Roboty i sztuczna inteligencja w obróbce CNC

Roboty wykorzystywane w obróbce CNC bazują aktualnie w większości na ściśle określonych i zaprogramowanych poleceniach. Podstawą ich działania jest dobrze opracowane oprogramowanie ukierunkowane na określony profil działalności. Charakteryzują się one pewną autonomią działania, ale nie można tu mówić o pracy w pełni samodzielnej. Będzie to możliwe dopiero, gdy roboty zostaną wyposażone w sztuczną inteligencję (AI). To da im funkcje percepcji, logiki i uczenia się.

Kluczowe elementy technologiczne robotów AI

Roboty AI mogą działać „inteligentnie” dzięki wyposażeniu ich w następujące technologie zorientowane na przyszłość:

• Uczenie maszynowe umożliwia robotyce AI samodzielne uczenie się na podstawie danych, a tym samym formułowanie prognoz i podejmowanie decyzji. Roboty wykorzystują dane w czasie rzeczywistym i informacje kontekstowe do opracowywania nowych ścieżek uczenia się i funkcji. Im więcej danych otrzymują roboty, tym lepiej działają i reagują w różnych sytuacjach.
• Uczenie głębokie to podobszar uczenia maszynowego oparty na sztucznych sieciach neuronowych o wielu warstwach (tzw. głębokie sieci neuronowe). Sieci te potrafią rozpoznawać i internalizować złożone wzorce z dużych ilości danych. Oznacza to, że dzięki uczeniu głębokiemu roboty uczą się samodzielnie podejmować optymalne decyzje, wchodząc w interakcję z otoczeniem. W ramach procesu prób i błędów otrzymują nagrody i kary za swoje zachowanie. Mówiąc prościej, uczenie głębokie (pokazuje robotom, jak uczyć się autonomicznie i samodzielnie podejmować decyzje,
• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to gałąź sztucznej inteligencji, która umożliwia robotom rozumienie, interpretowanie i reagowanie na język ludzki w czasie rzeczywistym. NLP opiera się na połączeniu reguł lingwistycznych i modeli statystycznych. Technologia ta rozkłada dane tekstowe na tokeny, czyli pojedyncze słowa lub frazy. Następnie analizuje te tokeny w celu zrozumienia struktur gramatycznych i relacji. Odbywa się to za pomocą algorytmów opartych na uczeniu maszynowym, które przetwarzają duże ilości danych tekstowych w celu rozpoznania wzorców. W praktyce ludzie sterują na przykład wspomnianymi cobotami. Roboty AI komunikują się z klientami podczas obsługi lub automatycznie tłumaczą języki. 
• Sztuczna inteligencja konwersacyjna wykorzystuje dane sytuacyjne i kontekstowe, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) oraz uczenie maszynowe do optymalizacji interakcji między robotami AI a ludźmi. Podczas każdej interakcji roboty rejestrują dialog, przetwarzają go, reagują na niego i uczą się na podstawie reakcji swojego odpowiednika podczas kolejnej interakcji. Sztuczna inteligencja konwersacyjna pomaga w szczególności robotom AMR efektywniej współpracować z ludźmi. Technologia ta wspiera również roboty w obsłudze klienta.

Roboty korzystające z SI

Algorytmy SI można zastosować w różnych rodzajach robotów, co znacznie usprawni ich efektywność. Aktualnie można wymienić kilka najpopularniejszych:

• Automatyczne roboty mobilne (AMR)  sprawnie poruszają się po swoim otoczeniu i wykonują zadania bez pomocy człowieka. Są wyposażone w czujniki, siłowniki i zaawansowane oprogramowanie, które umożliwiają im postrzeganie otoczenia w czasie rzeczywistym i podejmowanie decyzji. Wykorzystują do tego kamery 3D, czujniki LiDAR, podczerwień i ultradźwięki. Dzięki temu gromadzą informacje, analizują je i dostosowują się do sytuacji. Firmy wykorzystują roboty AMR w różnych sektorach, takich jak logistyka, magazyny, produkcja, opieka zdrowotna i rolnictwo. Roboty AMR wykonują takie zadania, jak transport towarów, podawanie materiałów na linie produkcyjne, kontrola zapasów, dezynfekcja pomieszczeń w sektorze opieki zdrowotnej oraz zbiór płodów rolnych,

• Roboty przegubowe (ramiona robotyczne, roboty przemysłowe) posiadają przeguby i ramiona, których firmy używają do wykonywania różnych zadań w środowisku przemysłowym. Są one tak zaprojektowane, aby wykonywać ruchy przypominające ruchy człowieka. Oznacza to, że są w stanie chwytać, podnosić, obracać i pozycjonować obiekty. Posiadają m.in. czujniki obrazu i zaawansowane systemy sterowania oparte na sztucznej inteligencji, jak i kilka połączonych ze sobą przegubów, które umożliwiają im poruszanie się w różnych kierunkach. Przeguby są napędzane przez silniki i siłowniki, zapewniając precyzję ruchów ramion robota. Przedsiębiorstwa w przemyśle wytwórczym często wykorzystują roboty przegubowe w celu zautomatyzowania powtarzalnych zadań. Zadań takich jak montaż produktów, obsługa materiałów, spawanie, malowanie i pakowanie. Zwiększa to wydajność tych procesów. Roboty ze sztuczną inteligencją są również wykorzystywane w medycynie, podróżach kosmicznych, badaniach naukowych i przemyśle rozrywkowym. Roboty przegubowe są zazwyczaj droższe niż roboty AMR, ponieważ wykonują bardziej złożone zadania, 

• Coboty (roboty współpracujące) współpracują z ludźmi. W przeciwieństwie do konwencjonalnych robotów przemysłowych, które działają w odizolowanych środowiskach bez interakcji z człowiekiem, coboty są zaprojektowane do bezpiecznej pracy we wspólnym środowisku z ludźmi – bez konieczności stosowania bariery ochronnej. Roboty współpracujące są wyposażone w różnego rodzaju czujniki, które rozpoznają ludzi i ich ruchy. Coboty SI potrafią również reagować na ludzką mowę i gesty bez konieczności szkolenia przez pracowników. W praktyce wspierają one pracowników w ich procesach. Podejmują się powtarzalnych lub niebezpiecznych zadań, zwiększając w ten sposób wydajność w miejscu pracy. Firmy wykorzystują coboty w różnych branżach – od produkcji i montażu, przez logistykę, opiekę zdrowotną, po badania naukowe. 

Sektor usług a roboty SI

Firmy wykorzystują robotykę ze sztuczną inteligencją głównie w branży opieki zdrowotnej, handlu detalicznego i hotelarstwie. Oto trzy przykłady robotów AI, działających w usługach:

• Roboty pielęgniarskie (roboty opiekuńcze) wykorzystuje się w placówkach opiekuńczych do wspierania personelu w opiece nad pacjentami. Przykładem jest robot „Paro”. Paro to robot terapeutyczny w kształcie foki, używany w Niemczech do zapewniania wsparcia emocjonalnego pacjentom z chorobą Alzheimera. Paro rozpoznaje emocje, reaguje na dotyk i działa uspokajająco na pacjentów,
• Roboty usługowe w sklepach odpowiadają na pytania klientów, dostarczają informacji o produktach i wskazują drogę do konkretnych produktów. W ten sposób poprawiają doświadczenia klientów. Przykładem zastosowania sztucznej inteligencji i robotyki w tym obszarze jest robot AI „Pepper”. Jest on interaktywny, rozpoznaje ludzkie emocje i reaguje na prośby klientów,
• Roboty hotelowe pomagają gościom w różnych zadaniach, takich jak zameldowanie i wymeldowanie, wydawanie kart-kluczy do pokoi oraz dostarczanie ręczników i innych niezbędnych rzeczy. Przykładem są roboty AI w hotelu „Henn na” w Japonii. Zapewniają one sprawne funkcjonowanie hotelu.

Jakie korzyści zapewniają firmom roboty AI?

Zwiększona wydajność i oszczędności kosztów

Roboty AI automatyzują powtarzalne i czasochłonne zadania. Wykonują je z niewielką lub zerową ingerencją człowieka, co usprawnia procesy i obniża koszty produkcji. Producenci wykorzystują np. roboty w produkcji samochodów do precyzyjnych procesów montażu, co przekłada się na szybsze i bardziej powtarzalne rezultaty.

Poprawa jakości

Roboty ze sztuczną inteligencją sprawdzają produkty pod kątem defektów i wykrywają nawet najmniejsze usterki już na wczesnym etapie procesu produkcyjnego, aby zapobiegać wadom na czas. Na przykład w branży elektronicznej firmy wykorzystują roboty z systemami kamer do inspekcji produktów na poziomie mikro, zapewniając w ten sposób najwyższe standardy jakości.

Optymalizacja magazynowania

Roboty ze sztuczną inteligencją optymalizują procesy magazynowe, samodzielnie organizując regały i transportując towary. To znacznie zmniejsza potrzebę ręcznej pracy magazynowej. Duże firmy, takie jak Amazon, wykorzystują autonomiczne roboty w swoich magazynach, aby usprawnić zarządzanie zapasami i skrócić czas wysyłki.

Minimalizacja przestojów

Roboty AI analizują dane z czujników, aby przewidywać stan maszyn i odpowiednio wcześnie sygnalizować potrzebę konserwacji. Dzięki temu zapobiegawczemu serwisowaniu firmy minimalizują nieplanowane przestoje, co zapewnia produktywność i ciągłość działania. 

Adaptowalność i elastyczność

Roboty AI potrafią szybko przełączać się między różnymi zadaniami i wymaganiami produkcyjnymi, co zwiększa elastyczność firmy. Przykładem jest firma motoryzacyjna, która produkuje zarówno sedany, jak i SUV-y na tej samej linii produkcyjnej. Stosując konwencjonalne metody, firma musiałaby zmieniać linię produkcyjną przy każdej zmianie modelu samochodu, co pochłania czas i zasoby. Dzięki robotom AI producent płynnie przełącza się między modelami, ponieważ roboty są w stanie szybko dostosowywać swoje zadania. To znacznie zwiększa elastyczność i wydajność firmy.

Poprawa bezpieczeństwa pracy

Roboty ze sztuczną inteligencją podejmują się niebezpiecznych, wymagających lub złożonych zadań, ryzykownych lub wysoce stresujących dla ludzi. Na przykład podnoszą ciężkie ładunki w fabrykach lub pracują w środowiskach o wysokiej temperaturze. Jednym z konkretnych przykładów jest zastosowanie robotyki ze sztuczną inteligencją w obróbce metali. Roboty wykonują prace spawalnicze z wysoką precyzją. Oznacza to, że pracownicy nie są narażeni na ryzyko oparzeń, ani innych obrażeń.

Roboty AI a wyzwania technologiczne

Wysokie wymagania dotyczące sztucznej inteligencji 

Roboty, aby przejąć zadania, które wcześniej w dużej mierze wykonywali ludzie, potrzebują sztucznej inteligencji (AI), która harmonijnie łączy pionierskie technologie uczenia maszynowego, głębokiego uczenia, przetwarzania języka naturalnego (NLP), sztucznej inteligencji konwersacyjnej i wizji komputerowej. Tylko wtedy roboty będą w stanie nie tylko zrozumieć proste polecenia, ale także niezawodnie przetwarzać konteksty i niuanse, a następnie wykonywać je mechanicznie.

Złożoność integracji

Integracja robotyki ze sztuczną inteligencją w istniejących liniach produkcyjnych jest złożona. Wymaga niestandardowych rozwiązań, aby zapewnić płynną komunikację z innymi maszynami i systemami, a także z ludźmi. Dlatego ważne jest, aby dostosować sztuczną inteligencję i mechanikę robotów do indywidualnych potrzeb – na przykład w magazynie czy w dziale montażu. 

Potrzeba specjalistycznej wiedzy

Pracownicy potrzebują szkoleń, aby móc współpracować z robotami AI. Dzięki temu zdobywają specjalistyczną wiedzę niezbędną do wydajnej i bezpiecznej pracy z maszynami. Firmy powinny zatem nie tylko starannie planować integrację robotyki, ale także przygotowywać pracowników do nowego sposobu pracy.

Aspekty bezpieczeństwa

Współpraca między ludźmi a robotami z wykorzystaniem sztucznej inteligencji wymaga ścisłych protokołów bezpieczeństwa, aby zapobiegać wypadkom i chronić integralność fizyczną pracowników. W tym celu firmy muszą wdrożyć najnowocześniejsze systemy bezpieczeństwa, takie jak czujniki i kamery, które umożliwiają monitorowanie w czasie rzeczywistym. Powinny również wprowadzić jasne wytyczne bezpieczeństwa, aby edukować pracowników na temat zagrożeń i bezpiecznych praktyk pracy w kontakcie z robotami.