Továrna na přenosy ukazuje, jak se umělá inteligence může vplížit do průmyslových procesů postupnými a často nepostřehnutelnými způsoby.
Uložte tento příběh
Uložte tento příběh
V roce 1913 Henry Ford způsobil revoluci ve výrobě automobilů s první pohyblivou montážní linkou, inovací, díky níž bylo spojování nových vozidel rychlejší a efektivnější. O sto let později nyní Ford používá umělou inteligenci, aby zvýšil rychlost dnešních výrobních linek.
V továrně Ford Transmission Plant v Livonia, Michigan, stanice, kde roboti pomáhají sestavovat měniče točivého momentu, nyní zahrnuje systém, který využívá AI k tomu, aby se naučil z předchozích pokusů, jak co nejúčinněji vrtět díly na místo. Uvnitř velké bezpečnostní klece se robotická ramena otáčejí kolem kruhových kousků kovu, každý o průměru talíře, z dopravníku a spojují je dohromady.
Ford používá technologii od startupu Symbio Robotics, který zkoumá posledních několik stovek pokusů, aby určil, které přístupy a pohyby se zdály fungovat nejlépe. Počítač sedící těsně před klecí ukazuje, jak technologie Symbio snímá a ovládá paže. Toyota a Nissan používají stejnou technologii ke zlepšení efektivity svých výrobních linek.
V továrně Ford v Livonia, Michigan, roboti sestavují měniče točivého momentu kýváním komponent na místo, s určitou pomocí strojového učení.
S laskavým svolením Symbio
Tato technologie umožňuje této části montážní linky běžet o 15 procent rychleji, což je významné zlepšení v automobilové výrobě, kde nízké ziskové marže silně závisí na efektivitě výroby.
„Osobně si myslím, že to bude něco z budoucnosti,“ říká Lon Van Geloven, výrobní manažer závodu v Livonia. Říká, že Ford plánuje prozkoumat, zda tuto technologii použít v jiných továrnách. Van Geloven říká, že tuto technologii lze použít kdekoli, kde je možné, aby se počítač učil z pocitu, jak věci do sebe zapadají. “Těch aplikací je spousta,” říká.
Umělá inteligence je často považována za rušivou a transformační technologii, ale nastavení točivého momentu Livonia ilustruje, jak se umělá inteligence může vplížit do průmyslových procesů postupnými a často nepostřehnutelnými způsoby.
Prohledávejte naši databázi umělé inteligence a objevujte příběhy podle odvětví, technologie, společnosti a dalších.
Automobilová výroba je již značně automatizovaná, ale roboti, kteří pomáhají montovat, svařovat a lakovat vozidla, jsou v podstatě výkonné, přesné automaty, které donekonečna opakují stejný úkol, ale postrádají jakoukoli schopnost porozumět svému okolí nebo na něj reagovat.
Přidání další automatizace je náročné. Mezi úkoly, které zůstávají mimo dosah strojů, patří úkoly, jako je vedení flexibilní kabeláže přes palubní desku a karoserii automobilu. V roce 2018 Elon Musk obviňoval zpoždění výroby Tesly Model 3 z rozhodnutí více spoléhat na automatizaci ve výrobě.
Výzkumníci a startupy zkoumají způsoby, jak by umělá inteligence mohla dát robotům více možností, například jim umožnit vnímat a uchopit i neznámé předměty pohybující se po dopravníkových pásech. Příklad Ford ukazuje, jak lze stávající strojní zařízení často vylepšit zavedením jednoduchých funkcí snímání a učení.
Nejoblíbenější
Co vytvořil SoundCloud, nemůže nikdy zemřít
Jason Parham
Maska krvavého prasete je jen součástí nového divokého trestního obvinění proti eBay
Lily Hay Newman
V chilské poušti se objevila hora použitého oblečení. Pak to šlo do plamenů
Julia Shipleyová
Překvapivé věci, které pomohly udělat rok 2023 nejžhavějším rokem všech dob
Matt Simon
“To je velmi cenné,” říká Cheryl Xu, profesorka na Státní univerzitě v Severní Karolíně, která se zabývá výrobními technologiemi. Dodává, že její studenti zkoumají způsoby, jak může strojové učení zlepšit efektivitu automatizovaných systémů.
Jednou z klíčových výzev, říká Xu, je, že každý výrobní proces je jedinečný a bude vyžadovat použití automatizace specifickým způsobem. Některé metody strojového učení mohou být nepředvídatelné, poznamenává, a zvýšené používání umělé inteligence přináší nové výzvy v oblasti kybernetické bezpečnosti.
Potenciál umělé inteligence k doladění průmyslových procesů je obrovský, říká Timothy Chan, profesor strojního a průmyslového inženýrství na University of Toronto. Říká, že umělá inteligence se stále více používá pro kontrolu kvality ve výrobě, protože algoritmy počítačového vidění lze trénovat, aby odhalily vady produktů nebo problémy na výrobních linkách. Podobná technologie může pomoci prosadit bezpečnostní pravidla, například odhalit, když někdo nemá na sobě správné bezpečnostní vybavení.
Chan říká, že klíčovou výzvou pro výrobce je integrace nových technologií do pracovního postupu, aniž by došlo k narušení produktivity. Také říká, že to může být obtížné, pokud pracovní síla není zvyklá pracovat s pokročilými počítačovými systémy.
Zdá se, že v Livonsku to není problém. Van Geloven, vedoucí výroby Ford, věří, že spotřebitelské gadgety, jako jsou chytré telefony a herní konzole, dělají z pracovníků technologicky důvtipnější. A přes všechny ty řeči o tom, že umělá inteligence přebírá dělnické práce, poznamenává, že to není problém, když se AI používá ke zlepšení výkonu stávající automatizace. „Pracovní síla je ve skutečnosti velmi důležitá,“ říká.
Více skvělých příběhů WIRED
- Nejnovější informace o technice, vědě a dalších věcech: Získejte naše zpravodaje!
- Studená válka kvůli hacknutým strojům na zmrzlinu McDonald’s
- Co nám sny chobotnice říkají o vývoji spánku
- Příručka pro líného hráče pro správu kabelů
- Jak se přihlásit do svých zařízení bez hesel
- Pomoc! Sdílím to se svými kolegy?
- ️ Prozkoumejte AI jako nikdy předtím s naší novou databází
- WIRED Games: Získejte nejnovější tipy, recenze a další
- ♀️ Chcete ty nejlepší nástroje ke zdraví? Podívejte se na tipy našeho týmu Gear na nejlepší fitness trackery, běžecké vybavení (včetně bot a ponožek) a nejlepší sluchátka
