Veriler, AI & amp; Robotlar: Atomico ’nin Endüstri 4.0’ı İncelemesi

Veriler, AI & amp; Robotlar: Atomico ’nin Endüstri 4.0’ı İncelemesi

… Yakında Yakınınızdaki Bir Fabrikaya Geliyor

Editörün notu: Bu gönderi ilk olarak Temmuz 2018’de yayınlandı.

Bu gönderi, Endüstri 4.0 Ekibi arkadaşlarım Steve Crossan ve Ben Blume , Atomico’da bizi endüstrinin geleceği hakkında şu anda heyecanlandıran şeyin üstünü kaldırırken

<

Bunun gibi daha fazla analiz ve bilgi almak istiyorsanız, gelen kutunuza aylık olarak (ish) teslim edilir, Operatör Kılavuzu’na kaydolun (bültenimiz) burada .

Chicago’daki O’Hare Uluslararası havaalanı yakınlarındaki bir kablo üretim fabrikasında, birkaç küçük, şık kara kutu, onlarca yıllık plastik ekstrüzyon makinelerine takılarak sessizce veri topluyor.

Kutuların her birinde yerel olarak daha küçük bir anlamlı değişkenler kümesine indirgendi, toplanan veriler daha sonra kablosuz olarak bulut tabanlı bir analitik platformuna aktarılıyor, böylece fabrika personeli üretim sürecini gerçek zamanlı olarak ve herhangi bir cihazdan izleyebiliyor. .

Oden Technologies – platformun arkasındaki şirket (Atomico’nun 10 milyon dolarlık Seri A yatırımı başlattığı) – fabrikanın benzeri görülmemiş bir görünümünü (bu sektörde) oluşturmak için endüstriyel donanımı, kablosuz bağlantıyı ve gelişmiş bir veri hattını birleştiriyor zemin ve üretim süreçleri.

Bu dağıtımda, sorunlar yüzde 95’e kadar daha hızlı yakalanır (yani dakikalar veya saatler içinde, haftalara göre), tesis başına yılda yüz binlerce dolar azaltılırken, üretim miktarı da yüzde 10-15 oranında artırılır. sabit durumdaki hat hızının artması.

Endüstri 4.0

Oden, üretimde çığır açan bir değişim olacak (küresel GSYİH’nın yüzde 17’sini oluşturan küresel olarak 12 trilyon dolarlık bir sektör) ön saflarda yer alan birkaç şirketten biri. Sektör şimdiye kadar dijital teknolojiden nispeten etkilenmemiş durumda, ancak bu hızla değişiyor.

Pahalı olmayan sensörler, ucuz kablosuz iletişim altyapısı, son derece ölçeklenebilir bulut tabanlı veri işleme ve yeni makine öğrenimi yöntemleri, yeni bir Makine Çağı için yapı taşlarının yerinde olduğu bir noktaya geldi.

Industry 4.0 olarak adlandırılan bu ilerlemeler, dünyadaki üreticiler tarafından farkedilmemiştir. Başka seçenekleri yok: makro faktörler ellerini zorluyor. Çin’in çevik yeni rakiplerinden gelen şiddetli rekabet, Avrupalı ​​ve ABD’li üreticilerin sırf rekabet edebilmek için adım atmaları gerektiği anlamına geliyor.

Kitlesel, tek tip üretimden, kişiselleştirilmiş ayakkabılardan ilaca kadar özelleştirilmiş ürünlerden küçük parti boyutuna geçiş, geleneksel yöntemlerin uygunsuz bir şekilde pahalı hale gelmesi anlamına gelir. Ve ister tüketiciler ister işletmeler olsun, müşteriler daha hızlı dönüş süreleri talep ediyor.

Çoğu kişi için kutsal kâse, “ışıkları söndüren fabrika” dır: sıfır insan müdahalesi ile kendi kendine çalışan bir fabrika (ve muhtemelen, o zaman, aydınlatmaya gerek kalmadan). Peki bu fikir ne kadar uzakta?

Tesla, Model 3 Prodüksiyon’daki son problemleriyle birlikte uyarıcı bir hikaye sunuyor. Vizyon sahibi ve övgüye değer bir girişim olsa da, otomasyonu çok hızlı ve dogmatik bir şekilde zorlamak çok fazla hareketli parça, kaos ve kafa karışıklığı anlamına gelebilir.

Daha makul (ancak zamanla daha az devrimci olmayan) yaklaşım aşamalı ve yinelemeli olmaktır. Katmanlı algılama ve veri toplama, yeni analitik, kontrol sistemleri, daha ucuz robotik ve makine zekası tabanlı düzenleme ve analiz yoluyla ve yazılım dünyasında “çevik geliştirme” olarak adlandırılan bir kültür oluşturarak – yani kusurlu bilgilerle ve yeni şeyler denemeye yönelik önyargı – çok sayıda sektördeki daha ileri görüşlü fabrikalar, on yıl içinde otomasyonu iyi bir şekilde tamamlayabilmelidir.

Sektördeki pek çok kişi henüz bu kadar iyimser değil. Digital Factories hakkında yakın zamanda yapılan bir PWC anketi, yanıt veren şirketlerin yalnızca yüzde 11’inin önümüzdeki beş yıl içinde tam otomasyon beklediğini gösterdi.

Ancak asıl işin anahtarı, üçte ikisinin öngörücü bakım, analiz, izleme ve optimizasyon için verileri kullanması bekleniyordu ve dönem boyunca verimlilikte ortalama yüzde 12’lik bir kazanç tahmin ettiler.

Dijital Dönüşüm Artık Veriliyor

Kendi girişimim olan The Climate Corporation’da, kendimizi kazara, büyük bir geleneksel sektörün (tarım) dijitalleşmesine ve iklim değişikliğinden iştahı beslemeye kadar büyük zorluklara yanıt vermek için veri bilimini kullanmasına derin bir ihtiyaç olduğunu keşfederken bulduk. değişen bir nüfus.

Sektör bizi hemen kucaklamadı, ancak katalize ettiğimiz “Hassas Tarım” disiplini artık genel olarak kabul görüyor. Aynı ilke Endüstri için de geçerlidir, bu nedenle Atomico’daki bazılarımız buraya bu kadar büyük bir ilgi göstermiş ve bunu sürekli odaklanma alanı olarak görmüştür.

Point Nine Capital’daki arkadaşlarımız, prototip oluşturmadan iş akışı otomasyonuna kadar 11 alanda bu sektörü bozmaya çalışan 200’den fazla yeni girişimin listelendiği harika bir makale ( Fabrika Yığını Yeniden Keşfediyor ) yazdılar.

Konuyla ilgili CB Insights raporuna göre, Endüstride nesnelerin internetine (kesinlikle çirkin görünen “IIoT”) risk sermayesi yatırımı, yalnızca 2017’nin 4. çeyreğine 1 milyar doların üzerinde yatırımla tüm zamanların en yüksek seviyesinde .

Beş Anahtar Alan

Şu anda fırsatlara, akıllı üretimi şekillendirmek için bir araya gelen beş alan bağlamında bakıyoruz: Analytics & amp; Düzenleme, Bilgisayarla Görme, Robotik, AR / Giyilebilir Cihazlar ve Tasarım / Prototipleme. Bunlar birbiriyle ilişkilidir, ancak bunu yine de faydalı bir segmentasyon olarak görüyoruz.

Bugünlerde “Veri Yeni Petrol” deniyor. Bu, diğer sektörlerde olduğu gibi Endüstride de daha az doğru değildir. Önümüzdeki iki yıl içinde, insanlık tarihinde şimdiye kadar ürettiğimiz her şeyden daha fazla veri üretilecek ve bu üstel büyüme on yıl boyunca devam edecek.

Açıkçası, bu verilerin çoğu, değer olarak bayt-bayt Plato’nun çalışmalarıyla karşılaştıramayacağınız ham sensör çıktısıdır, ancak yine de bilgi içinde yüzüyor olacağız. Neyse ki, makine öğrenimi sayesinde artık bunu biraz anlamlandırma yoluna sahibiz.

Daha ucuz, güçlü işlemciler, bunların çoğunun yerinde işlenmesine (“Edge Computing”) olanak tanıyarak, başka türlü engelleyici bir bant genişliği darboğazını ortadan kaldırır.

Bu otomasyonun öncelikle ölçüm ve uyarıya odaklanacağına inanıyoruz. Sensörler, çalışma sırasında daha önce hiç ölçülmemiş makinelerin ölçümlerini takip edecek. Modern, ölçeklenebilir veri platformları, dosyalanmış verileri unutulmuş veri silolarına bağlayacak.

Tahmine dayalı algoritmalar ve sinir ağları, karmaşık süreç zincirlerine yeni içgörüler üretmek için lejyon metrikleri arasındaki ilişkileri çözecek. Bunlar başlangıçta doğası gereği tavsiye niteliğinde olacaktır ve insanlar kendilerine bir şey işaretlendiğinde ne yapacaklarına karar verirler.

Zamanla (ancak çok geçmeden) kontrol sistemleri bu modellere bağlanacak ve orkestrasyona izin verecek: yazılım aracılarına (“AI”), gözlemlenen verilere dayalı kararlar vermeleri için artan yetkiler verilir. Neden ve sonucu daha iyi modellemek ve kendilerini anında eğitmek için parametrelerle deneyler yapabilirler.

Bu düzenleme yaklaşımının, veri merkezi enerji optimizasyonu bağlamında son derece iyi çalıştığını zaten görmüştük. Tıpta aynı şeyi, karmaşık bir süreç içinde ince tanecikli bir makinenin sorunları milisaniyeler içinde yakaladığını, çıktıyı kurtarılamaz olduğunda otomatik olarak ayarladığını veya attığını – böylelikle çok pahalı israf edilen partilerden, maliyetli geri çağırmalardan veya daha kötüsü, olumsuz veya ölümcül hasta etkileri. Bu varsayımsal değildir – startup Bigfinite bunu bazı büyük ilaç müşterilerine şimdiden sunuyor.

Yakın zamanda yapılan bir BCG araştırması, endüstrideki insanların oldukça yüksek bir oranının bunu anladığını ortaya koyuyor: Anket yaptıkları 1000 yöneticiden onda dördü, yapay zekanın “2030 yılına kadar verimlilik artışının temel itici gücü” olmasını bekliyor (diğerlerinin çoğu Yüzde 60 şüphesiz önümüzdeki birkaç yıl içinde fikrini değiştirecek).

2. Bilgisayar Görüsü

Son birkaç yıldır, bilgisayar görüşü, ImageNet gibi görüntü sınıflandırma testlerinde insan yeteneğini geride bırakan en etkileyici gelişmelerden bazılarını gören yapay zekanın alt disiplinidir. Daha önce insan görsel denetimi gerektiren birçok görev artık makineler tarafından daha da iyi yapılabilir.

Açıktır ki, bunun fabrika ayarlarında sayısız uygulaması vardır – en açık olanı kalite kontrol (QC) izlemede. En iyi insan operatörler bile, dikkat dağınıklığı veya yorgunluk nedeniyle doğaları gereği tutarsızlığa ve güvenilmezliğe eğilimlidir.

Fransa’daki Scortex veya Almanya’daki Relimetrics gibi akıllı kalite kontrol girişimleri, görsel incelemeyi otomatikleştirmek için bilgisayarla görmeyi kullanıyor. Uygulamayla ilgili sınırlı bağımlılıklar göz önüne alındığında, bu ilerlemenin çok daha erken gerçekleşmesi muhtemeldir.

Bilgisayar görüşü ayrıca burada listelenen diğer trendlerin, özellikle de robotik ve AR / VR’nin önemli bir bileşenini oluşturuyor.

3. Robotik ve AV’ler

Robotlar, tekrar eden görevleri otomatikleştirmek için uzun süredir imalatta kullanılmaktadır, ancak bunlar, araba imalatı gibi en büyük ölçekli kullanım durumları dışında, çok pahalıydı. Bu robotlar da son derece esnek olmadı, hassas kalibrasyon gerektiriyor ve hata için çok az tolerans gösterecek.

Küçük seri üretimden, artan işgücü maliyetleri ve politik / istikrar hususları karşısında üretimi “yeniden birleştirmeye” duyulan ilgiye kadar birçok eğilim, küçük ölçekli otomasyonu son derece cazip hale getirdi – eğer kaldırılabilirse. Neyse ki, giderek artabilir.

Günümüzde küçük endüstriyel robot kolları, daha küçük ve daha esnek işbirlikçi robotların – veya kobotların – manzarayı geri döndürülemez bir şekilde değiştirmeye ayarlanmasıyla her zamankinden daha ucuz ve daha esnektir. Daha ucuz, yeniden programlanabilir ve daha güvenlidirler (böylece daha önce kafeslerde ayrı ayrı çalışmak zorunda oldukları insanlarla birlikte çalışabilirler – aşamalı giriş için önemli bir husus).

Tek bir insan tarafından koordine edilen 25.000 $ ‘lık birkaç robot kolu, önceden 4–5 işçi gerektiren görevleri 3 kat veya daha fazla maliyet tasarrufu ile güvenilir bir şekilde gerçekleştirebilir.

Müstakbel müşteriler yanıt veriyor. ABD’de 2018’in ilk çeyreğinde robot sevkiyatları yüzde 22 arttı. Bu arada, bir endüstri kuruluşu olan Uluslararası Robotik Federasyonu, faaliyette olan endüstriyel robot sayısının 2014 ile 2020 arasında iki katına çıkacağını tahmin ediyor.

Burada bir hareketin başlangıcında olduğumuza ve hızın önemli ölçüde artacağına inanıyoruz. Bu alandaki heyecan verici şirketler arasında yardımcı bot lideri Universal Robots, Münih merkezli Kuka (şimdi Çinli öncü Midea tarafından satın alındı) ve meydan okuyanlar Franka Emika ve daha önceki aşama firması Automata yer alıyor.

Bunun en ilginç hale geldiği yer, yazılım katmanında robotlara alma ve yerleştirme görevleri, montaj, kablo yerleştirme, kurulum ve cihaz testi gibi daha önce otomatikleştirilmesi zor görevleri güvenilir bir şekilde gerçekleştirmeyi öğretmektir. Covariant.ai, Micropsi, Nomagic ve Osaro da dahil olmak üzere çok yetenekli ekiplere sahip bir grup girişim bu alandaki sorumluluğa liderlik ediyor.

Robotik kolların ötesinde, fabrikadaki diğer ekipman parçaları otomatik hale getirilebilir – bunun örnekleri, daha basit, daha az karmaşık ortamlarda çalışan otonom araçların geliştirilmesiyle sağlanan forkliftler veya arabalardır. Forklift ve depo kamyonu operatörleri, yalnızca ABD’de yaklaşık 5,3 milyar dolarlık iş gücünden sorumludur, bu iş büyük ölçüde otomatikleştirilebilir. Küresel olarak bu sayı büyük olasılıkla boyutun 3-4 katıdır. Bu bir uygulama.

4. AR / Giyilebilir Cihazlar

Yalnızca Birleşik Krallık’ta, imalat sektöründeki işyeri yaralanmalarının yıllık maliyeti ortalama 500 milyon £ civarındadır. Fabrikalar, doğası gereği zorlu ve hazır, büyük, hantal ve genellikle tehlikeli makinelerin yanında çalışan insanların bulunduğu fiziksel yerlerdir.

Artırılmış gerçeklik / sanal gerçeklik yaklaşımlarından dış iskeletler (SuitX’in ‘uzay çağı’ endüstriyel dış iskeletlerine bakın) veya beyin makinesi gibi daha dışarıdaki fikirlere kadar daha güvenli bir mesafeden kontrole izin vermek için giyilebilir cihazların ve yeni malzemelerin buraya yardımcı olma potansiyeli önemli. CTRL Labs tarafından robotları eski moda oyun çubukları ve klavyelerden çok daha doğal bir şekilde kontrol etmek için geliştirilen arayüzler.

AR / VR’de, ilgili verileri kendi görüş alanlarına yerleştirerek insanlara yardımcı olan ürünler üretmek için AR gözlüklerinden akıllı saatlere ve kola monte tabletlere kadar geniş bir yelpazede ticari donanım cihazları birbirine dokunabilir. .

Zürih merkezli bir Atomico portföy şirketi olan Scandit, nesneleri depolar ve tedarik zincirleri aracılığıyla izlemek için mütevazı ancak güvenilir barkodu modern bilgisayarla görme yöntemleriyle birleştirerek bu alanda ilginç çalışmalar yapıyor.

Bu, artırılmış gerçekliğin iyi bir sıçrama tahtası olmasına ve değerli kalmaya devam etmesine karşın, verimliliği (ve yaralanmaları azaltan) en büyük etken, ilk etapta bu riskli işlere daha az kişiyi yerleştirecek.

5. Daha Sıkı Tasarım & amp; Prototip Oluşturma Döngüleri

Son on yılda sipariş karşılama ve teslimat hızında büyük gelişmelerin etkisiyle, yeni ürünlerin pazara sunulma hızına ilişkin beklentiler ve daha özelleştirilmiş ve kişiselleştirilmiş ürünlere olan talep hızla arttı. Fabrikalar, rekabetçi kalabilmek için bunu desteklemek için uyum sağlamaya zorlanıyor.

3D baskı, süreç veya prototip oluşturma ve tasarım için büyük bir rüzgar oldu ve tasarım cephaneliğinde güçlü yeni bir araç olmaya devam ediyor (özellikle fiziksel ürünlerde yeniliği demokratikleştirmede harika).

Bu artık CNC frezeleme gibi daha geleneksel (ve belirli bir kalite için çok daha düşük maliyetli) üretim yöntemlerine doğru genişliyor. CloudNC (bir Atomico portföy şirketi) ve Plethora gibi şirketler frezelemeyi otomatikleştirerek tasarım mühendislerinin üretim sorunlarını erken tespit etmelerine ve bitmiş bileşenleri haftalar veya aylar yerine günler içinde geri almalarına olanak tanıyor.

Gravity Sketch gibi 3D tasarım için daha iyi işbirliği araçları, dijital ikizler aracılığıyla daha iyi simülasyon ve modelleme ve tasarımcıların bir dizi işlevsel gereksinime göre bileşenler için otomatik olarak adaylar oluşturmasına olanak tanıyan Hyperganic gibi şirketler var.

İnsan Faktörü

Artan otomasyonun önümüzdeki on yıllarda işler açısından zorluklar oluşturacağını göz ardı etmek sorumsuzluk olur. İmalat, ABD ve AB’deki istihdamın yaklaşık onda birini oluşturuyor ve muhtemelen bu işlerin çoğu dijitalleşmeden sağ çıkamayacak.

Ancak, diyelim ki, otonom kamyon taşımacılığının ortaya çıkışının aksine, buradaki iş kayıpları, artan benimsenme ve pahalı tesis ve ekipmanların tipik olarak on yıllarca süren değiştirme döngülerine sahip olacağına dair temel gerçeklik göz önüne alındığında kademeli olarak olacaktır.

Bu, insanlar emekliye ayrılırken bazı işlerin daha kontrollü bir şekilde azaltılmasına ve diğerlerinin de robotlarla birlikte daha verimli çalışmak için yeniden eğitilmesine veya birçoğu için başka bir şeye destekleyici bir geçişe izin vermelidir. Diğer birçok sektör gibi, bu da toplumun kabul etmesi ve çözüme adım atması gereken bir görevdir.

Parlak, “Işıklı” Bir Gelecek

Atomico’da sadece geri dönüş için değil, dünyayı bir şekilde iyileştiren girişimleri desteklemek için de yatırım yapıyoruz. Bu durumda, daha yüksek verimlilik, daha iyi ve daha uygun şekilde özelleştirilmiş son ürünler, önemli ölçüde azaltılmış atık ve çevresel etki, artırılmış güvenlik ve daha iyi yaşam kalitesi, endüstrinin dijitalleşmesine olan erken ilgimizi daha da ileri götürmek için bizi motive etmek için bir araya geliyor.

Ayrıca, kıtanın güçlü ve gururlu üretim mirası, yeteneği ve uzmanlığı göz önüne alındığında, burada Avrupalı ​​girişimlerin lehine önemli avantajlar görüyoruz. Özellikle yerleşik şirketlerin yeni başlayanlarla yakın bir şekilde çalışmasını, sonsuz konsept kanıtları beklemek yerine ürünler için ödeme yapmasını ve savunucu ve destekçi olarak hareket etmesini sağlamak konusunda zorluklar olacaktır.

Ancak erken işaretler çok cesaret verici: Yakın zamanda, önde gelen erken dönem Alman VC fonu La Famiglia tarafından düzenlenen bir etkinlikte bu konuyla ilgili bir panelin moderatörlüğünü yaparken, panelistler Martin Brudermüller’in (CTO) ne kadar istekli olması şaşırtıcıydı. BASF) ve Matthias Zachert (Lanxess’te Yönetim Kurulu Başkanı) Alchemy ve Bigfinite’den yeni başlayanlar ortak panelistleriyle etkileşim kurmak için.

Portföy şirketlerimizin, Point Nine Capital, La Famiglia, Entrepreneur First ve diğerleri gibi destekleyici arkadaşlarımızın yanı sıra bu cesur geleceği üretmesine yardımcı olmaktan heyecan duyuyoruz. Bunu göz önünde bulundurarak, aynı şekilde hisseden bir girişimci veya yatırımcıysanız, sizden haber almak isteriz.