Репортаж от Wedoany，В последнее время вновь привлекли внимание испытания человекоподобных роботов, проводимые немецкой группой BMW и американской компанией по контрактной логистике GXO Logistics. BMW разворачивает тестовые сценарии на линиях по производству автомобилей, а также в процессах изготовления аккумуляторов и компонентов, в то время как GXO использует складские операции в качестве реальной среды для верификации. Оба типа сценариев указывают на одно изменение: человекоподобные роботы переходят от демонстрационных прототипов к промышленным объектам, где можно измерить эффективность, стабильность и границы безопасности.
Путь продвижения BMW в большей степени ориентирован на систему производства автомобилей. Группа запустила первый в Европе пилотный проект человекоподобных роботов на своем заводе в Лейпциге (Германия), внедряя «физический ИИ» в существующий процесс серийного выпуска автомобилей. Основное внимание уделяется тестированию многофункционального применения роботов при сборке высоковольтных аккумуляторов и производстве компонентов. Партнером по проекту выступает Hexagon Robotics. Тестируемый объект основан на конструкции человекоподобного робота AEON, который имеет антропоморфную структуру тела, может менять руки, захваты или сканирующие инструменты в зависимости от задачи и перемещается по производственной среде на колесном шасси. Ранее BMW уже завершила пилотный проект с человекоподобным роботом Figure 02 на своем заводе в Спартанберге (Южная Каролина, США), где робот выполнял задачи по захвату и позиционированию листовых металлических деталей в кузовном цехе для поддержки сварочных процессов. Опубликованные BMW результаты показывают, что Figure 02 за 10 месяцев участвовал в производстве более 30 000 автомобилей BMW X3, совокупно переместив свыше 90 000 компонентов, проработав около 1250 часов и совершив примерно 1,2 миллиона шагов. Эти данные переводят тестирование человекоподобных роботов из стадии «может ли двигаться» в стадию оценки «может ли устойчиво работать в смену, адаптироваться к ритму конвейера и сосуществовать с существующими автоматизированными системами».
Среда верификации GXO сосредоточена в логистических центрах. По сравнению с автомобильными линиями, задачи на складах более разнообразны: роботам необходимо справляться с перемещением, комплектацией, транспортировкой, пополнением запасов, упаковкой или взаимодействием с другим автоматизированным оборудованием. GXO уже провела испытания с различными прототипами человекоподобных роботов, такими как Digit, Reflex и Apollo, позиционируя себя как «операционный инкубатор» для складской автоматизации. Используя реальные склады, компания предоставляет разработчикам роботов обратную связь по таким параметрам, как время автономной работы, грузоподъемность, устойчивость на полу, гибкость захвата и автоматизация взаимодействия. Компания сообщает, что за последний год протестировала три прототипа человекоподобных роботов и стала одним из первых логистических операторов, развернувших подобные технологии на реальных объектах. Для GXO человекоподобные роботы не заменяют существующие конвейерные линии, сортировочные системы и мобильных роботов, а дополняют те гибкие операции, которые трудно охватить традиционной автоматизацией, особенно повторяющиеся, с высокой физической нагрузкой, частой сменой задач, но где пространство все еще спроектировано для ручного труда.
Хотя выбранные двумя компаниями тестовые сценарии различаются, они сталкиваются с одним и тем же набором инженерных проблем: чтобы войти в промышленную среду, человекоподобные роботы должны в первую очередь доказать свою стабильность, соответствие такту, безопасность взаимодействия и экономическую эффективность. Автомобильное производство требует позиционирования с точностью до миллиметра, согласованности такта и технологической безопасности; робот должен взаимодействовать со сварочным цехом, линией сборки, логистикой, производственными ИТ-системами и персоналом цеха. Логистический склад требует непрерывной работы в пиковые периоды, скорости переключения задач, учета различий в формах коробок и стеллажей, а также взаимодействия с автономными мобильными роботами, конвейерным оборудованием и системами управления складом. Преимущество антропоморфной конструкции заключается в более легком доступе в пространства, спроектированные для человека, и использовании существующих объектов, таких как двери, проходы, рабочие места, коробки и инструменты. Проблемы же заключаются в том, что стабильность сложных движений, долгосрочные затраты на обслуживание, способность программного обеспечения к обобщению и производительность в единицу времени все еще требуют более масштабной верификации.
Примеры BMW и GXO также показывают, что ранняя коммерциализация человекоподобных роботов происходит не в полностью открытой среде, а в таких промышленных пространствах, как заводы и склады, где степень контроля высока, границы операций четки, а отдачу от инвестиций легче рассчитать. Автопроизводители надеются таким образом снизить нагрузку на повторяющиеся и эргономически сложные рабочие места, а также встроить возможности ИИ в производственные системы. Логистические компании, в свою очередь, ищут более гибкие дополнительные решения в условиях нехватки персонала, колебаний спроса и давления инвестиций в автоматизацию. По мере того как все больше пилотных проектов переходят в стадию летнего серийного производства, расширения на местах или многосменной работы, внимание отрасли сместится с внешнего вида роботов и демонстрационных движений на реальные показатели, такие как частота отказов, уровень успешного выполнения задач, сроки развертывания, затраты на обслуживание и взаимодействие с сотрудниками.
Человекоподобные роботы все еще находятся в переходном периоде от пилотных проектов к масштабированию. Заводские испытания BMW и складские испытания GXO не изменят немедленно структуру операций в производстве и логистике, но они уже предоставили компаниям цепочек поставок, производителям оборудования и разработчикам роботов два типа высокоценных полигонов для верификации: один проверяет способность к стабильному выполнению задач в точном производстве, другой — способность к переносу задач в гибкой логистике. На следующем этапе решающим фактором, определяющим скорость индустриализации человекоподобных роботов, станет то, смогут ли эти пилотные проекты превратиться в воспроизводимые шаблоны развертывания, а не просто в разовые технологические демонстрации.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
