В 1913 году благодаря усилиям Генри Форда произошла революция в производстве автомобилей. Была запущена первая движущаяся сборочная линия - инновация, которая сделала сборку новых автомобилей быстрее и эффективнее. Несколько сотен лет спустя компания Ford решила прибегнуть к искусственному интеллекту, чтобы увеличить скорость современных производственных линий.
На заводе Ford Transmission в Ливонии, штат Мичиган, станция, где промышленными роботами собираются гидротрансформаторы, теперь включает в себя систему ИИ. Внутри большой клетки руки робота вращаются, захватывают круглые куски металла, каждый диаметром с обеденную тарелку, с конвейера и соединяет их вместе.
Технология Symbio Robotics
Это технология стартапа под названием Symbio Robotics, которая определяет, какие подходы и движения работают лучше всего. Компьютер показывает, что технология Symbio воспринимает и контролирует руки робота. Toyota и Nissan с помощью этой же технологии повышают эффективность своих производственных линий.
На фоне применения технологии эта часть сборочной линии работает на 15 процентов быстрее, что является значительным улучшением в автомобильном производстве.
"Лично я думаю, что за этой технологией стоит будущее", - говорит Лон Ван Геловен, менеджер по производству на заводе в Ливонии.
Ford планирует изучить возможность использования этой технологии на других заводах. Ван Геловен также сообщает, что ее можно использовать в производстве.
Вот так искусственный интеллект может постепенно и часто незаметно проникать в промышленные процессы.
Автомобильное производство уже сильно автоматизировано
Автомобильное производство уже сильно автоматизировано. Роботы, собирающие, сваривающие и красящие транспортные средства, по своей сути, выступают мощными, точными автоматами, повторяющими одну и ту же задачу бесконечное количество раз. Однако они не имеют никакой способности понимать или реагировать на окружающую среду.
Добавление дополнительной автоматизации является сложной задачей. К работам, которые все еще не могут выполнять машины, относится, например, подача гибкой проводки через кузов автомобиля и приборную панель.
Искусственный интеллект даст больше возможностей
Исследователи и стартапы изучают способы, с помощью которых искусственный интеллект обеспечит роботов возможностями, например, позволит им воспринимать и схватывать даже незнакомые объекты, движущиеся по конвейерным лентам. Пример "Форда" показывает, как существующее оборудование часто можно улучшить, внедрив простые возможности восприятия и обучения.
Каждый производственный процесс уникален
Одна из ключевых проблем заключается в том, что каждый производственный процесс уникален и потребует автоматизации, которая будет использоваться определенным образом. Некоторые методы машинного обучения могут быть непредсказуемыми, и более широкое использование ИИ создает новые проблемы кибербезопасности.
"Потенциал ИИ для тонкой настройки промышленных процессов огромен", - говорит Тимоти Чан, профессор машиностроения и промышленной инженерии в Университете Торонто.
Он сообщает, что ИИ все чаще используется для контроля качества в производстве, поскольку алгоритмы компьютерного зрения могут быть обучены обнаруживать дефекты в продуктах или проблемы на производственных линиях. Подобная технология может помочь обеспечить соблюдение правил безопасности, например, определить, когда кто-то не использует правильное защитное снаряжение.
Интеграция новых технологий в рабочий процесс без снижения производительности
Чан говорит, что ключевой задачей для производителей является интеграция новых технологий в рабочий процесс без снижения производительности. Это может быть трудно, если рабочая сила не привыкла работать с передовыми компьютеризированными системами.
Похоже, в Ливонии это не проблема. Ван Геловен, менеджер по производству Ford, считает, что потребительские гаджеты, такие как смартфоны и игровые консоли, сделали работников более технически подкованными. И несмотря на все разговоры о том, что ИИ берет на себя работу "синих воротничков", он отмечает, что это не проблема, когда ИИ используется для повышения производительности существующей автоматизации. "Рабочая сила на самом деле очень важна", - говорит Геловен.
