Ucuz robotlar mı, işe uygun robotlar mı? Neden robot biçimi iş akışını takip etmeli.

Robotik sektöründe son yıllarda dikkatleri çeken insansı robotların gerçek dünya uygulamaları, beklenen ticari başarıyı sağlayamıyor olabilir. Boston Dynamics’in Atlas robotunun takla atması ya da bir bacağının üzerinde dengede durması gibi viral görüntüler, gömülü yapay zekanın (embodied AI) yeni teknik aşamaya ulaştığını gösteriyor; ancak uzmanlar, bu teknolojinin kalıcı ticari düzeye ulaşabilmesi için yaklaşımın tamamen değiştirilmesi gerektiğini savunuyor.

Robot şirketleri insansı robot tasarımlarından tekerlek, daha fazla sensör, yeni manipülatörler, şapka ve ekran eklerken göz ve kafaları çıkarmaya başlamış. Bu durum, “insansı robot” kavramının neyin geçerli sayıldığının değiştiğini gösteriyor.

Vishay Precision Group Inc.’den Ron Zukerman, insancı geliştiricilerle doğrudan çalışan bir mühendislik ekosistemi olarak sektörün sık sık “robot-odaklı” düşünceye yakalandığını belirtiyor. Önce olağanüstü fiziksel bir platform inşa edip ardından onu kullanacak görevi endüstriyel alanlarda aramak yerine, iş akışından geriye doğru çalışan bir tasarım yönteme ihtiyaç olduğunu vurguluyor.

Zukerman’a göre sektör önce ekonomik değeri olan bir görevle başlamalı. Bir robotun bu görevi insandan daha iyi yapabip yapamayacağını değerlendirmeli; ardından tam olarak hangi donanım, sensör yetenekleri ve biçim faktörünün gerektiğini geriye doğru çıkarmalı.

Sensör yığını görevden doğar, veri sayfasından değil

Bir platform tasarlayarak başlarsanız muhtemelen zayıflatılmış bir donanım yığınıyla sonuçlanacaksınız. Spesifik iş akışı makinenin mühendislik gereksinimlerini belirler.

Zukerman, iki farklı endüstriyel süreç yapan çift ayaklı bir insansı robotu örnek alıyor: Biri otomotiv montaj hattında bir pini yerleştirmek, diğeri lojistik merkezinde bir ürünü paketlemek. Pin konektör yerleştirme görevi genellikle 20 mikrometre boşluk ve 5 newton eşleşme gücü gerektiriyor; bu yüzden hassas pinin bükülmeden önce sıkışmayı algılayacak kadar hızlı bir kontrol bant genişliğinin altında 0,1 newtondan az temas güresi çözünürlüğü gerekli.

Aynı kol toplu palet paketleme için bu yüksek frekanslı mikro-güç çözünürlüğünün neredeyse hiç gerektirmiyor; bunun yerine ağır taşıma kapasitesi, yapısal rijitlik ve 1 milyon döngü boyunca temel mekanik kayıp olmadan dayanabilme yeteneği gerekiyor.

Zukerman, genel amaçlı bir platform inşa ederken tek bir “orta yol” güç sensörünün hem hassas pin yerleştirmeyi zorlaştırabilecek hem de sürekli ağır kaldırma için gereken dayanıklılığı eksik bırakabileceğini söylüyor. İş akışı aynı zamanda hata bütçenizi de belirler; bu, gücü yalnızca bir kalem maliyetinden kanıtlanabilir yatırım getirisine dönüştüren tek faktör.

Gücün iyileştirilmesine yönelik girişimler sık sık başarısız oluyor. Zukerman’ın testlerinin, temas gücünü ±0,2 newtonda sabit tutan belirli bir hesaplamanın konektör israfını %1,2’den %0,5’e düşürebileceğini gösterdiğini; bunun her montaj hattında yıllık yaklaşık 450.000 dolar tasarrufa karşılık gelebileceğini belirtiyor.

Yerleşimi değiştirmek yerine robotu ayarlayın

Zukerman, görev odaklı yaklaşımın biçim faktörü hakkındaki ana soruyu gündeme getirdiğini vurguluyor: İzole edilmiş bir biçim faktörü daha iyi mi? Ne zaman insansı tasarım kesinlikle gerekli?

Çalışma ortamları yeşil saha (greenfield) ve kahverengi saha (brownfield) olarak ikiye ayrılıyor. Asıl mesele robotun nasıl görüneceği değil, robotu mu yoksa tesisi mi değiştirmenin daha ucuz olduğu.

Yeşil saha tesislerinde izole edilmiş robotlar kullanılabilir; ancak varolan bir rafineri veya kimyasal bitki gibi kahverengi saha sitelerinde robot, insanlar için oluşturulan alanlara uyum sağlamak zorunda. Equinor’un Northern Lights tesisi gibi yeşil saha inşaatlarında operatör yerleşimi başından tasarlayabilir ve testi etrafında tesisi inşa edebilir; bu izole edilmiş, insansı olmayan formlar birim ekonomisi, hız ve enerji verimliliği açısından neredeyse her zaman daha iyi oluyor.

Bununla birlikte endüstriyel faaliyetlerin çoğu kahverengi saha sitelerinde gerçekleşiyor; burada pratik tek seçenek mevcut platformu uyum sağlamak. Bu siteler dar koridorlar, merdivenler, zemin ızgaraları ve insanlar için tasarlanmış kapılar içeriyor; bu durumda bacaklar, iki kol ya da insansı şekil içeren insanlara uygun bir biçim faktörü büyük avantaj sağlıyor.

Ticareti başarının gerçek metrikleri

Zukerman, fiziksel yapay zeka sistemlerinin ticari uygunluğunu değerlendirmek için çekici pazarlama videoları ötesine geçmek ve finans ekiplerinin gerçekten ilgilendiği metriklere odaklanmak gerekiyor. En önemli metrik müdahaleler arası ortalama süre (MTBI); bu sektördeki en gerçek ölçüm olsa da en az yayılan.

Bir operatör her 20 dakikada bir makineyi temizlemek veya kayan bir sensörü sıfırlamak için müdahale etmek zorundaysa, yüksek otonomi rakamları pek anlam ifade etmiyor. Her pick, kat edilen metre ya da tamamlanan muayene başına birim iş maliyeti de aynı önem taşıyor.

Zukerman, viral videoların bir robotun belirli bir görevi tek seferde yapabileceğini gösterdiğini ancak sürdürülebilir bir işletmenin robotu bu görevi müdahale, kayıp veya arıza olmadan en az 10.000 kez üst üste yapabilmesi gerektiğini vurguluyor.

Sektörün gerçek dünya uygulamalarında başarısızlıklar genellikle muhakeme kusurlarından değil, kayıplardan, sensör yorgunluğundan ve yeniden kalibrasyon zorluklarından kaynaklanıyor. Zukerman’ın temel sonucu basit: İş akışından başlayın, güvenilir sensörü çekirdek mimariye dahil edin ve hem izole edilmiş makinelerin hem de insansı platformların fiziksel dünyadaki potansiyelini gerçekleştirmesi için operasyonel metriklere odaklanın.

Ron Zukerman, Vishay Precision Group Inc.’de inovasyon direktörü. Şirket, hassas ölçüm ve sensör teknolojilerinde önder bir firma.