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不久前,人形机器人还在登台扭秧歌、上场跑马拉松;现在,它们正稳步走进各大生产车间,从秀场走向职场,人形机器人正在接受真实生产场景的检验。 $ i$ t @+ @; c& m l+ B1 S
- a0 S9 Z. |! u/ _4 `& a$ G在江西南昌工厂的平板制造车间里,8台人形机器人上岗了。作为新来的质检员,它们眼睛里全是数据,转身、定位、扫描、判定,动作行云流水。团队测算出这8台机器人检测整套动作,平均完成时间在20秒左右,精度控制在两毫米。工厂负责人张龙并不满意,与人工和机械臂相比,这个效率还要提升。 & G4 D8 O6 n" |( s5 N _
替换机械臂,人形机器人在车间里打磨出真本领
# Y. l# t' m4 w8 R3 h( Z; d据介绍,传统机械臂就像钉在工位上的“专职员工”,脚底下有固定底座,如果有新产品上线,改造周期动辄半个月;而人形机器人可灵活调派至各个工位,几小时就能切换到位。
d: N! s& e( |, e在工厂负责人张龙看来,制造业经历了流水线、自动化线、机器人智能线,然而“改变”并非一蹴而就。初期调试机器人短板突出:夹爪容易误触平板电源键,造成检测失败。 : b6 z6 [, h7 p
项目负责人杨树开针对性生产了一款可调节夹爪,能根据不同型号的平板微调夹持位置,精准规避按键误触。5毫米改动看似不大,但产线从此顺了。 4 V: v( u/ O# v5 `
8个机器人白天上班后,夜间调试时,团队发现三号机器人一天出现31次卡壳,决定让它单独“加班”,反复训练到不卡壳,才能下班。 ! T4 I, G2 R0 n8 o, {
从今年3月起,首批两台机器人已稳定运行3000小时,它们俩离转正不远了。企业规划年底投用50台,预计2028年迎来规模化落地拐点。 , w5 G4 b; O; A' f0 K6 E
半年“刻苦学习”,机器人分拣效率达到人工水平的85% * \' I/ t2 L# |/ d8 V
晚上,深圳物流中心快递如潮,3台人形机器人已经在这里默默上了半年夜班。深夜下单,可能是它们凌晨三点分拣上车的。
4 b) d8 X& t$ m5 t5 ]0 \* g与实验室测试结果不同,刚上岗时,机器人每小时仅分拣100余件,不仅与人工相差5、6倍效能,差错率还高,无法处理大件包裹,机器人旁边还要有工作人员守着,同事们都抱怨使用成本太高。
' O% M2 v2 x- M) {团队深挖根源:机器人采集数据量太少了。既然“菜”,就多练,一方面增设专职数据采集员,录制各类包裹抓取、翻面动作。
# j5 d3 e$ G, M3 N* T0 f6 m. V另一方面,改造分拣工作台为斜坡结构,减少机器人转身弯腰动作。经过半年“刻苦学习”,机器人分拣效率从每小时100件提升至900件,达到人工水平的85%。 6 O" Q7 W5 c! \
现在,机器人成了物流中心的“明星员工”,如果后续能实现24小时不间断作业,将极大缓解夜班招工难和员工劳动强度过大的问题。
! ^* A& u5 a. f5 k; y' K, `2 `如今机器人在全国十多个物流中心上岗实习,不断在“真职场”打磨“真本领”。 ' P @1 O- F" a# t. y
机器人在平板厂做质量检测,在物流中心做分拣,从刚上岗手太慢被投诉到成长为“明星员工”,过程中充满调试、试错、返工和再学习。从秀场到职场,这一步,既是技术的落地,也是人机协同的新起点。 * S8 F, ^ }# [" y' w3 S
4 o1 U& [) T7 v% o7 a, Q; k学一门技术迫在眉睫! 1 {. i2 t/ p. T8 M) y
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