הגל הקובוטי שבדרך

הבינה המלאכותית שקובוטים (רובוטים משותפים) מצויידים בה כיום, הופכת אותם להרבה מעבר ל׳מכונות׳ שיכולות לבצע עבור בני האדם את המלאכות ה׳מלוכלכות׳, המשעממות והמסוכנות ביותר. בסביבות היצרניות של מחר, רובוטים מונעי AI משנים, וישנו, את כל מה שאנו יודעים על התעשייה והייצור של היום

לא מעט התלהבות מופגנת בכנסים ובתקשורת המקצועית, כשמדברים על מה יכולה לעשות בינה מלאכותית (AI) ולימוד מכונה (ML) לתחום הייצור והתעשייה. תלוי מה אתם קוראים – והאם אתם בוחרים להאמין למה שאתם קוראים – רובוטים מוכווני AI מסוגלים לקבל החלטות – אוטונומית – לגבי איך תתבצע עבודה, איזו עבודה צריכה להתבצע ומי יבצע אותה. מהצד השני נמצאים הספקנים, אלה שמעריכים שייקח עוד שנים רבות בטרם נראה מפעלי ייצור שאין בהם בני אדם והם עובדים סביב השעון 24/7, כשהעובדים המסורים שלהם הם רובוטים. ראייה אובייקטיבית מגלה שהאמת, כמו תמיד, נמצאת היכן שהוא באמצע. תעשיינים ומנהלי מפעלי ייצור הם אנשים פרגמטיים ומוטי מטרה והם מאמצים ומיישמים אסטרטגיות יצרניות בדרך שמכוונת למקסם את התוצאות העסקיות שלהם ובשאיפה תמידית לייעל את הליכי הייצור. ״זו גם הסיבה מדוע רובוטים ורובוטים שיתופיים (קובוטים) בפרט ישחקו תפקיד גדל והולך במירוץ הזה״, אומר ג׳ים לוטון, מומחה בעל שם עולמי בתחום הטמעת טכנולוגיות חדשות בתעשייה. ״הבינה המלאכותית שהקובוטים מצויידים בה כיום הופכת אותם כבר כיום להרבה מעבר ל׳מכונות׳ שיכולות לבצע עבור בני האדם את המלאכות ה׳מלוכלכות׳, המשעממות והמסוכנות ביותר״.

מצלמת 3d-pickit בפעולה

תזכורת: הקובוטים הם רובוטים שיתופיים שתפקידם ביצוע משימות מרובות תוך קיום אינטראקציה פיסית עם בני אדם הנמצאים בסביבת העבודה. הם עובדים בשיתוף מלא עם בני אדם ומשלימים את ׳הראש האנושי׳׳. יש בתהליך כולו היזון הדדי שבו כל צד חשוב ותורם את חלקו. בשיטה החדשה הזו, העובד האנושי מועצם ומשתמש בקובוט ככלי רב שימושי. הם קלי משקל יותר, ניידים וגמישים והם יכולים לעבוד בצמוד לבני אנוש בלי שיתעורר חשש לשותפיהם האנושיים. מראש, הם מתוכננים לעבוד בצד בני אדם במגוון משימות יצרניות ובאינספור תחומים.

במשוואה הזו, הכישורים האנושיים והיכולות של הקובוטים מתמזגים להפקת הטוב משני העולמות. הקובוטים, אומר לוטון, הם מעין גרסת חומרה לאינטליגציה הרבודה עליה מדברים בעולם התוכנה. במקום להחליף את בני האדם ביחידות אוטונומיות, הקובוטים מחזקים את היכולות האנושיות בכח נוסף, דיוק ויכולות עיבוד נתונים כך שהם יכולים לספק יותר ערך למפעילים ולארגון בו הם פועלים.

מבחינים כיום בין שני רכיבים מרכזיים של לימוד מכונה: אימון/לימוד והסקת מסקנות (שיכולים לצרת לפועל על שתי מערכות עבוד השונות זו מזו). הצד הלימודי/הדרכתי קורה בדרך כלל אוף-ליין על מחשב שולחני או בענן ולא ממש מדברים כאן על ״זמן אמת״. התוצאה של שלב ההדרכה הוא מערכת מוכוונת AI שכאשר מיישמים אותה בתנאי שטח, היא יכולה לבצע משימות ספציפיות, דוגמת בחינה של חלקים על פס ייצור, ספירת אנשים בחלל כלשהו או להחליט אם שטר כסף הוא מזוייף או לא. אבל, כדי ש׳חלק׳ ה-AI ימלא את כל ההבטחות בלא מעט תעשיות, החיבור של נתוני החיישנים המעורבים במהלך, שקורה כאשר אלגוריתם לימוד המכונה נכנס לפעולה, המהלך כולו חייב לקרות בכמעט זמן אמת.

מערכת של RightHand Robotics

להבטיח את שלום בני האדם

כך לדוגמה, קובוט שתודרך מראש לעבוד בסביבת בני אדם, מסתמך על נתונים שמזינים החיישנים שלו (מרחק וראייה) כדי להבטיח את שלומם של בני האדם. בשלב הזה יש כבר צורך בעיבוד בזמן אמת (רק שהענן איטי מדי וזמני התגובה אינם משביעי רצון. כפי שהוגדר בתו התקן ISO Standard TS 150566, רובוט שיתופי הוא רובוט שניתן להשתמש בו בסביבה שיתופית. העבודה ביחד משמעותה שרובוט ואם עובדים באותו חלל למטרות יצרניות כאשר נמנעות ׳התקלויות׳ בין חלקיו הפיזיים של הרובוט ובני האדם שמסביב, מצב שמטיל את עיקר המשימה על חיישני הרובוט.

תת קטגוריה כאן היא רובוט לוגיסטיקה שפועל בסביבות בהן יש, או אין בני אדם, כשהוא בדרך כלל משנע חלקים, או מעבירם בין אתר ייצור לאתר ייצור, והם כבר זקוקים גם לחיישני מיקום ומיפוי. עד לאחרונה, רובוטים מהסוג הזה נעו במסלולים מוגדרים מראש, אך כיום הם כבר מסוגלים להתאים עצמם למסלולים משתנים, תוך לקיחה בחשבון של בני אדם ושל רובוטים אחרים. במצבים אלה נעשה שימוש לעתים גם בחיישני לידאר, אינפרה אדום וקול אולטרה-סוני. ככל שטכנולוגיות רובוטיות מתקדמות, כך מתקדמות גם טכנולוגיות החיישנים. ממש כמו חמשת החושים האנושיים, שילוב טכנולוגיות חישה שונות מציע את התוצאות הטובות ביותר כשמטמיעים רובוטים בסביבות ׳לא יציבות׳. כך, אחיזה בחפץ שמיקומו לא הוגדר מראש, דורש ראיית מכונה ומנגנון AI שיכול לתרגם את המידע הוויזואלי לפעולה מוצלחת.

בין טכנולוגיות החישה שרלבנטיות כיום לתמיכה בשילוב בינה מלאכותית ברובוטים/קובוטים כוללות חיישנים אופטיים לניתוח גלי אור המוחזרים מחפצים ומכשולים אפשריים ומאפשרים גם מיפוי תלת מימד של אובייקטים, חיישני לחות וטמפרטורה – הן של הסביבה והן של חלקים שלהם עצמם (דוגמת לוח האם של ה-AI או מנועים) כדי להבטיח שהם בטווח החום הרצוי. חיישנים אולטרה-סוניים שיעילים בסביבות חשוכות או מוארות במיוחד, חיישני ויברציות (דוגמת חיישנים פייזואלקטריים אלקטרונים בהם נעשה שימשו בסביבות מתועשות), חיישנים גלי מילימטר הפועלים על גלי רדיו כדי לאבחן כיוון ומרחק מחפצים נעים ועוד ועוד.

חייבים לזוז קדימה

הבינה המלאכותית שבדרך תשנה את הדרך בה אנו נוהגים, דואגים לבני הגיל השלישי, מלמדים את הילדים והרבה מעבר לכך. בלא מעט מפעלים כיום ברחבי העולם, דווקא בתעשייה ה׳מסורתית׳, ניתן לראות למה מתכוונים ואיך הולך להיראות העתיד שבצמוד למכונות החכמות. בעולם הזה, של הייצור, יש הבנה אחת ברורה שלעתים חסרה במקומות אחרים: אי אפשר להשאר לעמוד באותו מקום. חייבים כל הזמן להתקדם, כי אחרת אפשר להניח את המפתחות ולהתאדות מהזירה. חדשנות היא חלק מהד.נ.א. של התעשיין היצרן ומה שנעה טוב כיום, ניתן תמיד לעשות טוב הרבה יותר מחר. בסביבות היצרניות הללו רובוטים מונעי AI תורמים, ויכולים לתרום, תרומה משמעותית – ומהיום הראשון בו הם מצטרפים למערכת.

יש לא מעט יישומים לשימוש בקובוטים כבר כיום:

ניטור:

יכולת זו מאפשרת, לדוגמה, לקובוט מתוגבר AI להבחין מיידית בתנאים משתנים בסביבת העבודה ולהחזיר את המצב לקדמותו.

׳ראייה׳:

באמצעות יכולת זו, קובוטים יכולים לזהות נוכחות ומיקום של אובייקטים וחלקים, לבצע עבודות פיקוח ובדיקת איכותולבצע משימות של הרמה והנחה כמו גם קריאת נתונים מציוד בדיקה – ותוך שימוש ביכולות מתוגברות AI – לקבל החלטות בשטח, כלומר, להחליט אם מוצר או חלק מסויימים עברו את הבדיקה בהצלחה ואם לא – לפסול אותם. לדוגמה, שימוש במצלמה של חברת 3d-pickit מאפשרת לקובוטים להרים ולבחון – רנדומלית – חלקים מכל הצורות והגדלים.

הסתגלות:

קובוט מונע AI יכול להתאים עצמו לעצמים נעים מסביבו, להתאים את עוצמת הכוח שהוא מפעיל על אובייקטים שהוא מרים, להבחין בתקלות שקורות בזמן אמת ולנסות אסטרטגיות שונות כדי לתקן את המעוות.

למידה:

קובוט מונע AI יכול ללמוד מטעויות, לחזות ולנתח מצבי כישלון אפשריים, לזהות דפוסי תפעול שוטף ולהכניס למשוואה הזו תובנות שיביאו לביצועים טובים יותר של כלל המערכת. כך לדוגמה, בניגוד לרובוטים המסורתיים, מערכת RightPick של חברת RightHand Robotica, יכולה לטפל בעשרות אלפי  פריטים על פס ייצור, או מיון, כשהיא מיישמת למידת מכונה, שנתמכת בזרועות חכמות העובדות בתיאום מושלם עם קובוט של UR.

יישום:

קובוט יכול לעבוד שעות על גבי שעות, אבל, לא רק: הוא יכול ׳לקחת׳ מידע ממשימה אחת שביצע, ללמוד אותה, לעשות במה שלמד במשימות הבאות ואף לתקשר את מה שלמד הלאה, לקובוטים אחרים. החסכון בזמן לימוד והדרכה הוא עצום כאן. זאת ועוד, הקובוט יכול ללמוד לשלוט במכונות אחרות במפעל ולתאם ולסנכרן את פעילותם של מספר גדול של מכשירים ומכונות.

רוב היצרנים ובעלי המפעלים רוצים לדעת בסוף היום, כיצד כל היכולות ה׳מופלאות׳ הללו באות לידי מימוש תפעולי, במפעל. בתנאי שטח, קל לראות במה מדובר: ״בעלי מפעלים שאצלם אנו מתקינים קובוטים נדהמים מהיכולות שלהם״, אומר איגור בגרוב, מנכ״ל חברת Servi-Tech , המספקת פתרונות מיכון בשילוב רובוטים למגוון התעשיות בארץ ובחו”ל. ״הם פתאום רואים במו עיניהם שקובוט יכול לזהות כשמשהו לא עובד, לא תקין, לבצע הערכת מצב ולעצור עבודה לפני שנגרם נזק ממשי. הקובוט יכול לזהות דרכים לייעל את הדרכים בהן עבודה מבוצעת והוא יכול גם לאסוף מידע, להפעיל הליך אנליטי ולסייע בכל למשתמשים לקבל החלטות סביב שיפור הליכי ייצור״. לדברי בגרוב, לא מפתיע שהתעשייה, גם בישראל, הולכת כיום לכיוון יצירת שיתופי פעולה בין עובדי ייצור לטכנולוגיה מתקדמת ובטיחותית, לטובת יצירת פתרונות יצירתיים, במטרה ליעל את תהליכי הייצור השונים. ״זה גם עובד הכי אפקטיבי כאשר לוקחים את הכישורים ויצירתיות החשיבה של עובד אנושי מיומן בתחומו ומחברים אותו לקובוט״.

שחרור בני האדם

שיתוף הפעולה בין בני אדם לרובוטים הוא תהליך שצובר תאוצה. הוא מעלה את רף האיכות בייצור ובפרודוקטיביות, ובמקביל משחרר בני אדם ממשימות חדגוניות ולעתים גם מסוכנות, כדי להתמרד במשימות חשובות יותר. התהליך כולו של העברת חלק מהמושכות לידי הקובוטים, כך מעריכים חוקרים של ה-World Economy Forum, ישחרר 75 בני אדם מתפקידיהם על פסי הייצור עד שנת 2022 ומצד שני ייצור 123 מיליון משרות חדשות. מחקר אחר של האיחוד האירופאי, שבוצע בשיתוף קונסורציום SYMPLEXITY, שנוצר כדי לחקור דרכים חדשות לשימוש ברובוטים, נגלה כי כיום, כ-90 אחוז מעבודות תגמיר על שלל מוצרים נעשות ביד, אבל, רובוטים יכולים בקלות לקחת את המשימה ולהעמיד את הנתון רק על 20 אחוז, כשהשאר יתבצע על ידי רובוטים – ובהשגחת בני אדם.

מושג מפתח בו נעשה שימוש נרחב כיום בתעשייה הוא HRA – Human Robot Augmantation, שמשמעותו תכנות קובוטים להתנהג כ׳שלוחה׳ של העובד האנושי – תוך הפגנת ביצועים מדוייקים הרבה יותר. ״אם הולכים לבחון היכן נולדו הקובוטים הראשונים, אני חושב שיהיה זה נכון לומר שלתעשיית הרכב היה חלק חשוב בכך״, אומר זיו שדה מחברת SU-PAD, המייצגת כמה וכמה חברות מובילות בעולם בתחומי המכונות והציוד ההיקפי, והפעילה בתחומים מקצועיים ייחודיים, דוגמת הלחמה אולטראסונית, הלחמה בלייזר וההדפסה התלת-ממדית. ״זהו תחום עם הרבה פעילות חדגונית ומעייפת ביותר. הכנסה של קובוטים שעובדים כתף אל כתף עם פועלים אנושיים, הביא לתגבור משמעותי בקצב ובאיכות העבודה. הקובוט, בניגוד לבן האדם, יכול לבצע פעולה שוב ושוב במשך אלפי פעמים ביום בלי להתעייף או לקחת הפסקה. באחד המפעלים אליו הגענו ראינו שיש כמה מקומות על פס הייצור שדרשו עבודה של יותר מאדם אחד, אבל לא ממש הצדיקו להכניס לשם שני אנשים במשרה מלאה. שילוב של קובוטים, שסייעו במשימות דוגמת הרמת חלקים, או הרכבה (שדרשו כ-20 אחוז מזמנו של עובד אנושי) הפכו את המשימה למשימה של אדם אחד ושחררו את העובד השני למשימות ממוקדות יותר. ההחזר על ההשקעה היה מהיר מאוד מבחינת הלקוח״…

היסטורית, הרובוט המסחרי, השיתופי, הראשון בעולם נמכר בשנת 2008 על ידי חברת Universal Robots לחברה בשם Linatex, ספקית דנית של מוצרי פלסטיקה וגומי לשימושים תעשייתיים. מעטים אז בתעשייה העולמית ראו את הנולד, או הבינו את גודל המהפכה. מעל עשור מאוחר יותר, שוק הקובוטים מפגין גידול של כ-60 אחוז בשנה. בשנת 2018 עמדו המכירות הגלובליות בענף על חצי מיליארד דולר. עד שנת 2027 ההכנסות השנתיות מוערכות על ידי RIA – איגוד תעשיות הרובוטיקה העולמי – בכ-7.6 מיליארד דולר. והסיבה די ברורה: הרובוטים ׳ירדו׳ אל העם. אל המפעלים הקטנים, אל היצרנים הזעירים. נכון, רובוטים תעשייתיים רבי מידות ימשיכו לעשות עבודה נפלאה בגופי ענק דוגמת ג׳נרל מוטורס, בואינג וקאטרפילר, אבל, מי שנהנים בעיקר מההתפתחות הטכנולוגית הם גופי הביניים. שם הקובוטים הלא יקרים (יחסית) מבצעים מגוון משימות. לא צריך תואר מתקדם ברובוטיקה כדי לתכנתם, לא צריך כלובים שיגנו על השכנים האנושיים, לא נדרשת תחזוקה מיוחדת וניתן להתאימם למגוון רחב ביותר של משימות. זו הפעם הראשונה בהיסטוריה בה כמעט כל אחד, בכל מקום, יכול להכניס לעבודה רובוטים שיתופיים שמשלימים ומתגברים כישורים, יצירתיות ותפוקה של בני האדם שעובדים לצדם.