Sztuczna inteligencja (AI) może usprawnić wiele aspektów operacyjnych pojazdów AGV i AMR oraz zwiększyć satysfakcję pracowników. Aby tak się stało, sztuczna inteligencja musi stać się podstawowym elementem konstrukcyjnym w projektowaniu robotyki.
Automatyzacja zrewolucjonizowała sposób, w jaki magazyny, centra dystrybucji i organizacje produkcyjne wspierają pracowników i realizują zadania. Chociaż adaptacja jest wciąż w fazie rozwoju, ABI Research szacuje, że do 2025 r. do środowisk magazynowych zostaną dodane cztery miliony robotów, a na czele tych działań będą odpowiadały zautomatyzowane pojazdy sterowane (AGV) i zautomatyzowane roboty mobilne (AMR).
Te przemysłowe „samojezdne” pojazdy pomogą tysiącom organizacji usprawnić przyziemne, powtarzalne, często brudne i niebezpieczne zadania. I chociaż AMR oferują większą elastyczność w porównaniu z ich odpowiednikami AGV podążającymi za linią, oba generalnie wykonują operacje w tym samym tempie i przepustowości, ze zmiennością tylko ze względu na czynniki zewnętrzne. Czego więc potrzeba, by robot poprawił się w czasie? Odpowiedzią jest sztuczna inteligencja (AI). Silniki orkiestracji oparte na sztucznej inteligencji zapewniają niezrównane możliwości gromadzenia i odkrywania wniosków w oparciu o dane dotyczące robota. Informacje te można wykorzystać do ulepszenia, ulepszenia rzeczywistych osiągów, a nawet dostosowania przyszłych projektów.
Według rocznego raportu branżowego MHI 2020, tylko 12% firm korzysta z technologii AI w swoich magazynach. Oczekuje się, że za mniej niż sześć lat liczba ta przekroczy 60%. Przyczyną tego niezrównanego wzrostu jest wydajność, którą sztuczna inteligencja odblokowuje, umożliwiając ciągłe doskonalenie. Obecnie większość pojazdów AGV i AMR jest opracowywanych bez uwzględnienia sztucznej inteligencji w ich projekcie. Zamiast tego są zbudowane na podstawie złożonego zestawu wymagań, które próbują rozwiązać każdy przypadek skrajny, jaki może pojawić się w wysoce dynamicznym środowisku. Jak każdy w branży logistycznej wie, jest to zadanie prawie niemożliwe. Magazyny to złożone ekosystemy, które każdego dnia nieustannie się zmieniają wraz z nowymi opóźnieniami, wąskimi gardłami i potrzebami.
Ciągłe doskonalenie
Samojezdny pojazd przemysłowy wyposażony w sztuczną inteligencję może także „uczyć się” w pracy i dostosowywać się do zaistniałych zmiennych. Dzięki szybkiemu wdrożeniu tych pojazdów w celu zautomatyzowania podstawowych funkcji magazynu organizacje czerpią korzyści z wbudowanych silników, które zbierają, analizują i uczą się na podstawie danych dotyczących podróży i produkcji. Zespoły operacyjne magazynu mogą następnie przeglądać dane specyficzne dla witryny, aby poprawić przepływ pracy i codzienną alokację zadań. Nie tylko poprawi to szybkość, wydajność i przepustowość podczas wdrażania, ale te informacje mogą również pomóc w informowaniu dostawców podczas projektowania nowych systemów w przyszłości.
Jednak z bardziej praktycznego punktu widzenia sztuczna inteligencja może pomóc w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów, w których sprzęt ręczny nie spełnia wymagań. Na przykład w większości magazynów znajdują się różne rodzaje palet od dostawców z całego świata. Chociaż niektóre palety mają znormalizowane wymiary, jest mało prawdopodobne, aby każda z nich była wykonana według jednego projektu. Zatem w magazynie 300 000 miejsc paletowych można mieć 1 000–2 000 różnych projektów.
Samojezdne pojazdy przemysłowe bez wsparcia AI przyjmą wiele projektów, ale jeśli jeden z nich wykracza poza specyfikację, maszyna będzie wymagała interwencji człowieka. Jednak AMR i AGV z obsługą AI mogą korzystać z czujników i wcześniejszej interwencji człowieka, aby nauczyć się najlepszego sposobu pobierania i obsługi tych nowych palet. Ciągłe uczenie się prowadzi do stopniowego spadku ingerencji człowieka wraz ze wzrostem wydajności.
Możliwość awansu pracowników
Branża powoli zaczyna rozumieć, że roboty nie są tu po to, by podejmować pracę, ale raczej pomagać w ulepszaniu ludzkiego doświadczenia. Dodanie AMR i AGV może nawet prowadzić do nowych możliwości kariery, ponieważ zarządzanie, konfiguracja i wdrażanie otwierają role w magazynach. W praktyce chodzi o to, że pracownicy, którzy wcześniej zajmowali się przemieszczaniem towarów, od tej pory mogą być odpowiedzialni za zadania wyższego poziomu, takie jak przydzielanie misji do AMR, śledzenie postępów, szukanie sposobów na ulepszenie procesów i obsługę skrajnych przypadków. Praca dostarcza nowych wyzwań i doświadczeń, a menedżerowie zgłaszają nowe optymistyczne i energiczne podejście do pracy.
Ponieważ roboty te uczą się więcej o swoim środowisku i wykonują proste, powtarzalne zadania bez potrzeby interwencji, ludzie mogą skupić się na zadaniach wyższego poziomu, co prowadzi do poprawy wskaźników satysfakcji i morale pracowników.
Kluczem jest AI
Gdy patrzymy w przyszłość, pojazdy AGV, oporniki na środki przeciwdrobnoustrojowe i inne rozwiązania automatyzacyjne upraszczają zadania i poprawiają przepustowość organizacji na całym świecie. Aby odblokować prawdziwy potencjał robotów i zadbać o zadowolenie ich ludzkich odpowiedników, kierownicy magazynów muszą szukać rozwiązań, w których sztuczna inteligencja jest podstawowym elementem konstrukcyjnym w projektowaniu robotów i codziennym zarządzaniu.