Раскрытие возможностей использования робототехники в автомобилестроении

Революция роботов ожидалась десятилетиями, но до сих пор не наступила. Каждый год автопроизводители и их поставщики покупают тысячи роботов, и это число по-прежнему намного меньше, чем прогнозировалось. Роботы просто не используются так широко, как могли бы, из-за нескольких барьеров, которые существуют гораздо дольше, чем ожидалось. Эти препятствия могут в конечном итоге стать упущенными возможностями для увеличения производственных мощностей страны и улучшения ее цепочек поставок.

Поскольку пандемия усугубляет нехватку товаров и проливает свет на то, насколько легко могут быть нарушены критически важные цепочки поставок, сейчас самое подходящее время, чтобы сосредоточиться на технологиях и решениях, которые могут помочь укрепить внутренний потенциал страны. Недавние исполнительные указы показывают, что это будет в центре внимания администрации Байдена, поэтому сейчас самое время действовать.

Препятствия для внедрения

Вообще говоря, есть три препятствия для более широкого внедрения роботизированной автоматизации в автомобильной промышленности. Прежде всего, стоимость остается слишком высокой. В стоимость входит не только покупка самих роботов, но и ряд других существенных сопутствующих расходов. Типичные роботизированные рабочие места требуют обширной инженерной координации. Простое развертывание одного или нескольких роботов в рабочей ячейке — дорогостоящая задача. Затем, когда рабочая ячейка спроектирована, необходимо запрограммировать роботов. Программирование роботов — бич многих инженеров и производителей, которым за это приходится платить. Высокая стоимость развертывания робототехники не может быть амортизирована кем-либо, производящим небольшие объемы продукции или продукцию с низкой стоимостью, и поставщикам даже оказалось трудно позволить себе масштабное развертывание. Недавние исследования Международной федерации робототехники показывают, что в среднем 75% эксплуатационных расходов промышленных роботов в течение всего срока службы приходится на программирование. При каждом изменении задачи приложение необходимо перепрограммировать.

Вторым препятствием для принятия является негибкость. После того, как вы спроектировали свою рабочую ячейку и запрограммировали своих роботов, все готово — до тех пор, пока вы никогда не меняете то, что делаете. Любое изменение — будь то новый робот или изменение производственного процесса — требует перепрограммирования (как минимум) и, скорее всего, начинается процесс реинжиниринга и повторной проверки рабочей ячейки для изменения размещения робота. Эта негибкость делает робототехнику неприемлемой для тех, кто производит разнообразные продукты в небольших объемах.

Третьим препятствием является низкая предельная выгода от добавления роботов в рабочие ячейки. Программирование одного робота — сложная задача; программирование нескольких роботов для работы в общем пространстве без столкновений — чрезвычайно сложная задача, требующая месяцев инженерного времени. На самом деле программирование нескольких роботов настолько сложно, что инженеры идут на упрощения, чтобы сократить время программирования за счет значительного снижения эффективности.

Наиболее распространенным упрощением является использование «зон интерференции», которые запрещают более чем одному роботу находиться в любом пространстве, доступном для более чем одного робота, даже несмотря на то, что на практике несколько роботов могут часто находиться в таких пространствах без столкновения. Из-за использования интерференционных зон нередко можно обнаружить, что рабочая ячейка с четырьмя роботами достигает производительности, которая менее чем в два раза превышает производительность одного робота. Эта низкая эффективность рабочих ячеек с несколькими роботами снижает использование роботов даже в компаниях, которые могут себе это позволить.

Если мы собираемся раскрыть потенциал робототехники, нам нужно снизить барьеры для внедрения. Мы хотим, чтобы все в автомобильной отрасли могли более эффективно использовать робототехнику. Поскольку стоимость роботов и время разработки вряд ли снизятся, ключевыми рычагами нашего контроля являются время и затраты на развертывание и программирование.

Для достижения наших целей нам нужны роботы, которые адаптируются к их текущей ситуации, что позволяет им работать в относительно неструктурированных рабочих ячейках. Адаптивность, в свою очередь, зависит от двух возможностей:надежного видения и быстрого планирования движения:

• Надежное зрение:роботы могут наблюдать за окружающей обстановкой и реагировать на нее. Демократизация требует, чтобы видение было не только надежным, но и относительно недорогим. К счастью, для зрения существует много хороших и недорогих вариантов, и они продолжают становиться лучше и дешевле.
• Планирование движения — процесс вычисления и координации того, как перевести робота из его текущей позы в желаемую без столкновения, — должно быть достаточно быстрым, чтобы адаптироваться к динамическим средам, особенно к средам, в которых участвуют люди. Производительность планирования движения исторически была недостаточной для приложений общего назначения, что приводило к тому, что роботы либо реагировали медленно, либо вообще работали без зрения (например, в высокотехнологичной рабочей ячейке, так что роботам никогда не нужно реагировать). Однако недавние достижения в научных кругах и промышленности позволяют предположить, что узкое место в планировании перемещений скоро исчезнет.

Демократизация также требует роботов, которые можно быстро программировать, но при этом достигать высокой производительности. В настоящее время мы можем добиться либо высокой производительности, либо приемлемого (но все же длительного) времени программирования, и промышленность последовательно выбирает последнее. Единственным решением для сокращения времени программирования и повышения производительности является большая автоматизация самого программирования.

Просить инженеров рассуждать о траекториях нескольких рук, хореографируя все их движения, — это не путь к успеху. Автомобильная промышленность нуждается в новых программных инструментах, которые избавляют инженеров от большей части или всех этих усилий, поэтому они могут просто указать задачи, которые они хотят, чтобы роботы выполняли, а программное обеспечение генерирует программы для роботов. Эти достижения повысят производительность любого программиста роботов во многом так же, как общее (не связанное с роботами) программирование на языке высокого уровня, таком как Java или Python, обеспечивает гораздо большую производительность программиста, чем программирование на языке ассемблера. Ключевым моментом в обоих случаях является обеспечение более высокого уровня абстракции для программиста и использование программных инструментов для автоматического преобразования этого простого в написании кода в то, что необходимо на более низком уровне.

Индустрия робототехники еще далеко не полностью реализовала свой потенциал в автомобильном секторе и цепочке поставок, но благодаря инновациям всего в нескольких ключевых областях можно было бы реализовать гораздо большую ценность. Демократизация робототехники позволила бы многим автомобильным компаниям ввести дополнительных роботов и получить от них большую прибыль. Кроме того, мы могли бы повысить ценность предложения, сократив затраты и улучшив предельную выгоду от добавления роботов в рабочие ячейки. Конечным результатом станет значительное увеличение внутренних производственных мощностей и возможность создания более надежных внутренних цепочек поставок, что поможет лучше подготовить страну к любым будущим сбоям в материалах или рабочей силе на уровне пандемии.