Các Robot Ngày Càng Thông Minh Của Ford Đang Tăng Tốc Quá Trình Lắp Ráp

Năm 1913, Henry Ford đã cách mạng hóa quá trình sản xuất ô tô với dây chuyền lắp ráp di động đầu tiên, một đổi mới làm cho việc ghép nối các chiếc xe mới trở nên nhanh chóng và hiệu quả hơn. Sau hàng trăm năm, Ford hiện đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để tăng tốc quá trình sản xuất ngày nay.

Tại Nhà Máy Truyền Động Ford ở Livonia, Michigan, bàn làm việc nơi robot giúp lắp ráp biến đổi bao gồm một hệ thống sử dụng trí tuệ nhân tạo để học từ các lần thử nghiệm trước đó về cách làm cho các bộ phận khớp vào đúng vị trí một cách hiệu quả nhất. Bên trong một lồng an toàn lớn, cánh tay robot xoay quanh, nắm lấy các mảnh kim loại tròn, mỗi chiếc có đường kính của một cái đĩa ăn trưa, từ băng chuyền và ghép chúng lại với nhau.

Ford sử dụng công nghệ từ một startup có tên là Symbio Robotics, nó nhìn vào những lần thử nghiệm gần đây để xác định những phương pháp và chuyển động nào làm việc tốt nhất. Một máy tính đặt ngay bên ngoài lồng hiển thị công nghệ của Symbio cảm nhận và điều khiển các cánh tay. Toyota và Nissan đang sử dụng cùng công nghệ này để cải thiện hiệu suất của các dây chuyền sản xuất của họ.

Công nghệ này cho phép phần này của dây chuyền lắp ráp chạy nhanh hơn 15%, một cải tiến đáng kể trong sản xuất ô tô nơi lợi nhuận mảng mỏng phụ thuộc mạnh mẽ vào hiệu suất sản xuất.

“Tôi cá nhân nghĩ rằng đó sẽ là một cái gì đó của tương lai,” nói Lon Van Geloven, quản lý sản xuất tại nhà máy Livonia. Anh ấy nói rằng Ford đang kế hoạch khám phá xem có nên sử dụng công nghệ này ở các nhà máy khác không. Van Geloven nói rằng công nghệ có thể được sử dụng bất cứ nơi nào máy tính có thể học từ cách các vật dụng khớp lại với nhau. “Có nhiều ứng dụng như vậy,” anh ấy nói.

Trí tuệ nhân tạo thường được coi là một công nghệ đột phá và biến đổi, nhưng thiết lập torque tại Livonia là minh họa cho việc trí tuệ nhân tạo có thể lan tỏa vào các quy trình công nghiệp một cách dần dần và thường là không đột ngột.

Sản xuất ô tô đã được tự động hóa mạnh mẽ, nhưng các robot giúp lắp ráp, hàn và sơn xe hơi thực sự là những tự động viên mạnh mẽ, chính xác lặp đi lặp lại công việc giống nhau nhưng thiếu khả năng hiểu biết hoặc phản ứng với môi trường xung quanh.

Thêm nhiều tự động hóa là một thách thức. Những công việc mà máy móc không thể thực hiện bao gồm các nhiệm vụ như đưa dây dẫn linh hoạt qua bảng điều khiển và thân xe của một chiếc ô tô. Năm 2018, Elon Musk đổ lỗi cho việc chậm trễ sản xuất Tesla Model 3 vào quyết định phụ thuộc nhiều hơn vào tự động hóa trong sản xuất.

Các nhà nghiên cứu và các startup đang khám phá cách để trí tuệ nhân tạo cung cấp thêm khả năng cho robot, ví dụ như cho phép chúng nhận thức và nắm bắt ngay cả đối tượng không quen biết di chuyển trên băng chuyền. Ví dụ của Ford cho thấy làm thế nào máy móc hiện tại thường có thể được cải thiện bằng cách giới thiệu khả năng cảm nhận và học đơn giản.

“Điều này rất có giá trị,” nói Cheryl Xu, một giáo sư tại Đại học North Carolina State chuyên nghiên cứu về công nghệ sản xuất. Cô thêm rằng sinh viên của mình đang nghiên cứu cách học máy có thể cải thiện hiệu suất của các hệ thống tự động hóa.

Một thách thức quan trọng, Xu nói, là mỗi quy trình sản xuất đều là độc đáo và sẽ đòi hỏi sự tự động hóa được sử dụng theo cách cụ thể. Một số phương pháp học máy có thể không dự đoán được, cô chú ý, và việc sử dụng trí tuệ nhân tạo nhiều hơn đưa ra thách thức an ninh mạng mới.

Tiềm năng của trí tuệ nhân tạo để điều chỉnh các quy trình công nghiệp là lớn, theo lời của Timothy Chan, một giáo sư ngành kỹ thuật cơ khí và công nghiệp tại Đại học Toronto. Ông nói rằng trí tuệ nhân tạo ngày càng được sử dụng để kiểm soát chất lượng trong sản xuất, vì các thuật toán thị giác máy tính có thể được đào tạo để nhận diện các khiếm khuyết trong sản phẩm hoặc vấn đề trên dây chuyền sản xuất. Công nghệ tương tự có thể giúp áp dụng các quy tắc an toàn, nhận biết khi ai đó không đeo đúng trang thiết bị an toàn, ví dụ như.

Chan nói rằng thách thức chính đối với nhà sản xuất là tích hợp công nghệ mới vào quy trình làm việc mà không làm gián đoạn năng suất. Ông cũng nói rằng có thể khó khăn nếu lực lượng lao động không quen làm việc với các hệ thống máy tính tiên tiến.

Dường như điều này không phải là một vấn đề tại Livonia. Van Geloven, quản lý sản xuất của Ford, tin rằng các thiết bị tiêu dùng như điện thoại thông minh và máy chơi game đã làm cho công nhân trở nên thông thạo công nghệ hơn. Và đối với tất cả những lời đồn về trí tuệ nhân tạo thay thế việc làm cho công nhân, anh ấy lưu ý rằng điều này không phải là một vấn đề khi trí tuệ nhân tạo được sử dụng để cải thiện hiệu suất của tự động hóa hiện tại. “Nhân công thực sự quan trọng,” anh ấy nói.

• 📩 Tin tức mới nhất về công nghệ, khoa học và nhiều hơn nữa: Nhận bản tin của chúng tôi!
• Thế chiến lạnh về máy làm kem của McDonald's bị hack
• Giấc mơ của bạch tuộc kể cho chúng ta về sự tiến hóa của giấc ngủ
• Hướng dẫn lười biếng về quản lý cáp
• Cách đăng nhập vào thiết bị của bạn mà không cần mật khẩu
• Giúp đỡ! Tôi có chia sẻ quá nhiều với đồng nghiệp không?
• 👁️ Khám phá trí tuệ nhân tạo như chưa bao giờ có với cơ sở dữ liệu mới của chúng tôi
• 🎮 MYTOUR Games: Nhận các mẹo, đánh giá và nhiều hơn nữa
• 🏃🏽‍♀️ Muốn có những công cụ tốt nhất để duy trì sức khỏe? Kiểm tra lựa chọn của đội ngũ Gear của chúng tôi cho bộ theo dõi sức khỏe tốt nhất, đồ chạy bộ (bao gồm giày và tất), và tai nghe tốt nhất