Співпраця людини та робота: усунення розривів у продуктивності

Як співпраця людини та робота забезпечує вимірне зростання продуктивності

Розподіл завдань: поєднання людської спритності та роботизованої точності для досягнення оптимальної продуктивності

Коли компанії стратегічно розподіляють завдання з урахуванням того, що найкраще вміють робити люди та машини, загальні результати значно покращуються. Люди, як правило, вирішують завдання, що вимагають швидкого мислення й виконання делікатних операцій, де важливе людське судження, тоді як колаборативні роботи — або коботи, як їх називають деякі — здатні з феноменальною точністю виконувати однакові операції знову й знову. Такий розподіл навантаження полегшує роботу як розуму, так і тіла, дозволяючи працівникам зосередитися на завданнях, які справді додають цінності бізнесу. Наприклад, на виробничих площах саме такий підхід уже дав помітні результати.

• Коботи виконують розміщення компонентів з високою точністю (допуск ±0,1 мм)
• Людські оператори проводять остаточний контроль якості та усунення аномалій
• Спільні команди завершують складні збірки на 40 % швидше, ніж при використанні лише ручних методів

Реальний вплив: зростання продуктивності на 15–22 % у процесі збірки автомобілів із застосуванням коботів

Автовиробники відчувають реальні переваги, коли впроваджують коботів на своїх заводах. Згідно з дослідженням, опублікованим минулого року й охоплюючим кілька виробничих ліній, більшість підприємств зафіксували приріст продуктивності приблизно на 18 % щодня. Кількість помилок зменшилася більш ніж на дві третини, а час переключення між різними завданнями скоротився приблизно вдвічі порівняно з попереднім. Ці покращення досягаються завдяки тому, що коботи працюють безперервно — навіть під час обідніх перерв та коротких пауз, які зазвичай уповільнюють виробництво. Опитані робітники заводів повідомили, що відчувають приблизно на 30 % меншу стомлюваність після роботи поряд із цими співпрацюючими роботами. У деяких цехах навіть почали планувати додаткове технічне обслуговування під час того часу, що раніше вважався простою, оскільки коботи тепер виконують велику кількість рутинних завдань.

Приклад із практики: зниження циклового часу на 18 % на великому автомобільному заводі завдяки живленню деталями людини та робота

Один із провідних німецьких виробників автомобілів повністю перебудував систему постачання компонентів на збірні лінії, впровадивши співпрацюючих роботів із системами технічного зору, які працюють безпосередньо поруч із людськими працівниками. Ці «розумні» машини сканують складські контейнери за допомогою передових технологій тривимірного виявлення, щоб точно знайти потрібні деталі. Коли технік робить запит, система доставляє потрібне за 0,5 секунди. Те, що робить цю систему справді вражаючою, — це її здатність постійно адаптуватися до реальних траєкторій руху працівників під час змін. Результати говорять самі за себе: загальний час циклу скоротився майже на 18 % у всіх процесах. Тепер техніки більше не витрачають час на ходіння туди й сюди — щодня вони економлять приблизно 1,7 кілометра ходьби. Найбільш вражаючим, однак, є скорочення простою між операціями на дивовижні 85 %. Це означає, що кожна виробнича комірка отримує додатково близько 34 цінних годин щотижня, які тепер можна використовувати для безпосереднього виробництва замість очікування.

Подолання бар'єрів у прийнятті співпраці людини та робота

Приховані витрати, що виходять за межі апаратного забезпечення: переосвіта, управління змінами та довіра працівників

Коли компанії замислюються про роботів, вони зазвичай зосереджуються на придбанні самих машин, однак існують й інші, значно більші витрати, пов’язані з тим, що люди працюють поряд із роботами, — і ці витрати найчастіше ігноруються. Перепідготовка співробітників становить приблизно чверть–майже третину загальних витрат компаній на впровадження нових технологій. Це охоплює все: від навчання працівників програмуванню систем до забезпечення того, щоб усі досконало знали правила техніки безпеки. Крім того, потрібно керувати всіма змінами, необхідними в повсякденній роботі. Близько шести з десяти виробників стикаються з тим, що витрачають набагато більше коштів, ніж очікували, лише на перепроектування своїх робочих процесів. І не слід забувати про те, щоб зробити роботів зрозумілими та прийнятними для працівників. Коли компанії відводять час на відкриті розмови з персоналом і залучають його до планування того, як саме відбуватимуться ці зміни, це допомагає зменшити побоювання щодо втрати робочих місць. Без такого підходу приблизно третина всіх випадків впровадження роботів у будь-якому разі затримується. Головний висновок? Компанії, які звертають увагу на ці аспекти, пов’язані з людським фактором, зазвичай отримують повернення інвестицій значно швидше — іноді навіть на 40 % швидше, оскільки з самого початку процеси проходять набагато ефективніше.

Спрощення інтеграції: платформи типу «підключи й працюй», що скорочують час розгортання на 60 %

Сучасні рішення для інтеграції усувають традиційні програмні перешкоди за рахунок використання стандартних апаратних з’єднань та готових програмних компонентів. Нові системи типу «підключи й працюй» оснащені інтуїтивно зрозумілими інструментами перетягування для побудови робочих процесів, сумісні з різними машинами — навіть зі старими моделями — завдяки універсальним протоколам, а також включають уже схвалені механізми забезпечення безпеки. Це скорочує час, необхідний для отримання сертифікації та запуску системи в експлуатацію. Деякі компанії, які ранньо впровадили ці рішення, змогли збільшити обсяги виробництва приблизно на 60 % швидше, ніж раніше, і потребували приблизно на 45 % менше інженерів для налаштування порівняно з традиційними методами, що застосовувалися раніше.

Наступний рубіж: співпраця людини та робота, посилена штучним інтелектом, для адаптивних робочих просторів

Прогнозування намірів у реальному часі за допомогою носимих пристроїв та злиття візуальних даних

Системи прогнозування намірів, що працюють на основі штучного інтелекту, змінюють спосіб взаємодії людей і роботів завдяки поєднанню даних із носимих пристроїв та систем візуального розпізнавання. Носимі пристрої, які відстежують рух, фіксують такі параметри, як напруження м’язів або кут згинання суглобів під час виконання завдань, тоді як ті сучасні 3D-камери справжньою бачать, де саме людина розташована щодо машин навколо неї. Ці моделі машинного навчання потім обробляють усю цю інформацію, щоб передбачити, що людина зробить далі — приблизно за півсекунди до майже цілої секунди до того, як це станеться. Це дає роботам достатньо часу, щоб підготувати інструменти в потрібному положенні, змінити маршрут за потреби або просто повністю зупинитися, перш ніж станеться щось непередбачене. На підприємствах, де впроваджено такі системи, зафіксовано приблизно 40-відсоткове зниження кількості нещасних випадків, пов’язаних із зіткненнями роботів із працівниками, а також прискорення процесів передачі завдань від одного працівника до іншого. Проте досягнення оптимальної роботи таких систем вимагає часу, оскільки компанії визначають, який саме рівень передбачення найефективніший для різних типів робіт.

Ця технологія змінює робочі зони в режимі реального часу на основі того, як люди фактично пересуваються в них. Якщо датчики помічають, що хтось постійно тягнеться через робоче місце за комплектуючими, система автоматично переміщує ці контейнери для зберігання ближче. Система комп’ютерного зору йде ще далі. Вона фіксує незначні ознаки, які звичайні носимі пристрої просто не вловлюють, наприклад, коли очі людини починають рухатися у бік певного об’єкта ще до того, як вона фізично тягнеться до нього. Такі розумні коригування сприяють більш плавній взаємодії між працівниками та роботами. Вони реагують на те, що відбувається саме зараз, замість того щоб чекати, поки проблеми виникнуть пізніше. Підприємства, що впроваджують цей підхід, повідомляють про скорочення тих незначних втрат часу, які раніше протягом усього робочого дня зменшували показники виробництва.

Коли ці датчики працюють разом, вони створюють «розумні» робочі зони, які автоматично підлаштовуються. Середовище та поведінка роботів постійно змінюються відповідно до руху людей навколо них. Деякі компанії, які вже використовують цю технологію, зафіксували прискорення своїх збірних ліній на 15–22 %, оскільки працівникам більше не потрібно так часто зупинятися через міркування безпеки. У майбутньому ключовим кроком уперед стане здатність машин розуміти цілі завдання, а не лише окремі рухи. Такий рівень розуміння дозволить роботам і людям співпрацювати новими, раніше непобаченими способами, коли машина справді знає, що буде далі в робочому процесі.

Часті запитання

Що таке коботи? Коботи, або колаборативні роботи, — це роботи, розроблені для роботи поруч із людськими працівниками й спільного виконання завдань з метою підвищення продуктивності та ефективності.

Як співпраця людини та робота підвищує продуктивність? Стратегічно призначаючи завдання з урахуванням людської спритності та роботизованої точності, компанії відзначають значне покращення ефективності, точності та обсягів виробництва.

Які бар’єри перешкоджають впровадженню співпраці людини та робота? Приховані витрати, такі як переосвіта працівників, управління змінами та формування довіри серед працівників, є основними бар’єрами, які необхідно подолати для успішного впровадження.

Як можна спростити інтеграцію? Використання платформ «plug-and-play» із стандартними апаратними з’єднаннями та зручними у використанні програмними інструментами дозволяє скоротити час розгортання й зменшити складність інтеграції порівняно з традиційними методами.