Kolejna rewolucja w motoryzacji: roboty będą uczyć się od ludzi

Przemysł motoryzacyjny wykorzystuje roboty od ponad pół wieku. Spawanie, lakierowanie i przenoszenie ciężkich elementów nadwozia są dziś zautomatyzowane do tego stopnia, że trudno wyobrazić sobie nowoczesną fabrykę samochodów bez robotów przemysłowych. Mimo to przy montażu końcowym nadal pracują tysiące ludzi.

Powód nie ma nic wspólnego z sentymentem. Ludzie są wyjątkowo sprawnymi, uniwersalnymi manipulatorami. Potrafią wyczuć palcami, czy złącze zatrzasnęło się na swoim miejscu, znaleźć wiązkę przewodów wśród innych elementów, skorygować ruch, gdy część jest niewłaściwie ustawiona, a także bez przeprogramowania zrozumieć, co zrobić, gdy na linię produkcyjną trafia samochód z innym wyposażeniem. Konwencjonalny robot przemysłowy jest natomiast niezwykle szybki i precyzyjny, dopóki jego otoczenie pozostaje dokładnie takie, jak zaprogramował je inżynier. Producenci samochodów chcą teraz zmniejszyć tę różnicę.

400 000 robotów nie oznacza utraty 400 000 miejsc pracy

Toyota zdecydowanie wprowadziła ten temat do dyskusji, szacując, że do modernizacji sieci produkcyjnej samej firmy, pozostałych spółek grupy oraz głównych dostawców może być potrzebnych około 400 000 robotów. Według Reutersa od 2028 roku Toyota może przeznaczać na automatyzację około 1 bln jenów, czyli około 5,4 mld euro według obecnych kursów wymiany, rocznie.

Czterysta tysięcy to ogromna liczba, ale trzeba ją właściwie interpretować. Nie oznacza ona 400 000 robotów humanoidalnych ani planu zastąpienia takiej samej liczby pracowników. Obejmuje konwencjonalne roboty przemysłowe, nowe rozwiązania z zakresu automatyzacji oraz wymianę istniejących urządzeń. Szacuje się, że 150 000 robotów mogłoby trafić do własnych fabryk Toyoty, a pozostałe miałyby zostać wykorzystane w szerszej sieci produkcyjnej. (reuters.com)

Istotne jest natomiast to, jakiego rodzaju pracę będzie wykonywać następna generacja robotów.

Dotychczas automatyzacja obejmowała najpierw zadania, w których roboty przewyższały ludzi szybkością, siłą i powtarzalnością. Kolejna fala koncentruje się na pracach, w których ludzie dotąd górowali nad robotami elastycznością.

Fabryka samochodów jest dla robota zaskakująco trudnym środowiskiem

Zgrzewanie punktowe nadwozia to niemal idealne zadanie do automatyzacji. Robot zawsze pobiera to samo narzędzie, przemieszcza się do znanego punktu i wykonuje precyzyjnie określoną operację. Ten sam cykl powtarza się tysiące razy. Montaż końcowy to zupełnie inny świat.

Robot musi tam chwytać części o różnych kształtach, pracować z miękkimi materiałami, podłączać złącza, zakładać uszczelki, prowadzić przewody i pracować obok ludzi. Sprawę dodatkowo komplikuje fakt, że po tej samej linii produkcyjnej mogą kolejno przemieszczać się pojazdy z różnymi układami napędowymi, wyposażeniem i wnętrzami. Człowiek rozwiązuje wiele takich problemów niemal podświadomie. Robota trzeba nauczyć rozpoznawania przedmiotu, prawidłowego chwytania go, używania odpowiedniej siły oraz reagowania na sytuację, której programista nie przewidział w szczegółach.

Dlatego kolejny przełom nie sprowadza się jedynie do opracowania lepszej robotycznej dłoni. Wymaga systemów widzenia maszynowego, czujników siły i dotyku, sztucznej inteligencji oraz systemów uczenia, które potrafią przełożyć demonstrację wykonaną przez człowieka na działanie robota.

Toyota chce zdigitalizować pracę rąk mistrza rzemiosła

Robot ELEY Toyoty dobrze pokazuje kierunek rozwoju. Embodied Learning robot for Enhanced Yield to ważący około 50 kg, poruszający się na kołach robot z dwoma ramionami, który uczy się na podstawie ruchów demonstrowanych przez ludzi.

Operator pokazuje robotowi sposób wykonania zadania za pomocą specjalnych urządzeń sterujących. System gromadzi dane z tych demonstracji i wykorzystuje je do wytrenowania modelu, dzięki któremu robot może samodzielnie powtarzać zadanie.

Toyota zademonstrowała działanie systemu na przykładzie składania koszulek. Po około 1500 próbach i dwóch tygodniach ELEY potrafił powtarzać to zadanie niemal bezbłędnie. Samo składanie koszulki nie odmieni produkcji samochodów. Może to jednak zrobić sposób, w jaki robot się uczy.

W przypadku tradycyjnego robota przemysłowego inżynierowie tworzą cały zautomatyzowany proces wokół konkretnej operacji. W przypadku robota uczącego się umiejętność mogłaby natomiast zademonstrować mu osoba, która już wie, jak wykonać tę pracę. To zmienia punkt wyjścia automatyzacji.

Najcenniejszym zasobem może być doświadczenie pracowników

Filozofia produkcji Toyoty od dziesięcioleci opiera się na wysoko wykwalifikowanych, doświadczonych pracownikach. Japoński przemysł określa takich mistrzów mianem takumi. Problem pojawia się, gdy gromadzona przez dziesięciolecia praktyczna wiedza odchodzi wraz z pracownikiem przechodzącym na emeryturę.

Nie wszystko da się zapisać w instrukcji pracy. Doświadczony monter potrafi wyczuć dłonią, czy część została prawidłowo osadzona. Może usłyszeć, że coś jest nie tak, albo automatycznie zmienić ruch, gdy element zachowuje się nieco inaczej niż zwykle.

Jedną z największych obietnic związanych z robotami uczącymi się jest możliwość przekształcenia części tej wiedzy ukrytej w dane.

Jeśli jeden robot nauczy się konkretnej operacji od najlepszego pracownika Toyoty, to następnego robota zasadniczo nie trzeba będzie uczyć wszystkiego od początku. Wyuczony model można dalej rozwijać i udostępniać, dzięki czemu umiejętności jednej osoby staną się zasobem całej sieci produkcyjnej.

To znacznie większa zmiana niż zwykłe zainstalowanie kolejnego ramienia robota na linii montażowej.

Dlaczego nie wszystkie roboty muszą być humanoidalne?

Obecne trendy w robotyce sprzyjają humanoidom. Argument jest przekonujący: fabryki, narzędzia i systemy logistyczne zbudowano z myślą o ludzkim ciele. Jeśli robot ma dwa ramiona, dwie nogi i zasięg ruchu zbliżony do człowieka, nie trzeba koniecznie przebudowywać fabryki z myślą o nim.

Ludzka postać nie jest jednak automatycznie najlepszym rozwiązaniem technicznym.

Chodzenie na dwóch nogach wymaga energii, złożonego sterowania i ciągłego utrzymywania równowagi. Na gładkiej posadzce fabrycznej robot na kołach może być prostszy, tańszy, stabilniejszy i bardziej energooszczędny.

ELEY Toyoty porusza się na kołach.

Hyundai Motor Group zmierza w innym kierunku. Należąca do grupy firma Boston Dynamics rozwija elektrycznego robota humanoidalnego Atlas, a Hyundai planuje rozpocząć wykorzystywanie humanoidów w swoich zakładach produkcyjnych w 2028 roku.

Atlas ma zasadniczo humanoidalną budowę, ale Boston Dynamics nie próbuje dokładnie odtwarzać ludzkiej anatomii. Elektryczne przeguby pozwalają robotowi wykonywać ruchy, które dla człowieka byłyby niemożliwe albo przynajmniej wyjątkowo niewygodne.

W ten sposób w przemyśle motoryzacyjnym powstaje interesujący eksperyment. Toyota bada między innymi uczące się manipulatory poruszające się na kołach, natomiast Hyundai stawia na pełnowymiarowego humanoida. Obie firmy próbują rozwiązać ten sam problem: jak sprawić, by robot ogólnego przeznaczenia mógł pracować w środowisku stworzonym przez ludzi dla ludzi.

Największym konkurentem robotów pozostaje konwencjonalna automatyzacja

Wśród emocji związanych z humanoidami często zapomina się o jednym ważnym pytaniu: dlaczego wykorzystywać robota ogólnego przeznaczenia kosztującego 100 000 euro, skoro prostsza, wyspecjalizowana maszyna może wykonywać tę samą operację przez 20 lat?

Producenci samochodów muszą odpowiadać na to pytanie przy każdym projekcie automatyzacji. Jeśli robot milion razy wykonuje identyczny spaw, nie potrzebuje sztucznej inteligencji, nóg ani dłoni przypominających ludzkie. Wyspecjalizowany robot przemysłowy prawdopodobnie wykona tę pracę szybciej, taniej i bardziej niezawodnie. Ekonomiczna przewaga robota ogólnego przeznaczenia ujawnia się wtedy, gdy zadania się zmieniają.

Jeśli ta sama maszyna może rano sortować części, po południu montować komponenty, a w następnym roku modelowym nauczyć się zupełnie nowego zadania, jej wyższa cena zakupu zaczyna mieć uzasadnienie.

Dlatego najważniejszym parametrem następnej generacji robotów nie jest udźwig ani prędkość chodzenia. Ważniejszy jest czas potrzebny do nauczenia nowego zadania.

Chiny narzucają tempo

Robotyzacja ma również bardzo konkretny wymiar konkurencyjny. Przemysł motoryzacyjny musi jednocześnie rozwijać samochody elektryczne, technologię akumulatorów, oprogramowanie i nowe procesy produkcyjne. Chińscy producenci coraz bardziej skracają cykle opracowywania modeli, a konkurencja cenowa sprawia, że koszt każdej godziny produkcji ma znaczenie.

Konwencjonalna fabryka samochodów wymaga ogromnych nakładów kapitałowych. Jeśli nowy model oznacza konieczność przebudowy znacznej części linii produkcyjnej, pochłania to czas i pieniądze. Elastyczna robotyzacja teoretycznie pozwala zmniejszyć zależność fabryki od konkretnego modelu.

Robot, którego można nauczyć nowej operacji za pomocą oprogramowania i demonstracji, umożliwiłby producentowi zmianę gamy modelowej bez przebudowy całego łańcucha automatyzacji.

Może się to okazać znacznie ważniejsze niż bezpośrednie obniżenie kosztów pracy.

Ludzie nie znikną z fabryk, ale ich praca się zmieni

Najbardziej niesprawiedliwym sposobem opisywania robotyzacji byłoby posługiwanie się formułą „jeden robot oznacza jedno utracone miejsce pracy”. Ekonomia fabryki samochodów jest bardziej złożona. Robot może rzeczywiście przejąć pracę wykonywaną wcześniej przez człowieka. Dotyczy to zwłaszcza czynności powtarzalnych, wymagających dużego wysiłku fizycznego i niekorzystnych pod względem ergonomii.

Jednocześnie coraz bardziej złożona, zautomatyzowana fabryka potrzebuje ludzi, którzy będą uczyć, nadzorować, konserwować i naprawiać roboty. Rośnie zapotrzebowanie na kompetencje z zakresu automatyzacji, oprogramowania, danych i utrzymania ruchu. Największa presja będzie prawdopodobnie dotyczyć prostych, powtarzalnych czynności. Im bardziej ustandaryzowana i przewidywalna jest praca człowieka, tym łatwiej uzasadnić ekonomicznie jej automatyzację.

Wiceprezes Toyoty Hiroki Nakajima opisał cel firmy jako stworzenie świata, w którym ludzie i roboty pracują razem, a nie sytuacji, w której roboty po prostu zastępują ludzi. Jest to deklarowany cel firmy, a nie gwarancja, że automatyzacja nie zmniejszy w przyszłości zapotrzebowania na niektóre rodzaje pracy.

Ostatecznie 400 000 robotów to mniej istotna historia niż jeden robot, który potrafi się uczyć

Szacunek Toyoty mówiący o 400 000 robotów nadaje się na efektowny nagłówek, ale dla przemysłu motoryzacyjnego w nadchodzącej dekadzie znacznie ważniejsze może być pytanie, czy jeden robot potrafi nauczyć się od człowieka nowej umiejętności i przekazać ją kolejnemu robotowi.

Jeśli odpowiedź nadal będzie brzmiała „nie”, automatyzacja będzie podążać znaną drogą. Roboty staną się szybsze i bardziej precyzyjne, ale każda nowa operacja wciąż będzie wymagała kosztownej pracy inżynierów.

Jeśli odpowiedź będzie brzmiała „tak”, zmieni się charakter fabryki samochodów.

Linia produkcyjna nie składałaby się już wyłącznie z maszyn zaprogramowanych do wykonywania stałych zadań. Obok nich pojawiłaby się klasa maszyn, których zadania można zmieniać za pomocą oprogramowania i które mogą uczyć się nowych umiejętności, naśladując człowieka. Robot nie byłby już wówczas tylko elementem automatyzacji. Stałby się cyfrowym fachowcem.