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福特的聪明的机器人正在加速装配线

传输工厂显示AI如何逐渐蠕动到工业过程中

福特正在向其机器人装配线添加人工智能。
放大 /福特正在向其机器人装配线添加人工智能。

1913年,亨利福特彻底改变了汽车制造首先移动装配线,一种更快,更高效地拼接新车辆的创新。百年后,福特现在正在使用人工智能更快地迅速出现在今天的制造业线

A.福特传播工厂在利沃尼亚,MICH。机器人帮助组装扭矩转换器的车站现在包括一个使用AI从先前尝试中学习的系统,这些系统最有效地将碎片唤醒到位。在一个大的安全笼内,机器人臂轮围绕抓住圆形金属,每条圆形金属,每个围绕餐具板的直径,从输送机上滚动它们。

福特使用调用的启动技术Symbio机器人这看起来几百次尝试确定哪种方法和动议似乎最为努力。坐在笼子外的电脑显示Symbio的技术传感和控制手臂。丰田日产正在使用同一科技来提高生产线的效率。

该技术允许该部分更快地运行15%,汽车制造业的显着改善,薄润利润率越来越严重依赖制造业效率。

“我个人认为它将成为未来的一些东西,”Livonia植物的生产经理Lon Van Geloven说。他说福特计划探索是否在其他工厂中使用该技术。van Geloven表示,这项技术可以在任何地方使用,计算机可以学习感受何种方式适合在一起。“有很多应用程序,”他说。

AI通常被视为破坏性和变革的技术,但Livonia扭矩设置说明了AI如何以逐渐和经常难以察觉的方式蠕变进入工业过程。

汽车制造已经严重自动化,但有助于组装,焊接和油漆车辆的机器人基本上是强大的,精确的自动化,无休止地重复相同的任务,但缺乏任何理解或对周围作出反应的能力。

添加更多自动化是具有挑战性的。保持无法接触机器的工作包括通过汽车仪表板和身体喂养柔性接线等任务。2018年,Elon Musk指责特斯拉模型3生产延误决定依赖自动化在制造中。

研究人员和初创公司正在探索AI为机器人提供更多功能的方式,例如使它们能够感知和掌握甚至不熟悉的物体沿传送带移动。福特示例通过引入简单的感测和学习能力,通常如何改善现有的机器。

“这是非常有价值的,”说谢丽尔徐是北卡罗来纳州立大学教授,他致力于制造技术。她补充说,她的学生正在探索这种方式机器学习可以提高自动化系统的效率。

徐说,一个关键挑战是,每个制造过程都是独一无二的,需要以特定方式使用自动化。一些机器学习方法可能是不可预测的,她注意到,使用AI的增加推出了新的网络安全挑战。

说,AI对微调工业过程的潜力是巨大的蒂莫西陈是多伦多大学机械和工业工程教授。他说,艾迪越来越多地用于制造业的质量控制,计算机视觉可以训练算法以发现产品或生产线上的缺陷。例如,类似的技术可以帮助执行安全规则,当有人没有穿着正确的安全装置时发现。

陈表示,制造商的主要挑战是将新技术集成到工作流程,而不会中断生产力。他还表示,如果劳动力不习惯使用高级计算机化系统,他也可能很困难。

这似乎在利沃尼亚似乎是一个问题。福特制作经理梵盖湾认为,智能手机和游戏机等消费者小工具使工人更加精明。对于所有关于AI拍蓝领的谈话,他指出,当AI用于提高现有自动化的性能时,这不是一个问题。“人力实际上非常重要,”他说。

这个故事最初出现在Wired.com.

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渠道ARS Technica.