Robots! Kunnen ze lege werkplekken al invullen?

Er is een nijpend personeelstekort. Zijn robots daarvoor de oplossing? Robots, die tegelijk waarnemen, oordelen én doen?

Humanoïde robots zien er spectaculair uit, en hun prestaties zijn dat in een geconditioneerde omgeving ook. Zelfs breakdance en het afleggen van een atletisch parcours zijn mogelijk.

Cute? Zeker! In de complexe en veranderlijke omgeving van een fabriek veranderen de robots echter nog in overprikkelde waggelende pinguïns.

Bovendien is het de vraag of je mensachtige robots moet willen. Maken we daarmee niet dezelfde fout als bij de eerste auto’s, die op koetsen zonder paarden leken?

Het duurt nog tientallen jaren voor ‘alleskunnende’ mensachtigen ons ter zijde kunnen staan. De bottleneck is niet hun artificiële intelligentie, maar de integratie met hun ‘ledematen en zintuigen’.

Veel beter zijn op dit moment de resultaten met industriële robots, die qua uiterlijk zijn aangepast aan hun omgeving (denk aan Darwin!), en die zijn toegespitst op één specifieke taak.

Dit was mijn conclusie na het eerste Nederlandse congres over autonome systemen, met indrukwekkende bedrijfspresentaties van onder meer Boston Dynamics, Lely, Bollegraaf Recycling, Vanderlande, IBM en 247TailorSteel!

Ik ben in Drachten op het eerste nationale congres** over autonome systemen. Met meer dan 400 anderen word ik van harte welkom geheten door Jacquelien Scherpen, rector magnificus van De Rijksuniversiteit Groningen, en door Fred Veenstra, burgemeester van Smallingerland.

Autonome systemen, een onderdeel van Smart Industry, nemen beslissingen en voeren taken uit, zonder interventie. Vrij vertaald gaat het om robots die zelfstandig acteren. Dat kúnnen mensachtige robots zijn, maar ook intelligente productielijnen die zelf detecteren wat er moet worden gedaan, of wat er dreigt vast te lopen. 

Bij de uitvoering van fysiek complexe taken in een variabele context, zoals voetbal, kunnen robots nog lang niet tippen aan de mens.

Robots als assistenten
Als ik het grote aantal presentaties van gerenomeerde bedrijven – waarover straks meer - laat bezinken, dan vallen mij drie dingen op.

Om te beginnen stelt niemand de vraag of ‘autonomie’ wel zo’n goed idee is! Los van de ethische en veiligheidsaspecten, hoorde ik op andere bijeenkomsten rond Smart Industry vaak pleiten voor een ándere benadering: robots als assistenten, die met ons als connected workers méédenken, en soms ook handelingen uit handen nemen. Mens, artificiële intelligentie (AI) en robots sámen dus.

Het tweede aspect wat mij opviel: robots kunnen heel veel dingen fysiek nog niet, die voor een mens eenvoudig zijn!

Context-afhankelijk
Robots zijn niet meer weg te denken uit de industrie. Ze voeren ‘zware’ en/of sterk repetitieve handelingen vaak beter en sneller uit dan een mens. Ze zien er daartoe meestal niet zo uit als ons, daar kom ik zo op terug. Saillant detail: in Drachten, de plaats van het congres, bevindt zich volgens de organisatoren de meest gerobotiseerde fabriek in Europa, die van Philips.

Robots kunnen al veel, maar hebben nog grote moeite met verfijnde taken, vooral als die context-afhankelijk zijn. Denk aan fietsen door weer en wind.

Dankzij de snelle opmars van AI weten de robots wel wat ze moeten doen. Dat is het belangrijkste probleem niet. Bij de uitvoering worden ze soms echter opmerkelijk traag en aarzelend.

Tomaten plukken, of koffers in en uit een vliegtuig laden: het is allemaal nog te hoog gegrepen. En dan heb je het nog over de uitvoering van één specifieke activiteit. De universele huishoudrobot die mij al tientallen jaren terug werd beloofd op de lagere school: vergeet dat voorlopig maar. Dat duurt nog zeker 10, en waarschijnlijk 20 jaar!

Bagage afhandeling, gerobotiseerd door Vanderlande. De koffers ook in en uit een vliegtuig laden is echter nog te hoog gegrepen.

Boston Dynamics
Maar die robothonden en humanoïds van bijvoorbeeld Boston Dynamics¹ dan, denkt u wellicht. Op de filmpjes die Aaron Saunders toonde, chief technology officer van dat bedrijf, leken de humanoids leniger en handiger dan menige mens, tot breakdancen aan toe.

Er zijn veelbelovende ontwikkelingen, onder meer op het gebied van training. De beste manier om een robot iets te leren, is het voordoen. Dat doen we bij onze kinderen immers ook. Tot voor kort waren er echter twee verschillen: als robots vallen gaan ze vaak stuk. Ook leren ze zelf niet bij, waardoor het eindeloos veel tijd kost om ze alle variaties op een thema bij te brengen.

Het vallen is te ondervangen door een robot eerst virtueel te laten oefenen. Het bijleer-probleem kan worden opgelost door reinforcement (bevestiging) van goed gedrag door AI. Je krijgt dan emergent behavior, waarbij robots ook van elkaar kunnen leren. Daar zit ook iets beangstigends in: onvoorspelbaar gedrag, bijvoorbeeld een militaire drone die zelfstandig tot de aanval overgaat.

Dronken
Robots die bijleren bieden ook kánsen. Op een ander filmpje toonde Saunders een robot die verschillende dingen oppakt en sorteert. Een heel lastig hanteerbaar voorwerp bleek de robot na enkele mislukkingen alsnog goed op te pakken!

Robots kunnen tot in de perfectie één specifieke taak uitvoeren, denk aan dat breakdancen, maar het wordt veel lastiger als de omgeving en/of de taak variëren, zoals in het echte leven.

Saunders liet een mensachtige robot zien die een (lastig hanteerbaar) voorwerp bij een industriële productielijn moet oppakken en in een passend vak van een opbergsysteem plaatsen. Het goede nieuws: dat lukt. Het gaat echter een stuk trager dan een mens. En, anders dan de zo spectaculair dansende humanoids op de eerdergenoemde filmpjes, lijkt de robot nu ineens een beetje dronken.

Er viel me nóg iets op: de robot moet zijn ‘hoofd’ voortdurend draaien. Waarom geen 360 graden zicht, denk ik dan? En als ik nog wat verder dóórdenk: waarom eigenlijk twee benen en niet wieltjes, want dat beweegt veel sneller, stabieler en makkelijker!

Vaak is het nabouwen van een mens niet de best passende oplossing, denk aan Darwin's survival of the fittest. Robots op wielen voetballen bijvoorbeeld beter, zeker met 360 graden zicht.

Voetbal
Dat dit zo is, weet ik uit een presentatie van Udo Frese. Hij is professor multi-sensor interactive systems aan de universiteit van Bremen. Een team van robots op wielen, die de bal kunnen vasthouden in een holte, slaat nu al geen slecht figuur tegen een amateurvoetbalteam. Om daadwerkelijk zo’n wedstrijd te kunnen spelen moeten de robots nog wel robuuster worden én geen gevaar meer vormen voor de mens.

Zodra de robotvoetballers echter op mensen moeten lijken, blijken ze vérre van opgewassen ons, laat staan dat de finesse van Messi ook maar enigszins in beeld is. Dat duurt zeker nog tot 2050. Dan wil Frese namelijk een voetbalteam hebben dat de wereldkampioen van dat moment kan verslaan. Zijn onderzoeksgroep is overigens niet de enige met dat doel. Jaarlijks is er een RoboCup competitie, waarin robotvoetbalteams tegen elkaar strijden.

Wij danken onze partners/adverteerders, door hen kunnen wij onafhankelijke artikelen maken!
Ontdek bijvoorbeeld hoe onderstaande partij Smart Industry in de praktijk helpt brengen!

Innius

Innius® is een krachtig industrieel software platform voor machinefabrikanten en machinegebruikers in de industrie. Dit platform ondersteunt digitale ontwikkeling met actieve, slimme data en slimme apps.

Machinefabrikanten verbeteren de klantervaring door proactieve customer service te bieden zoals machinemonitoring op afstand en smart onderhoud. Machinegebruikers passen de best practices voor Lean produceren toe, ondersteund door real-time productiedata. Fabrikanten en gebruikers streven zo naar duurzaam en competitief voordeel.

> Naar website

> Toon andere adviseurs categorie Smart Industry

Pinguïns
Uit de presentatie van Frese blijkt vooral hoe moeilijk voetbal eigenlijk is! Dat had ik eigenlijk ook wel kunnen weten. Als kind ontdekte ik al bij de F’jes dat je moet kunnen dribbelen, een tegenstander passeren, goed moet kunnen aanspelen en aannemen, en bovenal: steeds weten waar iedereen staat en welke bewegingen iedereen maakt. Cruyff was zo goed, omdat hij dat allemaal tegelijk in huis had!

Bedenk ook dat een topvoetballer veel op gevoel doet. Bijvoorbeeld dribbelen zonder steeds naar de bal te kijken. Bovendien kunnen mensen voetballen onder alle omstandigheden, regen, mist, of een slecht veld.

Staande robotvoetballers doen qua beweging nog een beetje aan pinguïns denken. Dat het veel lastiger is om een humanoïde voetballer te maken dan ‘iets gerobotiseerds dat voetbalt’, is op zich logisch. Mensen kunnen namelijk heel veel dingen vrij goed, maar voor een specifieke taak (voetballen in dit geval) is een ander ontwerp vaak beter. Een snelle en stabiele voetballer op wielen die perfect de bal aan de voet houdt, bijvoorbeeld.

Aaibaar
Dat brengt mij op het derde aspect dat mij opviel op dit congres: er is een enorme focus op de ontwikkeling van mensachtige robots. Als die aaibaar moeten zijn en met mensen samenwerken, bijvoorbeeld in een zorgcontext, dan kan ik me dat voorstellen.

In alle andere gevallen echter niet. We lijken dezelfde fout te gaan maken als bij de introductie van de auto aan het begin van de vorige eeuw. Toen leken de eerste modellen op koetsen, maar dan zonder paarden. Het is veel logischer om out-of-the-box te denken, én om robots te ontwikkelen voor één bepaalde groep van taken.

De metaalbewerkingen die 247TailorSteel doet, gaan grotendeels automatisch. Humanoids hebben ze niet, taak-gespecialiseerde machines wel.

Darwin
Denk daarbij aan de survival of the fittest van Darwin, het is niet de spectaculairste robot die ‘wint’, maar de best passende in een bepaalde habitat.

Saunders gaf overigens wel argumenten vóór humanoids. Ten eerste lossen ze de grote personeelstekorten op, en ten tweede zijn onze fabrieksomgevingen op mensen ontworpen. Daar passen dit soort robots dus het beste in. Ten derde is het voorlopig qua investeringen onhaalbaar om overal een maatwerk-robot voor te ontwikkelen. Bovendien heeft dat als nadeel dat je een nieuwe robot nodig hebt als je productie-omgeving verandert.

Star Trek
Op zich valide argumenten, maar ik denk dat er nu ook veel humanoids worden ontwikkeld, omdat dit er zo mooi uitziet.

We willen het allemaal ook zo graag zo lijkt het, zo’n menselijk evenbeeld zoals Data uit Star Trek.

Boston Dynamics weet zelf kennelijk ook wel dat er veel gevallen zijn waarin een ander type robot beter functioneert. Daarom maken ze ook grote robotplatforms en robothonden.

Spot
De rond snuffende robothond Spot beweegt stabieler en handiger dan een humanoid. Ze kan bijvoorbeeld fabrieksdata verzamelen voor onderhoudsplanning, met sensoren die visueel waarnemen, hittebronnen detecteren en lekken en trillingen opsporen. Hierbij wordt AI ingezet om conclusies te trekken. Dit zou ook allemaal met fabriekssensoren kunnen, maar daar heb je er daar heel veel van nodig, aldus Saunders.

‘AI is nu nog locked-in onze computers en smart phones’, zegt Saunders. ‘Via robots wordt nu geleidelijk de stap naar de échte wereld gemaakt. De heilige graal is daarbij een robot die overal kan gaan, de omgeving begrijpt, en die alles kan manipuleren. Op dit moment hebben we industriële robots voor specifieke taken. Vanaf 2030 volgen dienstverlenende robots, die meerdere taken beheersen. Na 2035 verwachten we de eerste generieke robots, die mensen thuis op veel vlakken gaan ondersteunen.’

Lely
Diverse productiebedrijven gaven op het congres hun visie op de inzet van robots.

‘Wij willen bijdragen aan een duurzame, winstgevende en aangename toekomst voor de melkveehouderij’, zegt Sergio Ooijens, directeur business team next bij Lely. ‘Daarop ligt onze focus, denk aan het boek Good to Great. In het verleden hebben we wel eens een robot geleverd aan de geitenhouderij. Dat doen we nu niet meer.’

Lely is in Nederland naar eigen zeggen de grootste producent van robotica, ze investeren maar liefst 8,8% van hun omzet in innovatie. ‘Toch is technologie niet meer dan een middel. Ons datamanagement systeem, Lely Horizon, kan bijvoorbeeld heel veel data op een boerderij verzamelen en op grond daarvan adviezen geven. Het kan bijvoorbeeld aangeven dat een koe vruchtbaar is, ziek dreigt te worden, of is begonnen met een bevalling. Het vakmanschap van de boer vervangt dit echter niet. Het geeft wél veel meer rust.’      

Vrij koeverkeer
Lely is het bekendst van hun melk- en voerrobots, die autonoom hun werk doen in en rond de stallen. ‘Met zo’n melkrobot krijg je meer opbrengst, omdat een koe zelf kan bepalen wanneer die gemolken wil worden. Dat werkt stress verlagend. Wij noemen het vrij koe verkeer, en de boer hoeft niet meer vroeg op te staan.’ 

Er zijn inmiddels ook robots die vers gras maaien en dit dan naar de koeien brengen. Volgens Ooijens hebben die dat soms liever, hoewel het bij mij een beeld van luie en obese dieren oproept.

Autonome robots functioneren alleen goed, als aan een aantal randvoorwaarden is voldaan, waarschuwt Ooijens. ‘Ze mogen bijvoorbeeld niet stilvallen. Daarom geven wij 24/7 support. We doen dat zoveel mogelijk online, om het met minder mensen te kunnen doen. Daarnaast hebben gebruikers, in ons geval boeren, training nodig om met robotica en data management om te gaan.’   

Carl Berlo, CEO 247TailorSteel:   ‘Een belangrijke pilaar van ons businessmodel is het zo veel mogelijk automatiseren van het productieproces, van bestelling tot uitlevering. Goed personeel is namelijk schaars’    (foto Martie Seesing)

247TailorSteel
Net zoals Lely focust 247TailorSteel op één bepaalde markt. In hun geval is dat - als toeleverancier - het snijden en kanten van metaalplaten en -buizen, geheel naar wens van de klant.

‘Er zijn grote machines voor nodig, die circa één miljoen euro kosten’, zegt CEO Carl Berlo. ‘De investeringen zijn dus hoog, en dat is de reden voor klanten om onze diensten te gebruiken. De tweede pilaar van ons businessmodel is het zo veel mogelijk automatiseren van het productieproces, van bestelling tot uitlevering. Goed personeel is namelijk schaars.’

Die strategie legt 247TailorSteel geen windeieren. ‘We hebben een dubbel cijferige groei, ondanks een krimpende markt. Onze machines zijn zoveel mogelijk standaard, zodat we makkelijk orders kunnen verplaatsen. We hebben nu honderden machines op zes locaties. Verder uitbreiden in Nederland is lastig. In België, Oostenrijk en Duitsland denken ze veel meer mee met de industrie.’

Mensen
Alleen voor het starten van de machines en het eruit pakken van de producten zijn nog mensen nodig. Dat sluit aan bij de conclusies in de eerste helft van dit artikel: robots kunnen gestandaardiseerde taken vaak beter en sneller dan de mens, maar als er sprake is van variatie zijn ze nog vaak traag en hun bewegingen onhandig.

Dankzij de grotendeels autonome productie realiseerde 247TailorSteel een 75% reductie in doorlooptijd. Een klant kan 48 uur na het uploaden van tekeningen de bestelling ontvangen.

Op dit moment zet 247TailorSteel sterk in op AI. ‘Achterhoekse intelligentie’, grapt Berlo. ‘Officieel heet ons systeem Sophia, oftewel Sophisticated Intelligent Analyzer. Enerzijds verbetert het onze productieplanning, denk aan zo kort mogelijke omsteltijden en zo min mogelijk afval door het slim combineren van orders. Anderzijds ondersteunt het marketing & sales: het krijgen, behouden en ontzorgen van klanten. Dit op een vergelijkbare manier zoals Bol.com dat doet.’

Voor verfijnde en variabele handelingen, zoals het starten en lossen van machines, zijn bij 247TailorSteel nog steeds mensen nodig (foto Eric Scholten)

Vanderlande
Het verschil tussen wat robots wel en nog niet kunnen blijkt ook uit het verhaal van Frank van Dijck, CTO van Vanderlande. Zij zijn gespecialiseerd in het automatiseren van logistieke processen.
De bagage-afhandeling systemen en magazijnen van Vanderlande kunnen volautomatisch draaien, mede dankzij automatisch geleide voertuigen van Toyota, de huidige eigenaar.

Aan de begin en het eind van de transportsystemen zijn echter nog steeds mensen nodig, omdat de handelingen op die plekken te complex en vooral te variabel zijn. Vandaar dat koffers nog steeds met een karretje naar een vliegtuig gaan en daar met de hand worden ingeladen.

‘Ons lange termijn doel is een naadloze logistieke ervaring voor onze klanten, van begin tot eind’, zegt Van Dijck. ‘Daartoe experimenteren we bijvoorbeeld met robots en autonome voertuigen die containers automatisch laden en transporteren. Daarnaast is het cruciaal dat alle achterliggende techniek blijft draaien. AI-assistenten kunnen bijvoorbeeld aan operators laten weten welk onderhoud waar de hoogste prioriteit heeft. Daarmee kun je ongeplande stilstand met liefst 80% reduceren.’

Frank van Dijck, CTO Vanderlande: ‘Ons doel is naadloze transportsystemen, van begin tot eind. Daartoe experimenteren we nu met robots en autonome voertuigen die containers automatisch laden en transporteren.’

Bollegraaf recycling
Voor Bollegraaf recycling is robotisering een must. ‘Anders is het onmogelijk grote hoeveelheden afval te scheiden in zo uniform mogelijke stromen, hetgeen noodzakelijk is voor een circulaire economie’, zegt Edmund Tenfelde, vicevoorzitter van de Raad van Bestuur van Bollegraaf. ‘Objectherkenning met full-color camera’s op basis van deep learning speelt een cruciale rol. Alles begint namelijk met goed meten.’

De vision systemen van partner Grey Parrot, een jong bedrijf in Londen dat in 2018 werd opgericht, kunnen inmiddels al 111 typen afval detecteren. Die kunnen daarna door robots van de transportband worden gepakt. ‘Daarbij is het zoeken naar een optimale balans tussen sorteersnelheid en zuiverheid van de reststromen. We halen al bandsnelheden van 3 meter per seconde.’

Net zoals Vanderlande gebruikt Bollegraaf voor de optimalisering van onderhoud AI. ‘Denk ook aan het met hitte-sensoren vroegtijdig detecteren van brand, een berucht probleem bij afvalverwerking. Brand kan onder meer ontstaan door batterijen en door broei.’

Het ultieme doel van Bollegraaf is, net zoals bij Vanderlande, volledig ‘mensloze’ afhandeling van logistieke stromen. Daartoe werken ze samen met diverse partners.

De twee robot platforms van Avular

Avular
Avular, specialist in mobiele robotsystemen, en opgericht door oud robotica studenten van de TU/E, heeft min of meer de omgekeerde strategie als Bollegraaf: niet uitbesteden maar verticale integratie. Dat betekent dat ze bijna alle onderdelen van hun twee ‘platforms’, een autonoom rijdende robot en een drone, zélf maken. Tot het besturingssysteem aan toe.

‘Apple is daarbij een bron van inspiratie’, zegt CEO Albert Maas. ‘Als je je eigen hardware kent, draait ook je software zo betrouwbaar mogelijk. Denk aan Windows: het feit dat dit systeem moet communiceren met veel verschillende hardware is een belangrijke bron van het beruchte blue screen of death. Zoiets wil je vanzelfsprekend tot het uiterste voorkomen bij een vliegende drone. Voorspelbaar gedrag is voor ons erg belangrijk. Daarom hebben wij ook nog niet zoveel aan AI in zijn huidige vorm. Dat is te veel een black box. We hebben liever besturing op basis van algoritmes.’

> Zie ook: Hoe digitaliseer en robotiseer je smart?