通用工厂的需求–构建具有复原力的世界COVID-19之后

2020-07-30 09:28

Covid－19之后的自动化

在我们寻求COVID－19之后的经济重建时，自动化已成为一种紧迫的社会必需品，而不是业务优势。但是，最近的中断使制造业陷入停顿，即使在高度自动化的行业中也引起了警觉。即使世界努力生产和供应需求量很大的必需品，数以万计的工业设备仍然闲置了几个月。伊隆·马斯克（Elon Musk）在特斯拉（Tesla）无法生产和供应呼吸机证明了这一点。

在追求效率和生产力的过程中，我们忽略了多功能性和适应性，因此也没有适应力。

一项物理任务就是处理对象－拾取，定向和放置对象在预期的方向和位置。然而，如果将对象放错了0．2mm的高度，则可以预先编程一个价格为＄ 18，000 – ＄ 30，000的机械臂，使其每天可以移动数千个零件，放置精度高达20微米。

要确保如此严格的对象结构，就需要一个复杂的传感器，机械设备和定制传输系统网络，这需要数月的设计，开发，集成和测试。这将使机器人的总部署成本高达100，000美元／美元至150，000美元／美元。仅仅以某种方式布置一个物体要花费机器人的2到6倍的成本，以便机器人可以盲目地拾取它。

如果对象的尺寸变化甚至达到一毫米，所有这些工作和费用将变得无用，更不用说替换整个对象了。相反，尽管人类的手臂在精确度，速度和力量上均不如机器人手臂，但人类仍可以毫不费力地适应这种变化。机械臂可能是可重新配置的电动工具的顶峰，但这仅仅是一种工具。鉴于人类配备了先进的视觉，操纵，本体感知能力以及为对象操纵而建立的无与伦比的视觉智能目的 –这是一件容易琐碎且几乎没有探索的主题。

产品特定工厂

机器人对刚性且昂贵的对象结构基础结构的坚持将其采用仅限于汽车等制造行业，这些行业的生产寿命长且可预测，并且大量生产证明了这些前期成本。快速发展的产品（如智能手机），高可变性产品（如服装）和小批量，高复杂度产品（如飞机，卫星和医疗设备）的制造商几乎没有采用机器人来完成组装任务。正如我们今天所知，上述因素导致了特定于产品的工厂。

在COVID－19之后，如果我们要专注于弹性来重建我们的行业，同时继续利用与自动化相关的规模，速度和GDP增长，我们就需要重新构想机器人。机器人必须不再是特定于任务的，并且必须具有看清，理解和学会操纵各种物体的认知能力，即使它们杂乱无章或受阻。机器人缺乏感知和操纵各种物体的视觉能力，必须通过将机器视觉和人工智能相结合的重大技术突破来解决。

我相信，未来将见证配备了视觉智能机器人装配线的，与产品不可知的通用工厂的兴起，这些装配线可以快速变形以按需生产各种类型的组件或产品。今天的智能手机装配线，明天的医疗保健PPE生产线，第二天的火箭发动机喷嘴生产线。几乎没有什么限制了机器人自动化的真正潜力。

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