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2020
02-12

四大家还没开始做?AI+机器人将会如何颠覆制造业?机器人酒保成新宠?

究竟为什么自动化这么困难?
自动化至今无法跨越的技术限制
现今的自动化生产线普遍为大量生产设计,因此能有效降低成本,但也因此缺乏弹性。面对消费者越来越短的产品生命周期,越来越多的少量多样客制化生产需求,人类往往比机器人更能够应对新的产品线,也不需要花费很多时间去重新编写程序或更改制造工序。

1. 灵巧度与复杂度
尽管科技在快速进步,人类还是比机器人灵巧许多。在走访电子代工厂商的过程中发现,尽管组装产品(assembly)已经高度自动化,但备料(kitting)的程序还是必须由人来完成。

备料在制造及仓储业都很普遍,是提高生产效率的重要步骤。指的是把组装产品需要的各个零散部件集合起来,打包并放置在工具包(kit)的过程。之后机器人再从工具包中拿取各个零件并进行组装作业,这时候因为各个零件都在一个固定的位置和角度,自动化编程相对容易。相反,备料时必须从杂乱无序的零件盒中识别并拿取零件,零件的位置角度不一,甚至可能重叠或缠绕在一起,这对现有的机器视觉及机器人技术都是一项挑战。

2. 视觉与非视觉性的回馈
另外一方面,很多复杂的装配作业需要靠作业员的经验或「感觉」。不论是安装汽车座椅或是将零件放入工具包里,这些看似简单的动作,事实上都需要作业员或机器人接收,并根据各种视觉甚至触觉信号,来调整动作的角度及力道。

这些精细的微调使得传统的自动化编程几乎派不上用场,因为每次捡取或放置物品都不完全相同,需要像人一样有从多次的尝试当中,自主学习归纳的能力,而这正是机器学习,特别是深度及强化学习,能够带给机器人的最大改变。

KIT工具包

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作者:决战机器人工智能档案最先进人工智能机器人排名|机器人之家培训什么是ai技术
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