Совместная работа человека и робота: устранение пробелов в производительности

Как совместная работа человека и робота обеспечивает измеримый рост производительности

Разделение задач: использование ловкости человека и точности робота для достижения оптимальной пропускной способности

Когда компании стратегически распределяют задачи, исходя из того, что лучше всего получается у людей и у машин, общие результаты значительно улучшаются. Люди, как правило, решают задачи, требующие оперативного мышления и выполнения тонких работ, где важна оценка ситуации, тогда как коллаборативные роботы — или коботы, как их иногда называют — с поразительной точностью выполняют повторяющиеся операции. Такое разделение снижает нагрузку как на умственную, так и на физическую активность сотрудников, позволяя им сосредоточиться на тех задачах, которые действительно приносят ценность бизнесу. Например, на производственных площадках этот подход уже дал ощутимые результаты.

• Коботы выполняют размещение компонентов с высокой точностью (допуск ±0,1 мм)
• Операторы-люди проводят окончательный контроль качества и устраняют отклонения
• Совместные бригады завершают сложные сборочные операции на 40 % быстрее, чем при полностью ручном подходе

Реальное влияние: повышение производительности на 15–22 % при сборке автомобилей с использованием коботов

Автопроизводители отмечают ощутимые преимущества при внедрении коботов на своих заводах. Согласно исследованию, опубликованному в прошлом году и охватившему несколько производственных линий, большинство предприятий зафиксировали рост суточного объёма выпускаемой продукции примерно на 18 %. Количество ошибок сократилось более чем на две трети, а время переключения между различными задачами сократилось почти вдвое по сравнению с предыдущим уровнем. Такие улучшения достигаются благодаря тому, что коботы продолжают работать без перерывов на обед и кратковременных пауз, которые обычно замедляют производственный процесс. Опрошенные рабочие цехов сообщили, что чувствуют усталость примерно на 30 % меньше после совместной работы с этими коллаборативными роботами. В некоторых цехах даже начали планировать дополнительное техническое обслуживание в то время, которое ранее считалось просто простоем, поскольку коботы теперь берут на себя множество рутинных операций.

Кейс: снижение циклового времени на 18 % на крупном автозаводе за счёт совместной подачи деталей человеком и роботом

Один из ведущих немецких автопроизводителей полностью пересмотрел систему поставок комплектующих на сборочные линии, внедрив совместных роботов с системами технического зрения, которые работают непосредственно рядом с сотрудниками. Эти интеллектуальные машины сканируют складские контейнеры с помощью передовых технологий трёхмерного чувствительного восприятия, чтобы точно определить необходимые детали. Как только техник делает запрос, система доставляет нужную деталь всего за полсекунды. Особую впечатляющую черту этой системы составляет её способность постоянно адаптироваться к реальному перемещению сотрудников в течение смены. Результаты говорят сами за себя: общее время цикла сократилось почти на 18 процентов по всем показателям. Техники больше не тратят время на бесцельные переходы туда и обратно — ежедневно они экономят около 1,7 километра ходьбы. Наиболее впечатляющим, однако, стало сокращение простоев между операциями на поразительные 85 %. Это означает, что каждая производственная ячейка получает дополнительно примерно 34 ценных часа в неделю, которые теперь можно направить на фактическое производство вместо ожидания.

Преодоление барьеров внедрения совместной работы человека и робота

Скрытые издержки, выходящие за рамки аппаратного обеспечения: повторное обучение, управление изменениями и доверие работников

Когда компании думают о роботах, они обычно сосредотачиваются на покупке самих машин, однако на самом деле существуют и более значительные затраты, связанные с совместной работой людей и роботов, — затраты, которые зачастую игнорируются. Переподготовка сотрудников составляет от четверти до почти трети общих расходов компаний на внедрение новых технологий. Эти расходы включают всё: от обучения работников программированию систем до обеспечения того, чтобы все без исключения знали правила техники безопасности в совершенстве. Затем следует управление всеми изменениями, необходимыми в повседневных операциях. Около шести из десяти производителей вынуждены тратить значительно больше средств, чем планировали, просто на перепроектирование своих рабочих процессов. И, разумеется, нельзя забывать о том, чтобы помочь сотрудникам принять новую концепцию. Когда компании уделяют время открытому диалогу с персоналом и вовлекают его в планирование изменений, это помогает снизить опасения по поводу потери рабочих мест. Без таких усилий примерно треть всех проектов внедрения роботов в той или иной степени задерживается. Главный вывод? Компании, уделяющие внимание этим вопросам, связанным с людьми, как правило, быстрее получают отдачу от инвестиций — иногда на 40 % раньше, поскольку с самого начала процессы протекают гораздо гладче.

Упрощение интеграции: платформы типа «подключи и работай», сокращающие время развертывания на 60 %

Современные решения для интеграции устраняют устаревшие программные барьеры за счёт использования стандартных аппаратных соединений и готовых программных компонентов. Новые системы типа «подключи и работай» оснащены интуитивно понятными инструментами перетаскивания для построения рабочих процессов, совместимы с различными машинами — включая устаревшие модели — благодаря универсальным протоколам, а также включают предварительно одобренные проверки безопасности. Это сокращает время, необходимое для сертификации и запуска систем в эксплуатацию. Некоторые компании, внедрившие эти решения на раннем этапе, смогли увеличить объёмы производства примерно на 60 % быстрее по сравнению с прежними темпами, при этом количество инженеров, задействованных в настройке, сократилось примерно на 45 % по сравнению с типичными показателями при использовании традиционных методов в прошлом.

Следующий рубеж: адаптивные рабочие пространства с участием человека и робота, усиленные искусственным интеллектом

Прогнозирование намерений в реальном времени с использованием носимых устройств и слияния данных от систем технического зрения

Системы прогнозирования намерений, основанные на искусственном интеллекте, меняют характер взаимодействия человека и робота за счёт объединения данных, поступающих от носимых устройств и систем визуального распознавания. Носимые устройства, отслеживающие движения, фиксируют такие параметры, как напряжение мышц или угол сгибания суставов при выполнении задач, тогда как современные трёхмерные камеры фактически определяют положение человека относительно окружающих его машин. Затем модели машинного обучения обрабатывают всю эту информацию, чтобы предсказать следующее действие человека с опережением от полусекунды до почти одной секунды. Это даёт роботам достаточное время для подготовки инструментов в нужном положении, корректировки траектории движения при необходимости или полной остановки до возникновения потенциальной аварийной ситуации. На заводах, внедривших такие системы, отмечается снижение числа несчастных случаев, связанных со столкновениями роботов и работников, примерно на 40 %, а также ускорение процессов передачи задач от одного работника другому. Тем не менее, достижение оптимальной работы таких систем требует времени: компании выясняют, какой уровень предвосхищения наиболее эффективен для различных типов производственных задач.

Эта технология динамически изменяет рабочие места в реальном времени, основываясь на том, как люди фактически перемещаются в них. Если датчики фиксируют, что сотрудник постоянно тянется через своё рабочее место за компонентами, система автоматически перемещает соответствующие контейнеры для хранения ближе к нему. Система машинного зрения идёт ещё дальше: она распознаёт тонкие сигналы, которые обычные носимые устройства просто не способны уловить, например, когда глаза человека начинают поворачиваться в сторону объекта ещё до того, как он физически тянется к нему. Такие интеллектуальные корректировки способствуют более слаженному взаимодействию между работниками и роботами: они реагируют на происходящее в настоящий момент, а не ждут, пока проблемы проявятся позже. На заводах, внедривших этот подход, сообщают о сокращении мелких потерь времени, которые ранее в течение всего рабочего дня снижали объёмы производства.

Когда эти датчики работают совместно, они создают «умные» рабочие зоны, которые автоматически подстраиваются под текущие условия. Окружающая среда и поведение роботов постоянно меняются в зависимости от перемещения людей вокруг них. Некоторые компании, уже внедрившие эту технологию, зафиксировали ускорение сборочных линий на 15–22 %, поскольку работникам больше не приходится так часто останавливаться из соображений безопасности. В перспективе ключевым прорывом станет способность машин понимать целые задачи, а не только отдельные движения. Такой уровень мышления позволяет роботам и людям взаимодействовать принципиально новыми способами — машина действительно знает, что будет следующим шагом в рабочем процессе.

Часто задаваемые вопросы

Что такое коботы? Коботы, или коллаборативные роботы, — это роботы, разработанные для совместной работы с человеком-оператором, совместного выполнения задач и повышения производительности и эффективности.

Как совместная работа человека и робота повышает производительность? Стратегическое распределение задач с учетом ловкости человека и точности робота позволяет компаниям значительно повысить эффективность, точность и объём выпускаемой продукции.

Какие барьеры существуют на пути внедрения совместной работы человека и робота? Скрытые расходы — например, затраты на переобучение персонала, управление изменениями и формирование доверия работников — являются серьёзными барьерами, которые необходимо преодолеть для успешной реализации.

Как можно упростить интеграцию? Использование платформ «подключи и работай» со стандартными аппаратными интерфейсами и удобным программным обеспечением сокращает время развертывания и снижает сложность интеграции по сравнению с традиционными методами.