;

Ford „přistavil“ umělou inteligenci k běžícímu pásu a zase urychlil výrobu

Zdroj: Symbio
Články 07. 05. 2021

Ford „přistavil“ umělou inteligenci k běžícímu pásu a zase urychlil výrobu

Možná nejde o až takovou revoluci ve výrobním průmyslu jako před více než 100 lety, ale potenciál využití prvků strojového učení a automatizace skýtá ještě široké perspektivy.

V továrně v Livonii, stát Michigan, vyrábějí mimo jiné měniče točivého momentu do vozů Ford. A právě na těchto úkonech testuje své možnosti umělá inteligence, která má za úkol celý proces montování součástek co nejvíce zrychlit. Informuje o tom server Wired.

Využívají zde k tomu technologii vyvinutou startupem Symbio Robotics. Počítač umístěný mimo velkou klec, ve které robotická ramena montují měniče, analyzuje a vyhodnocuje jednotlivé pokusy o zvládání procedury s cílem najít ten nejefektivnější.

Zdroj: Symbio

Už nyní AI urychluje celý proces o 15 % proti předchozím standardům. „Osobně si myslím, že tady koukáme na naši budoucnost,“ prohlašuje sebevědomě Lon Van Geloven, výrobní ředitel v továrně Ford v Linovnii.

Uplatnění tato převratná technologie podle něj najde v řadě oblastí. V podstatě kdekoli, kde se počítač může učit, jak součástky skládat dohromady. „Takových využití je spousta,“ tvrdí Van Geloven.

Větší autonomie je žádoucí

Automotive průmysl je už nyní jedním z těch nejvíce automatizovaných. Většina nasazených robotů, ať montují součástky, svařují, nebo je barví, ovšem vykonává pouze přesné, opakované, ale hlavně stále ty stejné úkony.

Proto roste poptávka po ještě větší míře autonomie robotů. Aby byly schopny zvládat úkoly, které dosud byly svěřovány pouze lidem. Kupříkladu instalaci ohebné kabeláže do přístrojové desky nebo její tažení karoserií vozu.

Výzkum a vývoj se navíc teď také zaměřuje na schopnosti robotů rozpoznávat a uchopovat předměty atypického vzhledu a tvaru jedoucí po běžícím pásu. „To může být opravdu užitečné,“ prohlašuje Cheryl Xu, profesorka na North Carolina State University. Spolu se svými studenty zde zkoumá možnosti, jak by strojové učení mohlo zvýšit výkonnost automatizovaných systémů.

Jednou z hlavních výzev u výrobního průmyslu podle Xu je, že každá procedura je jedinečná a žádá si využití automatizace specifickým způsobem. Potenciální komplikací bude také včleňování robotických řešení do pracovního procesu bez narušení jeho produktivity.

Autor: Petr Pláteník

Další články