在製造業中推進機器人技術的五種方法

至頂網CIO與應用頻道 09月05日 北京消息： 根據卡耐基梅隆大學Howie Choset教授的介紹，目前製造業中所使用的自動化技術在成熟度方面呈現出巨大差異，但仍有具體方法可用於解決此類問題。

商業世界對於機器人擁有強勁的需求，而以Amazon Kiva為典型代表的機器人商業部署用例正持續推動一場機器人技術的超越性革命。

然而，卡耐基梅隆大學教授、匹茲堡製造業先進機器人研究所（簡稱ARM）CTO Howie Choset則認為，那些已經在倉儲及車間內運作的自動化工具還不足以真正助力美國製造業轉型。

在技術研發角度來看，研究人員們一直利用技術準備水平（簡稱TRL）這項指標來討論某項技術處於基礎與應用研究階段（TRL 1或2）、商業化就緒（TRL 9）抑或是其它發展水平。

Choset在接受至頂網採訪時指出，"那麼在目前的製造業機器人技術實現與部署工作當中，我們的AI與機器人處於哪個TRL階段當中？答案是，各個階段皆有。"

作為卡耐基梅隆大學建立的公私聯合機構，ARM研究院的目標在於幫助將製造業重新帶回美國，並助力小型企業投向於製造行業當 。該研究院利用來自美國國防部及其它多家組織機構捐贈的2.5億美元資金建立而來。

自動化技術目前仍然面臨著一系列嚴重的制約性因素，而Choset認為："最終，沒有人能夠真正斷言機器人技術對就業機會的實際影響。"

儘管如此，他仍然認為坐待自動化以及相關創新成果的出現與普及是一種短視行為。

他解釋稱，"如果大家不主動擁抱自動化，則必將被迫與之直接競爭。"另外，他補充稱如果此類技術以正確的方式得到應用，同時配合正確的政策引導，則將能夠幫助各類小型企業在美國本土恢複製造業並創造出多種不同類型的工作崗位。

"單純認為機器人取代了工作人員，而我們因此徹底丟失了一個工作崗位的思路確實太過狹隘--事實並非如此。"

考慮到這一點，Choset在技術與政策層面闡述了需要作出改變的五項要點，其亦將成為促進位造業自動化順利應用的重要前提：

建立多用途機器人

首先，Choset希望解決當前機器人所面臨的一大主要技術局限：相關用途太過單一。

他指出，"機器人技術目前的一大痛點在於其並不夠靈活。我們必須讓流程適應機器人，而不是讓機器人適應流程。"

他解釋稱，利用軟體改進與更為出色的模塊化機器人解決方案，"機器人技術將能夠通過部署與重新部署流程方式有針對性地應用日常工作任務，"從而大大提升其定製化能力。

構建能夠輕鬆部署的機器人方案

Choset表示，"機器人的部署過程非常耗時。有時候，面向系統的整合部署成本可能達到機器人採購成本的四到五倍。事實上，對於約八成的應用場景，部署工作應該像在iPhone上下載應用一樣簡單才對。"

他進一步補充稱，"我們需要能夠實現這項目標，從而保證大家能夠高效實現機器人的接入、運作與部署。除了初次部署的易行性之外，我們還希望機器人方案能夠提供良好的重新部署能力。"

提升機器人協同能力

目前，機器人的運作軌跡與人類基本完全分離--但在未來，機器人需要與人類實現進一步協作。

舉例來說，Amazon Kiva等移動機器人就會在車間與倉庫當中往來巡弋，但其在設計當中通常只考慮到特定的靜態運作環境。根據Choset的觀點，這意味著其在TRL頻譜當中僅處於中端位置。

他強調稱，"必須承認，還存在著其它多種倉儲型空間--即包含其他工作人員的動態空間。我們已經建立起人員追蹤系統，但其成熟度還不足允許用戶將其集成至某一移動系統當 。"

政府應面向各TRL層級提供更多資助

儘管Choset認為政府資助ARM研究院的作法確實值得肯定，但他同時表示，政府應持續在各個TRL層級當中投入更多資金與製造資源--而非僅僅支持最高層級的研究活動。

他指出，機器人技術領域持續性基礎研究的一大實例，在於對軟性材料的操控與發展。

他解釋稱，"我們非常擅長操控剛性汽車零部件，但卻不太拉長操控布料與服裝。在推出相關商用產品之前，仍有大量基礎性研究需要完成。"

提供更多資源以支持小型企業與工人

Choset表示，除了對技術本身進行改進之外，要降低部署障礙，亦可採取勞動力培訓與教育投資等方法。

他強調稱，"相當一部分小型企業希望使用機器人解決方案，但他們並不具備現成的專業知識以研究並判斷應當使用哪些機器人技術。如果能夠為他們做準備與需求相匹配的信息資源，並幫助他們了解哪些機器人最適合其實際情況，那麼這些小型企業將積極擁抱這一波自動化浪潮。"

舉例來說，小型企業將能夠藉助各大組織機構與現有工具的優勢將資源整合為資源池，從而以共同體的形式一步步邁入自動化時代。

當然，勞動力培訓工作也應當滲透到每一位與企業運營並無關聯的個體工人處。

他總結稱，"實際情況是，工作崗位一直在不斷變化。面對這樣的歷史背景，我們該如何應對？答案並非一味抵制自動化變革。真正的解決思路在於，我們應當高度關注勞動力培訓……如今的情況是，工作人員不再像過去那樣直接投身製造行業，並在其整個職業生涯當中始終只完成同一種工作; 相反，每一位從業者都將在自己的職業生涯中面對不斷變化的職能角色與相關責任，並有必要了解如何使用機器人技術。"

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