От ручного труда к автоматизации:путь к безработному будущему

Путь к полностью автоматизированному производству товаров в конечном итоге устраняет потребность в человеческом труде, что я называю «Неделей безработицы».  Прогресс в достижении этой «цели» неразрывно связан с развитием искусственного интеллекта (ИИ) и робототехники. В этом повествовании будут рассмотрены ключевые вехи и роль ИИ в достижении этой амбициозной концепции. Уже более десяти лет я веду историческую хронологию развития робототехники и автоматизации на веб-сайте нашей компании. Он обновляется ежегодно:https://futura-automation.com/2019/05/15/a-history-timeline-of-industrial-robotics/

<сильный>1. Доиндустриальная революция (до 18 века)

До промышленной революции производственные процессы были в основном ручными и трудоемкими. Еще до первого появления «человека прямоходящего» в доисторической Центральной Африке около 2 миллионов лет назад древние мастера и ремесленники полагались на ручные инструменты и трудоемкую ручную технику для производства товаров (даже наскальные рисунки учитываются). Однако даже на этих ранних этапах начали появляться рудиментарные формы автоматизации. Например, рычаги, колеса, водяные колеса, шестерни и шкивы использовались для приведения в действие простых механизмов, автоматизируя некоторые аспекты текстильного производства и помола зерна.

Автоматы, по сути, механические сложные машины, приводимые в движение пружиной, водой или ветром, которые воспроизводили некоторые аспекты жизни, появились несколько тысяч лет назад в Египетской империи. Более свежий пример — астрономические часы XIV века в Страсбургском (Франция) соборе (которые я лично посетил и был поражен!). Из-за сложности и ограниченности инструментов и материалов до 1800-х годов только короли, императоры и папы могли позволить себе вводить в эксплуатацию сложные автоматы. В следующем видео показано несколько примеров ранних автоматов.

<сильный>2. Ранняя промышленная революция (конец 18 – начало 19 века)

Промышленная революция стала важным поворотным моментом в производстве. Такие инновации, как прядение «Дженни», водяная рама и паровой двигатель, произвели революцию в текстильном производстве, повысив производительность и уменьшив зависимость от утомительного ручного труда. В 1799 году Эли Уитни изобрёл хлопкоочистительную машину, которая автоматизировала отделение хлопкового волокна от семян, упростив производственный процесс.

Коттон-джин Эли Уитни, около 1790 года.

<сильный>3. Массовое производство (конец 19 – начало 20 века)

В конце 19-го и начале 20-го веков наблюдался подъем технологий массового производства, впервые изобретенных такими провидцами, как Генри Форд. Внедрение компанией Ford сборочной линии в автомобильном производстве резко сократило время и затраты на производство, подготовив почву для дальнейшей автоматизации. Разбивая сложные задачи на более простые, повторяющиеся движения, сборочная линия позволила нанимать полуквалифицированных рабочих для выполнения специализированных задач.

Линия по производству первых автомобилей Генри Форда

<сильный>4. Автоматизация и робототехника (середина-конец 20 века)

Середина 20-го века стала свидетелем значительных достижений в области автоматизации и робототехники. Внедрение станков с числовым программным управлением (ЧПУ) произвело революцию в процессах обработки, позволив обеспечить точное и автоматизированное управление станками. Станок с ЧПУ заложил основу для промышленных роботов с точки зрения необходимых прецизионных компонентов (серводвигателей с замкнутым контуром и энкодеров обратной связи по положению) и управляющего программного обеспечения (коды G и M). Роботы начали проникать на заводы, выполняя такие задачи, как сварка, покраска и сборка, со скоростью и точностью. Установка General Motors первого промышленного робота Unimate с гидравлическим приводом в 1961 году ознаменовала поворотный момент в истории автоматизации.

Ранний гидравлический робот Unimate

<сильный>5. Компьютеризация и CAD/CAM (1970–1980-е годы)

В 1971 году компания Intel представила первый микропроцессор 4004. В 1970-е и 1980-е годы широкое распространение получила компьютеризация производства. Развитие систем автоматизированного проектирования (CAD) и автоматизированного производства (CAM) произвело революцию в проектировании продукции и планировании производства. Системы CAD/CAM позволяли дизайнерам создавать цифровые модели продуктов, которые можно было напрямую преобразовать в инструкции для автоматизированных производственных процессов. Такая интеграция компьютерных технологий еще больше оптимизировала производство и повысила эффективность.

Первый микропроцессор Intel 4004.

<сильный>6. Развитие программируемых логических контроллеров (ПЛК) (1980-е годы)

С развитием микропроцессора и недорогих/повсеместных языков вычислений и управления, таких как Фортран и «С», появился индустриальный и специализированный компьютер для автоматизации. 1980-е годы стали свидетелями появления программируемых логических контроллеров (ПЛК), которые произвели революцию в промышленной автоматизации. ПЛК заменили традиционные электромеханические релейные системы цифровым управлением, что позволило более гибко и надежно автоматизировать производственные процессы. Было разработано программное обеспечение, эмулирующее релейную логику, известную как «лестничные диаграммы». ПЛК можно запрограммировать для управления машинами и оборудованием, мониторинга входных сигналов датчиков и выполнения логических задач, что снижает необходимость ручного вмешательства в заводские операции.

7. Интернет вещей (IoT) и умное производство (2000-е годы)

XXI век привел к конвергенции физических и цифровых технологий в производстве. Интернет вещей (IoT) упростил подключение устройств и оборудования на заводе, позволяя отслеживать и контролировать производственные процессы в режиме реального времени. Интеллектуальные датчики, встроенные в оборудование и продукцию, предоставляют ценную информацию, позволяющую проводить профилактическое обслуживание, контроль качества и оптимизацию производственных процессов. Эта эра умного производства заложила основу для более интеллектуальных и автономных производственных систем.

8. Достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (2010-е годы)

2010-е и 20-е годы стали свидетелями значительных достижений в области искусственного интеллекта (ИИ) и «машинного обучения», что еще больше расширило возможности автоматизированных производственных систем. Алгоритмы искусственного интеллекта позволили машинам учиться на данных, адаптироваться к меняющимся условиям и принимать решения автономно. Алгоритмы машинного обучения оптимизировали производственные графики, процессы профилактического обслуживания и контроля качества, повышая эффективность и сокращая время простоев. Коллаборативные роботы, или коботы, появились как новое поколение роботов, предназначенных для работы вместе с людьми, повышающих производительность и гибкость в производственных цехах.

Алгоритмы ИИ теперь во многих случаях обучаются с помощью компьютерного «кинематически точного» моделирования того, как могут взаимодействовать переменные реального мира (освещение (для зрения), цвет, вес, механическое движение, сила/давление захвата, тактильная обратная связь и т. д.). Возможность обучения робота с помощью моделирования ускоряет обучение новым задачам, что имеет решающее значение в производстве для достижения более высокой степени настройки при меньших затратах на единицу продукции. Ниже представлено видео Оксфордского института компьютерных наук, в котором рассматривается состояние взаимодействия робототехники и искусственного интеллекта и причина, по которой ИИ так сложно применять к многоосным роботам в различных неизвестных средах.

Роль искусственного интеллекта в достижении полной автоматизации производства

Искусственный интеллект (ИИ) играет ключевую роль в переходе к полностью автоматизированному производству. Его интеграция в производственные процессы позволяет машинам выполнять сложные задачи с большей эффективностью, точностью и автономностью. Вот как ИИ способствует реализации этого видения:

<сильный>1. Прогнозное обслуживание: Системы прогнозного обслуживания на базе искусственного интеллекта анализируют данные датчиков оборудования, чтобы обнаружить потенциальные неисправности и аномалии до того, как они приведут к поломкам. Предсказывая, когда оборудование может выйти из строя, производители могут заранее планировать техническое обслуживание, сводя к минимуму время простоя и максимизируя производительность.

<сильный>2. Контроль качества: Алгоритмы искусственного интеллекта анализируют данные производственных процессов в режиме реального времени для выявления дефектов и отклонений от стандартов качества. Системы машинного зрения, оснащенные искусственным интеллектом, могут проверять продукцию с точностью и скоростью, гарантируя, что на рынок попадут только высококачественные товары.

<сильный>3. Оптимизация производства: ИИ оптимизирует производственные графики и распределение ресурсов на основе таких факторов, как прогнозы спроса, доступность оборудования и наличие сырья. Алгоритмы машинного обучения постоянно изучают производственные данные, чтобы выявлять узкие места, неэффективность и возможности для улучшения, что позволяет производителям оптимизировать свою деятельность для достижения максимальной эффективности и рентабельности.

<сильный>4. Автономные роботы: Роботы с искусственным интеллектом или автономные роботы способны выполнять задачи, традиционно выполняемые людьми, с минимальным контролем. Эти роботы могут перемещаться в сложной среде, манипулировать объектами и автономно адаптироваться к изменяющимся условиям, что делает их идеальными для таких задач, как сборка, комплектация, упаковка и погрузочно-разгрузочные работы.

<сильный>5. Адаптивное производство: ИИ позволяет создавать адаптивные производственные системы, которые могут динамически реагировать на изменения спроса, сбои в цепочках поставок и рыночные условия. Эти системы могут реконфигурировать производственные процессы, корректировать конструкции продуктов и оптимизировать рабочие процессы в режиме реального времени в соответствии с меняющимися требованиями, обеспечивая гибкость и устойчивость в условиях неопределенности.

<сильный>6. Сотрудничество человека и машины: ИИ облегчает сотрудничество человека и машины, при котором люди и машины работают вместе для достижения общих целей. Коллаборативные роботы, или коботы, предназначены для работы вместе с людьми в общих рабочих пространствах, повышая производительность, безопасность и гибкость в заводских цехах. Алгоритмы искусственного интеллекта обеспечивают беспрепятственное взаимодействие и координацию между людьми и коботами, позволяя им эффективно сотрудничать при выполнении задач, требующих как когнитивных, так и физических способностей.

7. Системы поддержки принятия решений: Системы поддержки принятия решений на базе искусственного интеллекта предоставляют производителям действенную информацию и рекомендации, основанные на анализе данных и прогнозном моделировании. Эти системы помогают менеджерам принимать обоснованные решения о планировании производства, распределении ресурсов, управлении запасами и оптимизации цепочки поставок, что позволяет им оптимизировать производительность и добиться успеха в бизнесе.

8. Постоянное улучшение: ИИ способствует инициативам по постоянному совершенствованию, анализируя производственные данные для выявления тенденций, закономерностей и возможностей для оптимизации. Алгоритмы машинного обучения изучают исторические данные для разработки прогнозных моделей и рекомендаций по улучшению процессов, что позволяет производителям внедрять инновации и опережать конкурентов.

Проблемы и соображения

Хотя потенциальные преимущества ИИ в обеспечении полной автоматизации производства огромны, необходимо решить несколько проблем и соображений:

<сильный>1. Качество и безопасность данных: Алгоритмы ИИ полагаются на высококачественные данные для обучения и принятия решений. Обеспечение точности, надежности и безопасности данных имеет важное значение для эффективности и надежности систем искусственного интеллекта на производстве.

<сильный>2. Этические и социальные последствия: Широкое внедрение искусственного интеллекта и автоматизации в производстве поднимает этические и социальные проблемы, связанные с увольнением, переквалификацией рабочей силы, будущими источниками дохода, человеческой потребностью в конкуренции, самореализацией, конфиденциальностью и алгоритмической предвзятостью. Крайне важно активно и ответственно решать эти проблемы, чтобы автоматизация на основе ИИ приносила пользу обществу в целом.

<сильный>3. Интеграция и взаимодействие: Интеграция технологий искусственного интеллекта в существующие производственные системы и процессы требует тщательного планирования и координации. Обеспечение совместимости между различными системами искусственного интеллекта, оборудованием и программными платформами имеет решающее значение для достижения плавной интеграции и максимизации ценности искусственного интеллекта в производстве.

<сильный>4. Нормативно-правовая база: Поскольку искусственный интеллект становится все более распространенным в производстве, нормативно-правовая база должна развиваться для решения таких вопросов, как безопасность, ответственность, права интеллектуальной собственности и конфиденциальность данных. Четкие и прозрачные правила необходимы для укрепления доверия, подотчетности и ответственных инноваций в области автоматизации на основе искусственного интеллекта.

<сильный>5. Навыки и обучение: Широкое внедрение искусственного интеллекта и автоматизации в производстве потребует квалифицированной рабочей силы, способной проектировать, внедрять и обслуживать системы искусственного интеллекта. Инвестиции в программы образования, обучения и развития персонала имеют решающее значение для оснащения работников навыками и знаниями, необходимыми для достижения успеха в эпоху автоматизации на основе искусственного интеллекта.

Заключение

Есть старая поговорка, популяризированная Оскаром Уайльдом в 1889 году:«Жизнь подражает искусству». В 2017 году я опубликовал статью о том, как мультфильм Ханны-Барбера «Джетсоны» точно предсказывает будущее:https://futura-automation.com/2019/07/11/jetsons-predictedit/. Как и в случае с «Spacely Sprockets», где якобы работал Джордж Джетсон (хотя он, судя по всему, никогда не работал), наше будущее связано с видением полностью автоматизированного производства, полностью устраняющего необходимость в человеческом труде. Такая перспектива остается заманчивой и, возможно, неизбежной.

Продолжающийся прогресс в области робототехники, искусственного интеллекта, нанотехнологий и материаловедения может в конечном итоге привести к разработке полностью автономных производственных систем, способных работать без вмешательства человека. Эти системы будут очень гибкими, адаптивными и устойчивыми, способными реагировать на меняющиеся требования рынка и производственные требования в режиме реального времени. Единственным вкладом будет капитал, поскольку в конечном итоге все материалы также могут производиться с помощью процессов, контролируемых ИИ, с использованием горнодобывающих и фрезерных машин и систем, спроектированных и построенных роботами, управляемыми ИИ.

Реализация полностью автоматизированного производства будет означать смену парадигмы в природе труда, поднимая глубокие вопросы о будущем занятости, экономики, общества и личной жизни. С появлением все большего числа производимых человеком компонентов (керамических и металлических протезов суставов, кардиостимуляторов, глазных линз, неврологических стимуляторов) разумно предположить, что роботы, искусственный интеллект и человеческая жизнь сольются в какой-то не столь отдаленный момент, создав «общество киборгов».