Bỏ qua các bản trình diễn, hãy nhìn vào những nơi robot học máy đang chạy thật và tạo ra giá trị. Danh sách ngắn hơn nhiều so với những gì truyền thông gợi ý, nhưng điểm chung của chúng rất đáng học.
Gắp hàng đa chủng loại trong kho
Đây là ứng dụng chín nhất. Robot lấy từng món hàng khác nhau ra khỏi thùng hoặc kệ để hoàn tất đơn.
Vì sao nó hợp: số lượng mã hàng quá lớn để lập trình riêng từng loại, nhưng môi trường kho lại có cấu trúc và cải tạo được. Thất bại không nghiêm trọng — món hàng chỉ cần được xử lý lại.
Cách triển khai thực tế thường là lai: robot xử lý các mã hàng nằm trong khả năng, phần còn lại chuyển cho người. Tỉ lệ phân chia này tăng dần theo thời gian khi hệ thống được cải thiện.
Phân loại vật liệu
Robot nhận diện và tách các loại vật liệu khác nhau trên băng chuyền: phân loại phế liệu, phân loại nông sản theo chất lượng, tách sản phẩm lỗi.
Vì sao nó hợp: vật thể biến thiên rất mạnh về hình dạng và kích thước, nên lập trình theo luật không khả thi. Nhưng nhiệm vụ chỉ đòi phân biệt và gắp, không đòi thao tác tinh vi.
Một đặc điểm quan trọng: bỏ sót một món không phải thảm hoạ. Nó chỉ đi tiếp và được xử lý ở khâu sau. Điều này làm giảm mạnh yêu cầu về độ tin cậy so với các ứng dụng lắp ráp.
Cấp phôi linh hoạt cho máy
Robot lấy chi tiết từ thùng và đưa vào máy gia công, thay cho đồ gá cấp phôi chuyên dụng.
Vì sao nó hợp: nhà máy sản xuất nhiều loại chi tiết với lô nhỏ, và làm đồ gá riêng cho từng loại là quá tốn. Robot linh hoạt hơn, và thời gian chuyển đổi mẫu ngắn hơn nhiều.
Điều kiện để nó chạy được: nhịp của máy gia công thường chậm, nên robot có đủ thời gian để dò tìm và thử lại nếu cần. Trong dây chuyền nhịp cao, ưu thế này biến mất.
Bốn điểm chung
So sánh ba nhóm trên, bốn đặc điểm lặp lại.
- Đa dạng cao khiến cách lập trình cũ không khả thi. Nếu lập trình theo luật giải được, nó vẫn là lựa chọn tốt hơn.
- Thất bại không tốn kém. Món hàng được xử lý lại, chi tiết được đưa lại vào thùng. Không có gì bị phá hỏng.
- Môi trường cải tạo được. Chiếu sáng kiểm soát được, nền được chọn, vị trí camera cố định.
- Chấp nhận được mô hình lai. Robot làm phần dễ, người làm phần khó, và ranh giới dịch dần theo thời gian.
Điểm cuối đáng chú ý nhất. Các dự án đặt mục tiêu tự động hoá hoàn toàn ngay từ đầu thường thất bại; các dự án chấp nhận chia việc với con người thường sống sót và cải thiện dần.
Các nhóm chưa chạy được và lý do
Đối chiếu ngược lại cũng hữu ích không kém.
Lắp ráp dung sai chặt trong nhịp cao. Thất bại tốn kém, nhịp không cho phép dò tìm, và cách lập trình truyền thống với đồ gá tốt vẫn thắng.
Thao tác trong nhà ở. Môi trường không cải tạo được, biến thiên vô hạn, và hậu quả sai sót ảnh hưởng tới người.
Thao tác với dây và vải trong sản xuất. Vật biến dạng vẫn là ranh giới kỹ thuật chưa vượt qua ở mức tin cậy đủ cho sản xuất.
Với ba nhóm này, cách nhìn thực dụng là theo dõi tiến bộ nhưng chưa nên đưa vào kế hoạch đầu tư ngắn hạn.
Câu hỏi thường gặp
Vì sao mô hình lai lại hiệu quả hơn tự động hoá hoàn toàn?
Vì nó cho phép hệ thống tạo giá trị ngay ở mức năng lực hiện tại, thay vì phải đạt độ tin cậy rất cao mới bắt đầu dùng được. Ngoài ra phần người xử lý chính là nguồn dữ liệu để cải thiện hệ thống, nên ranh giới tự dịch dần theo hướng có lợi.
Làm sao đánh giá một bài toán có phù hợp không?
Bốn câu hỏi: đa dạng có cao tới mức lập trình theo luật không khả thi không, thất bại có tốn kém không, môi trường có cải tạo được không, và có chấp nhận được mô hình lai không. Trả lời có cho cả bốn thì bài toán đáng thử.
Chi phí triển khai một hệ như vậy có cao không?
Cao hơn một trạm robot truyền thống cùng quy mô, chủ yếu do công kỹ thuật và do cần thiết bị nhận biết. Bù lại nó xử lý được bài toán mà trạm truyền thống không làm được, nên so sánh chi phí trực tiếp không có nhiều ý nghĩa.
Có cần đội ngũ chuyên môn trong nhà không?
Cần ít nhất một người hiểu được hệ thống ở mức chẩn đoán, ngay cả khi mua giải pháp trọn gói. Không có người đó, mỗi vấn đề nhỏ đều phải chờ hỗ trợ bên ngoài, và thời gian dừng máy tích luỹ rất nhanh.
Đọc thêm trong Nền tảng & bộ công cụ và Huấn luyện trong mô phỏng.
