روبوتات فورد الأكثر ذكاءً تسرع خط التجميع

في عام 1913 ، أحدث هنري فورد ثورة في صناعة السيارات من خلال أول خط تجميع متحرك ، وهو ابتكار جعل تجميع المركبات الجديدة أسرع وأكثر كفاءة.

بعد ما يقرب من مائة عام ، تستخدم شركة فورد الآن الذكاء الاصطناعي لتسريع خطوط التصنيع الحالية.

يتضمن مصنع فورد في ميشيغان ، حيث تساعد الروبوتات في تجميع محولات عزم الدوران ، الآن نظامًا يستخدم الذكاء الاصطناعي للتعلم من المحاولات السابقة حول كيفية تحريك الأجزاء في مكانها بأكبر قدر من الكفاءة.

تستخدم فورد تقنية من شركة ناشئة تسمى Symbio Robotics لاستشعار الأذرع والتحكم فيها ، والتي تبحث في مئات المحاولات السابقة لتحديد التقنيات والحركات التي يبدو أنها تعمل بشكل أفضل.

تستخدم شركتا تويوتا ونيسان نفس التكنولوجيا لتحسين كفاءة خطوط إنتاجهما.

تسمح التكنولوجيا لهذا الجزء من خط التجميع بالعمل أسرع بنسبة 15 في المائة ، وهو تحسن كبير في تصنيع السيارات حيث تعتمد هوامش الربح الضئيلة إلى حد كبير على كفاءات التصنيع.

تخطط الشركة لاستكشاف ما إذا كانت تستخدم التكنولوجيا في المصانع الأخرى ، حيث يمكن استخدام التكنولوجيا في أي مكان يمكن أن يتعلم فيه الكمبيوتر من الإحساس بمدى توافق الأشياء معًا ، وهناك الكثير من هذه التطبيقات.

غالبًا ما يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي على أنه تقنية تحويلية ، لكن تجميع محولات عزم الدوران في مصنع فورد يوضح كيف يمكن للذكاء الاصطناعي اختراق العمليات الصناعية بطرق تدريجية وغير محسوسة في كثير من الأحيان.

على الرغم من أن صناعة السيارات أصبحت آلية للغاية ، فإن الروبوتات التي تساعد في تجميع المركبات ولحامها وطلائها هي آلات قوية ودقيقة تكرر نفس المهمة إلى ما لا نهاية مع عدم القدرة على فهم محيطها أو التفاعل معها.

تعد إضافة المزيد من الأتمتة أمرًا صعبًا ، ولا تزال الوظائف بعيدة المنال بالنسبة للآلات تتضمن مهام مثل إضافة الأسلاك المرنة عبر لوحة القيادة والجسم في السيارة.

وفي عام 2018 ، ألقى Elon Musk باللوم على قرار الاعتماد بشكل أكبر على الأتمتة في التصنيع ، مما تسبب في تأخير Tesla لإنتاج الطراز 3.

يستكشف الباحثون والشركات الناشئة طرقًا لمنح الروبوتات المزيد من القدرات ، على سبيل المثال تمكينهم من إدراك وفهم الأشياء غير المألوفة التي تتحرك على طول أحزمة النقل.

يوضح مثال Ford كيف يمكن في كثير من الأحيان تحسين الآلات الموجودة من خلال تقديم قدرات استشعار وتعلم بسيطة.

يستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد لمراقبة الجودة في التصنيع ، حيث يمكن تدريب خوارزميات الرؤية الحاسوبية لاكتشاف العيوب في المنتجات أو المشاكل في خطوط الإنتاج.

يتمثل أحد التحديات الرئيسية في أن كل عملية تصنيع فريدة من نوعها وتتطلب الأتمتة لاستخدامها بطرق محددة ، ويجب دمج التكنولوجيا الجديدة في سير العمل دون المساس بالإنتاجية.

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى