Я работаю в робототехнической компании. Я уверен, вы можете представить себе ажиотаж, который возникает, когда последние прогнозы о росте рынка привязывают возможность ускоренного роста к экспоненциальному. В конце концов, именно так я зарабатываю себе на жизнь.

Для коллаборативных роботов (cobots) новости, похоже, все хорошие. На прошлой неделе мне на стол попал отчет, в котором говорилось о росте CAGR до 50%, в результате чего к 2023 году объем рынка составит более 4 миллиардов долларов. Читая это, легко понять, как можно поддаться головокружительному оптимизму. Но только не я. Если и есть какой-то урок, который я усвоил за свою карьеру в мире прорывных технологий, так это то, что остерегайтесь шумихи.
Это вовсе не значит, что я не верю в потенциал коботов для преобразования производства. Я много писал об этом – и, что более важно, видел, как наши клиенты с большим успехом используют коботов в своих операциях. Однако чаще всего разрушительным инновациям, которые привносят коботы, оказывается сильное сопротивление. И даже после того, как коботы установлены и хорошо выполняют свою работу, укоренившееся мышление создает препятствия для расширения.
Что потребуется, чтобы сократить разрыв между шумихой и тем, что Gartner назвал “впадиной разочарования” для cobots? Производители знают, что они зажаты между сегодняшней реальностью, где производительность снижается из–за старения одной рабочей силы и кадрового резерва, который не хочет работать на производстве, и необходимостью перехода в эпоху цифрового производства, где машины работают автономно, на основе распределенного принятия решений, а продукты находят свое применение. путь независимо через производственный процесс. Производители знают, что большая автоматизация является ключом к преодолению тупика между сегодняшним статус-кво и перспективами индустрии 4.0.

Для большей автоматизации их операций требуется оценивать поставщиков робототехники с двойной точки зрения: что вы можете сделать для меня сегодня и как вы поможете мне быть готовым к завтрашнему дню? Вот некоторые вопросы, которые следует задать и на которые следует обратить внимание, чтобы быть уверенным, что решение cobot является единым для обоих:

Кто тренирует кобота? Кобот должен быть легко обучен людьми, которые у вас уже есть на заводе. Никакого программирования. Никаких продвинутых компьютерных навыков. Просто покажите ему, что нужно сделать, перемещая “руки”, сохраните эту задачу в его встроенной памяти и приступайте к работе.
Как быстро можно запустить коботы в работу? Коботы должны быть просты в развертывании – в существующей среде, без необходимости в новых приспособлениях или процессах. Задачи для обучения коботов уже должны быть определены, и поэтому время от готовности к работе до повышения производительности должно измеряться днями, а не месяцами.
Сколько задач может выполнить один кобот? В отличие от традиционной автоматизации, где роботы жестко запрограммированы на выполнение одной задачи, коботы должны быть способны выполнять широкий спектр задач. Передовые датчики и системы визуального контроля имеют решающее значение для обеспечения такой гибкости.
Какие задачи могут выполнять коботы? Этот вопрос является критическим, тем более что технология, лежащая в основе cobots, настолько нова, что большинство инженеров по автоматизации еще даже не мечтали о таких возможностях. Повторяющиеся задачи человеческого масштаба, выполняемые в человеческом ритме, — хорошее место для начала. Выберите партнера, который сможет посетить операцию и на месте указать на задачи, которые может выполнять cobot. С инновациями недостаточно продать обещание.
Во сколько мне обходятся инновации? Коботы могут делать больше благодаря программному обеспечению, и поэтому, как и наши смартфоны, обновления должны быть бесплатными. Это открывает производителям перспективный путь к непрерывным инновациям в области автоматизации.
Насколько умен кобот? Поскольку оцифровка производства становится все более и более реальностью, умные машины будут иметь важное значение. Cobot должен быть способен самостоятельно справляться с поставленной задачей – и контролировать свою собственную производительность. Он должен иметь возможность управлять машинами, с которыми взаимодействует, и отслеживать их, а также сообщать о ключевых показателях. Он должен быть способен устранять обычные проблемы, устранять их, а также предоставлять обновления.

Действительно интересно наблюдать за изменениями, которые мы испытаем по мере развития производства в направлении цифрового будущего. И тем более захватывающе быть частью рынка, который поможет ускорить этот путь. Напиши мне в твиттере @jim_lawton.