В роботизации, как части автоматизации, присутствуют схожие проблемы при внедрении и масштабировании, как и другие решения по автоматизации производственных предприятий. При этом, чем больше номенклатура компонентов и производственных изделий - тем сложнее внедрение роботизированных решений. Логично пробовать решить эти проблемы с помощью использования ИИ, однако это также вызывает трудности. За последние 10 лет было представлено много впечатляющих демонстраций роботизированных решений в области автоматизации производств с большой номенклатурой. Часто эти демонстрации соответствуют уровню технологической готовности (TRL) 5 или 6. Такие демонстрации вызывают большой интерес к технологиям, и ожидается их стремительное внедрение.
Однако развитие в этой области идет очень медленно. Лишь немногие роботизированные решения действительно применяются в таких производствах.
Роботизация для многономенклатурных производств требует принципиально иного подхода. Этот подход включает в себя следующие компоненты:
- Сенсорные системы для создания моделей деталей и рабочего пространства
- Автоматическая генерация траектории движения робота на основе моделей деталей, полученных с помощью датчиков
- Система управления для учета погрешностей датчиков
Большинство демонстрационных проектов в области технологий направлены на развитие возможностей восприятия, планирования и управления для автоматизации задач. Иногда в рамках таких демонстрационных проектов разрабатываются новые возможности взаимодействия человека и робота. Критерии успеха демонстрационных проектов часто сводятся к демонстрации того, что приемлемое качество процесса может быть достигнуто при использовании небольшого количества типовых деталей.
Причины, по которым демонстрационные образцы робототехники не удается внедрить в производственные процессы с большим разнообразием деталей.
1. Недостаток данных для эффективного использования подходов на основе искусственного интеллекта.
Производство с большим разнообразием деталей требует использования датчиков для определения местоположения деталей и оценки их качества. Таким образом, использование системы восприятия на основе искусственного интеллекта становится привлекательным дополнением к традиционным подходам машинного зрения. В ходе демонстрационного проекта можно собрать лишь ограниченный объем данных для обучения модели, выполняющей функцию восприятия. Во время демонстраций тщательно контролируется уровень зашумлённости сигнала датчиков, чтобы обеспечить успех. При полевых испытаниях неизбежно возникает высокий уровень «сенсорного шума», который нарушает работу системы восприятия, обученной на ограниченном объеме данных.
Чтобы создать надежную систему, способную эффективно работать в реальных полевых условиях, необходимо обучить систему восприятия на большом массиве данных и выбрать архитектуру, которая сможет эффективно справляться с шумами датчиков. Для создания надежной системы восприятия, способной эффективно работать в полевых условиях, необходим доступ к большому количеству роботизированных ячеек и сбор данных с этих ячеек в самых разных условиях.
Это невозможно в демонстрационных системах проверки концепции. Использование синтетических данных - жизнеспособный подход, однако синтетические данные полезны только в том случае, если они соответствуют реальности. Таким образом, построение конвейера генерации синтетических данных бесполезно на этапах демонстрации. Следовательно, система восприятия, разработанная во время демонстраций, часто требует значительного перепроектирования. Это требует значительного времени и ресурсов.
2. Разнообразие деталей затрудняет разработку надежных алгоритмов
Демонстрации проводятся на ограниченном количестве деталей с разными геометрическими формами. Это означает, что возможности планирования и управления не тестируются в полной мере. Новые геометрические формы деталей (здесь вопрос в основных габаритах, даже не в отклонениях по допускам), с которыми приходится сталкиваться при внедрении, создают проблемы для алгоритмов планирования и управления, часто требуя серьезной доработки подхода, которая может занять много времени. Для полноценной проверки возможностей планирования и управления необходимо протестировать тысячи деталей с разными геометрическими формами. На этапе демонстрации такое масштабное тестирование невозможно. Таким образом, выводы, сделанные относительно целесообразности подходов к планированию и контролю, не являются универсальными при внедрении.
3. Процессы не оптимизированы для использования роботами
Многие процессы, выполняемые вручную, основаны на больших возможностях человека, как в сенсорике, так и в мелкой моторике. У роботов принципиально другие возможности. Демонстрации роботизированных систем, которые по скорости не уступают человеку, зачастую оказываются нерентабельными при внедрении. Для успешной интеграции роботизированных решений требуются технологические инновации, разработка новых технологических схем и перестройка производственного процесса.
Роботы очень стабильны и поэтому могут использовать агрессивные технологические параметры без риска повредить детали. Это позволяет значительно сократить время производственного цикла. Применение роботов также позволяет использовать движения инструмента, которые человек не смог бы выполнить из-за ограничений по скорости, вибрации или усилия. Большинство демонстрационных проектов сосредоточены на автоматизации, и у них нет ресурсов для внедрения технологических инноваций, необходимых для успешного внедрения. Часто можно добиться сверхчеловеческой производительности, инвестируя достаточные ресурсы в технологические инновации для роботов и создавая пути к высокой рентабельности инвестиций (ROI) для успешного внедрения, но только именно пути.
4. Не учитываются проблемы взаимодействия человека и роботизированной системы
Во многих сферах полная автоматизация невозможна. Часто можно добиться значительных преимуществ, если автоматизируется 90% или 95% задачи. Это гарантирует, что решение для автоматизации не будет слишком дорогим, ведь оно автоматизирует самую сложную часть работы. Поэтому многие демонстрационные проекты нацелены на автоматизацию 90% или 95% задачи. Оставшуюся часть работы выполняют люди.
Эта рабочая модель, однако в большинстве демонстрационных проектов не учитываются вопросы, связанные с интеграцией человека в роботизированные производственные ячейки. Например, важно понять, какую работу будет выполнять человек, пока робот обрабатывает деталь. Весьма странно будет, что он просто наблюдает за работой робота и ждёт своей очереди. Если не обеспечить адекватную загруженность человека в рамках технологического процесса, затраты на роботизированное решение будут неоправданными. Например, если один человек может обслуживать несколько производственных ячеек, то его загруженность будет высокой, а автоматизация - оправданной.
В качестве альтернативы можно спроектировать роботизированную ячейку таким образом, чтобы робот был занят в течение 30 минут и более, а у человека-оператора оставалось достаточно времени для выполнения других задач. В большинстве демонстрационных проектов основное внимание уделяется проектированию одной ячейки. Таким образом, вопросы интеграции человека в производственный процесс игнорируются. Это приводит к созданию систем, которые не оправдывают себя, поскольку вынуждают людей подолгу простаивать.
5. Не решаются проблемы, связанные с подготовкой персонала
Во время демонстрационных проектов часто не решаются проблемы, связанные с персоналом. Роботизация часто преподносится как решение проблемы нехватки рабочей силы. Однако люди - неотъемлемая часть производственного процесса. Чтобы роботизация приносила максимальную пользу, нужны работники с соответствующими навыками. Например, операторам может потребоваться взаимодействовать с автоматизированными станками и роботизированными ячейками, загружая в них детали. Если люди не могут эффективно использовать автоматизированное оборудование, оно не принесет пользы.
Чтобы существующие сотрудники могли эффективно работать, интерфейс системы автоматизации должен быть интуитивно понятным и простым в использовании. Простота пользовательского интерфейса и обучения - залог того, что сотрудники будут вовлечены в процесс. Еще одна проблема - поддержка и обслуживание автоматизированных технологий. Зачастую подготовка собственных специалистов для обслуживания автоматизированного оборудования обходится слишком дорого, и системы не переходят на новый уровень из-за неподготовленности сотрудников.
6. Низкая общая эффективность оборудования (OEE) из-за сбоев и времени, необходимого для ремонта
Роботизированные ячейки, используемые в многокомпонентных системах, представляют собой сложные киберфизические системы, работающие в динамичных средах. Поэтому существует значительный риск возникновения неблагоприятных условий, которые, если их своевременно не устранить, могут привести к сбоям. Ниже приведены несколько характерных примеров. Давление в пневматической системе может колебаться, что приводит к сбоям в работе пневматических компонентов; недостаточное удаление загрязнений или наличие их в виде взвесей может привести к проблемам с сенсорными системами; повышенное трение в рельсовых приводных системах может привести к перегреву двигателей; наличие человеческого фактора добавляет использование неподходящих инструментов или недостаточный зажим деталей. Любая из этих ошибок может привести к серьезной поломке и повреждению оборудования. Например, если система позиционирования работает недостаточно эффективно, это может привести к столкновению, в результате которого может оборваться кабель или сломаться инструмент.
Восстановление после серьезных сбоев требует значительных человеческих ресурсов и длительного простоя. Это значительно снижает доступность производственного оборудования. Для обеспечения высокой доступности необходимо разработать и внедрить систему прогнозирования и управления работоспособностью (Prognostics and Health Management, PHM) на основе искусственного интеллекта. Одна роботизированная ячейка, задействованная во время демонстрации, не сможет собрать достаточное количество обучающих данных для внедрения системы PHM, обеспечивающей необходимый уровень доступности системы. Поэтому во время демонстрации вопросы, связанные с PHM, не рассматриваются. Разработка системы PHM, необходимой для успешного внедрения, требует значительных дополнительных ресурсов.
7. Отсутствие сервисной инфраструктуры
Система управления производством может выдавать предупреждения и переводить оборудование в безопасное состояние. Иногда для устранения последствий неблагоприятных событий, обнаруженных системой управления производством, требуется сервисное обслуживание. Поэтому систему управления производством необходимо дополнить сервисной инфраструктурой. Для этого требуется создать сервисную группу для обслуживания роботизированных ячеек. Если в организации установлено очень мало таких ячеек, то создание собственной сервисной группы экономически нецелесообразно. Скорее всего, для обслуживания роботизированных ячеек потребуется сторонняя компания. В демонстрационных проектах эти проблемы, связанные с обслуживанием, не рассматриваются. Без решения этого вопроса невозможно успешно внедрить роботизированные решения в производственные процессы.
8. Роботизированные ячейки не оптимизированы для обеспечения приемлемой производительности
Для эффективной работы роботизированной ячейки необходимо оптимизировать общее время цикла. Для этого требуется автоматизировать множество вспомогательных функций, таких как смена инструмента, сбор отходов, калибровка и т. д. Зачастую для этого требуется дополнительное аппаратное и программное обеспечение. Это, в свою очередь, приводит к увеличению затрат. При развертывании системы приходится искать компромисс между временем цикла и стоимостью, а также разрабатывать концепцию системы, которая будет приносить пользу. Демонстрационные проекты часто игнорируют подобные проблемы при проектировании систем и сосредоточиваются исключительно на автоматизации процессов. Таким образом, прежде чем систему можно будет успешно внедрить, необходимо разработать множество новых дополнительных технологических решений для автоматизации вспомогательных функций.
9. Общая производственная система не оптимизирована таким образом, чтобы решение по автоматизации приносило реальную пользу
В демонстрационных проектах рассматривается автоматизация процесса без учета предшествующих и последующих этапов. Как правило, автоматизации подвергается этап процесса, на котором возникают проблемы с качеством или который сложен с точки зрения эргономики. Даже если этот этап можно успешно автоматизировать, его общая эффективность может быть ограничена последующими этапами обработки. Например, если последующий процесс неэффективен, он станет узким местом. Даже если автоматизированный процесс будет работать на высокой скорости, он не сможет работать на полную мощность из-за узких мест на последующих этапах и, следовательно, не принесет ожидаемой результативности.
Особенно, если в рамках цепочки производственных процессов есть процессы, выполняемые вручную до или после автоматизированного с помощью робототехники процесса. Это может свести на нет высокое качество, обеспечиваемое автоматизированным процессом. Из-за вариативности автоматизированному процессу может потребоваться дополнительная работа, что замедлит его или приведет к снижению качества результатов. Иногда автоматизация в принципе не может решить проблемы с качеством, возникающие на предыдущих этапах. Поэтому при внедрении роботизированного решения на каком-то этапе технологического процесса важно учитывать все этапы в комплексе. Этот может потребовать значительных затрат времени и ресурсов и, следовательно, отсрочить внедрение.
10. Отсутствует инфраструктура для обновления программного обеспечения
Для автоматизации многономенклатурных производств используется большое количество различного программного обеспечения. Это программное обеспечение необходимо регулярно обслуживать и обновлять. Демонстрационные проекты не учитывают эти потребности. Создание инфраструктуры для постоянного обновления может быть дорогостоящим для отдельных предприятий. Но, к сожалению, автоматизация производства без создание такой отлаженной инфраструктуры может в значительной степени препятствовать внедрению роботизированных решений.
11. Окупаемость инвестиций не может быть оправдана только за счет экономии трудозатрат.
Часто, когда предпринимаются попытки превратить демонстрационную систему в производственную, затраты резко возрастают из-за всех вышеперечисленных факторов. Поэтому окупаемость инвестиций сложно обосновать только за счет экономии трудозатрат. Окупаемость инвестиций может стать более выгодной, если будут достигнуты дополнительные преимущества. Например, роботизированные решения могут сократить расход материалов и значительно улучшить технологические процессы, повысить качество. Эти факторы не учитываются при реализации демонстрационных проектов, а их учет при развертывании требует также значительных затрат времени и ресурсов.
Большинство пилотных демонстрационных проектов в основном направлены на то, чтобы показать, насколько возможно автоматизировать тот или иной этап производственного процесса. В ходе демонстрационных проектов известные технологии/концепции подвергаются переосмыслению. Такие демонстрационные проекты не приносят особой пользы при внедрении технологий. Для успешного внедрения роботизированных решений в многономенклатурном производстве требуется разработка вспомогательных технологий, проектирование систем и решение кадровых вопросов. Все это требует значительных ресурсов и времени. Без четкого плана внедрения демонстрационные проекты, скорее всего, будут отложены в долгий ящик.
По материалам статьи С. К. Гупта.
->