製造業調查
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手工生產線AI學習 日廠研擬精進技術

利用AI的無人工廠推廣,碰到許多細節中的魔鬼,日本廠商開始開發這些細節的商機。圖為現行取物機器人,可選取壽司種類雖多,但形狀單純。法新社

自動化生產與無人工廠口號震天價響,但實際普及過程中卻碰上不少問題,如人工智慧無法分析形狀複雜的零件,設計新生產線總是會在意想不到之處形成瓶頸,以及學習資料餵給人工智慧前的處理異常耗時等,據日本經濟新聞(Nikkei)網站報導,現在日本企業與學界已開始針對這些問題,進行深入研究。

從汽車業傳開的流水線生產模式,理論上已經嚴格定義不同員工的工作模式,因此可以設計專門取代這個員工的自動化機器人;但在實際生產線上,常有因裁員整併,導致1個人同時處理3~5個類似卻不同的程序,使得相關工作自動化比想像中困難的案例。

過去這種工作分析,只能用人工判定每個程序的始終,以人工碼表計時分析,光分析1~2個工人的工作,就會耗掉1週的時間;日本電機大廠三菱電機(Mitsubishi Electric)的生產流程改善系統,Kaisen,在工人的身上雙手加裝穿戴式裝置,記錄眼睛、手部、手指動作,以人工智慧分析最合理流程,10分鐘就完成1週的工作。

但有時問題不只是人員動作,比方同樣替零件栓螺絲,長方形零件容易分析,L型零件比較困難,ㄇ字型零件甚至S型零件給機器人選取會亂成一團,因此日本大阪大學(Osaka University)教授原田研介與產業技術綜合研究所(AIST)合作,讓辨識ㄇ字型零件成功率超過90%,學習真人動作耗時從1個月減到1日內。

大廠可以要求零件供應商把形狀特殊零件先擺好,讓他們的機器人容易選取,但這是把相關勞力轉移到零件供應商與中小企業頭上,因此日本政府希望自動化生產從大企業普及到中小企業時,自動分析分類多種複雜動作的Kaisen,與正確辨識亂擺複雜形狀零件的原田研介技術,就是必要的技術。

而即使大企業可以先行整備自動化生產線,但還有一個問題,就是原先設想與模擬的高效率生產線,實際運作總是與想像不同,生產線越複雜時,現有的流程模擬軟體容易疏漏的部分越多,這對發展少量多樣化產品生產線不利。

而產業技術綜合研究所便與日本IT大廠NEC合作,研發適合少量多樣複雜生產線的人工智慧模擬系統,以日本鋼鐵大廠神戶製鋼所(Kobelco)測試,專家花1週都很難找到的問題,這套系統1日內就能發現。

有句俗話,魔鬼藏在細節處,生產線自動化提高效率的構想,問題常常出現在細節,商機也就在這些細節中。

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