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手工生产线AI学习 日厂研拟精进技术

利用AI的无人工厂推广,碰到许多细节中的魔鬼,日本厂商开始开发这些细节的商机。图为现行取物机器人,可选取寿司种类虽多,但形状单纯。法新社

自动化生产与无人工厂口号震天价响,但实际普及过程中却碰上不少问题,如人工智能无法分析形状复杂的零件,设计新生产线总是会在意想不到之处形成瓶颈,以及学习资料餵给人工智能前的处理异常耗时等,据日本经济新闻(Nikkei)网站报导,现在日本企业与学界已开始针对这些问题,进行深入研究。

从汽车业传开的流水线生产模式,理论上已经严格定义不同员工的工作模式,因此可以设计专门取代这个员工的自动化机器人;但在实际生产在线,常有因裁员整并,导致1个人同时处理3~5个类似却不同的程序,使得相关工作自动化比想象中困难的案例。

过去这种工作分析,只能用人工判定每个程序的始终,以人工码表计时分析,光分析1~2个工人的工作,就会耗掉1周的时间;日本电机大厂三菱电机(Mitsubishi Electric)的生产流程改善系统,Kaisen,在工人的身上双手加装穿戴式装置,记录眼睛、手部、手指动作,以人工智能分析最合理流程,10分钟就完成1周的工作。

但有时问题不只是人员动作,比方同样替零件栓螺丝,长方形零件容易分析,L型零件比较困难,ㄇ字型零件甚至S型零件给机器人选取会乱成一团,因此日本大阪大学(Osaka University)教授原田研介与产业技术综合研究所(AIST)合作,让辨识ㄇ字型零件成功率超过90%,学习真人动作耗时从1个月减到1日内。

大厂可以要求零件供应商把形状特殊零件先摆好,让他们的机器人容易选取,但这是把相关劳力转移到零件供应商与中小企业头上,因此日本政府希望自动化生产从大企业普及到中小企业时,自动分析分类多种复杂动作的Kaisen,与正确辨识乱摆复杂形状零件的原田研介技术,就是必要的技术。

而即使大企业可以先行整备自动化生产线,但还有一个问题,就是原先设想与模拟的高效率生产线,实际运行总是与想象不同,生产线越复杂时,现有的流程模拟软件容易疏漏的部分越多,这对发展少量多样化产品生产线不利。

而产业技术综合研究所便与日本IT大厂NEC合作,研发适合少量多样复杂生产线的人工智能模拟系统,以日本钢铁大厂神户制钢所(Kobelco)测试,专家花1周都很难找到的问题,这套系统1日内就能发现。

有句俗话,魔鬼藏在细节处,生产线自动化提高效率的构想,问题常常出现在细节,商机也就在这些细节中。

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