Verdeel taken zorgvuldig tussen mensen en robots

De pandemie heeft de uitdagingen duidelijk gemaakt van het vertrouwen op goederen die duizenden kilometers van de VS zijn vervaardigd door menselijke arbeidskrachten. Het heeft de botsing van bestaande scheuren in de toeleveringsketen geaccentueerd en de onmiddellijke levering waar online shoppers aan gewend zijn geraakt.

Omdat we ook aanhoudende onduidelijkheid hebben over sancties op de handel tussen de VS en China, beginnen we de productie van bepaalde goederen terug te zien op Amerikaanse bodem.

De opkomst van de Amerikaanse productie zal worden gekenmerkt door drie elementen:

Duurzaamheid:minder energie gebruiken om producten te maken en daarbij minder afval creëren.

Aanpassing/personalisatie:Amerikaanse bedrijven zullen waarschijnlijk niet concurreren op pure kostenbasis. Maar ik denk dat gebruikers meer zullen betalen voor goederen met een persoonlijk tintje.

Lokalisatie:dit is vergelijkbaar met de beweging van boer tot bord die het serveren van lokale gerechten in restaurants promoot. Het is een interessante parallel, maar ik zie het nog niet zo goed uitpakken.

Als dit op de juiste manier wordt geïmplementeerd, houdt dit in dat er lokale (en veel duurzamere) productiefaciliteiten worden opgezet die bedreven zijn in het aanpassen van wat ze maken.

Het vereist een combinatie van menselijke werkers en een nieuw type robot. In plaats van zeer grote, dure robots die specifieke goederen in een extreem hoog volume kunnen creëren, zal de nieuwe golf van robots kleiner, goedkoper en gemakkelijk te herprogrammeren zijn.

De druk om kosten, stroomverbruik en voetafdruk te verlagen, zorgt ervoor dat bedrijven wat voorheen meerdere discrete subsystemen waren, implementeren tot één enkel bord met multiprocessortechnologie.

Een van de interessantere recente trends die we hebben opgepikt, is dat OEM's hun "recept" downloaden voor het maken van een widget in het productiesysteem. De fabrikant levert een beveiligde virtuele machine voor de OEM om zijn code uit te voeren. De fabrikant moet er zeker van zijn dat deze code er niet opzettelijk of per ongeluk voor kan zorgen dat de fabrieksapparatuur zich misdraagt ​​en mensen in gevaar brengt.

De software-architectuur voor het systeem moet in staat zijn om de kernfuncties die de machine aansturen te isoleren, weg van de applicaties, waarbij deze laatste niet in staat zijn om rechtstreeks toegang te krijgen tot die bronnen.

In deze nieuwe wereld is het echter geen kwestie van robots versus mensen. We zullen mensen naast robots zien werken, met als resultaat een aanzienlijk beter resultaat voor de fabriek.

Dit gaat minder over de waarde die robottechnologie biedt en meer over het wegkomen van de gedachte mensen te vervangen door robots. We moeten de volledige taak holistisch bekijken en verdelen tussen een robot en een mens.

Het aanpassen van robots voor nieuwe processtromen is een uitdaging, en uitvaltijd heeft invloed op de productie en effectiviteit van de fabriek.

Ondanks alle claims van kunstmatige intelligentie (AI), kan alleen een mens problemen voorspellen voordat ze zich voordoen en nadenken om in realtime beslissingen te nemen.

In tegenstelling tot een "Cambrische explosie", die sommige journalisten hebben gebruikt om de aanval van AI-oplossingen op de werkplek te beschrijven, zal de daadwerkelijke acceptatie langzamer zijn.

Bedrijven beginnen te herstellen van de pandemie - sommige meer dan andere - en de noodzaak om een ​​naadloze ervaring van online tot in de winkel te bieden (om te kunnen concurreren met reuzen als Amazon) vereist een heroverweging van hele toeleveringsketens.

Dit zal langzaam en stabiel zijn. Een apparaat dat belooft functies in een fabriek te versnellen, helpt de totale fabriek niet als het onbetrouwbaar, inflexibel en/of duur is.

Maar we zien goed doordachte bewijzen van concepten en testen van technologie om de return-on-investment-voordelen te valideren voordat bredere implementaties aanstaande zijn.