شركتا BMW الألمانية وGXO الأمريكية تدفعان باختبارات الروبوتات البشرية إلى مصانع السيارات والمستودعات اللوجستية

أخبار ar.wedoany.com، في الآونة الأخيرة، عادت اختبارات الروبوتات البشرية التي تجريها مجموعة BMW الألمانية وشركة الخدمات اللوجستية المتعاقدة الأمريكية GXO Logistics إلى دائرة الاهتمام. تضع BMW سيناريوهات الاختبار في خطوط إنتاج السيارات وعمليات تصنيع البطاريات والمكونات، بينما تتخذ GXO من عمليات المستودعات بيئة تحقق فعلية. ويشير كلا النوعين من السيناريوهات إلى تغير واحد: الروبوتات البشرية تنتقل من النماذج الأولية الاستعراضية إلى المواقع الصناعية حيث يمكن قياس الكفاءة والاستقرار وحدود السلامة.

يميل مسار تقدم BMW أكثر نحو أنظمة تصنيع المركبات الكاملة. أطلقت المجموعة أول مشروع تجريبي للروبوتات البشرية في أوروبا في مصنعها في لايبزيغ بألمانيا، حيث أدخلت "الذكاء الاصطناعي الفيزيائي" في عملية إنتاج السيارات الحالية، مع التركيز على اختبار التطبيقات متعددة الوظائف للروبوت في تجميع البطاريات عالية الجهد وتصنيع المكونات. شريك المشروع هو شركة Hexagon Robotics، ويعتمد الروبوت المختبر على تصميم روبوت AEON البشري، الذي يتمتع ببنية جسم شبيهة بالإنسان، ويمكنه تغيير اليدين أو الماسكات أو أدوات المسح حسب المهمة، والتنقل في بيئة الإنتاج عبر قاعدة بعجلات. سبق لـ BMW أن أكملت تجربة روبوت Figure 02 البشري في مصنعها في سبارتانبرغ بولاية ساوث كارولينا الأمريكية، حيث قام الروبوت بمهام التقاط وتحديد موضع الأجزاء المعدنية في ورشة الهياكل لدعم عمليات اللحام. أظهرت النتائج التي نشرتها BMW أن روبوت Figure 02 شارك في إنتاج أكثر من 30 ألف سيارة BMW X3 خلال 10 أشهر، ونقل أكثر من 90 ألف قطعة غيار، وعمل لمدة حوالي 1250 ساعة، وأكمل حوالي 1.2 مليون خطوة. تنتقل هذه البيانات باختبارات الروبوتات البشرية من مرحلة "هل يمكنها الحركة" إلى مرحلة تقييم "هل يمكنها الاستمرار في الورديات، والتكيف مع إيقاع خط الإنتاج، والتعايش مع أنظمة الأتمتة الحالية".

أما بيئة التحقق لشركة GXO فتركز على المراكز اللوجستية. مقارنة بخطوط إنتاج السيارات، تكون المهام في سيناريوهات المستودعات أكثر توزعًا، حيث يحتاج الروبوت إلى التعامل مع عمليات متعددة مثل النقل والانتقاء والتحويل وإعادة التخزين والتغليف أو التنسيق مع معدات الأتمتة الأخرى. اختبرت GXO نماذج أولية متعددة للروبوتات البشرية مثل Digit وReflex وApollo، ووضعت نفسها كـ "حاضنة تشغيلية" للأتمتة في المستودعات، حيث توفر للروبوتات من خلال المستودعات الحقيقية تغذية راجعة حول عمر البطارية، وسعة الحمولة، والثبات على الأرض، ومرونة الإمساك، والتنسيق الآلي. صرحت الشركة أنها اختبرت ثلاثة نماذج أولية للروبوتات البشرية خلال العام الماضي، وأصبحت واحدة من أوائل شركات الخدمات اللوجستية التي تنشر هذه التقنية في مرافقها التشغيلية الفعلية. بالنسبة لـ GXO، لا تهدف الروبوتات البشرية إلى استبدال خطوط النقل الحالية وأنظمة الفرز والروبوتات المتنقلة، بل إلى سد الفجوات في العمليات المرنة التي يصعب على الأتمتة التقليدية تغطيتها، خاصة تلك العمليات المتكررة وذات الكثافة العمالية العالية وكثيرة التبديل بين المهام والتي لا تزال مصممة للعمل اليدوي.

على الرغم من اختلاف سيناريوهات الاختبار التي اختارتها الشركتان، إلا أنهما تواجهان نفس المجموعة من المشكلات الهندسية: لدخول الروبوتات البشرية إلى المواقع الصناعية، يجب عليها أولاً إثبات الاستقرار، والتكيف مع إيقاع العمل، والتنسيق الآمن، والجدوى الاقتصادية. تؤكد بيئة تصنيع السيارات على التموضع بدقة الميليمتر، واتساق الإيقاع، وسلامة العمليات، ويجب على الروبوت أن يتعاون مع أنظمة اللحام والتجميع النهائي والتوزيع اللوجستي وأنظمة تكنولوجيا المعلومات الإنتاجية وعمال الورشة؛ بينما تركز المستودعات اللوجستية على العمل المستمر خلال فترات الذروة، وسرعة تبديل المهام، والاختلافات في أشكال الصناديق والرفوف، والربط مع الروبوتات المتنقلة المستقلة ومعدات النقل وأنظمة إدارة المستودعات. تكمن ميزة الهيكل البشري في سهولة دخول المساحات المصممة للبشر، واستخدام المرافق الحالية مثل الأبواب والممرات ومحطات العمل والصناديق والأدوات؛ أما التحديات فتكمن في استقرار الحركات المعقدة، وتكاليف الصيانة طويلة الأجل، وقدرة تعميم البرمجيات، والإنتاج لكل وحدة زمنية التي لا تزال بحاجة إلى تحقق على نطاق أوسع.

توضح حالتي BMW وGXO أيضًا أن نقاط الانطلاق المبكرة للتسويق التجاري للروبوتات البشرية ليست في البيئات المفتوحة بالكامل، بل في المساحات الصناعية مثل المصانع والمستودعات التي تتمتع بدرجة عالية من التحكم، وحدود عمل واضحة، وسهولة أكبر في حساب العائد على الاستثمار. تأمل شركات السيارات في تخفيف ضغط الوظائف المتكررة وذات الأعباء المريحة العالية من خلال ذلك، ودمج قدرات الذكاء الاصطناعي في أنظمة الإنتاج؛ بينما تسعى شركات الخدمات اللوجستية إلى إيجاد حلول تكميلية أكثر مرونة بين ضيق الأيدي العاملة وتقلبات الطلب وضغوط الاستثمار في الأتمتة. مع دخول المزيد من المشاريع التجريبية مراحل التحقق من الإنتاج بكميات كبيرة في الصيف، أو التوسع الميداني، أو التشغيل بعدة ورديات، سينتقل تركيز الصناعة من شكل الروبوت وحركاته الاستعراضية إلى معدلات التوقف، ومعدلات نجاح المهام، وفترات النشر، وتكاليف الصيانة، والأداء الفعلي في التعاون مع الموظفين.

لا تزال الروبوتات البشرية في مرحلة انتقالية من التجارب إلى التوسع. لن تغير اختبارات مصنع BMW واختبارات مستودع GXO هيكل العمل في التصنيع والخدمات اللوجستية فورًا، لكنها قدمت بالفعل لشركات سلسلة التوريد ومصنعي المعدات ومطوري الروبوتات نوعين من بيئات التحقق عالية القيمة: أحدهما يختبر قدرة التنفيذ المستقرة في التصنيع الدقيق، والآخر يختبر قدرة نقل المهام في الخدمات اللوجستية المرنة. في المرحلة التالية، سيكون العامل الحاسم في سرعة تسويق الروبوتات البشرية هو ما إذا كانت هذه التجارب يمكن تحويلها إلى نماذج نشر قابلة للتكرار، وليس مجرد عروض تقنية لمرة واحدة.

تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com