წარმოების პროცესის ვირტუალური რეალობა და რობოტები სინგაპურში

ოდესმე გიფიქრიათ, რამდენად განვითარებულია სინგაპურის ეკონომიკა?

როგორ მოახერხა მცირე ზომის ქვეყანამ თვალშისაცემი ფინანსური შედეგების მიღწევა ისე, რომ მასზე საუბრისას გგვონია უფრო დიდსა და გრანდიოზულზე ვსაუბრობთ, ვიდრე სინამდვილეშია. იმისთვის, რომ ამ შეკითხვას დამაკმაყოფილებელი პასუხი გაეცეს, საკმარისია ვიცოდეთ, რომ სინგაპურში ყოველი მეათე ოჯახი მილიონერია და საშუალო ინდივიდუალური შემოსავლის მაჩვენებელი მსოფლიოში ყველაზე მაღალი - $ 60 000 აშშ დოლარია. უფრო მეტი ეფექტისთვის, ერთი წამით შეწყვიტეთ კითხვა და გაიხსენეთ რამდენი იყო თქვენი მთლიანი შემოსავალი გასულ წელს დოლარში.

სხვადასხვა განმაპირობებელ ფაქტორებთან ერთად, ერთ-ერთი მნიშვნელოვანი პირობა, რამაც ამ მცირე (50X26 კილომეტრი) ფართობის მქონე ქვეყნის აყვავება გამოიწვია მისი ტექნოლოგიური განვითარება და სწრაფად ცვლილებად კაპიტალისტურ ბაზარზე მოქნილობისა და ადაპტაციის უნარის ქონა იყო. რაც კიდევ უფრო მნიშვნელოვანია, სინგაპურს არასდროს შეუჩერებია არჩეული განვითარების გზა და რიტმი. შესაბამისად, გასაკვირი არ არის, რომ ისინი კვლავ მუშაობენ ტექნოლოგიური ნოუ-ჰაუს შექმნაზე, რამაც მათი კონკურენტული უპირატესობა უნდა განაპირობოს კიდევ მრავალი წლის განმავლობაში.

ბიზნესში ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი კომპონენტი, რაც განაპირობებს კონკურენტული უპირატესობის მოპოვებას არის ოპერაციების ეფექტური დაგეგმვა იმგვარად, რომ თანაბარმნიშვნელოვნად მოხდეს ხარისხსა და რაოდენობაზე ყურადღების გამახვილება.  ეს კი, თავის მხრივ, მოითხოვს პროდუქტისა და სერვისის წარომების პროცესის ავტომატიზაციას, ტექნოლოგიურ აღმავლობას და მთელ რიგ პოზიციებზე ადამიანების რობოტებით ჩანაცვლებას, რამაც უნდა უზრუნველყოს წარმოების უწყვეტი ციკლი, პროდუქციისა და მომსახურების მაღალი ხარისხი და ყოველდღიურ ოპერაციებში დაშვებული შეცდომების მინიმიზაცია. თუმცა, გასაკვირი არ იქნება თუ ვიტყვით, რომ რობოტების გამოყენება მარტივი მისია არ არის და მოითხოვს შესაბამის დაპროგრამებას მაქსიმალური უსაფრთხოებისა და ეფექტურობის მისაღწევად.

წარმოების სფეროში ინოვაცია და რობოტების დაპროგრამებაში კოდირების ახალ-ახალი მიდგომების გამოყენება არის ის, რაზეც სინგაპური მუდმივად მუშაობს. ზოგადად, დაპროგრამება კომპლექსური ამოცანაა და საჭიროებს კვალიფიციური პროგრამისტის არსებობას დასახული ამოცანის შესასრულებლად და გამოყენებადი ალგორითმების შესაქმნელად. დღევანდელ რეალობაში, არსებობს მანქანური სწავლების ორი მიდგომა, პირველი გულისხმობს წინასწარ გამზადებული პროგრამული უზრუნველყოფის მიხედვით რობოტების ამუშავებას და მეორე, მანქანა-დანადგარები თავად ახდენენ გარემოზე დაკვირვებას და შესასრულებებლი მოქმედებების შესწავლას, თუმცა საწყის ეტაპზე საჭიროებენ ადამიანების დახმარებას; მას შემდეგ, რაც ამოცანა პირველად და წარმატებით შესრულდება უცვლელ გარემო-პირობებში რობოტები აღარ საჭიროებენ მესამე მხარის ჩართულობას ოპერაციების გასაგრძელებლად.

ფინანსური გადმოსახედიდან, მანქანური სწავლების არსებული ორივე მეთოდი ნაკლოვანებებს შეიცავს და პოტენციურად, მნიშვნელოვანი მატერიალური ზარალის გამოწვევა შეუძლია. პირველ შემთხვევაში, ოპერაციების თანმიმდევრობის სწორი დაპროგრამება უზარმაზარ დროსა და ცოდნას მოითხოვს, საჭიროებს კალკულაციებს, ზომების აღების პროცედურების ჩატარებას და მოითხოვს წინასწარ, ინტენსიურ, მაღალი დონის კოგნიტურ დაგეგმვას. თუმცა, ამ ყველაფრის  და სამუშაოზე დახარჯული საათების მიუხედავად, ხშირად პროგრამისტები ვერ ახერხებენ ყველა პოტენციური შეცდომის გამორიცხვას. მეორე მხრივ, თანამედროვე მანქანური თვით-სწავლების სისტემა გულისხმობს რეალურ სამუშაო სივრცეშე რობოტების გამოყენებით ექსპერიმენტების ჩატარებას, რათა მოხდეს სწორ მოქმედებათა თანმიმდევრობის ჩაწერა.  აღნიშნული მიდგომა, თავის მხრივ, ასოცირდება რობოტისა ან გარშემო არსებული ინვენტარის დაზიანებასთან, ვინაიდან ადამიანმა-ოპერატორებმა წინასწარ არ იციან, რა უნდა იყოს რობოტის მოძრაობის ზუსტი და სწორი ტრაექტორია, როდის უნდა მოხდეს მობრუნება, როგორი უნდა იყოს მობრუნების კუთხე, როგორი უნდა იყოს ეფექტური მოძრაობის სიჩქარე იმისთვის, რომ გამორიცხულ იქნას ყველა სახის ინდუსტრიული ინციდენტი.

გამომდინარე იქიდან, რომ მანქანური სწავლება ეკონომიკურ დანაკარგებთან ასოცირდება და რომ დღევადელობაში არსებული სწავლების მეთოდები რისკების შემცველია, სინგაპურში მეცნიერებს გაუჩნდათ ამბიცია, რომ გაამარტივონ პროგრამირებისა და მანქანური სწავლების პროცესი, ისე რომ საწარმოს თითოეულმა ოპერატორმა შეძლოს რობოტებისთვის სწორი ალგორითმის თავად შექმნა. ახალი საწარმოო რობოტების სწავლების მეთოდი იყენებს ვირტუალური რეალობის სიმულატორს და დანადგარის ოპერატორს აძლევს რეალობის გამოცდის, დაკვირვებისა და შესწავლის შესაძლებლობას ძვირადღირებული რობოტების ფიზიკური ჩართულობის გარეშე. აღნიშნულ პროცედურაში ვიდეო კამერები მოახდენენ გაზომვებსა და ოპტიმალური მიმართულებების შესახებ სიგანალების წარმოქმნას და გადაადგლებისთვის საჭირო კუთხეების განსაზღვრას. პროცესში ჩართული მესამე ტექნიკური დანამატი ხელის მიმართულების განმსაზღვრელია, რომლის საშუალებითაც ხდება მოძრაობების იმიტირება და წარმატებული მანიპულაციების სისტემაში ჩაწერა მომავალი გამოყენებისთვის. ეს ყველაფერი უზრუნველყოფს პროცესების ავტომატიზაციას, რაც კომერციულ კომპანიებს მისცემს საშუალებას უფრო ეფექტურად და სწრაფად მიაწოდონ ხარისხიანი პროდუქცია და მომსახურება თავიანთ მომხმარებლებს.

ყველაზე მნიშვნელოვანი უპირატესობა, რაც რობოტების სწავლებისა და დაპროგრამების პროცესში ვირტუალური რეალობის სიმულატორს, კამერებსა და მიმართულების განმსაზღველ მოწყობილობებს გააჩნიათ არის ის, რომ მათი გამოყენება წარმოების რიგით თანამშრომლებსაც შეუძლიათ. ვინაიდან, არ მოითხოვენ კოდირების ან ტექნოლოგიების მუშაობის პრინციპების ცოდნას. სისტემა არის გამოსაყენებლად მარტივი და მომხმარებელს დამოუკიდებლად, ლოგიკურად შეუძლია განსაზღვროს როგორი უნდა იყოს უსაფრთხო მოქმედებათა თანმიმდევრობა. ჩატარებული კვლევის მიხედვით, რომელიც სინგაპურის საწარმოებში განხორციელდა, მასში მონაწილე ორმოცდაათივე ოპერაციულმა მანეჯერმა განაცხადა, რომ ახალი რობოტების სწავლების სისტემა გამოსაყენებლად მარტივი იყო, ხოლო მათმა უმეტესობამ თავდაჯერებულად განაცხადა, რომ ისინი  შეძლებდნენ მსგავსი სისტემების საკუთარ სწარმოში წარმატებით დანერგვას.

ასეა თუ ისე, ტექნოლოგიებს შეუძლიათ განსაზღვრავენ კონკურენტულ უპირატესობა, ვინაიდან ისინი მნიშვნელოვნად აუმჯობესებენ ხარისხობრივ და რაოდენობრივ მაჩვენებლებს; ხოლო წარმატებული კომპანიებისთვის ახერხებენ გლობალურ ბაზარზე პოზიციების გამყარებას. სწორედ ამიტომ ლოგიკურია, რომ მცირე, საშუალო თუ დიდი ზომის ბიზნესებმა თავიანთი ბიზნესის დაგეგმვა ტექნოლოგიებისა და ავტომატიზაციის მანტრით დაიწყონ.

წინა სტატია

თურქეთი ჯანდაცვის სისტემის წარმატებული რეფორმის მაგალითია
10 იანვარი, 2020

შემდეგი სტატია

ლიბია დღეს: რა მოქმედებაა, რა ვითარებაა?
13 იანვარი, 2020
თამარ კერძაია: წარმატება ღირებულებების გააზრებით იწყება
ინტერვიუ | თებ, 06, 2020
მონაცემთა ანალიტიკა
ინტერვიუ | თებ, 06, 2020
ღვინის გზა
ინტერვიუ | იან, 21, 2020
Forbes Georgia in EnglishForbes WomanForbes Banker