在汽車製造中明智地、高於平均水平地使用自主權

喜劇演員達斯汀·尼克森 (Dustin Nickerson) 打趣道：“擁抱你的平均水平” 病毒式 TikTok 視頻。 “我很溫和，我很中間，我很平均……我認為自己是人們中的豐田卡羅拉。”

然而，豐田的製造方式卻絕非平庸。 在軟件製造提供商 Symbio 的幫助下，他們採用了最初以產品為中心的改進概念，並將其應用於製造：自主性和人工智能 (AI)。 是的，工業 4.0 是多年前設想的，其概念是基於應用性能數據進行持續改進的自我學習概念，但最新的實施進一步朝著以下目標邁進： 42% 的製造業高管：“通過互聯製造提高運營效率。”

Symbio 首席執行官 Max Reynolds 表示：“從歷史上看，如果你想到工業機器人，‘殺手級應用’一直是焊接機器人。”像這樣的細分市場幾乎是100%自動化的。 但當你走到下游（例如總裝）時，它的自動化程度只有 5%，航空航天、白色家電、重工業等其他垂直行業也是如此。”

雷諾茲繼續解釋說，實時控制、實時機器學習和自主而不是自動化將創造指數級價值，並且比傳統實施規模更大。 “我們正在努力實現更靈活的生產，”雷諾茲解釋道。 “通常，您要優化的第一件事是機器人單個任務的周期時間。 我們圍繞整體設備效率或 OEE 的更全面的價值主張進行優化，其中包括週期時間、可用性（系統的正常運行時間，特別是在轉換期間）和質量。 但當我們更廣泛地談論人工智能時，我們通常談論的是複制感官。 因此，我們還提供力反饋等功能，這相當於機器人的觸摸。 當車輛沿著生產線移動時，計算機視覺能夠對車輛進行 3D 空間感知，因此機器人可以在移動參考系中執行裝配任務，而不需要停止站或機械夾具。”

就像嵌入式（又稱車載）技術的自主開發一樣，一個有價值的方面是為傳感器提供靈活、可擴展的接口，並通過中央控制器縫合這些多個輸入。 換句話說，來自不同供應商的機器人可以通過準端口向核心軟件發送和接收信息，然後由核心軟件監控整個系統。

這會產生更多的信息、高速反饋循環、操作的可追溯性和效率以及大量的投資回報。 “對於我們從客戶那裡得到反饋的一家工廠，我們發現整體效率提高了 15%，”Reynolds 說道。

豐田北美公司先進技術總經理 Pascal Renouil 表示：“Symbio 基於人工智能的軟件使豐田團隊能夠實時控制我們的工業機器人，並提供更大的靈活性，幫助滿足不斷變化的客戶和市場需求。”

作者註

一個組織的右手和左手很少能以協調的方式從事類似的研發工作。 我們如何量化機器學習或自主的質量目標？ 如何定義“更好的產品”？該定義在哪裡存儲、測試等？ 網絡安全如何保障？

其中許多問題都是在產品開發過程中提出的，並通過評估和質量保證部門進行驗證。 許多製造工廠已經考慮了傳統上以產品為中心的工程嚴謹性標準（例如汽車 SPICE）的一部分，並一直在應用它們，因為先進產品開發和製造之間曾經清晰的界限已經因實時校準和無線 (OTA) 更新等持續的產品增強而變得模糊。

但非常罕見的是在整個端到端工作方式中同時提出這些工程嚴謹的問題，以找到更好的解決方案。

這遠不及平均水平。