От ручного труда к автоматизации: Прослеживание пути к будущему без работы

Путешествие к полностью автоматизированному производству товаров, в конечном счете устраняющему потребность в человеческом труде, чему я люблю называть «Рабочая неделя без работы». Прогресс к этой «цели» неразрывно связан с эволюцией искусственного интеллекта (ИИ) и робототехники. Этот нарратив исследует ключевые вехи и роль ИИ в достижении этой амбициозной визии. Я более десятилетия веду историческую хронологию робототехники и автоматизации на сайте нашей компании. Она обновляется ежегодно: https://futura-automation.com/2019/05/15/a-history-timeline-of-industrial-robotics/

1. Доиндустриальная революция (До 18 века)

До Индустриальной революции производственные процессы были в основном ручными и трудоемкими. От времени появления «homo erectus» в доисторической Центральной Африке около 2 миллионов лет назад, древние ремесленники и мастера полагались на ручные инструменты и трудоемкие ручные техники для производства товаров (даже пещерные рисунки считаются). Однако даже на этих ранних стадиях начали появляться рудиментарные формы автоматизации. Например, рычаги, колеса, водяные колеса, шестерни и блоки использовались для привода простых машин, автоматизируя определенные аспекты текстильного производства и помола зерна.

Автоматоны, по сути механические сложные машины на замотанной пружине, воде или ветре, воссоздающие какой-то аспект жизни, появились несколько тысяч лет назад в египетской империи. Более недавний пример — 14-вековые астрономические часы в Страсбургском (Франция) соборе (которые я лично посещал и был поражен!). Из-за сложности и ограниченных инструментов и материалов до 1800-х, только короли, императоры и папы могли позволить себе заказывать сложные автоматоны. Здесь, в следующем видео, несколько примеров ранних автоматонов.

2. Ранняя Индустриальная революция (Конец 18 — начало 19 века)

Индустриальная революция ознаменовала значительный перелом в производстве. Инновации вроде спиннинг-дженни, водяного каркаса и парового двигателя революционизировали текстильное производство, повышая продуктивность и снижая зависимость от утомительного ручного труда. В 1799 году изобретение Эли Уитни — ватная гин — автоматизировало разделение ватных волокон от семян, упрощая производственный процесс.

Ватная гин Эли Уитни около 1790 г.

3. Массовое производство (Конец 19 — начало 20 века)

Конец 19 и начало 20 веков увидели подъем техник массового производства, первопроходцев которых стали визионеры вроде Генри Форда. Внедрение Фордом сборочной линии в автопроизводстве драматически сократило производственные времена и затраты, заложив основу для дальнейшей автоматизации. Разбивая сложные задачи на более простые, повторяющиеся движения, сборочная линия сделала возможным найм полуквалифицированных рабочих для выполнения специализированных задач.

Ранняя автосборочная линия Генри Форда

4. Автоматизация и робототехника (Середина — конец 20 века)

Середина 20 века свидетельствовала значительные достижения в автоматизации и робототехнике. Введение станков с числовым программным управлением (ЧПУ) революционизировало обработку, позволяя точный и автоматизированный контроль режущего инструмента. Станок с ЧПУ заложил фундамент для промышленных роботов в терминах требуемых прецизионных компонентов (замкнутые сервоприводы и энкодеры обратной связи позиции) и контрольного ПО (G- и M-коды). Роботы начали входить на заводы, выполняя задачи вроде сварки, покраски и сборки со скоростью и точностью. Установка General Motors первого промышленного робота, гидравлически управляемого Unimate, в 1961 году ознаменовала ключевой момент в истории автоматизации.

Ранний гидравлический робот Unimate

5. Компьютеризация и CAD/CAM (1970-1980-е)

В 1971 году первый микропроцессор, 4004, был представлен Intel. 1970-е и 1980-е увидели широкое принятие компьютеризации в производстве. Разработка систем компьютерно-ассистированного проектирования (CAD) и компьютерно-ассистированного производства (CAM) революционизировала проектирование продуктов и планирование производства. Системы CAD/CAM позволяли дизайнерам создавать цифровые модели продуктов, которые могли быть напрямую переведены в инструкции для автоматизированных производственных процессов. Эта интеграция компьютерной технологии дальше упростила производство и повысила эффективность.

Первый микропроцессор, Intel 4004

6. Восхождение программируемых логических контроллеров (PLC) (1980-е)

С развитием микропроцессора и недорогим/вездесущим вычислением и языками контроля вроде Fortran и «C» пришел в существование специализированный промышленный компьютер автоматизации. 1980-е стали свидетелями подъема программируемых логических контроллеров (PLC), которые революционизировали промышленную автоматизацию. PLC заменили традиционные электромеханические релейные системы на цифровой контроль, позволяя более гибкую и надежную автоматизацию производственных процессов. ПО было разработано, эмулирующее релейную логику, известную как «лестничные диаграммы». PLC могли быть запрограммированы для контроля машин и оборудования, мониторинга входов от сенсоров и выполнения логических задач, снижая потребность в ручном вмешательстве в фабричных операциях.

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

21-й век принес сходжение физических и цифровых технологий в производстве. Интернет вещей (IoT) облегчил связность устройств и оборудования на заводском полу, позволяя мониторинг и контроль производственных процессов в реальном времени. Умные сенсоры, встроенные в машины и продукты, предоставляли ценные данные, позволяя предиктивное обслуживание, контроль качества и оптимизацию производственных рабочих процессов. Эта эра умного производства заложила основу для более интеллектуальных и автономных производственных систем.

8. Прогресс в Искусственном Интеллекте (ИИ) и Машинном Обучении (2010-е)

2010-е и 20-е свидетельствовали значительный прогресс в ИИ и «Машинном Обучении», дальше улучшая возможности автоматизированных производственных систем. ИИ-алгоритмы позволили машинам учиться на данных, адаптироваться к меняющимся условиям и принимать решения автономно. Алгоритмы машинного обучения оптимизировали производственные расписания, предиктивное обслуживание и процессы контроля качества, улучшая эффективность и сокращая простои. Коллаборативные роботы, или коботы, появились как новое поколение роботов, спроектированных для работы рядом с людьми, повышая продуктивность и гибкость на заводском полу.

ИИ-алгоритмы теперь во многих случаях обучаются компьютерными «кинематически точными» симуляциями того, как реальные переменные могут взаимодействовать (освещение (для зрения), цвет, вес, механическое движение, сила захвата/давление, тактильная обратная связь и т.д.). Способность обучать робота из симуляции ускоряет обучение новым задачам, что критично в производстве для достижения более высоких степеней кастомизации при меньшей единичной стоимости. Далее видео обзора Oxford Institute of Computer Science состояния робототехники/ИИ взаимодействия и причины, почему ИИ так сложен для применения к многоосевым роботам в разнообразных неизвестных средах.

Роль Искусственного Интеллекта в достижении полностью автоматизированного производства

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

1. Предиктивное обслуживание: ИИ-управляемые системы предиктивного обслуживания анализируют сенсорные данные оборудования для обнаружения потенциальных неисправностей и аномалий до того, как они приведут к поломкам. Предсказывая, когда машина вероятно выйдет из строя, производители могут планировать обслуживание проактивно, минимизируя простои и максимизируя продуктивность.

2. Контроль качества: ИИ-алгоритмы анализируют реальные данные производственных процессов для выявления дефектов и отклонений от стандартов качества. Системы машинного зрения, оснащенные ИИ, могут инспектировать продукты с точностью и скоростью, гарантируя, что только высококачественные изделия достигают рынка.

3. Оптимизация производства: ИИ оптимизирует производственные расписания и распределение ресурсов на основе факторов вроде прогнозов спроса, доступности машин и доступности сырья. Алгоритмы машинного обучения непрерывно учатся на производственных данных для выявления бутылочных горлышек, неэффективностей и возможностей улучшения, позволяя производителям оптимизировать операции для максимальной эффективности и стоимостной эффективности.

4. Автономные роботы: ИИ-управляемые роботы, или автономные роботы, способны выполнять задачи, традиционно делаемые людьми, с минимальным надзором. Эти роботы могут навигировать в сложных средах, манипулировать объектами и адаптироваться к меняющимся условиям автономно, делая их идеальными для задач вроде сборки, пикинга, упаковки и перемещения материалов.

5. Адаптивное производство: ИИ позволяет адаптивным производственным системам, которые могут динамически реагировать на изменения спроса, сбои цепочек поставок и рыночные условия. Эти системы могут переконфигурировать производственные процессы, корректировать дизайны продуктов и оптимизировать рабочие процессы в реальном времени для встречи меняющихся требований, обеспечивая гибкость и устойчивость перед лицом неопределенности.

6. Человек-Машина коллаборация: ИИ облегчает человеко-машинную коллаборацию, где люди и машины работают вместе синергетически для достижения общих целей. Коллаборативные роботы, или коботы, спроектированы для работы рядом с людьми в общих рабочих пространствах, повышая продуктивность, безопасность и гибкость на заводском полу. ИИ-алгоритмы обеспечивают бесшовное взаимодействие и координацию между людьми и коботами, позволяя им эффективно сотрудничать в задачах, требующих когнитивных и физических способностей.

7. Системы поддержки решений: ИИ-управляемые системы поддержки решений предоставляют производителям действенные инсайты и рекомендации на основе аналитики данных и предиктивного моделирования. Эти системы помогают менеджерам принимать информированные решения о производственном планировании, распределении ресурсов, управлении запасами и оптимизации цепочек поставок, позволяя им оптимизировать производительность и вести бизнес к успеху.

8. Непрерывное улучшение: ИИ облегчает инициативы непрерывного улучшения, анализируя производственные данные для выявления трендов, паттернов и возможностей оптимизации. Алгоритмы машинного обучения учатся на исторических данных для разработки предиктивных моделей и прескриптивных рекомендаций для улучшения процессов, позволяя производителям двигать инновации и оставаться впереди конкуренции.

Вызовы и соображения

Пока потенциальные выгоды ИИ в достижении полностью автоматизированного производства огромны, несколько вызовов и соображений должны быть адресованы:

1. Качество и безопасность данных: ИИ-алгоритмы полагаются на высококачественные данные для обучения и принятия решений. Обеспечение точности, надежности и безопасности данных существенно для эффективности и доверительности ИИ-систем в производстве.

2. Этические и социальные последствия: Широкое принятие ИИ и автоматизации в производстве поднимает этические и социальные вопросы, связанные с вытеснением рабочих, переобучением рабочей силы, будущими источниками дохода, человеческой потребностью в конкуренции, личное самореализация, приватность и алгоритмическая предвзятость. Существенно адресовать эти вопросы проактивно и ответственно для обеспечения того, что ИИ-управляемая автоматизация благодетельствует обществу в целом.

3. Интеграция и интероперабельность: Интеграция ИИ-технологий в существующие производственные системы и процессы требует тщательного планирования и координации. Обеспечение интероперабельности между разными ИИ-системами, оборудованием и программными платформами критично для достижения бесшовной интеграции и максимизации ценности ИИ в производстве.

4. Регуляторные и правовые рамки: По мере того как ИИ становится более первазивным в производстве, регуляторные и правовые рамки должны эволюционировать для адресации вопросов вроде безопасности, ответственности, прав интеллектуальной собственности и приватности данных. Четкие и прозрачные регуляции существенны для содействия доверию, подотчетности и ответственной инновации в ИИ-управляемой автоматизации.

5. Навыки и обучение: Широкое принятие ИИ и автоматизации в производстве потребует квалифицированную рабочую силу, способную проектировать, внедрять и поддерживать ИИ-системы. Инвестиции в образование, обучение и программы развития рабочей силы критичны для оснащения рабочих навыками и знаниями, нужными для успеха в эре ИИ-управляемой автоматизации.

Заключение

Существует старая поговорка, популяризированная Оскаром Уайльдом в 1889 году, что «Жизнь имитирует Искусство». В 2017 году я опубликовал статью о том, как мультсериал Ханны-Барберы «Джетсоны» точно предсказывает будущее: https://futura-automation.com/2019/07/11/jetsons-predictedit/. Как со «Спейсли Спрокетс», где Джордж Джетсон официально работал (хотя он никогда не казался работающим), наше собственное будущее смотрит вперед к видению полностью автоматизированного производства, полностью устраняющего потребность в человеческом труде. Этот взгляд остается манительной, возможно, неизбежной перспективой.

Продолжающие достижения в робототехнике, ИИ, нанотехнологиях и материаловедении могут в конечном счете привести к разработке полностью автономных производственных систем, способных работать без человеческого вмешательства. Эти системы будут высоко гибкими, адаптивными и устойчивыми, способными реагировать на меняющиеся рыночные спрос и производственные требования в реальном времени. Единственным вводом будет капитал, так как в конечном счете все материалы также могут быть произведены ИИ-контролируемыми процессами с использованием горных и мельничных машин и систем, спроектированных и построенных ИИ-контролируемыми роботами.

Реализация полностью автоматизированного производства представила бы парадигмальный сдвиг в природе работы, поднимая глубокие вопросы о будущем занятости, экономики, общества и личного самореализации. С приходом растущего числа производимых человеческих компонентов (керамические и металлические суставные замены, кардиостимуляторы, глазные линзы, неврологические стимуляторы) разумно спекулировать, что роботы, ИИ и человеческая жизнь сольются в какой-то не слишком далекой дате, создавая «киборг-социум».