Roboty AI w fabryce Nissana wożą prawie 2 tony i same wzywają pomoc. Automatyzacja wchodzi na nowy poziom

Roboty przemysłowe od dziesięcioleci spawają karoserie, lakierują samochody i wykonują powtarzalne operacje na liniach produkcyjnych. Najczęściej pracowały jednak w jednym miejscu, oddzielone od ludzi barierami bezpieczeństwa albo poruszały się po ściśle wyznaczonej trasie. W fabryce Nissana w Smyrna w amerykańskim stanie Tennessee pojawia się inny model automatyzacji. Autonomiczne roboty mobilne, określane jako AMR, samodzielnie przewożą ciężkie komponenty pomiędzy kolejnymi częściami zakładu. Największe jednostki dostarczane przez OTTO, należące do Rockwell Automation, mogą przenosić ładunki do 1900 kilogramów. Nie potrzebują magnetycznej taśmy w podłodze i nie zatrzymują całej pracy tylko dlatego, że na trasie pojawił się człowiek, paleta czy inny pojazd.

Znacznie ciekawsze od samej nośności jest jednak to, jak roboty współpracują z fabryką. Nissan integruje je z systemami odpowiedzialnymi za przepływ materiałów oraz pracę komórek produkcyjnych. Jeśli stanowisko przestaje zużywać części, dostawy mogą zostać odpowiednio zmienione. Jeśli jedna maszyna spóźnia się z wykonaniem swojej "misji", inne urządzenie może przejąć zadanie. Roboty potrafią również samodzielnie ładować baterie. Nie jest to jeszcze fabryka całkowicie pozbawiona ludzi, ale pokazuje kierunek rozwoju tak zwanej physical AI - sztucznej inteligencji, która nie tylko analizuje dane na ekranie, lecz podejmuje decyzje dotyczące ruchu fizycznych maszyn w rzeczywistym otoczeniu.

Czym są roboty AMR używane przez Nissana i czym różnią się od zwykłych wózków autonomicznych?

AMR to skrót od Autonomous Mobile Robot, czyli autonomiczny robot mobilny. Najprościej można wyobrazić go sobie jako niską platformę transportową wyposażoną w napęd, komputer, czujniki i system nawigacji. W fabryce Nissana robot podjeżdża pod specjalny stojak zawierający części samochodowe, podnosi go o kilka centymetrów i przewozi do wskazanego miejsca. W przeciwieństwie do klasycznego wózka widłowego nie potrzebuje człowieka siedzącego za kierownicą. Nie jest również przywiązany do jednego stanowiska tak jak typowy robot przemysłowy znajdujący się przy linii produkcyjnej.

Kluczowa różnica pojawia się przy porównaniu z tradycyjnymi AGV, czyli Automated Guided Vehicles. Takie urządzenia często poruszają się po zaprogramowanych trasach wyznaczonych między innymi przez magnetyczne taśmy, przewody lub znaczniki w podłodze. Jeśli droga zostanie zablokowana, pojazd zwykle zatrzymuje się i czeka. AMR wykorzystuje lidar, kamery i inne sensory, dzięki którym tworzy obraz otoczenia oraz może wyznaczyć alternatywną trasę. System OTTO potrafi wykrywać przeszkody i omijać je autonomicznie, zachowując jednocześnie zasady ruchu określone dla konkretnej hali.

Ile dokładnie może przewieźć największy robot AI pracujący w fabryce Nissana?

Największy model OTTO 1500 ma udźwig do 1900 kilogramów, czyli 4190 funtów. To prawie dwie tony ładunku. Producent podaje maksymalną prędkość do 2 metrów na sekundę, czyli około 7,2 km/h. Robot nie wygląda przy tym jak autonomiczny wózek widłowy z klasycznym masztem. Jest stosunkowo niską platformą o wymiarach około 1,84 na 1,28 metra i wysokości około 35 centymetrów. Dzięki temu może wjeżdżać pod odpowiednio przygotowane stojaki transportowe i przewozić całe zestawy części.

W Smyrna urządzenia pracują między innymi w części zakładu odpowiedzialnej za tworzenie nadwozi. Operatorzy wózków nadal transportują stojaki z komponentami z doków rozładunkowych do obszaru przekazania, ale od tego momentu robot może przejąć dalszą drogę. Wjeżdża pod konstrukcję, podnosi ją o około 2,5 cala i dostarcza elementy do pracownika obsługującego zrobotyzowaną komórkę produkcyjną. Automatyzacja nie polega więc na jednorazowym zastąpieniu wszystkich pojazdów, lecz na stopniowym przejmowaniu konkretnych etapów wewnętrznej logistyki.

Jak roboty Nissana potrafią same wezwać pomoc, gdy nie nadążają z zadaniem?

Każdy transport wykonywany przez robota jest w systemie traktowany jako konkretna misja. Oprogramowanie floty wie, dokąd urządzenie ma pojechać, jaki materiał przewozi oraz które stanowisko oczekuje dostawy. Najciekawsza sytuacja pojawia się wtedy, gdy jedna jednostka zaczyna pozostawać w tyle. System może skierować kolejną maszynę do przejęcia części pracy. Nie oznacza to, że pierwszy robot dosłownie wypowiada komunikat "potrzebuję pomocy". W praktyce oprogramowanie zarządzające flotą wykrywa opóźnienie i dynamicznie rozdziela zadania pomiędzy dostępne maszyny.

To fundamentalna różnica względem starszej automatyzacji. Tradycyjny system produkcyjny często wykonywał tę samą sekwencję niezależnie od sytuacji. Tutaj przepływ materiałów może reagować na rzeczywistą sytuację na hali. Jeśli jedna komórka produkcyjna przestanie pracować i nie potrzebuje kolejnego stojaka z częściami, roboty mogą dostosować plan dostaw. Jeśli inne stanowisko zacznie zużywać materiały szybciej, flota może odpowiednio zmienić priorytety. Inteligencja znajduje się więc nie tylko w pojedynczej maszynie, ale w systemie koordynującym całą grupę robotów.

Czy roboty AI w fabryce Nissana naprawdę potrafią same się ładować?

Tak. Nissan wskazuje, że AMR mogą samodzielnie dojeżdżać do ładowania, dzięki czemu nie trzeba delegować pracownika do ręcznego podłączania każdej jednostki po zakończeniu zmiany. To szczególnie istotne w środowisku produkcyjnym, w którym automatyzacja ma działać przez wiele godzin bez przerw. Największy OTTO 1500 według danych producenta może pracować około 10 godzin przy wykorzystaniu baterii od 90 do 10 proc., choć rzeczywisty czas zależy od masy ładunku, tras i intensywności pracy.

Automatyczne ładowanie pozwala również lepiej zarządzać całą flotą. System może zaplanować wysłanie jednej jednostki do stacji wtedy, gdy pozostałe mają wystarczającą rezerwę do realizowania zamówień transportowych. W przypadku dużej liczby robotów jest to znacznie bardziej efektywne niż ładowanie wszystkich w tych samych godzinach. W przyszłości zarządzanie energią może stać się kolejnym obszarem optymalizowanym przez AI - robot będzie wykonywał zadania, oceniał przewidywany popyt i dobierał najlepszy moment na uzupełnienie energii.

Dlaczego pierwsze wdrożenie robotów Nissana doprowadziło do futurystycznego korka?

Autonomia nie oznacza bezbłędności. Podczas wczesnej fazy wdrożenia w Smyrna oprogramowanie skierowało dwa roboty do tego samego miejsca w tym samym czasie. Efektem był rodzaj fabrycznego korka. Problem nie wynikał według przedstawicieli Nissana z awarii samych pojazdów, lecz z integracji systemów zarządzających flotą oraz przepływem materiałów. Zespoły Nissana i dostawców oprogramowania musiały poprawić konfigurację, aby takie konflikty nie powtarzały się podczas normalnej pracy.

Ten przykład dobrze pokazuje, dlaczego wdrożenie robotów AI nie polega po prostu na zakupieniu kilkudziesięciu urządzeń i postawieniu ich na hali. Robot musi rozumieć mapę fabryki, reguły pierwszeństwa, miejsca załadunku i rozładunku, a jego oprogramowanie musi komunikować się z systemami produkcyjnymi istniejącymi często od wielu lat. Najtrudniejszym elementem nie zawsze jest więc mechanika, lidar czy napęd. Czasem największym problemem staje się sprawienie, aby kilka różnych systemów informatycznych poprawnie rozumiało, co dzieje się w tym samym momencie.

Jak robot AI wie, gdzie jechać, skoro po fabryce cały czas poruszają się ludzie?

AMR wykorzystują sensory do nieustannego obserwowania przestrzeni znajdującej się wokół maszyny. Lidar wysyła impulsy świetlne i na podstawie ich odbicia mierzy odległość od otaczających obiektów. Do tego dochodzą kamery i inne czujniki. Robot porównuje uzyskany obraz z cyfrową mapą fabryki i określa swoją pozycję. Gdy na trasie pojawi się przeszkoda, system może zwolnić, zatrzymać się albo wyznaczyć alternatywną drogę, jeśli konfiguracja hali na to pozwala.

W fabryce jest to znacznie trudniejsze niż w pustym magazynie demonstracyjnym. Po hali chodzą pracownicy, poruszają się wózki, zmienia się położenie stojaków, a chwilowo zamknięta trasa może po kilku minutach ponownie stać się dostępna. Autonomiczny robot musi reagować na te zmiany na bieżąco. Jednocześnie bezpieczeństwo ma pierwszeństwo przed maksymalną prędkością. Zadaniem systemu nie jest przejechanie trasy możliwie szybko za wszelką cenę, ale wykonanie dostawy bezpiecznie i w sposób przewidywalny dla pozostałych uczestników ruchu.

Czy takie roboty są rzeczywiście sztuczną inteligencją, czy tylko bardziej zaawansowaną automatyką?

Granica jest płynna. Robot nie korzysta z generatywnego AI w takim sensie, w jakim działa chatbot piszący tekst. Jego "inteligencja" skupia się na percepcji otoczenia, lokalizacji, planowaniu ruchu, podejmowaniu decyzji i zarządzaniu flotą. Nie trzeba dużego modelu językowego, aby maszyna potrafiła rozpoznać przeszkodę i znaleźć inną drogę. Jest to jednak forma autonomicznego systemu wykorzystującego algorytmy do reagowania na zmienne środowisko zamiast wykonywania jednej sztywno zapisanej sekwencji.

Dlatego w przemyśle coraz częściej pojawia się określenie physical AI. Chodzi o systemy, w których algorytm wpływa bezpośrednio na ruch fizycznego urządzenia: robota magazynowego, samochodu autonomicznego, ramienia produkcyjnego czy humanoida. To znacznie trudniejsze niż wygenerowanie odpowiedzi na ekranie, ponieważ błędna decyzja może doprowadzić do kolizji, uszkodzenia materiału albo zagrożenia dla człowieka. W fabrykach AI musi więc działać w ramach znacznie bardziej rygorystycznych ograniczeń bezpieczeństwa.

Dlaczego Nissan automatyzuje właśnie przewożenie części po fabryce?

Wewnętrzny transport jest idealnym kandydatem do automatyzacji. Praca jest bardzo powtarzalna i polega na wielokrotnym przewożeniu stojaków pomiędzy podobnymi punktami. Nie tworzy bezpośrednio wartości widocznej dla klienta w gotowym samochodzie, ale jest absolutnie konieczna, aby linia nie zatrzymała się z powodu braku komponentów. Przedstawiciel Nissana zwrócił uwagę, że klient nie interesuje się sposobem dostarczenia części do linii - oczekuje przede wszystkim wysokiej jakości gotowego pojazdu.

Dla producenta samochodów każda minuta niewykorzystanej pracy linii może być bardzo kosztowna. Jeśli odpowiednia część nie dotrze na czas, kolejne stanowiska mogą zostać zatrzymane. Robotyzacja logistyki ma więc nie tylko zmniejszać liczbę prostych przejazdów wykonywanych przez człowieka, ale także zwiększać przewidywalność dostaw. System cyfrowy wie, gdzie znajduje się każdy robot, jakie zadanie realizuje i ile czasu może potrzebować do ukończenia misji. Takiej widoczności nie da się równie łatwo uzyskać przy flocie niezależnie sterowanych wózków.

Czy roboty AI Nissana rzeczywiście zastąpią operatorów wózków widłowych?

Po zakończeniu wdrożenia maszyny mają przejąć pracę wykonywaną obecnie przez 64 operatorów wózków widłowych i ciągników transportowych. Nissan deklaruje jednak, że osoby te pozostaną zatrudnione w fabryce. Ich dotychczasowe stanowiska mają zniknąć, ale pracownicy mogą przechodzić do innych obszarów zakładu, w tym bezpośredniej produkcji samochodów. Część może otrzymać szkolenie pozwalające obsługiwać roboty przemysłowe i inne urządzenia. Firma jednocześnie nie planuje uzupełniać zwalnianych w przyszłości wakatów w automatyzowanym obszarze, co pozwala stopniowo ograniczać koszty pracy.

To dobrze pokazuje, jak automatyzacja może zmieniać zatrudnienie bez klasycznego scenariusza natychmiastowego zwolnienia wszystkich pracowników. Konkretna czynność wykonywana przez człowieka znika, ale osoba może przejść do zadania wymagającego innych kompetencji. Nie oznacza to jednak, że wpływ na rynek pracy jest zerowy. Jeżeli fabryka wcześniej potrzebowała 64 ludzi do transportu materiałów, a później potrzebuje znacznie mniej osób do obsługi floty robotów, liczba przyszłych miejsc pracy w tym obszarze spada nawet wtedy, gdy obecni pracownicy zostają przesunięci.

Czy praca przy robotach może być bardziej wartościowa niż prowadzenie wózka widłowego?

Nissan argumentuje, że automatyzacja pozwala pracownikom koncentrować się na zadaniach bardziej bezpośrednio związanych z budową samochodów. Niektóre osoby mogą również przejść do obsługi, utrzymania i programowania urządzeń przemysłowych. Takie stanowiska wymagają większych kompetencji technicznych i mogą oferować większą możliwość rozwoju zawodowego. Firma wskazuje, że część nowych ról może wiązać się nawet z wyższymi wynagrodzeniami.

Jest jednak drugi aspekt. Nie każdy operator wózka automatycznie stanie się technikiem robotyki, dlatego transformacja wymaga realnych programów szkoleniowych. Jeśli automatyzacja będzie postępowała szybciej niż przekwalifikowanie ludzi, część pracowników może znaleźć się pod presją. Przemysł coraz częściej będzie więc potrzebował nie tylko inżynierów projektujących roboty, ale również techników potrafiących diagnozować czujniki, sieci, napędy, systemy sterowania oraz oprogramowanie zarządzające autonomiczną flotą.

Czy roboty mobilne są bezpieczniejsze od klasycznych wózków widłowych?

Jedną z potencjalnych zalet AMR jest eliminacja części ryzyka związanego z prowadzeniem ciężkiego pojazdu przez człowieka w zatłoczonej hali. Robot nie męczy się, nie rozprasza i stale monitoruje otoczenie czujnikami. Jednocześnie jego zachowanie jest ograniczone zestawem reguł dotyczących między innymi maksymalnej prędkości czy odległości od przeszkód. W teorii prowadzi to do bardziej przewidywalnego ruchu niż w przypadku dziesiątek niezależnych kierowców.

Nie można jednak powiedzieć, że system autonomiczny jest automatycznie pozbawiony ryzyka. Błędna konfiguracja, awaria czujnika, nieprzewidziana przeszkoda czy problem komunikacyjny nadal mogą doprowadzić do zatrzymania pracy lub niebezpiecznej sytuacji. Właśnie dlatego Nissan podczas wdrożenia utrzymuje operatorów wózków w gotowości do przejęcia transportu, jeśli automatyczny system napotka problem. Firma podkreśla, że nie może pozwolić sobie na przestój linii.

Dlaczego Nissan nadal trzyma w pogotowiu tradycyjne wózki widłowe?

Fabryka samochodów nie jest środowiskiem, w którym można zaakceptować kilkugodzinny eksperymentalny przestój tylko dlatego, że nowy system się uczy. Jeśli roboty przestaną prawidłowo dostarczać części, kolejne stanowiska mogą nie mieć komponentów potrzebnych do montażu. Z tego powodu podczas wdrażania AMR tradycyjne pojazdy i ich operatorzy pozostają dostępni jako rozwiązanie awaryjne. Jest to typowy model przejścia z systemu manualnego do autonomicznego.

Dopiero gdy technologia udowodni odpowiednią niezawodność, rezerwowe rozwiązania mogą być stopniowo ograniczane. Warto pamiętać, że pojedynczy robot może działać doskonale, a cały system nadal mieć problemy. Konieczna jest prawidłowa komunikacja z produkcją, planowanie kolejności zadań, obsługa ładowania, zarządzanie ruchem i reagowanie na awarie. W pełnej automatyzacji niezawodność całego ekosystemu jest więc ważniejsza niż parametry pojedynczej maszyny.

Dlaczego integracja oprogramowania okazała się trudniejsza niż działanie samych robotów?

Przedstawiciele zakładu twierdzą, że same urządzenia były niezawodne, natomiast większym problemem okazało się połączenie ich oprogramowania z systemami sterującymi przepływem materiałów oraz wyposażeniem produkcyjnym Nissana. Fabryka jest złożonym organizmem. W jednej sekundzie komórka może potrzebować kolejnego zestawu części, a chwilę później zatrzymać się z powodu problemu technicznego. Robot musi otrzymać tę informację i odpowiednio zmienić swoją misję.

Właśnie tutaj automatyzacja przemysłowa różni się od efektownej demonstracji na targach. Pokazanie jednego robota jadącego pomiędzy przeszkodami jest stosunkowo proste. Znacznie trudniej jest sprawić, aby kilkadziesiąt urządzeń działało bez przerwy wewnątrz fabryki produkującej tysiące samochodów. Wdrożenie wymaga współpracy automatyków, informatyków, producenta robotów i pracowników zakładu. Każdy system musi wymieniać informacje w odpowiednim czasie, ponieważ niewielkie opóźnienie powtarzane setki razy może wpłynąć na wydajność całej linii.

Czy roboty Nissana mogą pracować szybciej niż ludzie?

Nie zawsze sama maksymalna prędkość jest najważniejsza. OTTO 1500 może osiągać około 2 m/s, ale w fabryce robot dostosowuje szybkość do otoczenia i zasad bezpieczeństwa. Przewaga pojawia się przede wszystkim w regularności. Maszyna może wykonywać tę samą trasę wielokrotnie, nie potrzebuje przerwy i może automatycznie otrzymywać nowe zadania zaraz po ukończeniu poprzedniego. System floty pozwala także wybierać najbardziej efektywną trasę w ramach ustalonych reguł zakładu.

Istotne jest również wykorzystanie całej floty. Jeśli jeden robot pracuje wolniej lub zostanie skierowany do ładowania, system może zmienić przydział zadań. Dzięki temu wydajność nie zależy wyłącznie od możliwości pojedynczej jednostki. To podobna zasada jak w chmurze obliczeniowej - znaczenie ma nie jeden serwer, lecz sposób, w jaki całe centrum przydziela zasoby. W fabryce takim zasobem staje się fizyczna zdolność przewożenia komponentów pomiędzy stanowiskami.

Dlaczego wdrożenie w Smyrna jest dla Nissana tak ważne finansowo?

Przedstawiciele zakładu określają projekt jako największą inicjatywę obniżania kosztów realizowaną w Smyrna w 2026 roku. Nissan znajduje się w okresie restrukturyzacji i zwiększania efektywności, dlatego każda minuta produkcji oraz każdy koszt logistyczny mają znaczenie. Zakład w Tennessee produkuje między innymi modele Rogue, Pathfinder, Murano i Infiniti QX60, a firma chce zwiększać jego konkurencyjność również przy przydzielaniu przyszłych modeli.

Automatyzacja ma działać na kilku poziomach. Ogranicza liczbę stanowisk związanych z powtarzalnym transportem, zwiększa możliwość monitorowania przepływu materiałów i może redukować opóźnienia. Trzeba jednak uwzględnić koszt samych robotów, systemu zarządzania, integracji, ładowania oraz serwisu. Dlatego nie każda fabryka automatycznie zyska na wdrożeniu AMR. Nissan musi znaleźć taki poziom skali, przy którym oszczędności przez wiele lat przewyższą koszt zakupu i utrzymania całej infrastruktury.

Czy Nissan planuje wysłać podobne roboty do kolejnych części fabryki?

Takie możliwości są już analizowane. Obecne urządzenia działają przede wszystkim w obszarze nadwozi, ale Nissan bada zastosowanie AMR oraz autonomicznych wózków widłowych również przy operacjach tłoczenia. Kolejnym potencjalnym obszarem jest montaż końcowy, gdzie do samochodu trafia większość wyposażenia i podzespołów. Pierwsze następne projekty mogą rozpocząć się już w 2027 roku, jeśli technologia okaże się wystarczająco niezawodna i ekonomiczna.

Każda część fabryki stawia jednak inne wymagania. W jednym miejscu przewozi się ciężkie metalowe konstrukcje, w innym niewielkie pojemniki z elementami wnętrza, a jeszcze gdzie indziej całe palety. Dlatego nie istnieje jeden robot idealny do każdego zadania. Rockwell oferuje kilka klas AMR o różnych udźwigach, w tym modele przenoszące 600, 1200 i 1900 kilogramów oraz autonomiczny wózek przeznaczony do palet. Automatyczna fabryka przyszłości prawdopodobnie będzie więc korzystać z całej floty wyspecjalizowanych maszyn.

Czy humanoidalne roboty są potrzebne, skoro platformy AMR wykonują ciężką pracę skuteczniej?

Humanoidy przyciągają znacznie większą uwagę mediów, ponieważ przypominają człowieka i potrafią wykonywać efektowne demonstracje. W fabryce liczy się jednak przede wszystkim koszt i niezawodność. Jeśli zadanie polega wyłącznie na przewiezieniu dwutonowego stojaka z punktu A do punktu B, niska platforma na kołach jest znacznie prostszym rozwiązaniem niż robot posiadający nogi, ręce i skomplikowany system utrzymywania równowagi.

Humanoidy mogą znaleźć zastosowanie tam, gdzie ogromną przewagą jest możliwość korzystania z infrastruktury zaprojektowanej dla człowieka - klamek, schodów, narzędzi czy stanowisk montażowych. AMR są natomiast idealne do logistyki poziomej. Przykład Nissana pokazuje, że automatyzacja nie musi wyglądać spektakularnie, aby mieć ogromny wpływ na przedsiębiorstwo. Najbardziej wartościowy robot może przypominać niewysoką platformę, której praktycznie nikt poza pracownikami fabryki nie zobaczy.

Czy przykład Nissana pokazuje, czym będzie physical AI w przemyśle?

Tak, ponieważ kluczową zmianą jest połączenie autonomii z rzeczywistym środowiskiem produkcyjnym. Robot nie wykonuje jednej czynności w zamkniętej klatce. Porusza się po hali, obserwuje otoczenie, reaguje na przeszkody, komunikuje się z innymi systemami i otrzymuje zadania zależne od bieżącego stanu produkcji. Oprogramowanie nie kontroluje więc wyłącznie danych, ale wpływa na przepływ ton fizycznych materiałów.

To właśnie może być jeden z najważniejszych kierunków AI w następnych latach. Generatywne modele pokazały, jak automatyzować pracę informacyjną. Kolejnym etapem jest wykorzystanie algorytmów do podejmowania decyzji przez maszyny poruszające się po magazynach, fabrykach, portach i centrach logistycznych. Nie oznacza to, że wszędzie pojawią się humanoidy. Znacznie częściej sztuczna inteligencja będzie ukryta w wózku, platformie transportowej, kamerze czy systemie sterowania.

Czy fabryki przyszłości będą mogły działać całkowicie bez ludzi?

Technicznie coraz więcej pojedynczych procesów można zautomatyzować, ale pełna fabryka bez ludzi nadal jest znacznie trudniejszym problemem. Maszyny świetnie radzą sobie z regularnymi i przewidywalnymi zadaniami, natomiast nietypowe awarie, zmiany produktu, utrzymanie sprzętu i wiele czynności wymagających elastyczności nadal potrzebują człowieka. Nissan sam podkreśla w swojej koncepcji Intelligent Factory, że roboty mają również poprawiać warunki pracy ludzi i przejmować szczególnie trudne albo monotonne zadania.

Bardziej prawdopodobna jest więc fabryka, w której role ludzi i maszyn zostaną inaczej podzielone. Roboty będą przewozić ciężkie materiały, wykonywać niebezpieczne operacje i monitorować powtarzalne procesy. Ludzie skoncentrują się na utrzymaniu systemów, kontroli jakości, rozwiązywaniu nietypowych problemów i podejmowaniu decyzji. Liczba pracowników potrzebnych do wyprodukowania tej samej liczby samochodów może jednak stopniowo maleć. To właśnie dlatego wdrożenie w Smyrna jest ważniejsze niż sam fakt, że jeden robot potrafi podnieść prawie dwie tony.

Czy autonomiczne roboty mogą stać się standardem w fabrykach samochodów?

Wiele wskazuje na to, że transport materiałów jest jednym z najbardziej naturalnych obszarów dalszej robotyzacji. Producent OTTO podaje, że jego ciężkie AMR mają już za sobą miliony godzin działania w środowiskach produkcyjnych, a podobne systemy wykorzystywane są przez duże przedsiębiorstwa przemysłowe. Każde kolejne wdrożenie zwiększa doświadczenie producentów i pomaga obniżać koszt technologii.

Największą barierą może przestać być sama zdolność robota do jazdy. Coraz ważniejsze będzie to, czy system można łatwo połączyć z istniejącą fabryką i czy inwestycja zwróci się wystarczająco szybko. Nissan pokazuje, że technologia jest już na etapie realnego wdrożenia produkcyjnego, a nie laboratoryjnego testu. Jeśli sześć etapów projektu zakończy się sukcesem i kolejne obszary Smyrna zostaną zautomatyzowane, robot wożący niemal dwie tony i samodzielnie proszący system o wsparcie może za kilka lat przestać być ciekawostką. Może stać się zwykłym elementem wyposażenia fabryki, podobnie jak wcześniej robotyczne ramiona spawalnicze.