AI + 机器人 —— 实现更强大的自动化
基于软件的人工智能（AI）可为机器人赋予这样一种能力：弥合小批量制造和大批量自动化之间灵活性的差距。
工业自动化使制造商能够提高生产流程的灵活性，以应对快速变化的市场，增加创新，提高生产效率，并缩短产品交付时间。自动化还减轻了工人执行重复性任务的需要，这些任务往往是单调的，有时甚至是危险的。
自动化主要是一个基于硬件的过程，专用的机器可以为产品生命周期长的大批量应用提供大量的生产节约。然而，由于手动编程、重新配置和维护基于硬件的控制系统非常耗时，传统的自动化正在成为一种不太适用的解决方案。例如，通常情况下，在高混合、低产量的制造业中，部署工业机器人往往成本高昂。由于市场对高质量、个性化产品的需求越来越大，因此这种情况会越来越严重。由于不同产品的生产步骤不同，在某些行业中，传统机器人已经达到了极限，这种趋势可能还会继续下去。
01 灵活性差距阻碍了现代自动化
现代自动化正在受到所谓的“灵活性差距”的阻碍。制造过程中所需的灵活性越高，适应它所需的自动化就越复杂。当这种复杂性在硬件中实现时，只有大批量和长产品生命周期才能证明成本是合理的。此外，随着产品以更快的周期不断发展，这种类型的自动化不容易重新利用。
当产量不够高或产品差异太大时，人们可以承担这些任务，因为机器人或因不够灵活、或因太昂贵而无法执行这些任务。然而，制造业正在受到全球范围劳动力短缺的影响。即使是忽略手动制造过程造成的差异，缺乏愿意执行重复和单调任务的可用工人也会使生产线停止运转。
随着越来越多的制造企业陷入灵活性差距（可行的小批量制造和大批量自动化之间的差距），制造商需要一种新的方法来满足产品需求。
02 基于软件的AI缩小灵活性差距
制造商可以通过基于软件的人工智能（AI）来克服自动化灵活性的差距。企业需要一种将人的灵活性带入基于机器人的过程的方法，而不是依赖特定的、专门构建的硬件。有了人工智能，制造商可以增强现有机器人，从而可以以实时的方式处理差异。通过这种方式可以灵活高效地规划、优化并实现过程的自动化。 企业可以通过智能软件扩展机器人的功能和延长寿命，而不是继续投资于更复杂、更昂贵和寿命更短的硬件。人工智能的进步，特别是子领域机器学习（ML）的进步，为企业提供了规划和改进制造过程的方法。例如，ML已经被用于大幅改善生产设施的监控和维护。 通过软件将机器人技术与AI相结合，实现手动工作站的自动化，从而缩小了灵活性差距。借助与摄像头相连的AI驱动的控件，机器人获得了手眼协调和人类般的灵活性。 这些机器人系统可以由人类训练，以了解需要完成的一般任务。通过AI技术，该系统可以在制造过程中的新情况和可比差异（包括不同形状或位置的工件）中推广培训。现在，机器人可以通过实时独立调整其运动来适应变化。 通过人工演示，一个与AI控制器相结合的机器人可以在几个小时内完成训练。通过一个特殊的机器人控制器和一个安装在机器人手腕上的小型摄像头，就可以完成很多操作，如拾取单个零件、进给运动、连接和跟踪。 通过演示所需的活动以及通常发生的变化，机器人可以学习该做什么。在训练过程中，所有必要的数据都被聚集起来，在云中构建一个神经网络来应对任务和变化。为了确保运行的可靠性和安全性，所有云端的活动都必须符合最高安全标准。 03 通过AI控制实现工件拾取的自动化 总部位于德国的ZF公司是一家知名的汽车供应商，在生产齿轮的大型铣削站实现工件进给的自动化时，面临着协调灵活性和精度的挑战。 在工作过程中，金属环被从箱中取出并放置在传送带上，以便随后传送到齿轮生产环节。几个因素使这个过程难以实现自动化。首先，生产步骤是可变的，因为金属环在交付的网格盒中移动并随机排列。盒子的位置和形状也可能不同。光照条件的变化带来了额外的挑战，金属环的表面可能是闪亮的金属，也可能是油渍，甚至可能是被腐蚀的，这就无法实现典型的自动化。 ZF公司在自动工件夹具中使用了AI控制器和协作机器人。使用自己的控制器，协作机器人将自己定位在箱中的金属环上。然后，系统进行控制，将机器人独立移动到下一个金属环上，以将夹持器送入正确的夹持位置。机器人恢复控制，拾取金属环并将其放置在传送带上。为机器人添加AI设置只花了几天时间。 04 可靠的质量控制管理 制造企业获取成功的另一个前提是产品质量始终保持在较高水平上，这就是精确的质量管理如此重要的原因。此外，同样重要的是要注意自动化的首要目标是减少人类的工作量。正如博西家电的例子所证明的那样，有可能找到一种可行且直观的解决方案，在减少人类工作量的同时解决质量问题。 这家欧洲主要的白色家电制造商在西班牙的生产基地，依靠自动化来检查冰箱的冷却剂泄漏。所谓的冰箱嗅探是一种单调、容易出错的操作。在该应用中，冰箱制造商的工作人员使用手持式探头，来检查压缩机和铜管焊接接头中的冷却剂泄漏。如果未能发现泄漏，有害物质就会溢出，因此这是一项重要的安全测试。 为了确保管道是防漏的，探头要被带到距离焊接接头一毫米的范围内，焊接接头的位置可能不同。AI控制系统将机器人引导至关节，以检测可能的泄漏。通过这种方式，机器人能够以可重复的精度和一致的质量来执行乏味的任务。 05 实现更强大的自动化 增强机器人适应差异的能力，是AI如何弥合灵活性差距的一个例子。借助AI可以提升并维持生产效率、可靠性和质量。然而，AI的好处并不局限于自动化制造过程。 例如，通过AI/ML，决策者可以更快地获取有关生产线、供应链和产品运营的实时信息。这将使他们能够更好地评估未来的产品开发、新的商业模式和总体战略决策。 机器人也可以利用这些信息来改进自己的运行。例如，实现更好的预测性维护，AI可以跟踪整个工厂车间的机器人运行。随着时间的推移，AI可以帮助预测各种设备何时需要维护，并且可以提前安排此类维护，而不是在出现故障导致生产中断时才进行此类维护，从而将对生产的影响降至最低。 自动化领域的人工智能，是所有行业制造商未来成功的一个关键因素。AI软件可以为机器人设备提供必要的灵活性，以克服灵活性差距，而不是依赖复杂和昂贵的硬件解决方案或人工工作站。AI不仅加速了机器人的自动化和培训，而且还改变了开发人员和设计师在产品变得更加复杂时规划生产的方式，使其更加经济。 采用基于AI的软件来增强自动化流程的制造企业，将具有更大的灵活性来适应不断变化的市场环境、客户需求和更短的产品生命周期。 来源：公众号控制工程中文版
