圖片來源：Micropsi Industries

作者 | Matt Jones

基于軟件的人工智能（AI）可為機器人賦予這樣一種能力：彌合小批量制造和大批量自動化之間靈活性的差距。

工業(yè)自動化使制造商能夠提高生產(chǎn)流程的靈活性，以應對快速變化的市場，增加創(chuàng)新，提高生產(chǎn)效率，并縮短產(chǎn)品交付時間。自動化還減輕了工人執(zhí)行重復性任務的需要，這些任務往往是單調的，有時甚至是危險的。

自動化主要是一個基于硬件的過程，專用的機器可以為產(chǎn)品生命周期長的大批量應用提供大量的生產(chǎn)節(jié)約。然而，由于手動編程、重新配置和維護基于硬件的控制系統(tǒng)非常耗時，傳統(tǒng)的自動化正在成為一種不太適用的解決方案。例如，通常情況下，在高混合、低產(chǎn)量的制造業(yè)中，部署工業(yè)機器人往往成本高昂。由于市場對高質量、個性化產(chǎn)品的需求越來越大，因此這種情況會越來越嚴重。由于不同產(chǎn)品的生產(chǎn)步驟不同，在某些行業(yè)中，傳統(tǒng)機器人已經(jīng)達到了極限，這種趨勢可能還會繼續(xù)下去。

01

靈活性差距阻礙了現(xiàn)代自動化

現(xiàn)代自動化正在受到所謂的“靈活性差距”的阻礙。制造過程中所需的靈活性越高，適應它所需的自動化就越復雜。當這種復雜性在硬件中實現(xiàn)時，只有大批量和長產(chǎn)品生命周期才能證明成本是合理的。此外，隨著產(chǎn)品以更快的周期不斷發(fā)展，這種類型的自動化不容易重新利用。

當產(chǎn)量不夠高或產(chǎn)品差異太大時，人們可以承擔這些任務，因為機器人或因不夠靈活、或因太昂貴而無法執(zhí)行這些任務。然而，制造業(yè)正在受到全球范圍勞動力短缺的影響。即使是忽略手動制造過程造成的差異，缺乏愿意執(zhí)行重復和單調任務的可用工人也會使生產(chǎn)線停止運轉。

隨著越來越多的制造企業(yè)陷入靈活性差距（可行的小批量制造和大批量自動化之間的差距），制造商需要一種新的方法來滿足產(chǎn)品需求。

02

基于軟件的AI縮小靈活性差距

制造商可以通過基于軟件的人工智能（AI）來克服自動化靈活性的差距。企業(yè)需要一種將人的靈活性帶入基于機器人的過程的方法，而不是依賴特定的、專門構建的硬件。有了人工智能，制造商可以增強現(xiàn)有機器人，從而可以以實時的方式處理差異。通過這種方式可以靈活高效地規(guī)劃、優(yōu)化并實現(xiàn)過程的自動化。

▲圖1: ZF 公司在自動工件夾具中使用 MIRAI AI 控制器和優(yōu)傲機器人公司的協(xié)作機器人。機器人的完整安裝只花了幾天時間，在很短的時間內就解決了一個長期存在的問題。

企業(yè)可以通過智能軟件擴展機器人的功能和延長壽命，而不是繼續(xù)投資于更復雜、更昂貴和壽命更短的硬件。人工智能的進步，特別是子領域機器學習（ML）的進步，為企業(yè)提供了規(guī)劃和改進制造過程的方法。例如，ML已經(jīng)被用于大幅改善生產(chǎn)設施的監(jiān)控和維護。

通過軟件將機器人技術與AI相結合，實現(xiàn)手動工作站的自動化，從而縮小了靈活性差距。借助與攝像頭相連的AI驅動的控件，機器人獲得了手眼協(xié)調和人類般的靈活性。

這些機器人系統(tǒng)可以由人類訓練，以了解需要完成的一般任務。通過AI技術，該系統(tǒng)可以在制造過程中的新情況和可比差異（包括不同形狀或位置的工件）中推廣培訓?，F(xiàn)在，機器人可以通過實時獨立調整其運動來適應變化。

通過人工演示，一個與AI控制器相結合的機器人可以在幾個小時內完成訓練。通過一個特殊的機器人控制器和一個安裝在機器人手腕上的小型攝像頭，就可以完成很多操作，如拾取單個零件、進給運動、連接和跟蹤。

通過演示所需的活動以及通常發(fā)生的變化，機器人可以學習該做什么。在訓練過程中，所有必要的數(shù)據(jù)都被聚集起來，在云中構建一個神經(jīng)網(wǎng)絡來應對任務和變化。為了確保運行的可靠性和安全性，所有云端的活動都必須符合最高安全標準。

03

通過AI控制實現(xiàn)工件拾取的自動化

總部位于德國的ZF公司是一家知名的汽車供應商，在生產(chǎn)齒輪的大型銑削站實現(xiàn)工件進給的自動化時，面臨著協(xié)調靈活性和精度的挑戰(zhàn)。

在工作過程中，金屬環(huán)被從箱中取出并放置在傳送帶上，以便隨后傳送到齒輪生產(chǎn)環(huán)節(jié)。幾個因素使這個過程難以實現(xiàn)自動化。首先，生產(chǎn)步驟是可變的，因為金屬環(huán)在交付的網(wǎng)格盒中移動并隨機排列。盒子的位置和形狀也可能不同。光照條件的變化帶來了額外的挑戰(zhàn)，金屬環(huán)的表面可能是閃亮的金屬，也可能是油漬，甚至可能是被腐蝕的，這就無法實現(xiàn)典型的自動化。

ZF公司在自動工件夾具中使用了AI控制器和協(xié)作機器人。使用自己的控制器，協(xié)作機器人將自己定位在箱中的金屬環(huán)上。然后，系統(tǒng)進行控制，將機器人獨立移動到下一個金屬環(huán)上，以將夾持器送入正確的夾持位置。機器人恢復控制，拾取金屬環(huán)并將其放置在傳送帶上。為機器人添加AI設置只花了幾天時間。

04

可靠的質量控制管理

制造企業(yè)獲取成功的另一個前提是產(chǎn)品質量始終保持在較高水平上，這就是精確的質量管理如此重要的原因。此外，同樣重要的是要注意自動化的首要目標是減少人類的工作量。正如博西家電的例子所證明的那樣，有可能找到一種可行且直觀的解決方案，在減少人類工作量的同時解決質量問題。

這家歐洲主要的白色家電制造商在西班牙的生產(chǎn)基地，依靠自動化來檢查冰箱的冷卻劑泄漏。所謂的冰箱嗅探是一種單調、容易出錯的操作。在該應用中，冰箱制造商的工作人員使用手持式探頭，來檢查壓縮機和銅管焊接接頭中的冷卻劑泄漏。如果未能發(fā)現(xiàn)泄漏，有害物質就會溢出，因此這是一項重要的安全測試。

▲圖2：博西家電的一家工廠采用了一個完整的、全自動解決方案來檢查焊點。使用AI控制器，通過人類演示而不是編程來訓練解決方案?，F(xiàn)在員工可以專注于創(chuàng)造價值的活動，而不是手動將探頭引導到各個焊點。

為了確保管道是防漏的，探頭要被帶到距離焊接接頭一毫米的范圍內，焊接接頭的位置可能不同。AI控制系統(tǒng)將機器人引導至關節(jié)，以檢測可能的泄漏。通過這種方式，機器人能夠以可重復的精度和一致的質量來執(zhí)行乏味的任務。

05

實現(xiàn)更強大的自動化

增強機器人適應差異的能力，是AI如何彌合靈活性差距的一個例子。借助AI可以提升并維持生產(chǎn)效率、可靠性和質量。然而，AI的好處并不局限于自動化制造過程。

例如，通過AI/ML，決策者可以更快地獲取有關生產(chǎn)線、供應鏈和產(chǎn)品運營的實時信息。這將使他們能夠更好地評估未來的產(chǎn)品開發(fā)、新的商業(yè)模式和總體戰(zhàn)略決策。

機器人也可以利用這些信息來改進自己的運行。例如，實現(xiàn)更好的預測性維護，AI可以跟蹤整個工廠車間的機器人運行。隨著時間的推移，AI可以幫助預測各種設備何時需要維護，并且可以提前安排此類維護，而不是在出現(xiàn)故障導致生產(chǎn)中斷時才進行此類維護，從而將對生產(chǎn)的影響降至最低。

自動化領域的人工智能，是所有行業(yè)制造商未來成功的一個關鍵因素。AI軟件可以為機器人設備提供必要的靈活性，以克服靈活性差距，而不是依賴復雜和昂貴的硬件解決方案或人工工作站。AI不僅加速了機器人的自動化和培訓，而且還改變了開發(fā)人員和設計師在產(chǎn)品變得更加復雜時規(guī)劃生產(chǎn)的方式，使其更加經(jīng)濟。

采用基于AI的軟件來增強自動化流程的制造企業(yè)，將具有更大的靈活性來適應不斷變化的市場環(huán)境、客戶需求和更短的產(chǎn)品生命周期。

關鍵概念：

■ 制造商正在彌合小批量生產(chǎn)和大批量自動化之間的差距。

■ 基于軟件的AI可以增強現(xiàn)有機器人，以實時處理差異，并提供車間所需的靈活性。

■ 機器人不會完全取代人類，但AI的進步正在使其取代枯燥、骯臟和危險的工作。

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思考一下：

您如何努力縮小自動化靈活性差距？