist. Tegelikult küsitletud tehases töötajad andsid teada, et nad tunnevad end koostöörobotitega koos töötades umbes 30% vähem väsinuna. Mõned tehased on isegi alustanud täiendava hoolduse planeerimist seniste seiskumisajade jooksul, kuna koostöörobotid täidavad nüüd paljusid igapäevaseid ülesandeid.

Juhtumianalüüs: suure autotootja 18% tsükliaja vähendamine inimese ja roboti koostöös osade toimetamisel

Üks suur saksa autotootja ülesehitas täielikult ümber osade tarnimise monteerimisjoontele, kasutades koostöörobotid, millel on nägemissüsteemid ja mis töötavad inimeste kõrval. Need nutikad masinad skaneerivad 3D-tundliku tehnoloogiaga ladustuskaude ja leidvad täpselt seda, mida vajatakse. Kui tehnik palub midagi, toob süsteem selle täpselt poole sekundi jooksul. Seda süsteemi eristab see, et see kohandub pidevalt inimeste tegeliku liikumise järgi nende töövahetuse ajal. Tulemused räägivad iseendale: üldised tsükliaegad vähenesid ligi 18 protsenti. Tehnikud ei raiska enam aega käigu tagasi- ja edasi minekul – nad säästavad iga päev umbes 1,7 kilomeetrit käigu. Kõige muljetavaldavam on siiski katkete vähendamine ülesannete vahel, mis langes uskumatult 85 protsenti. See tähendab, et iga tootmisrakend saab nädalas tagasi ligi 34 väärtuslikku tundu, mida saab kasutada tegeliku tootmise asemel ootamise asemel.

Inim- ja robotikoostöö adopteerimise takistuste ületamine

Peidetud kulud väljaspool riistvara: ümberõpe, muutuste juhtimine ja töötajate usaldus

Kui ettevõtted mõtlevad robotitele, keskenduvad nad tavaliselt ennekõike masinate endi ostmisele, kuid tegelikult on seotud inimeste ja robotite koostööga palju suuremad kulud, mida enamasti ignoreeritakse. Töötajate ümberõpe kulutab ettevõtete kogu uue tehnoloogia kasutuselevõtmisele kulutatavast summast umbes veerandi kuni peaaegu kolmandiku. See hõlmab kõike: töötajate õpetamist süsteemide programmeerimisele kuni kindlustamiseni, et kõik teavad ohutusreegleid täielikult. Siis tuleb haldada kõiki päevapäevases tegevuses vajalikke muudatusi. Umbes kuus kümmend protsenti tootjatest leiab, et nende töövoogude ümberkujundamiseks kulub palju rohkem kui eeldati. Ja ärgem unustagem ka töötajate mugavustunnet kogu idee suhtes. Kui ettevõtted võtavad aega, et rääkida avatult töötajatega ja kaasata neid plaanidesse, kuidas need muudatused toimuvad, aitab see leevendada kartusi töökoha kaotamise ees. Ilma sellise pingutuseta lõpetatakse umbes kolmandikust kõigist robotite rakendustest mingil viisil hiljem. Lõpptulemus? Ettevõtted, kes pööravad tähelepanu nendele inimesega seotud küsimustele, saavutavad oma investeeringu tagasitulu palju kiiremini – mõnikord isegi 40 protsenti kiiremini, sest kõik käib algusest peale palju sujuvamalt.

Integratsiooni lihtsustamine: ühendusvalmis platvormid, mis vähendavad kasutuselevõtu aega 60 protsendi võrra

Tänapäevased integratsioonilahendused eemaldavad need vanad programmeerimis takistused, kasutades standardseid riistvarasid ühendusi ja valmisprogrammikomponente. Uued ühendusvalmis süsteemid sisaldavad intuitiivseid lohistamise ja paigutamise tööriistu töövoogude loomiseks, toimivad erinevate masinatega – ka vanematel – tänu universaalsetele protokollidele ning sisaldavad juba heakskiidetud turvalisuskontrolle. See vähendab aega, mis kulub sertifitseerimisele ja kogu süsteemi käivitamisele. Mõned ettevõtted, kes proovisid neid lahendusi varajases staadiumis, suutsid oma tootmise mahus suurendada umbes 60 protsendi võrra kiiremini kui varem, samal ajal vajades seadistamiseks umbes 45 protsendi võrra vähem inseneriressursse võrreldes tavapäraseid meetodeid kasutavate ettevõtetega minevikus.

Järgmine piiriala: kunstliku intelligentsi tugevdatud inim-roboti koostöö kohanduvates töökoharuumides

Reaalajas tegevuskava ennustamine kandvate seadmete ja visiooniühenduse abil

Kunstliku intelligentsusega töötavad tegevuste ennustamise süsteemid muudavad seda, kuidas inimesed töötavad koos robotitega, kasutades andmeid nii kanduvatest seadmetest kui ka visuaalse äratundmise süsteemidest. Liikumist jälgivad kanduvad seadmed tuvastavad näiteks lihaste pinget või liigeseid painutavaid liigutusi tööülesannete täitmisel, samas kui need tänapäevased 3D-kamerad tuvastavad tegelikult inimeste asukohta suhtes masinatega ümber nende. Seejärel analüüsivad masinõppe mudelid kogu seda teavet ja ennustavad, mida inimene järgmisena teeb – umbes pool sekundi kuni peaaegu täissekundi võrra ette. See annab robotitele piisavalt aega valmistada tööriistad ette, muuta vajadusel oma liikumismarsruuti või lihtsalt peatuda enne, kui midagi valesti läheb. Tegelikult on tehased, kus neid süsteeme rakendatakse, teatanud umbes 40-protsendilisest vähenemisest juhtumites, kus robotid põrkuvad töötajatega, samuti kiiremast üleminekust ühelt töötajalt teisele ülesannete edastamisel. Siiski nõuab nende süsteemide täiustamine aega, sest ettevõtted peavad välja selgitama, kui palju eelvaadet on parim erinevate tööliikide puhul.

See tehnoloogia muudab töökohti reaalajas selle põhjal, kuidas inimesed neid tegelikult kasutavad. Kui andurid märkavad, et keegi pidevalt ulatub oma töökohalt osade järele, liigutab süsteem need ladustuskonteinerid automaatselt lähemale. Nägemissüsteem aga läheb veel kaugemale. See tuvastab väikesi märke, mida tavalised kandvad seadmed ei suuda kinni püüda, näiteks seda, kui keegi silmad liiguvad juba enne füüsilist liikumist mingi objekti poole. Sellised nutikad kohandused viivad sujuvamale koostööle töötajate ja robotite vahel. Nad reageerivad sellele, mis toimub just praegu, mitte ootavad probleemide tekkimist hiljem. Tegelikult on tehased, kes on selle lähenemise adopteerinud, teatanud, et nad on suutnud vähendada neid väikseid ajakaotusi, mis varem kogu päeva jooksul tootmisnäitajaid kahjustasid.

Kui need andurid töötavad koos, loovad nad nutikaid töökohti, mis kohanduvad automaatselt. Keskkond ja robotite tegevus muutuvad pidevalt inimeste liikumise järgi nende ümber. Mõned ettevõtted, kes seda tehnoloogiat juba kasutavad, on oma monteerimisliinide kiirust suurendanud 15–22 protsendi võrra, kuna töötajatel ei ole enam vaja nii sageli turvalisuse kaalutlustel peatuda. Tulevikus suur samm edasi saab olla siis, kui masinad hakkavad mõistma terveid ülesandeid mitte ainult üksikuid liigutusi. Selline mõtlemine võimaldab robotitel ja inimestel koostööd teha viisil, mida me seni pole näinud – masin teab tegelikult, mis järgmiseks töövoos toimub.

KKK

Mis on koobodid? Koobootid ehk koostöörobotid on robotid, mille eesmärk on töötada koos inimtöötajatega, jagades ülesandeid, et suurendada tootlikkust ja tõhusust.

Kuidas parandab inimese-roboti koostöö tootlikkust? Strateegiliselt ülesannete määramine inimeste liikumisvõime ja robotite täpsuse põhjal võimaldab ettevõtetel saavutada olulisi parandusi tõhususes, täpsuses ja tootmises.

Millised on inimese-roboti koostöö adopteerimise takistused? Peidetud kulud, näiteks töötajate ümberõpe, muutuste juhtimine ja töötajate usalduse loomine, on olulised takistused, mida tuleb edukaks rakendamiseks lahendada.

Kuidas saab integreerimist lihtsustada? Plug-and-play platvormide kasutamine standardsete riistvarasüsteemide ja kasutajasõbralike tarkvaratööriistadega võib vähendada paigaldusaja ja lihtsustada integreerimist võrreldes traditsiooniliste meetoditega.