机器人全面替换工人?别急,人机搭配才能干活不累.著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对 人工智能下了这样一个定义:“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。
随着机械与自动化的技术发展,生产制造业一直在积极跟进和使用最先进的技术,来提高生产效率。大量工厂重金引进自动化生产装置,免不了产生技术故障导致的问题,如何平衡人类操作工和工业 AI,应该同样重视。
英国著名分析机构 Oxford Economics 公布的数据:到 2030 年,也就是十年后全球将有 2000 万个 制造业岗位,将被工业 机器人 取代。
每一个新机器人进入劳动力市场,将平均有 1.6 名人类制造工人被替换。
电子制造业巨头富士康,在高峰生产期工人总数曾高达 130 万人。近年,郭台铭一直积极寻求「工业 4.0」的转型,并在采访中提到 「未来五年内,要将 80 % 的工人进行裁员或培训转型」。
为此,富士康的「百万机器人 」 计划里,投入的机器人工人已经在郑州工厂、成都平板工厂、昆山和嘉善的计算机/外设工厂投入使用。
仅 2016 年一年里,富士康将昆山工厂的工人数从 11 万减少到 5 万,直接换掉 6 万工人。
机器人、机械臂、工业 AI 的蓬勃发展,让我们感到工业 4.0 的美梦,似乎近在眼前。
工业机器人:还不是完美方案
2018 年中,美国通用汽车旗下的耐世特凌云芜湖工厂,发生了一件骇人听闻的事故。
一名 39 岁经验老道的操作工,在给自动化生产线上的搬运机器人更换刀具时,机器人突然无故启动,操作工被搬运机器人夹住无法脱身。
虽被同事及时救下,但最终因伤势过重,送到医院后不治身亡。
图为发生事故的机器人示意
肇事的机器人属于工业搬运机器人,形状类似吊车,手臂粗壮,用途是抓举、搬运重物。
机器也有机器的不 稳定, 人类也有人类的弱点。
半监督式工业 AI:人机搭配,干活不累
工业装配,看似是制造过程中较简单的程序,但实际中会面临重复、繁琐的步骤,而因为人为因素出现一些疏漏和错误。
有家叫 Invisible AI 的美国初创公司,则利用计算机视觉等 AI 技术,避免了这个环节会出现的隐患。
Invisible AI 推出了一种基于摄像头的计算机视觉解决方案,可应用到工厂的生产线上, 通过视频监控工人组装的过程,在发生纰漏时进行及时提醒。
测试中对工人安装散热器的实时监控
集成了视觉算法的相机,是系统搭建和部署的重要工序,通过这个计算机视觉平台,打造了一个严谨高效的员工助手。
通过对实时视频的分析, 可以跟踪工人腕部、身体等部位的姿势和动作,无需传感器,就能和标准的动作规范进行比较,指出装配工序中不规范的地方。
该系统还可以识别工作流程中的其他问题,零件丢失,损伤等。
摄像头装配在工人操作台上方
通过对芯片组的利用,Invisible AI 能够为其平台制造功能强大的低带宽摄像头系统,而用来分析的机器学习模型比其他的解决方案小 100 倍。
通过简洁的 web 仪表板,就可以看到出问题的装配步骤。
系统展示面板:步骤缺失会报警提示
借助这项技术,装配工人能够及时地获得帮助,清晰生产环节的正确流程,避免出错和遗漏。
Invisible AI 的早期合作伙伴有著名的汽车大厂丰田公司,在今年 1 月的丰田汽车大会上, Invisible AI 还被作为四项重要技术之一被 重点 展出 。
机器换人、人换机器,不如人和机器
用机器人来帮助工业生产,并不是一个新鲜的概念,但用基于视觉方案进行提醒,和机器人直接介入的方式,还是存在着一些不同。
而随着 AI 等技术的蓬勃发展,普通机器人向协作性机器人迈进,其中以协作性机械臂最为常见。
机械臂在搬运重物
把操作工人替换成机器人或机械臂,对技术的迭代和快速应用要求极高,对于工艺标准相对成熟、稳定的标品,如汽车、大型机械等产品,机械臂能够极大地提高效率,加快生产、装配流程。
但对于手机、游戏机等,这类更新速度极快、制作工艺要求严苛的精细产品来说,改造、调试机器人的成本就远高于人类工人了。
而 Invisible 这基于摄像头的视觉处理方案,本质上还是保留了人工的操作,而是用计算机来提醒和规范人的行为,在需要依赖手艺的工作中还是大有用武之地。
工业 4.0 何时能够实现,我们尚未可知。但无论是「机器换人」还是 「人换机器」,都在让工业 AI 朝着更实际的方向继续发展。
人工智能在 计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。
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