Ადამიანებისა და რობოტების თანამშრომლობა: პროდუქტიანობის ხვრელების დამკვრელობა

Როგორ უზრუნველყოფს ადამიანებისა და რობოტების თანამშრომლობა გაზომვადი პროდუქტიანობის მოგებას

Ამოცანების გადანაწილება: ადამიანების ხელოვნურობისა და რობოტების სიზუსტის გამოყენება მაქსიმალური სიჩქარის მისაღებად

Როდესაც კომპანიები ამოცანებს სტრატეგიულად ანიჭებენ იმ მიხედვით, თუ რას აკეთებენ ადამიანები და მანქანები უკეთესად, მათ საერთოდ ბევრად უკეთეს შედეგებს აღწევენ. ადამიანები ჩვეულებრივ ამოცანებს ასრულებენ, რომლებსაც სწრაფი აზროვნება და სიზუსტის მოთხოვნის მქონე სამუშაოები მოითხოვს, სადაც გადაწყვეტილების მიღება მნიშვნელოვანია, ხოლო ამ თანამშრომლობის რობოტები — ანუწყობის რობოტები, როგორც ზოგიერთი მათ უწოდებს — უცვლელად ასრულებენ მეორდებადი ამოცანებს შესანიშნავი სიზუსტით. ამ განაწილების სტრატეგია ამსუბუქებს როგორც ფიზიკურ დატვირთვას, ასევე ფსიქოლოგიურ დატვირთვას, რაც საშუალებას აძლევს მუშაკებს მიმართონ ყურადღება იმ სამუშაოებზე, რომლებიც საქმიანობას ნამდვილად ღირებულებას ამატებენ. მაგალითად, წარმოების საწარმოებში ეს მიდგომა ნამდვილად განსაკუთრებული გავლენას ახდენს.

• Თანამშრომლობის რობოტები (კობოტები) ასრულებენ საკომპონენტო ელემენტების მაღალი სიზუსტით დადებას (±0,1 მმ დაშვებული გადახრა)
• Ადამიანის ოპერატორები ასრულებენ საბოლოო ხარისხის შემოწმებას და გამონაკლისების აღმოფხვრას
• Საერთო გუნდები სრულებენ რთულ შეკრებებს 40%-ით უფრო სწრაფად, ვიდრე მხოლოდ ხელით შესრულების შემთხვევაში

Რეალური გავლენა: კობოტების გამოყენებით ავტომობილების შეკრების პროცესში 15–22 % სიჩქარის გაზრდა

Ავტომობილების წარმოებლები რეალურ სიღრმის მიიღებენ, როცა კობოტებს თავიანთ საწარმოებში შემოიტანენ. გამოკვლევის მიხედვით, რომელიც გამოქვეყნდა გასულ წელს და რომელშიც შეისწავლეს რამდენიმე წარმოების ხაზი, უმეტესობა დააფიქსირა დღიური წარმოების მოცულობის დაახლოებით 18 % გაზრდა. შეცდომები შემცირდა მეტად ვიდრე 2/3-ით, ხოლო სხვადასხვა ამოცანებს შორის გადასვლელობა დაიკლო დაახლოებით ნახევრად იმ დროს, რომელსაც ადრე სჭირდებოდა. ეს გაუმჯობესებები ხდება იმიტომ, რომ კობოტები უწყვეტად მუშაობენ სადილო შესვენების დროს და მოკლე შეწყვეტებში, რომლებიც ჩვეულებრივ ანელებენ პროცესს. საწარმოს მუშაკების გამოკითხვის შედეგები მიუთითებს, რომ ისინი კობოტებთან ერთად მუშაობის შემდეგ დაახლოებით 30 % ნაკლებად დაღლილები იგრძნობიან. ზოგიერთ საწარმოში უკვე დაიწყეს დამატებითი ტექნიკური მომსახურების განრიგის შედგენა იმ დროს, რომელსაც ადრე დაკარგულ დროს მიიჩნევდნენ, რადგან კობოტები ახლა უკვე მრავალი რუტინული ამოცანა ასრულებენ.

Შემთხვევის მტკიცებულება: დიდი ავტომობილების საწარმოს 18 % ციკლური დროის შემცირება ადამიან-რობოტის მიერ ნაკრების ნაკრების ნაკრების მიწოდების საშუალებით

Ერთ-ერთი დიდი გერმანული ავტომობილის წარმოების კომპანია სრულიად გადააწყობა კომპონენტების მიწოდების სისტემას შეკრების ხაზებზე, რომელიც დაფუძნებულია კოლაბორაციულ რობოტებზე, რომლებსაც მიაწოდეს ხელოვნური ხედვის სისტემები და რომლებიც მუშაობენ ადამიანის მუშაკების მოსახლოებლად. ეს ჭკვიანი მანქანები საცავებში ატარებენ სკანირებას მეტად განვითარებული 3D სენსორული ტექნოლოგიით, რათა ზუსტად იპოვონ საჭიროების შესაბამისი ნაკრები. როდესაც ტექნიკოსი რამეს ითხოვს, სისტემა მიაწოდებს მას ზუსტად ნახევარ წამში. ამ სისტემის ყველაზე შთამბეჭდავი მახასიათებელი არის ის, რომ ის მუდმივად ადაპტირდება მუშაკების ფაქტობრივ მოძრაობას მათი სამუშაო სვლების განმავლობაში. შედეგები თავისთავად საკმარისად მიუთითებენ წარმატებაზე: სრული ციკლის ხანგრძლივობა მთლიანად შემცირდა თითქმის 18%-ით. ტექნიკოსებს აღარ უნდა დაკარგონ დრო საჭიროების მისაღებად წინა და უკან სირბილით — ისინი ყოველდღიურად შეინარჩუნებენ დაახლოებით 1,7 კილომეტრ სირბილს. ყველაზე შესამჩნევი კი არის დასასრულების შორის დასასრულების შემცირება, რომელიც შემცირდა შესანიშნავი 85%-ით. ეს ნიშნავს, რომ თითოეული წარმოების უჯრედი ყოველკვირეს დაახლოებით 34 სასარგებლო საათს იძენს უკან, რომელიც შეიძლება გამოყენებული იქნას ფაქტობრივი წარმოების მიზნების მისაღწევად, არა მოლოდინის დროს.

Ადამიანებსა და რობოტებს შორის თანამშრომლობის მიღების ბარიერების преодолება

Არსებული ხარჯები ჰარდვერის გარეთ: ხელახლა მომზადება, ცვლილებების მართვა და მუშაკების ნდობა

Როდესაც კომპანიები ფიქრობენ რობოტებზე, ჩვეულებრივ აკენტებენ მათ შეძენას, მაგრამ ფაქტობრივად არსებობს უფრო მნიშვნელოვანი ხარჯები, რომლებიც დაკავშირებულია ადამიანებისა და რობოტების ერთად მუშაობასთან და რომლებიც უმეტეს შემთხვევაში იგნორირებული ხდებიან. თანამშრომლების ხელახლა მომზადება მოიცავს კომპანიების მიერ ახალი ტექნოლოგიების დანერგვაზე გაწევილი სრული ხარჯების მეოთხედს და თითქმის მესამედს. ეს მოიცავს ყველაფერს: მუშაკების სისტემების პროგრამირების სწავლებიდან დაწყებული და ყველა უსაფრთხოების წესების სრულად ცნობის უზრუნველყოფამდე. შემდეგ კი დღიური სამუშაოებში აუცილებელი ცვლილებების მართვა მოდის. მწარმოებლების დაახლოებით ექვსი მეათედი აღმოაჩენს, რომ სამუშაო პროცესების ხელახლა დიზაინირებაზე მათ მოულოდნელად ბევრად მეტი ხარჯი უნდა გააკეთონ. არ უნდა დავივიწყოთ მუშაკების ამ ცვლილებების მიმართ კომფორტულობის უზრუნველყოფაც. როდესაც კომპანიები ხარჯავენ დროს თანამშრომლებთან ღია საუბრებზე და ჩართავენ მათ ამ ცვლილებების განხორციელების გეგმის შედგენაში, ეს ხელს უწყობს სამუშაო ადგილების დაკარგვის შიშების შემსუბუქებას. ამ სახის ძალისხმევის გარეშე, რობოტების დანერგვის დაახლოებით მესამედი როგორც ასე გადადებული ხდება. საბოლოო ჯამში? კომპანიები, რომლებიც ყურადღებას ამახსოვრებენ ამ ადამიანებზე დამოკიდებულ საკითხებზე, ჩვეულებრივ მიიღებენ თავისი ინვესტიციების მოგებას ბევრად უფრო სწრაფად — ზოგჯერ მდგრადობის გაუმჯობესების გამო 40 პროცენტით უფრო სწრაფად.

Ინტეგრაციის გამარტივება: ჩასაყენებლად მზად არსებული პლატფორმები, რომლებიც 60%-ით კლებულობენ დაყენების დროს

Დღევანდელი ინტეგრაციის ამოხსნები ამოიცნობიერებენ ძველი პროგრამირების ბარიერებს სტანდარტული აპარატული შეერთებებისა და წინასწარ მომზადებული პროგრამული კომპონენტების გამოყენებით. ახალი ჩასაყენებლად მზად არსებული სისტემები მოიცავს ინტუიციურ გადატანა-დაყენების საშუალებებს სამუშაო პროცესების შესაქმნელად, მუშაობენ სხვადასხვა მანქანაზე — მათ შორის ძველებზეც — უნივერსალური პროტოკოლების წყალობით, ასევე მოიცავენ უკვე დამტკიცებულ უსაფრთხოების შემოწმებებს. ეს ამცირებს სერტიფიცირების და სისტემის გაშვების დროს გატარებულ დროს. ზოგიერთი კომპანია, რომელმაც ამ სისტემების საწყისი ვერსიები სცადა, დააფიქსირა წარმოების მასშტაბის 60%-ით უფრო სწრაფი გაფართოება ვიდრე ადრე იყო, ხოლო დაყენების სამუშაოებზე მონაწილე ინჟინრების რაოდენობა შემცირდა დაახლოებით 45%-ით იმ რაოდენობასთან შედარებით, რომელიც ტრადიციული მეთოდების გამოყენების დროს ჩვეულებრივ იყო.

Შემდეგი საზღვარი: ხელოვნური ინტელექტით გაძლიერებული ადამიან-რობოტების თანამშრომლობა ადაპტური სამუშაო გარემოებისთვის

Რეალურ დროში სასურველი მოქმედების პრედიქცია ტანსაცმელი მოწყობილობებისა და ხედვის შერევის საშუალებით

Ხელოვნური ინტელექტით მოძრავი საინტენციო პრედიქციის სისტემები ცვლის ადამიანების და რობოტების ერთად მუშაობის წესს, რაც მიიღწევა სამოსავლელი ტექნოლოგიისა და ვიზუალური ამოცნობარობის სისტემების მონაცემების კომბინაციით. მოძრაობის მონიტორინგს ახდენდა სამოსავლელი მოწყობილობები აღიქვამენ მაგალითად კუნთების დაძაბვას ან საერთოდ სამუშაო პროცესში სახსრების გამოხატულ მოხვევას, ხოლო ის სამგანზომილებიანი კამერები ფაქტობრივად ხედავენ ადამიანების მდებარეობას მანქანების მიმართ. შემდეგ ეს მანქანური სწავლების მოდელები ყველა ამ ინფორმაციას ერთად ამუშავებენ და ანალიზის საფუძველზე განსაზღვრავენ ადამიანის შემდეგი მოქმედებას ნახსენების დროით 0,5–1 წამის წინ. ეს რობოტებს საშუალებას აძლევს საჭიროების შემთხვევაში ინსტრუმენტების წინასწარ მომზადებას, მარშრუტის შეცვლას ან უბრალოდ საერთოდ გაჩერებას ავარიული სიტუაციის წინ. ფაბრიკები, რომლებიც ამ სისტემებს გამოიყენებენ, აცხადებენ დაახლოებით 40%-იან შემცირებას რობოტების და მუშაკების შორის შეჯახებების რაოდენობაში, ასევე სამუშაო დავალებების ერთი მუშაკიდან მეორეზე გადაცემის სიჩქარეში. მიუხედავად ამისა, ამ სისტემების სრულყოფილად დანერგვა დროს მოითხოვს, რადგან კომპანიები უნდა გამოიკვლიონ, თუ რომელი წინასწარმეტყველების დრო არის ყველაზე ეფექტური სხვადასხვა ტიპის სამუშაო ამოცანებისთვის.

Ეს ტექნოლოგია ცვლის სამუშაო სივრცეებს სწრაფად, მიხედვად იმისა, თუ როგორ მოძრაობენ ადამიანები მათ შორის. თუ სენსორები შეამჩნევენ, რომ ვინმე მუდმივად აგრძელებს ხელს სამუშაო ადგილის გასწვრივ ნაკლებად ხელმისაწვდომი ნაკეთობების მისაღებად, სისტემა ავტომატურად გადაადგილებს ამ საცავებს უფრო მისახლოებით. ხედვის სისტემა კი ამ პროცესს კიდევე უფრო მეტად ავიწყებს. ის ამჩნევს მცირე ნიშნებს, რომლებსაც ჩვეულებრივი ტანსაცმელის საშუალებები არ აღებენ, მაგალითად, როდესაც ვინმეს თვალები იწყებენ რაღაცის მიმართ მოძრაობას ფიზიკურად მისაღებად გასწვრივ გაგრძელებამდე. ამ სახის ჭკვიანური ადაპტაციები უფრო უფლებოსნურ თანამშრომლობას უზრუნველყოფს მუშაკებსა და რობოტებს შორის. ისინი რეაგირებენ იმ მოვლენებზე, რომლებიც მიმდინარეობს ახლავე, არ ელოდებიან პრობლემების მომავალში წარმოშობას. ფაბრიკები, რომლებიც ამ მიდგომას აღებენ, აცხადებენ, რომ მცირე დროის დაკარგვები მნიშვნელოვნად შემცირდა, რომლებიც ადრე მთელი დღის განმავლობაში წარმოების მაჩვენებლებს აკლებდა.

Როდესაც ეს სენსორები ერთად მუშაობენ, ისინი ქმნიან ჭკვიან სამუშაო სივრცეებს, რომლებიც ავტომატურად ადაპტირდებიან. გარემო და რობოტების მოქმედების სტილი მუდმივად იცვლება ადამიანების მათ გარშემო მოძრაობის მიხედვით. ზოგიერთი კომპანია, რომელიც უკვე იყენებს ამ ტექნოლოგიას, შეძელა საკუთარი შეკრების ხაზების სიჩქარის 15–22 პროცენტით გაზრდას, რადგან მუშაკებს უკვე აღარ უნდა ხშირად შეაჩერონ სამუშაო პროცესი უსაფრთხოების მიზნით. მომავალში მთავარი ნაბიჯი იქნება მაშინ, როდესაც მანქანები დაიწყებენ მთლიანი ამოცანების გაგებას, არა მხოლოდ ცალკეული მოძრაობების. ამ ტიპის აზროვნება საშუალებას აძლევს რობოტებსა და ადამიანებს უფრო ეფექტურად ერთად მუშაობას, რასაც ამ დრომდე არ ვიყენებდით, სადაც მანქანა ფაქტიურად იცის სამუშაო პროცესში რა მოდის შემდეგ.

Ხშირად დასმული კითხვები

Რა არის კობოტები? Კობოტები, ანუ საერთო მუშაობის რობოტები, არის რობოტები, რომლებიც შეიძლება ადამიანებთან ერთად მუშაობის მიზნით შეიმუშავდეს, რათა გაზარდონ სიმშრალე და ეფექტურობა.

Როგორ აუმჯობესებს ადამიან-რობოტის თანამშრომლობა სიმშრალეს? Ადამიანების მოქნილობისა და რობოტების სიზუსტის საფუძველზე დავალებების სტრატეგიულად დანიშვნით, კომპანიები ხედავენ ეფექტურობის, სიზუსტისა და პროდუქციის მნიშვნელოვან გაუმჯობესებას.

Რა არის ზოგიერთი ბარიერი ადამიან-რობოტთა თანამშრომლობის მიღებაში? Ფარული ხარჯები, როგორიცაა გადამზადება, ცვლილებების მართვა და მუშათა ნდობის დამყარება, ძირითადი ბარიერებია, რომლებიც წარმატებული განხორციელებისთვის უნდა გადაიჭრას.

Როგორ შეიძლება ინტეგრაციის გამარტივება? Პლატფორმების გამოყენება სტანდარტული აპარატურის კავშირებით და მარტივი პროგრამული ინსტრუმენტებით შეიძლება შეამციროს განთავსების დრო და შეამციროს ინტეგრაციის სირთულე ტრადიციულ მეთოდებთან შედარებით.