Революция в автомобильном производстве с помощью передовых робототехник

Барьеры внедрения робототехники и пути их преодоления

Роботизированная революция ожидалась десятилетиями, но все еще не наступила. Каждый год автопроизводители и их поставщики покупают тысячи роботов, количество, которое все равно намного меньше предсказанного. Роботы просто не используются так широко, как могли бы, из-за нескольких барьеров, которые сохранялись гораздо дольше, чем ожидалось. Эти барьеры внедрения в конечном счете становятся упущенными возможностями увеличить производственную мощность страны и улучшить ее цепочки поставок.

С пандемией, усугубившей дефицит доступности товаров и подсветившей, как легко критические цепочки поставок могут быть прерваны, никогда не было лучшего времени фокусироваться на технологиях и решениях, которые могут помочь укрепить внутренние возможности страны. Недавние исполнительные приказы показывают, что это будет фокусом администрации Байдена, так что сейчас время действовать.

Барьеры внедрения

В общем, существует три барьера для более широкого внедрения роботизированной автоматизации в автомобильной отрасли. Первое и главное — стоимость остается слишком высокой. Стоимость включает не только покупку самих роботов, но и несколько других значительных связанных затрат. Типичные роботизированные рабочие ячейки требуют обширной инженерной координации. Простое развертывание одного или нескольких роботов в рабочей ячейке — дорогая задача. Затем, когда рабочая ячейка спроектирована, роботы должны быть запрограммированы. Программирование роботов — беда многих инженеров — и производителей, которые должны платить им за это. Высокая стоимость внедрения робототехники не может быть амортизирована кем-либо, производящим малые объемы продукции или продукцию низкой стоимости, и даже оказалось трудным для поставщиков позволить себе развертывание в масштабе. Недавние выводы Международной федерации робототехники показывают, что в среднем 75% пожизненных операционных затрат на промышленных роботах приходятся на программирование. При каждой смене задачи приложение должно быть перепрограммировано.

Второй барьер внедрения — негибкость. Как только вы спроектировали свою рабочую ячейку и запрограммировали своих роботов, вы готовы — ровно до тех пор, пока вы никогда ничего не меняете. Любое изменение — будь то новый робот или вариация в производственном процессе — требует перепрограммирования (как минимум), и, скорее всего, начинает процесс перепроектирования и перевалидации рабочей ячейки для изменения размещения роботов. Эта негибкость делает робототехнику невыполнимой для кого-либо, производящего разнообразие продуктов с малыми объемами.

Третий барьер — низкие предельные выгоды от добавления роботов в рабочие ячейки. Программирование одного робота — вызов; программирование нескольких роботов для работы в общем пространстве без столкновений — необычайно сложная задача, потребляющая месяцы инженерного времени. Фактически, программирование многороботов настолько сложно, что инженеры делают упрощения для сокращения времени программирования за счет сильно сниженной эффективности.

Наиболее распространенное упрощение — использование «зон интерференции», которые запрещают более чем одному роботу находиться в любом пространстве, которое может быть достигнуто более чем одним роботом, хотя на практике несколько роботов могли бы часто делить такие пространства без столкновений. Из-за использования зон интерференции не редко обнаружить, что рабочая ячейка с четырьмя роботами достигает производительности, меньшей, чем в два раза по сравнению с одним роботом. Эта низкая эффективность многороботных рабочих ячеек снижает использование роботов даже в компаниях, которые могут их позволить.

Если мы собираемся раскрыть потенциал робототехники, нам нужно снизить барьеры внедрения. Мы хотим, чтобы каждый в автомобильном секторе мог делать большее использование робототехники. Поскольку стоимость роботов и инженерного времени вряд ли снизится, ключевые рычаги в нашем контроле — время и расходы на развертывание и программирование.

Чтобы достичь наших целей, нам нужны роботы, адаптирующиеся к их текущей ситуации, позволяющие им работать в относительно неструктурированных рабочих ячейках. Адаптивность, в свою очередь, зависит от двух способностей: надежного зрения и быстрого планирования движения:

• Надежное зрение — позволяет роботам наблюдать за окружением и реагировать на него. Демократизация требует, чтобы зрение было не только надежным, но и относительно недорогим. К счастью, существует много хороших, низкозатратных вариантов для зрения, и они продолжают становиться лучше и дешевле.
• Планирование движения — процесс вычисления и координации того, как довести робота от его текущей позы к желаемой позе без столкновения — должно быть достаточно быстрым, чтобы адаптироваться к динамическим средам, особенно для сред, включающих людей. Производительность планирования движения исторически не доставала для общего назначения, приводя к роботам, которые либо реагируют медленно, либо работают без зрения вовсе (например, в рабочей ячейке, которая высоко спроектирована, так что роботы никогда не нуждаются в реакции). Недавние достижения в академии и промышленности, однако, предполагают, что узкое место планирования движения скоро упадет.

Демократизация также требует роботов, которые могут быть запрограммированы быстро, сохраняя высокую производительность. В настоящее время мы можем достичь либо высокой производительности, либо терпимых (но все еще длинных) времен программирования, и промышленность последовательно выбирала второе. Единственное решение для сокращения времени программирования и улучшения производительности — более высокая автоматизация самого программирования.

Просьба инженерам рассуждать о траекториях множественных рук, хореографируя все их движения — не путь к успеху. Автомобильная отрасль нуждается в новых программных инструментах, которые уберут большинство или все эти усилия от инженеров, чтобы они могли просто указать задачи, которые они хотят, чтобы роботы выполняли, и программное обеспечение генерировало программы роботов. Эти достижения улучшили бы продуктивность любого программиста роботов примерно так же, как программирование на высокоуровневом языке вроде Java или Python обеспечивает гораздо большую продуктивность программиста, чем программирование на ассемблере. Ключ в обоих случаях — предоставление более высокого уровня абстракции программисту и использование программных инструментов для автоматической конвертации этого легче пишутся кода в то, что нужно на нижнем уровне.

Робототехническая отрасль не почти достигла своего потенциала в секторе автомобильного производства и цепочке поставок, но с инновациями всего в паре ключевых областей можно было бы реализовать гораздо большую ценность. Демократизация робототехники позволила бы многим автомобильным компаниям внедрять дополнительные роботы и сильно получать от них прибыль. Кроме того, мы могли бы добавить к ценностному предложению, снижая затраты и улучшая предельную выгоду от добавления роботов в рабочие ячейки. Конечный результат — большой рост внутренней производственной мощности и возможность создать более надежные внутренние цепочки поставок, помогая лучше подготовить страну к любым будущим пандемийным разрывам в материалах или рабочей силе.