어셈블리 라인 너머 – 떼 로봇 공학이 등장합니다

Swarm Robotics가있는 미래의 항공 우주 조립의 컴퓨터 생성 이미지. 출처 : 세계 비즈니스 아카데미

제조 기술의 발전은 효율성, 지속 가능성 및 혁신에 대한 증가하는 요구를 충족시키기 위해 지속적으로 진행되었습니다. 산업이 이러한 과제를 충족시키기 위해 적응함에 따라, 한 가지 탐사 영역은 선두 주자 인 Swarm Robotics로 등장했습니다.

에서 첫 번째 부분 이 논의에서 우리는 자동차 및 항공 우주에서 자동화 된 생산의 진화를 살펴 보았습니다. 많은 훌륭한 아이디어와 마찬가지로, 크고 복잡한 Swarm Robotics의 개념 조작 필요성에서 나왔습니다.

혁신적인 새로운 항공기의 주요 디자이너 인 H2Clipper는 100% “녹색”을 건설하기위한 수십 개의 기본 특허를 조달했습니다. 공기보다 가벼운 방향 청정 에너지가 가장 필요한 지역으로 가장 낮은 비용으로 생산할 수있는 곳에서 액체 수소를 전달합니다.

한 방향으로 40 만 파운드 (18,143.6kg)의 액체 수소와 20 피트에서 동일한 양의화물을 운반하기 위해. (6-m) 반대 방향의 용기, 비행선의 길이는 1,000 피트 (304m), 최우수의 직경은 200 피트 (60.9m) 여야합니다.

파트너로부터 사용할 수있는 고급 컴퓨터 시스템을 사용하여 항공기의 기본 R & D 설계를 완료했을 때 Dassault의 3D 시스템나는이 비행선을 대량 생산하는 것이 제조에 완전히 새로운 접근법이 필요하다는 것을 깨달았습니다. 전통적인 어셈블리 라인은 키가 25 층 이상인 격납고가 필요하며 길이가 몇 마일이 필요하므로 항공기의 생산이 비현실적이고 비 경제적입니다.

돌파구는 예상치 못한 출처 인 개미의 식민지에서 나왔습니다. 내가 그들이 주저하지 않고, 주저없이, 그러나 완벽한 조화를 이루지 않고 큰 잎을 운반하는 것을 보았을 때, 그것은 저를 충격했습니다. 이것이 제조에 대한 자연의 대답이었습니다. 개미는 선형 프로세스에 의존하지 않습니다. 오히려, 그들은 분산 된 떼로 작동하여 환경에 동적으로 적응합니다.

로봇이 크고 복잡한 구조물을 조립하기 위해 자율적으로 조정하는 로봇이 동일하게 할 수 있다면 어떨까요?

대규모 건설에 떼 원칙을 적용합니다

물론 아이디어 떼 지능은 새로운 것이 아닙니다. 연구원 인공 지능로봇 공학 및 심지어 군사 전략조차도 개미 식민지, 물고기 학교 및 조류 무리와 같은 자체 조직 시스템이 중앙 집중식 통제없이 복잡한 문제를 어떻게 발전시키는 지 탐구했습니다.

이 개념은 소프트웨어 알고리즘에 적용되었습니다. 무인 비행기 조정, 심지어 물류 계획. 그러나 아무도 아직이 원칙들을 대규모 구조물의 건설에 적용하려고 시도하지 않았다. 그것은 누락 된 조각이었습니다. 그것은 Swarm Robotics의 탄생으로 이어진 통찰력이었습니다. 항공기, 우주선및 비행선 제조.

내가 보유한 AI에 대한 겸손한 배경 지식으로, 로봇 프로그래밍이 기존의 AI를 넘어서 우리가 생성 AI라고 부르는 것으로 발전하고 있다는 것은 즉시 분명했습니다. 더럽히는 특허.

그럼에도 불구하고, 특허에서, 우리는 전체 Genai 기능을 달성하는 데 필요한 프로그래밍의 계층 적 진행을 표현하여 지적 재산이 3 단계의 개발 단계를 모두 포함하도록 보장합니다. 이전과 마찬가지로 설명,“레벨 1”은 여러 외래 및 바닥 장착 로봇을 프로그래밍하는 데 중점을 둡니다.

이 모바일 및 고정식 로봇은 격납고를 빠져 나갈 준비가되어있을 때까지 구조물의 움직임이 필요하지 않고 접지에서 비행선을 조립합니다. 이 기본 단계는 조정되고 자동화됩니다 집회보다 고급 AI 중심 작업을위한 토대를 설정합니다. 우리의 파트너 Dassault 시스템 이 수준의 로봇 프로그래밍을 제공하는 데 관심을 표명했습니다.

회사는 적응 형 로봇 공학을 추구합니다

“레벨 2″프로그래밍은 기존 자동화 프로그래밍에서 적응 형 AI 중심 로봇으로 전환하는 것을 말하며, 로봇은 작업을 실행할뿐만 아니라 기능을 자체 규제하고 조정하는 것을 동적으로 조정합니다. 이 단계 에서이 시스템은 사전 프로그래밍 된 반복을 넘어서 실시간 협업 및 자율적 인 문제 해결을 가능하게하는 기계 학습 알고리즘을 도입하여 분산 된 제조에 중요한 단계입니다.

설명대로 특허에서우리는이 수준에 도달하기 위해 처음부터 시작하지 않습니다. 도착과 같은 회사는 이미 기존의 조립 라인없이 좌표를하는 자체 인식 로봇을 배치하여 제조에서 자율 로봇 공학의 잠재력을 이미 보여주었습니다.

테슬라의 GigaFactories는 인상적이지만 여전히 선형 생산 모델에 의존하여 자동화를 사용하여 기존 프로세스를 재정의하지 않고 최적화합니다. 도착은 마이크로 팩토리로 한 걸음 더 나아가 유연하고 자율 로봇 공학이 기존 고정 툴링 및 컨베이어 시스템을 대체 할 수 있음을 증명했습니다. 이 혁신은 항공 우주에서 떼를 발전시키는 강력한 토대를 제공합니다.

그러나 항공기 및 항공 우주 구조물 조립의 규모와 복잡성을 설명하기 위해이 접근법을 자동차 또는 미니 밴에서 스케일링하면 완전히 새로운 수준의 요구가 도입됩니다. 더 작은 모듈 식 구성 요소를 다루는 자동차 제조와 달리 대형 항공 우주 자산의 제조에는 더 높은 수준의 자율 조정, 정밀도 및 적응성이 필요합니다.

우리의 특허에 설명 된 바와 같이, 레벨 2의 Swarm Robotics는 도착의 혁신을 활용하는 동시에 전통적인 공장 발자국과 기존 자동화 기술이 더 이상 실용적이지 않은 도메인으로 확장합니다.

편집자 주 : 전기 밴 개발자 도착은 파산을 선언했습니다 자산을 판매했습니다 2024 년 3 월 Kuka 로봇을 포함한 자산 인 Canoo에게 경매됩니다 다음 주에서.

자체 학습 시스템을 활성화하기위한 생성 AI

“레벨 3″로봇 프로그래밍을 달성하려면 레벨 2 소프트웨어를 가르치는 것이 우리가 가르친 것과 방법의 매개 변수를 “이해”하기 위해 가르쳐야합니다. 그런 다음 시스템은 스스로 가르치기 시작할 수 있습니다. 이것이 레벨 3 또는 생성 AI로 넘어가는 시점입니다.

우리는 Genai가 조립 라인을 제거 할 수 있다고 생각합니다. 제한된 처리 기능을 갖춘 인간은 로봇이 개미처럼 한 마음으로 행동 할 의도가 있다면 두 번째로 존재 해야하는 무수한 관계를 정의 할 수 없습니다.

“스마트”머신을 만드는 것은 너무 복잡하여 우리는 인간이 할 수없는 다양성과 속도로 마이크로 초를 동시에 발사하는 수백만 및 수백만의 시냅스에 해당하는 프로그래밍을 만들어야합니다. Genai는 할 수 있고 의지 할 수 있으며 항공기 제조로 멈추지 않을 것입니다.

특허에 설명 된 로봇 제조 접근법은 궁극적으로 끝없는 배열에 사용될 수 있습니다. 큰 구조 제조 및 결국 작은 규모도 마찬가지입니다. 아직 살아있는 사람은 아직 미래의 공장을 보지 못했지만, 우리가 공개 한 과정을 통해 Genai의 힘이 풀리기 때문에 그것은 다가오고 있습니다.

최근 특허의 방향을위한 떼 로봇 어셈블리의 다이어그램. (확대하려면 여기를 클릭하십시오.) 출처 : 세계 비즈니스 아카데미

항공 어셈블리의 미래를 형성하기위한 로봇 공학

위에서 언급했듯이 수많은 광고가 있으며 환경그리고 안전 떼 로봇 공학으로 항공기를 제조하기위한 이점. 단기 제조 및 재정적 이점 외에도 Advanced Design과 같은 다른 이점이 있습니다.

Swarm Robotics는 항공기, 자율 드론, 군용 차량, Sky Taxis와 같은 전기 단거리 여객 차량 및 우주선의 미래 설계에 영향을 미치지 않을 것이라고 상상하기 어렵습니다. 역사는 새로운 생산 기술이 새로운 인간 시스템에 유도한다는 것을 보여줍니다.

이것은 인간이 다른 금속을 결합하여 새로운 무기와 농업 도구를 만드는 법을 배웠을 때 실리콘 시대의 모든 현대 기술 경이로움에 대한 제조 과정의 발명에 해당됩니다.

Swarm Robotics를 사용하여 항공기를 건설하고 서비스 할 수 있다는 것을 알면 앞으로도 여러 세대 동안 승객 및화물 운송을 혁명하는 선박보다는 선박의 시대를 안내 할 수 있습니다. 이 기술은 또한 다른 항공기 및 항공 우주 자산을 건설하는 더 빠르고 훨씬 더 경제적 인 방법을 제공 할 수 있습니다.

우리는 이미 목격했습니다 Spacex우주로의화물 파운드를 발사하는 데 드는 비용이 크게 줄어 듭니다. Swarm Robotics가 새로운 세대의 우주선을 경제적으로 대량 생산하는 방법을 만들어 내기 때문에 이러한 비용조차도 더 많은 비용을 더 많이 상상할 수 있습니다.

더 빠르고, 저렴하고, 안전하며, 더 안정적인 제조 방법은 무수한 방식으로 인간 문명을 발전시킵니다. 기술 발전이 클수록 이점이 더 빠르고 널리 퍼져 있습니다. Gutenberg의 인쇄 성서는 새로운 생산 기술이 역사의 과정을 바꾸는 유일한 시간이 아니지만, Swarm Robotics의 잠재력을 고려할 때 명심해야 할 좋은 예입니다.

S- 곡선 채택주기를 따르는 떼를 떼어냅니다

어셈블리 라인은 역사상 가장 큰 혁신 중 하나였습니다. 그것은 한 세기가 넘게 지속되었지만 모든 훌륭한 기술과 마찬가지로 시간이 지났습니다. 말이 여전히 마차를 당길 수는 있지만 더 이상 상업을 운전하지 않는 것처럼 어셈블리 라인 생산 접근법은 어떤 형태로 지속될 수 있습니다. 항공 우주 제조의 미래는 Swarm Robotics에 속합니다.

항공 우주는 더 빠르고 비용이 적게 들고 안전하며보다 강력한 조립 라인보다 더 큰 정밀도를 제공하기 때문에 Swarm Robotics를 활용 한 최초의 산업이 될 것입니다. 다른 복잡하거나 물리적으로 큰 물체의 제조업체가 곧 따를 수 있습니다.

신기술의 채택주기는 매년 더 짧아지고 강력 해지고 있습니다. 파괴적인 기술로서 Swarm Robotics는 자동차, 팩스 기계, 개인용 컴퓨터, 핸드폰 및 Chatgpt와 유사한 “S-Curve”채택주기를 따릅니다. 일단 시작되면이 사이클이 더 빠를 수 있습니다. 소비자 행동을 변화시켜야하는 소비자 제품과 달리 기업은 비용을 줄이고 품질을 향상시키기 위해이 새로운 프론티어를 빠르게 파악하고 공간을 점유하도록 빠르게 이동합니다.

의심 할 여지없이, 1900 년대 초에 태어난 생산 방법을 고수하는 항공기 제조업체의 위험은 가장 큰 위험입니다. 모든 기업은“Swarm Robotics가 우리에게 최초의 이점을 창출하기 위해 무엇을 할 수 있습니까? 아니면 경쟁 업체가 적응하고 변화함에 따라 다음 산업 혁명의 먼지에 우리를 떠날 것인가?”

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저자에 대해

Rinaldo S. Brutoco창립 사장 겸 CEO 세계 비즈니스 아카데미기업가, 임원, 저자, 라디오 호스트 및 미래 학자입니다. 그는 오늘날의 비판적 도덕, 환경 및 사회적 관심사와 관련하여 비즈니스의 역할과 책임을 다루는 수많은 기사와 책을 출판했습니다.

Brutoco는 회의에서 정기 기조 연설자이며 다음과 같은 비즈니스 스쿨의 게스트 강사입니다. 스탠포드 비즈니스 스쿨,, 컬럼비아 비즈니스 대학원,, 노스 웨스턴 대학교의 켈로그 대학원 비즈니스 스쿨그리고 노스 캐롤라이나 대학교의 Keenan-Flagler 비즈니스 대학원. 35 년 넘게 그는 실용적인 비전 및 변화 요원으로 널리 인정되었습니다.

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