Колаборација људских робота: Премоштање јаза у продуктивности

Како људска роботска сарадња подстиче израчунаване добитке у продуктивности

Подељење задатака: Извука људске декстерије и прецизности робота за оптимални проток

Када компаније стратешки додељују задатке у складу са оним што људи и машине најбоље раде, добијају много боље резултате. Људи имају тенденцију да се баве проблемима који захтевају размишљање и деликатан рад где је пресуда важна, док ти колаборативни роботи, или коботи, како их неки зову, само наставају са невероватном прецизношћу на стварима које се понављају и понављају. Ова врста подељења олакшава притисак и у уму и у телу, тако да се радници могу концентрисати на ствари које заиста додају вредност послу. Узмите производње, на пример, где је овај приступ направио стварну разлику.

• Коботи управљају прецизним постављањем компоненти (толеранција ± 0,1 мм)
• Оптимизовани систем за контролу квалитета
• Заједничке екипе завршавају сложене монтаже 40% брже од ручних приступа

Утјецај у стварном свету: 15 - 22% повећања производње у аутомобилској монтажи са коботима

Произвођачи аутомобила виде велике добитке када у своје фабрике уносе коботе. Према истраживању објављеном прошле године, гледајући на неколико производних линија, већина је видела око 18% повећања количине коју могу да производе сваки дан. Грешеви су се смањили за више од две трећине, док је прелазак између различитих задатака трајао око пола времена него раније. Ова побољшања се дешавају зато што коботи раде и током пауза за ручак и кратких пауза које обично успоравају рад. У истраживању су фабрички радници рекли да су се осећали око 30% мање уморним након што су радили уз ове колаборативне роботе. Неке фабрике су чак почеле да планирају додатно одржавање током времена када су некада били неактивни, пошто коботи сада обављају толико рутинских задатака.

Докази о случају: 18% смањење времена циклуса у великим аутомобилским фабрикама путем хранења људским и роботским деловима

Један велики немачки произвођач аутомобила потпуно је променио начин на који се делови испоручују на конзоле, постављајући роботе који сарађују и који су опремљени системима за вид који раде близу људских радника. Ове паметне машине скенирају складиште са напредном 3D сензорском технологијом да би пронашле тачно оно што је потребно. Када техничар тражи нешто, систем га испоручује за пола секунде. Оно што чини ову конфигурацију заиста импресивном је то што се она стално прилагођава на основу тога где се људи заправо крећу током својих смена. Резултати говоре сами за себе: укупни временски циклус је смањен за скоро 18 посто. Техници више не губе време ходајући напред и назад - они штеде око 1,7 километара ходања сваког дана. Најзначајније је смањење времена одмора између задатака, које је пало за невероватне 85%. То значи да свака производња ћелија добија назад око 34 драгоцене сата сваке недеље које се могу користити за стварну производњу уместо чекања.

Превазилажење препрека за прихватање сарадње са човеком и роботом

Скривени трошкови који не припадају хардверу: ретренирање, управљање променама и поверење радника

Када компаније размишљају о роботима, обично се фокусирају на куповину машина, али постоје већи трошкови када људи раде заједно са роботима који се игноришу већину времена. Преквалификација запослених троши око четвртину до скоро трећину онога што компаније укупно троше на усвајање нове технологије. То укључује све, од подучавања радника како да програмира системе до осигурања да сви знају правила безбедности. Затим је потребно управљати свим променама које су потребне у свакодневним операцијама. Око шест од десет произвођача троши много више него што је очекивано само да би предизајнирали своје радне процесе. И не заборавите да радници буду у стању да се осећају удобно у вези с целокупном идејом. Када компаније проведу време разговарајући отворено са запосленима и укључивши их у планирање како ће се ове промене догодити, то помаже у смањењу страха од губитка посла. Без такве напоре, око трећина свих имплементација робота на крају некако одлага. Шта је крајње? Компаније које обраћају пажњу на ова питања везана за људе имају тенденцију да виде да се повратак инвестиција остварује много брже, понекад чак и за 40 одсто брже, јер ствари од почетка иду много глатко.

Опроштавање интеграције: Платформе Plug-and-Play смањују време за распоређивање за 60%

Данашња интеграциона решења пробијају ове старе програмске блокаде користећи стандардне хардверске везе и готове софтверске компоненте. Нови системи "Плуг ен Плеј" долазе са интуитивним алатима за изградњу радног тока, раде на различитим машинама, чак и старим, захваљујући универзалним протоколима, плус укључују сигурносне провере које су већ одобрене. Ово смањује време које се троши на добијање сертификата и на то да све буде у току. Неке компаније које су их испробале у раним фазама су виделе да се њихова производња повећава за око 60 одсто брже него раније, док је било потребно око 45 одсто мање инжењера који раде на подешавању у поређењу са тим што је било типично за конвенционалне методе у то време.

Следећа граница: сарадња човека и робота уз помоћ вештачке интелигенције за прилагодљиве радне просторе

Прогноза у реалном времену намере користећи носиве уређаје и фузију визије

Систем предвиђања намере који се бави вештачком интелигенцијом мења начин на који људи раде заједно са роботима кроз комбинацију података из носивих технологија и система визуелног препознавања. Носећи уређаји који прате покрет, примећују ствари као што су када се мишићи натежу или како се зглобови савијају током задатака, док су оне фенси 3Д камере које постоје, заправо виде где људи стоје у односу на машине око њих. Ови модели машинског учења затим комбинују све ове информације да би претпоставили шта ће неко урадити следећи пут, негде између пола секунде и скоро целе секунде унапред. То даје роботима довољно упозорења да припреме алате на положај, да промене свој пут ако је потребно, или да се потпуно зауставе пре него што нешто пође наопако. Фабрике које су увеле ове системе извештавају о смањењу од око 40 посто несрећа у којима се роботи сударају са радницима, као и о бржим прелазима када се задаци преносе од једног радника на другог. Ипак, прави систем захтева време, јер компаније тачно проналазе колико је предвиђања најбоље за различите врсте посла.

Ова технологија мења радне просторе у току, на основу тога како се људи у ствари крећу око њих. Ако сензори примете да неко стално тражи делове на њиховој радној станици, систем ће аутоматски померити контејнере за складиштење ближе. Међутим, систем вида иде још даље. Он уочава мале знакове које обични носиви једноставно не уочавају, као што је када нечији очи почињу да се крећу ка нечему пре него што га физички допре. Ова врста паметних прилагођавања доводи до глатког тимског рада између радника и робота. Они реагују на оно што се дешава сада уместо да чекају да се проблеми појаве касније. Фабрике које примењују овај приступ извештавају да смањују те ситне губитке времена које су раније цео дан обзирале на бројне производње.

Када ови сензори раде заједно, стварају паметне радне просторе који се аутоматски прилагођавају. Околина и понашање робота се стално мењају на основу тога како се људи крећу око њих. Неке компаније које већ користе ову технологију виделе су да се њихове монтажне линије убрзавају за 15 до 22 посто јер радници више не морају тако често да се заустављају из безбедносних разлога. Гледајући у будућност, велики корак напред ће бити када ће машине почети да разумеју читаве задатке уместо само појединачних покрета. Овакав начин размишљања омогућава роботима и људима да раде заједно на начин који нисмо видели раније, где машина заправо зна шта ће се догодити у току рада.

Често постављене питања

Шта су коботи? Коботи, или колаборативни роботи, су роботи дизајнирани да раде заједно са људским радницима, делећи задате како би повећали продуктивност и ефикасност.

Како сарадња човека и робота побољшава продуктивност? Стратешки додељујући задатке засноване на људској вештини и прецизности робота, компаније виде значајна побољшања у ефикасности, тачности и продукцији.

Које су неке препреке за прихватање сарадње људи и робота? Скривени трошкови као што су претренирање, управљање променама и успостављање поверења радника су главне препреке које треба решити за успешну имплементацију.

Како се интеграција може поједноставити? Употреба платформи за прикључавање и играње са стандардним хардверским везама и корисничким софтверским алатима може смањити време распореде и смањити сложеност интеграције у поређењу са традиционалним методама.