Робототехника в производстве развивается в AI-системы, использующие машинное обучение и автоматизацию. Узнайте, как преобразовать свой производственный процесс.
Промышленная работа часто включает в себя выполнение одних и тех же физических задач снова и снова, таких как подъем и сборка тяжелых деталей. Эти виды ручного труда могут быть рискованными. В 2023 году только в Соединенных Штатах было зарегистрировано 5 283 смертельных случая на работе.
Однако с ростом использования интеллектуальных промышленных роботов и таких технологий, как искусственный интеллект (ИИ) и компьютерное зрение, многие из этих задач с высоким риском в настоящее время выполняются машинами. Роботы в производстве теперь могут поднимать тяжелые материалы, проверять оборудование на наличие проблем и работать вместе с людьми для повышения безопасности и эффективности на заводе.
В этой статье мы рассмотрим, как промышленные роботы меняют работу заводов и помогают создавать более безопасные и продуктивные рабочие места. Начнем!
Промышленные роботы — это интеллектуальные машины, разработанные специально для помощи в производстве. В частности, роботы в обрабатывающей промышленности обычно создаются либо для подъема тяжелых компонентов продукции, таких как детали автомобилей или самолетов, либо для очень быстрого выполнения мелких, детальных задач, таких как сборка электронных схем или упаковка продукции.
В отличие от гуманоидных роботов, которых мы часто видим в научно-фантастических фильмах, таких как Терминатор или Я, робот, промышленные роботы, как правило, стационарны и построены с одной роботизированной рукой. Обычно эта роботизированная рука может двигаться в нескольких направлениях и программироваться для различных работ на производстве, таких как сварка, сборка или перемещение материалов.
Промышленные роботы особенно хорошо справляются с повторяющейся работой быстро и точно, не нуждаясь в перерывах, что делает их идеальными для использования на заводах и складах. В результате более 4 миллионов роботов используются на заводах по всему миру.
Роботы на заводах становятся все более распространенными и выполняют широкий спектр задач. Вот некоторые типы промышленных роботов и способы их использования для повышения эффективности и безопасности работы на заводах:
Прежде чем мы углубимся в конкретные примеры того, как промышленные роботы меняют ситуацию, давайте посмотрим на эволюцию роботов в производстве и лучше поймем, как изменилась промышленная робототехника за эти годы:
В будущем, вероятно, промышленные роботы станут еще умнее и адаптируемее. Исследователи и инженеры активно работают над технологиями, которые позволят роботам учиться, приспосабливаться к новым ситуациям и более тесно сотрудничать с людьми, оказывая поддержку и динамично взаимодействуя.
Далее мы рассмотрим реальные примеры использования роботов в производстве и то, как они используются в цехах.
Производство самолетов включает в себя сложные и деликатные процессы, особенно для больших самолетов, таких как Boeing 777. Например, для сборки одного 777 требуется более 60 000 заклепок. Традиционно эта задача выполнялась двумя рабочими: один управлял заклепочным пистолетом, а другой держал стальной стержень за панелью, чтобы закрепить крепеж.
Эти виды работ могут быть физически сложными и приводить к травмам рук, спины и плеч. Кроме того, в авиастроении критически важна точность, и здесь мало места для ошибок.
Чтобы улучшить такие рабочие процессы, Boeing внедрила промышленные роботы. На своем заводе 777 в Эверетте, штат Вашингтон, компания представила систему Fuselage Automated Upright Build (FAUB), роботизированный процесс сборки, предназначенный для автоматизации сверления и клепки секций фюзеляжа.
После программирования эти роботы могут просверливать десятки тысяч идеальных отверстий для заклепок. В отличие от старой установки с фиксированными приспособлениями, роботы FAUB являются мобильными и могут перемещаться по сборочным линиям на управляемых транспортных средствах. После того как рабочие устанавливают панели фюзеляжа, роботы берут на себя сверление и клепку, повышая скорость и точность. Этот подход соответствует последним разработкам в робототехнике, которая продолжает стремиться к более интеллектуальным, безопасным и эффективным решениям в производстве.
Роботы в производстве также широко используются в пищевой промышленности. Например, на заводе Nestlé в Германии производство детского питания управляется полностью автоматизированной линией упаковки. Роботы выполняют такие задачи, как перемещение заполненных и запечатанных лотков с продуктами в стерилизационные ящики и, впоследствии, в упаковку для отгрузки. Это делает всю операцию быстрее, безопаснее и надежнее.
Nestlé также использует мобильных роботов, таких как Spot от Boston Dynamics, для мониторинга проблем технического обслуживания на своих предприятиях. В отличие от традиционных стационарных датчиков, которые могут обнаруживать проблемы только в определенных областях, Spot может свободно перемещаться по заводу. Эта концепция мобильной, гибкой автоматизации является растущей тенденцией в робототехнической промышленности.
Spot может подниматься по лестницам, перемещаться в стесненных пространствах и справляться с неровными полами. Он оснащен специальными датчиками, которые помогают ему проверять заводские машины, такие как двигатели и компрессоры, на предмет нагрева, шума или других предупреждающих знаков. Spot также может легко выявлять проблемы на ранней стадии, помогая устранять их до того, как они станут серьезными.
Промышленные роботы всегда были ключевой частью автомобилестроения. Фактически, 33% всех установок промышленных роботов в США приходится на автомобильную промышленность.
Интересным примером этого является завод BMW в Спартанбурге в 2013 году. На этом предприятии люди и роботы работали бок о бок на линии сборки дверей без ограждений, что сделало его первым заводом BMW, использующим такой прямой тип сотрудничества человека и робота в обычном производстве.
Четыре робота использовались для установки звуко- и влагоизоляции внутри дверей моделей BMW X3. Рабочие сначала размещали и слегка прижимали клейкую фольгу на место, а затем роботы брали на себя управление, используя роликовые головки для выполнения работы с высокой точностью.
Система была полностью автоматизирована и могла измерять точное давление, прилагаемое во время процесса, что позволяло постоянно контролировать качество. Если работа робота когда-либо прерывалась, рабочий мог легко вмешаться и завершить задачу вручную, поддерживая производство без задержек.
Далее давайте подробнее рассмотрим некоторые из ключевых преимуществ использования роботов в производстве.
Хотя промышленные роботы предлагают множество преимуществ, они также сопряжены с некоторыми проблемами, особенно в отношении опыта и обслуживания. Эти роботы на заводах требуют квалифицированных специалистов для программирования, эксплуатации и обслуживания.
Несмотря на то, что многие роботы в промышленных сценариях сегодня используют искусственный интеллект и машинное обучение, они все равно нуждаются в регулярном обслуживании для предотвращения поломок. Если у команды производителей еще нет этих знаний, обучение персонала может быть дорогостоящим и трудоемким.
Интересно, что решение этих проблем также приходит в виде Vision AI, а точнее, компьютерного зрения, которое является отраслью ИИ, специализирующейся на понимании визуальных данных. Например, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, можно обучить обнаруживать и отслеживать промышленных роботов. Аналитические данные, полученные в результате отслеживания этих роботов с помощью YOLO11, можно использовать для заблаговременного выявления проблем (известного как профилактическое обслуживание). Это снижает потребность в экспертном надзоре и сокращает количество неожиданных поломок.
Кроме того, компьютерное зрение может поддерживать создание цифровых двойников в реальном времени. Цифровые двойники — это виртуальные модели физических машин и роботов, построенные с использованием визуальных данных, собранных из производственной среды.
Цифровые двойники позволяют производителям отслеживать оборудование в режиме реального времени, выявлять проблемы до того, как они вызовут сбои, и тестировать улучшения процессов, не прерывая фактическое производство. Эта технология обеспечивает более стабильную производительность, улучшает принятие решений и сокращает дорогостоящие простои.
Обсуждая проблемы использования промышленных роботов, мы увидели, что многие из них теперь работают на основе ИИ и машинного обучения. Но как это работает на самом деле и какова роль ИИ в робототехнике?
Традиционные промышленные роботы ограничены фиксированными, повторяющимися задачами. Они следуют предварительно запрограммированным инструкциям и не могут легко адаптироваться к изменениям на производственной линии. Это снижает их эффективность в средах, где важны гибкость, скорость и точность.
Без AI роботы не могут обнаруживать дефекты продукции в реальном времени или адаптироваться к незначительным изменениям в материалах или позиционировании, что часто приводит к замедлению процессов, увеличению количества ошибок и увеличению времени простоя. AI в производстве позволяет роботам выходить за рамки простых, предварительно запрограммированных задач.
В частности, в сфере машинного обучения в производстве роботы могут анализировать данные из окружающей среды, распознавать закономерности и со временем улучшать свою производительность. Например, робот с машинным зрением может идентифицировать различные объекты на сборочной линии, корректировать свои движения в зависимости от того, что он видит, и даже обнаруживать дефекты или аномалии в режиме реального времени. За всем этим стоит машинное зрение, являющееся движущей силой этих инноваций.
Как правило, робот, оснащенный системой технического зрения, оборудован необходимой аппаратной инфраструктурой для запуска моделей компьютерного зрения, таких как Ultralytics YOLO11. При интеграции с камерами и компьютерным зрением робот получает возможности базовой модели. В случае YOLO11 это означает, что робот может выполнять такие задачи компьютерного зрения, как обнаружение объектов, отслеживание и сегментация.
Еще пара концепций, связанных с промышленными роботами, — это IoT в производстве и периферийные вычисления. IoT относится к сети подключенных устройств, которые собирают и обмениваются данными (в основном через Интернет). С другой стороны, периферийные вычисления обрабатывают данные непосредственно у источника, например, у робота или датчика, без необходимости предварительной отправки на центральный сервер.
Когда промышленные устройства IoT (IIoT) собирают большие объемы данных, отправка их в центральную систему в облаке для анализа может вызвать задержки (известные как задержка) и замедлить работу. Но, используя граничные вычисления вместе с IoT, производители могут обрабатывать данные мгновенно, что позволяет получать ответы в реальном времени и расширять возможности автоматизации.
Ярким примером совместной работы ИИ и IoT в производстве является предиктивное обслуживание. В «умных» фабриках одной из главных целей Индустрии 4.0 является прогнозирование отказов оборудования до того, как они произойдут.
Для достижения этой цели устройства IIoT должны оставаться полностью функциональными и надежными. Благодаря сочетанию периферийных вычислений, искусственного интеллекта и компьютерного зрения эти устройства могут непрерывно отслеживать свое состояние, определять, когда необходимо техническое обслуживание или подзарядка, и автоматически запускать необходимые действия. Это обеспечивает бесперебойную работу машин, сокращает незапланированные простои и повышает общую эффективность.
Теперь, когда у нас есть лучшее понимание таких технологий, как ИИ, компьютерное зрение, IoT и периферийные вычисления, давайте рассмотрим, как они могут работать вместе, чтобы сделать автоматизацию производства более эффективной.
Основная цель автоматизации — упростить процессы и сделать их более быстрыми, надежными и менее подверженными человеческим ошибкам. Возьмем, к примеру, завод, который собирает бытовую электронику, такую как смартфоны. Роботизированные манипуляторы с машинным зрением могут выполнять деликатную задачу размещения крошечных компонентов на печатных платах с высокой точностью.
В то же время системы машинного зрения на базе AI могут проверять каждый этап сборки, выявляя дефекты, такие как неправильно выровненные детали или неисправные паяные соединения, в режиме реального времени. Между тем, датчики IoT могут отслеживать факторы окружающей среды, такие как температура, пыль и вибрация, которые могут повлиять на качество чувствительных компонентов.
Благодаря граничным вычислениям система может мгновенно обрабатывать эти данные и вносить корректировки на месте, например, приостанавливать линию или перенастраивать робота, не дожидаясь ответов из облака. В совокупности автоматизированное производство может создать производственную линию, которая будет быстрее, точнее и легко адаптируемой, что приведет к повышению качества продукции и снижению эксплуатационных расходов.
Будущее промышленных роботов быстро развивается, и такие технологии, как Vision AI в производстве и IoT, играют важную роль. С помощью этих инструментов роботы могут видеть, над чем они работают, обнаруживать дефекты, проверять качество продукции и прогнозировать проблемы по мере их возникновения. Многие производители уже используют эти системы для повышения эффективности и стабильности своих операций.
Рынок промышленной робототехники неуклонно растет, и этот рост обусловлен постоянными улучшениями в робототехнике, более легким доступом к квалифицированным инженерам и использованием моделирования и виртуального тестирования. Эти разработки ускоряют проектирование и точную настройку роботов для реального использования. По мере того, как все больше фабрик внедряют цифровые инструменты и автоматизацию, они становятся более гибкими, надежными и готовыми к решению будущих задач.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и репозиторию GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Посетите страницы с нашими решениями, чтобы узнать об ИИ в розничной торговле и компьютерном зрении в сельском хозяйстве. Откройте для себя наши варианты лицензирования и начните создавать решения на основе компьютерного зрения уже сегодня!
