Automatyzacja, która nie wymaga perfekcji. Inteligentne roboty i produkcja HMLV

Fabryka, której nie da się zamknąć w Excelu

Klasyczne podejście do automatyzacji opiera się zwykle na stosunkowo prostym założeniu: skoro człowiek wykonuje określoną, powtarzalną czynność, można zastąpić go robotem. W praktyce takie projekty bywają jednak znacznie bardziej skomplikowane, szczególnie w branży elektronicznej. Piotr Owczarek, od około 25 lat związany z produkcją elektroniki, zwrócił uwagę, że wielokrotnie obserwował ten sam scenariusz:

“Prawie za każdym razem, właściwie za każdym razem było to samo, czyli zamieniałem jednego operatora na jednego robota z inżynierem”, mówił prelegent.

Na etapie przygotowywania biznesplanu inwestycja często wyglądała atrakcyjnie. Arkusz kalkulacyjny wskazywał oszczędności, szybszą produkcję oraz stosunkowo krótki czas zwrotu. Problem pojawiał się po uruchomieniu rozwiązania na hali. Produkcja nie przebiegała bowiem tak regularnie, jak przewidywał model. Robot wymagał nadzoru, korekt i częstych interwencji technicznych. W efekcie operator znikał ze stanowiska, ale obok maszyny pojawiał się inżynier. Automatyzacja działała, jednak jej koszty i wymagania organizacyjne rosły.

Zdaniem Owczarka problem nie leży wyłącznie w możliwościach samych robotów, a wynika przede wszystkim z niedopasowania tradycyjnej automatyzacji do warunków, w których funkcjonuje znaczna część europejskich producentów.

High mix, low volume

Europejska produkcja elektroniki często działa w modelu high mix, low volume (HMLV). Oznacza to wytwarzanie wielu rodzajów produktów w stosunkowo niewielkich seriach. Zakład produkcyjny może jednego dnia realizować zamówienie na konkretny typ urządzenia, by następnego przejść do innej wersji płytki, kolejnej rewizji produktu lub całkowicie odmiennego projektu.

Nie są to realia sprzyjające tradycyjnym, skonfigurowanym na sztywno liniom automatycznym. W sytuacji, w której produkcja ogranicza się do kilkudziesięciu lub kilkuset sztuk danego wyrobu, trudno uzasadnić ekonomicznie nakłady związane z przygotowaniem stanowiska, oprzyrządowania i programowaniem robota. Owczarek skomentował sytuację przywołująć argument często padający ze strony producentów:

“My produkujemy tego 100 sztuk. Zanim ustawimy ten proces, to już skończyliśmy produkcję na rok.”

Dodatkowym problemem jest zmienność harmonogramów. Nawet doskonale zaplanowana produkcja może się rozjechać przez opóźnienia jednego komponentu. W takiej sytuacji trzeba dostosować kolejność zleceń i pracę na hali do aktualnej dostępności materiałów. Człowiek zazwyczaj radzi sobie z taką zmianą intuicyjnie: widzi nowe opakowanie, przesunięty pojemnik lub inny wariant płytki i odpowiednio modyfikuje sposób działania. Klasyczny robot nie jest tak elastyczny. Wykonuje zaprogramowaną sekwencję, zakładając, że wszystkie czynniki w niej przewidziane są niezmienne.

Produkcja elektroniki wymaga wysokiej precyzji

Automatyzację w branży elektronicznej dodatkowo komplikuje skala obsługiwanych elementów. Robot przenoszący kartony lub duże części mechaniczne może tolerować pewne niedokładności. W przypadku płytek PCB, złączy i niewielkich komponentów nawet minimalne przesunięcie może uniemożliwić prawidłowe wykonanie operacji.

Ekspert z AiRob przywołał przykład automatyzacji testów. Teoretycznie robot może pobrać płytkę, umieścić ją w testerze, zamknąć urządzenie, a po zakończeniu procedury przenieść produkt dalej. W ten sposób jedna maszyna jest w stanie obsługiwać nawet kilka stanowisk testowych. W praktyce wystarczy jednak, że tester przesunie się o ułamek milimetra. Płytka może wówczas nie trafić w gniazdo, a cały proces zostaje zatrzymany. Konieczna jest wtedy interwencja człowieka i korekta programu.

“Stoi robot i obok inżynier albo dwóch. To bardzo częsty widok na produkcji elektroniki”, zauważył Owczarek.

AiRob, opracowująca rozwiązania z zakresu inteligentnej robotyki, za cel przyjęła sobie wyswobodzenie współczesnej automatyzacji z konieczności mechanicznego pozycjonowania komponentów. Zamiast przykręcać każdy element do podłogi lub stołu i wymagać, aby zawsze znajdował się dokładnie w tym samym miejscu, robot powinien sam rozpoznać otoczenie i dostosować do niego swoje ruchy. Owczarek nazwał tę koncepcję „przecięciem węzła gordyjskiego robotyzacji”.

Robot, który najpierw patrzy

Pierwszym krokiem w inteligentnej automatyzacji jest percepcja:

“Robot musi zobaczyć, musi ocenić, co jest do zrobienia. Musi przeanalizować przy pomocy algorytmów zadanie, które przed nim stoi”, wyjaśniał prelegent.

Obraz jest interpretowany przez algorytmy, modele 3D i narzędzia sztucznej inteligencji. Dopiero na tej podstawie robot podejmuje decyzję i wykonuje operację. Jego działanie nie opiera się na sztywno zdefiniowanej sekwencji ruchów. Lokalizuje obiekty, ocenia ich dostępność i wybiera sposób działania odpowiedni do aktualnej sytuacji.

Piotr Owczarek odwoływał się do wdrożenia AiRob, obrazując proces pobierania komponentów z tacek. Choć elementy są uporządkowane, plastikowe opakowanie może się uginać i przesuwać. System wizyjny sprawdza więc za każdym razem pozycję komponentów. Robot nie musi ich pobierać we wcześniej określonej kolejności. Może wybrać element, do którego ma w danym momencie najlepszy dostęp, skracając ruch i ograniczając ryzyko kolizji.

Praca z nieuporządkowanymi elementami to znacznie trudniejsze zadanie. System tworzy przestrzenny model sytuacji. Następnie ocenia, które komponenty można bezpiecznie pobrać, w jakim miejscu należy je chwycić oraz czy ruch chwytaka nie uszkodzi innych elementów.

W wypadku zmiany produktu bardzo przydatna jest sztuczna inteligencja. Jak wyjaśniał Owczarek, AiRob korzysta z algorytmów trenowanych na standardowych komponentach elektronicznych, co pozwala obsługiwać nowe elementy w oparciu o doświadczenia zdobyte przy pracy z podobnymi obiektami.

Kontrola jakości jeszcze przed montażem

Po pobraniu elementu trzeba ustalić jego dokładne położenie w chwytaku. Szczególne znaczenie mają wyprowadzenia komponentu. System wizyjny może sprawdzić, gdzie się znajdują, czy są proste i czy ich liczba odpowiada oczekiwaniom. Prawidłowy element może zostać umieszczony na płytce lub skierowany do kolejnej operacji. Uszkodzony komponent zostaje odrzucony.

Co istotne, model AiRob nie zakłada pełnego wyeliminowania człowieka. Elementy odrzucone przez system mogą trafić do operatora, który oceni ich stan, a w razie potrzeby np. wyprostuje wyprowadzenia.

“Przy dzisiejszej technologii nie zautomatyzujemy 100% produkcji”, podkreślił Owczarek. “Jeszcze daleko, żeby zastąpić człowieka w 100%.”

Według prelegenta realistyczny cel to automatyzacja około 70–80% operacji. Pozostałe zadania, zwłaszcza nietypowe przypadki, nadal mogą być wykonywane przez ludzi.

Płytka nie musi leżeć idealnie

Jednym z najbardziej obrazowych przykładów przedstawionych podczas wystąpienia było pobieranie płytek PCB, które celowo rozłożono nierówno. Robot rozpoznawał ich położenie w przestrzeni trójwymiarowej, określając współrzędne x, y i z oraz kąty obrotu. Do lokalizacji mógł wykorzystywać między innymi znaczniki referencyjne, narożniki i inne charakterystyczne punkty płytki.

“On tu nie był w ogóle programowany. Ta decyzja jest podejmowana na bieżąco przez algorytmy”, wyjaśniał CEO AiRob.

Podobna zasada dotyczy testerów, stołów i wózków z produktami. Operator nie musi ustawiać ich z dokładnością do ułamka milimetra. Może wprowadzić wózek w wyznaczony obszar, a system sam ustali jego rzeczywistą pozycję. Środowisko produkcyjne nie musi być już idealnie nieruchome, aby robot mógł skutecznie pracować.

Modułowość

Drugim filarem elastycznej automatyzacji jest modułowość. Tradycyjna linia często jest projektowana dla konkretnego klienta i produktu. Jej budowa ma sens przy wysokim, stabilnym wolumenie. Niestety taka sytuacja może się bardzo szybko zmienić: popyt spada, klient wprowadza nową rewizję urządzenia albo produkt okazuje się sezonowy. Linia, która miała pracować przez wiele lat, pozostaje niewykorzystana.

Robot modułowy może zostać odłączony od jednego stanowiska i przeniesiony do kolejnego. W jego dotychczasowym miejscu może pracować operator, podczas gdy maszyna obsłuży kolejne zadanie.

W ten sposób automatyzacja przestaje być na stałe związana z jednym procesem. Jest zasobem fabryki, który można przemieszczać zależnie od aktualnych zamówień i dostępności komponentów.

Sztuczna inteligencja zostaje w fabryce

System wyposażony w kamery, analizujący produkty i procesy na hali, może przetwarzać szczególnie wrażliwe informacje. Owczarek przyznał, że pierwsze rozwiązania AiRob były oparte na chmurze. Firma szybko przekonała się jednak, że klienci nie chcą podłączać robota obserwującego produkcję do zewnętrznych usług.

“Nikt dzisiaj nie pozwoli podłączyć robota, który jest na hali produkcyjnej i ma kamerę, do żadnej chmury”, stwierdził prelegent.

Obecnie prezentowane systemy wykorzystują tzw. factory server, czyli serwer fizycznie zainstalowany w zakładzie. Może działać w wewnętrznej sieci firmowej i nie wymaga stałego wyjścia na świat. Aktualizacje wiedzy lub nowych funkcji mogą być dostarczane w kontrolowany sposób.

Robot zamiast idealnej fabryki

Najważniejsza zmiana proponowana przez inteligentną robotykę to wyposażenie maszyny w zdolność reagowania na niedoskonałość otoczenia. Robot, w ściśle określonym zakresie, ma widzieć, analizować i podejmować decyzje podobnie jak operator. Modele generyczne mogą obsługiwać większość standardowych płytek i komponentów, natomiast nietypowe przypadki można stopniowo dodawać do systemu.

“Jak mamy modele generyczne, które obsługują 90% rozwiązań, to te 10% zawsze zdążymy dotrenować, zawsze zdążymy douczyć”, mówił Owczarek.

Zdaniem CEO AiRob połączenie widzenia maszynowego, modelowania 3D, sztucznej inteligencji i modułowej robotyki może pomóc w automatyzacji procesów, których dotychczas nie brano pod uwagę, np. ze względu na dużą zmienność i małe serie. Najbardziej prawdopodobny model nowoczesnej, zrobotyzowanej fabryki, to taki, w którym roboty przejmują większość powtarzalnych operacji, a pracownicy zajmują się wyjątkami, kontrolą i zadaniami wymagającymi doświadczenia.

W europejskich realiach taka elastyczność może być ważniejsza niż maksymalna szybkość pojedynczej linii. Piotr Owczarek powiedział, że automatyzacja 70–80% produkcji może pomóc utrzymać przemysł elektroniczny w Europie. Warunkiem jest jednak zaakceptowanie faktu, że prawdziwa fabryka nigdy nie będzie tak uporządkowana jak jej model zapisany w Excelu.

Najbliższa polska edycja Evertiq Expo już 22 października 2026 w PGE Narodowym w Warszawie. Do Krakowa zapraszamy ponownie 9 czerwca 2027 roku.