Hromadná výroba je dnes silně závislá na pokročilých robotech, které jsou používané napříč segmenty – ať už se jedná o výrobu telefonu, který máte v kapse nebo automobilu, kterým jezdíte.
Klasické roboty už přestávají v pokročilých segmentech stačit, protože dochází k neustálému vylepšování produktů a uváděných nových modelů. A i když se programování robotů v průběhu posledních let hodně zlepšilo a usnadnilo, nastupuje další fáze – integrace umělé inteligence.
Fanuc začal spolupracovat s Nvidií
Jedním z největších výrobců programovatelných průmyslových robotů je společnost Fanuc. Roboty od Fanucu mimo jiné používá například i Tesla Motors pro výrobu elektromobilů, ale najdete je třeba i v továrnách, kde se vyrábí nejnovější iPhony.
Ruční programování robotů je sice dobrý základ, ale není příliš efektivní pro neustálé zdokonalování. Aby bylo možné celý proces optimalizace urychlit, výrobce Fanuc začal spolupracovat s Nvidií. Důvodem je především použití mobilního výpočetního hardwaru Tegra, který podporuje akceleraci strojového učení a umělé inteligenci (hluboké neuronové sítě).
Fanuc chystá nasadit platformu Nvidi v rámci vlastního systému FIELD (Fanuc Intelligent Edge Link). Vzhledem k tomu, že se očekává růst prodeje průmyslových robotů z jednoho milionu kusů v roce 2015 na 2,6 milionu kusů v roce 2019, bude to znamenat i nutnost rychlejší a snadnější správy a použití.
Roboty se budou učit z vlastní práce i pozorováním ostatních
Každý robot tak bude moci mít vlastní „mozek“, který bude schopen analyzovat veškerou práci, kterou robot dělá. Půjde tak o okamžitou zpětnou vazbu, protože robot bude pozorovat sám sebe a z toho se zase o něco málo vylepšovat. Díky tomu může zdokonalování v daném procesu proběhnout mnohem rychleji, než by to bylo klasický ručním programováním, o které by se staral lidský programátor.
Protože stroje musí často vyrábět různé věci v různý čas, počítá se pochopitelně i s předáváním zkušeností. Roboty se tak budou moci mezi sebou „školit“ a předávat si zdokonalené postupy při výrobě, které se naučily postupně během času.
Doslova přes noc se tak mohou roboty a továrna „přeučit“ na něco nového. A to má spoustu výhod.
Projev exponenciálního technologického vývoje
Technologický vývoj je exponenciální a dochází tak ke zrychlování toho, jak přichází nové produkty, technologie nebo objevy. Už i v rámci automobilů dochází na softwarové aktualizace a výroba samotného automobilového „hardwaru“ je na tom podobně.
Zatímco dříve docházelo k vylepšování v těchto oblastech obvykle po mnohem delší době, dnes je vylepšování takřka konstantní a s tím souvisí i zmíněné použití umělé inteligence, která se učí a rozvíjí každým dnem vlastní prací při výrobě.
To umožní zrychlit vývoj a hromadnou výrobu, což je v současnosti problém. Výroba nového produktu je vždy v počátku pomalejší a optimalizací se dostane na určité maximum až v průběhu. Pak ale už přichází doba na nový model, takže zkrácení „náběhu“ je důležité pro pokrytí počáteční poptávky a rychlejší uvádění nových modelů.
U technologického produktu jako třeba iPhonu by tak v budoucnu mohlo docházet k tomu, že nový model bude každého půl roku a nikoli jednoho roku, jako je to v současnosti. S tím pochopitelně souvisí fakt, že se přejde na model pronájmu zajišťující konstantní výměnu za nejnovější model a recyklaci starších verzí.
