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《疫情之後的貨機人生》 by 物流老司機
[零:前言]
近一年來,受到疫情的影響,航空客運幾近停擺。人流嘎然停止,四肢癱瘓,物流卻像顆不放棄的心臟,持續跳動朝四面八方輸液,替全世界的經濟保住一線生機。在油價走跌的加持之下,各家航空公司的貨運業務逆勢竄起,成為營收與獲利的重要支柱。全球30大航空公司裡,僅有四家業者有獲利,台灣的華航和長榮就佔了榜單上的兩個名額 ,貨運部門從深夜墊檔節目躍身成熱門八點檔,組員的生活也成為各界關注的焦點之一。
敝公司擁有18架747貨機,數量居全球之冠。這架經典的空中皇后,機艙胃納量大,也因為貨運的榮景,迎來遲暮之年的第二春。以下所提的貨機組員,皆是以747機隊飛行員為例。
貨機大部分是往美國飛的越洋長程航班,就算是偶爾穿插的區域短班,出發時間也多在半夜。組員晝伏夜出,活動範圍離不開貨機坪,也甚少進入旅客的視線。身處同一間公司,掛著同一個職稱,穿著同一件制服,客機組員也不見得了解貨機機隊的生態。
若要剖析貨機組員的生活,不外乎從這幾個關鍵字下手:[班表]、[外站]、[安克拉治],還有無可避免的[隔離]。組員背景天南地北,男女老少或有差異,但八九不離十,生活和話題都脫不了這幾個重心打轉。
[一:班表]
無論客貨機,無論長短程,每個月的一張班表,主宰了組員30天內的生活。生活兩個字筆畫不多,但鉅細靡遺,包山包海,充滿各種變數。
如果班表是一道料理,那麼熬夜和時差,就是長程機隊飛行員的主菜,無從替換,也往往是雙品招待。
同是吞著熬夜配時差,但客機和貨機組員吃的菜色不同,滋味更是南轅北轍。長程客機的派遣,多是單點來回,例如直飛紐約、法蘭克福、雪梨,在當地休息一到三天不等,然後飛回台北。貨機的派遣模式較為複雜,飛往美國內陸的停靠航點較多,天數也拉得較長。舉例來說,貨機組員出門派遣一趟的班表常常是這樣:從台北飛大阪,落地中停2小時,繼續從大阪飛安克拉治,在安克拉治休息40小時,飛去芝加哥中停2小時接著飛西雅圖,在西雅圖休息18小時,然後飛回台北。
離家飛個長班,以下例子是客貨機的差異,一目瞭然:
客機:台北-紐約-台北
貨機:台北-大阪-安克拉治-芝加哥-西雅圖-台北
疲勞很難量化,不同機隊之間的作息也無從比較,但貨機組員的班表較為複雜,航點也較多,起降比較頻繁,隨之而來的風險也較高。另外,貨機組員要面對的另一個挑戰,是在美國內陸各航點間的時差。以安克拉治為基準,西雅圖快了1小時,芝加哥快了3小時,紐約快了4小時。組員在多航段執勤後,在不同外站休息後,必然會面臨跨時區的副作用,就是日照時間與生理時鐘的紊亂。
[二:外站]
如何在外站調整作息,也算是組員工作的一部分。無論身處東西半球,在外站下班之後,得在或長或短的休息時間內,想方設法讓錯亂的生理時鐘重開機。如何實作,人人自有心得,各憑本事。文的武的方法不拘,只要在下一次上座時,在握住操縱桿之前,能夠撐起眼皮敲醒腦袋進入飛航模式,那就是好方法。
客機會停靠的外站,無非是觀光勝地,或是人聲鼎沸的都會區。疫情之前,組員在外站能抽空遊歷知名景點,跋山涉水尋幽訪勝,品嚐四方美食,體驗異地風情,這是辛勤工作之餘的福利,一點小小的犒賞。就算只是暫時離開旅館,在市區搭車或鄉間散步,讓風景流轉,也是種調劑與沈澱,好轉換心境迎接下一趟任務。
對貨機組員來說,常會頻繁飛往美國內陸各大貨運站。最具代表性的外站,就是安克拉治。無論搭配的是紐約、亞特蘭大、芝加哥或邁阿密,安克拉治都是必經的門戶。ANC三個字未曾缺席,按月換個日期烙印在班表上,有時候一個月還得造訪兩次三次。貨機組員的第二個家,就是安克拉治。
[三:安克拉治]
飛機航程越遠重量越大,飛行時耗油就越多。以747貨機為例,受限於最大起飛重,在油箱加滿的情況,可以飛到13小時左右,但只能裝進約七成滿的酬載(Payload,賺錢的貨物重量)。若要增加酬載,勢必要減少飛時,不能飛得太遠。簡言之,載得重就飛不遠,要飛遠就得減重。
因此位在阿拉斯加,離台灣約8個半小時的安克拉治,就是一個很好的中停點。安克拉治人口數和新店差不多,機場貨運量卻是全球排名第五大。Fedex和UPS是主場,華航、長榮、大韓、國泰都是常客,AN-124偶爾出沒,運氣好一點還能遇到全球最大運輸機AN-225。飛機從台北出發時可以裝滿酬載,在安克拉治落地補足油料後,接著往美國其他航點移動,例如6個小時外的紐約,7個小時外的邁阿密。除了位在美西的洛杉磯、舊金山、西雅圖,要飛往內陸或東岸的航點,飛機大多以安克拉治當作進出的中停點。
機坪內偶爾會出現三架自家貨機比鄰的景象,例如左邊的從大阪飛來要再戰芝加哥,中間的要先飛邁阿密再折返跑去西雅圖,右邊的打了一趟紐約來回終於要踏上歸途朝台北前進。此起彼落,你來我走,輪番上陣排隊卸甲,燒肝打拼都是為了把滿機腹的酬載平安送到目的地。
飛機地停加油,只消數十分鐘後即可再度升空,不曾聽過機器有過半句怨言,但人總得闔著眼伸直腿睡覺。飛機齊聚一堂有多熱鬧,就有為數不少的組員得在此落腳歇息,進出安克拉治皆然。至於能在旅館裡待多久,端看手機螢幕裡那一個小方塊,班表APP來決定。有時是三人派遣的底線,18個鐘的休時。有時則在房內欣賞了兩次晨曦晚霞,待了近48小時才往下一站前進。
人是動物,籠子關久了難免想伸展筋骨透透氣。由於造訪頻率高,留宿時間比其他外站來得長,若在安克拉治沒有些嗜好,時光肯定特別難消磨。除了日常的上街採買覓食,這裡地廣人稀,往深郊野外跑是再合理不過的。偶遇前輩分享安克拉治的外站生活,說道在這塊景緻優美的自然勝地,登山健行,騎馬滑雪,坐船看冰河,野溪釣鮭魚,戶外活動包羅萬象,聽者常心生嚮往。
但疫情爆發,世道丕變,一個四季都還沒輪完,這些軼聞趣事突然變得遙不可及,像是曾祖母的兒時照片一樣斑駁難辨。無論哪個外站,所有未曾探訪之勝地,未及體驗之樂趣,未能品嚐之珍饈,一夕之間都封印成旅遊書上的一行行墨漬和一幀幀相片插圖,只剩銅版紙的氣味飄著活著。
[四:隔離]
病毒橫空出世,是前所未見的兇猛對手。疫情初始,各國政府只能在節節敗退之際,盡快釐清病毒的底細。有的採取群體免疫想和病毒自然共存,有的端出各項封城管制的措施,期盼在經濟窒息之前能先把病毒悶死。效果不一,但大多數國家的醫療資源和經濟活動都受到病毒重擊。台灣在初期反應迅速,守下第一波攻勢,決戰邊境,把損害控制到最低程度。但若是每個執勤返台的飛行組員,入境後都要隔離14天,航空公司很快地就會面臨無人可調派的窘境。
幾經波折與轉彎之後,疾管署和航空業者協調出一套模式,在防疫和營運間取得平衡。
組員從公司勤務報到開始,全程配戴口罩,視客貨機需求著配護目鏡或隔離衣,抵達外站後專車接送,入住旅館期間不得外出,不與當地民眾接觸,僅透過外送或客房服務方式用餐,返台後自行駕車、專車接送返家,或是入住防疫旅館,不得搭乘大眾運輸。貨機組員三天內/客機組員五天內居家檢疫,不可外出或派飛。14天內自主健康管理,不出入人潮眾多景點或參加大型集會。
概念是這樣的,對疫情互信的國家之間有旅遊泡泡。組員在本站和外站之間,就是個執勤泡泡。若能落實各項防護措施,與疫區的生活圈隔絕,讓染疫的風險能被降到最低,那麼在三天/五天居家檢疫期間渡過之後,組員就能夠離開家門或檢疫旅館,回歸社區生活。
組員返台後手機沒有被追蹤定位,在外站時也沒有早晚點名確認是否擅自外出。這套模式從春季運行至今,除了公司各單位的後勤支援,仰仗的是客貨機無數班值勤組員的自律,以及對自身工作的責任感。大家有共同的目標,離開國門時保護自己,回到台灣保護我們的家。
海外各國動輒停班停課,關餐廳封城,確診數不斷攀升第二波第三波。 2020年的台灣,宛若世外桃源,馬照跑舞照跳,除了無法出國旅遊,沒什麼特別。為了保護家園不受侵擾,疾管署、各家業者、頻繁進出疫區的第一線組員,大家都在不同戰線和病毒長期對抗。與此相比,泰山與鴻毛之輕重,被關在外站旅館隔離,失去移動的自由,其實也不足掛齒。
[五:疫情之後的外站]
自此開始,組員的外站生活不再立體鮮明,只剩二維空間的兩點一線。機場一點、旅館一點,還有往返接駁的車程拉成一線。對貨機組員來講,就是從安克拉治繼續往外延伸的更多點和線
疫情嚴重的城市,例如紐約,也取消外站駐防,就改成從安克拉治派遣飛來回,但所需飛時較長,落地之後的休息時間也必須拉長。另外為了減少返台次數,貨機組員也會以安克拉治為出發點,派遣兩次內陸航班後再返台。
在旅館大廳偶遇時,問候語不外乎是:
「你是飛來還是回台北?」
「我接下來飛亞特蘭大,你從芝加哥回來嗎?」
「你還要在這裡待幾天?」
一個疫情後的班型如下:
台北-安克拉治(住)-芝加哥(住)-安克拉治(住)-紐約(中停)-安克拉治(住)-大阪(中停)-台北。
從台北派遣一趟,出門八天打了七腿,安克拉治住了三次。飛行里程足以繞地球一圈,但除了機場和旅館,哪裡也沒去,哪裡也去不了,哪裡也不該去。
疫情之後的外站,除了熬夜和時差,還多了COVID-19這個隱形魔王,得矇著眼和他打擂台。從外站落地開始,接過的每一份文件、摸的每一扇門把、送到房間的每一份餐點、頭靠的每一顆枕頭,不用酒精噴霧伺候都覺得心虛,深怕一次疏漏就讓健康和職業生涯同時劃上句點。若聽到遠方傳來隱約的咳嗽聲,隔著口罩都想收著鼻翼抿著嘴。
自此,所有的外站糊成一個大麵團,形狀全都是一個模子印的,味道全都是一只雜燴鍋煮的。外站就是一個七坪大的房間,一張得噴酒精消毒的床,一扇晨昏顛倒的窗,一具上班前會鈴鈴作響催命符的電話。組員們自力更生,自樂自得,每個人斜槓再斜槓,文組追劇閱讀,武組瑜伽健身,學習與自己相處,學習面對被迫離群索居的孤獨。
計時結束,服刑期滿,走出這扇門遲早得回頭。往下一站或下兩站移監的車程,反倒是令人期待的旅途,一趟小確幸。
腳下踩的是安克拉治夾著樹葉的積雪,不是帶著污漬的陳年地毯。屁股坐的是芝加哥霓虹燈光加長禮車,不是硬邦邦的旋轉辦公椅。眼睛看的是高速公路旁的西雅圖楓紅,不是了無生趣的旅館停車場。耳朵聽的是機坪上貨盤車嘎拉作響,不是一片漆黑裡嗚噎整夜的旅館空調。
進到駕駛艙後就是小小的烏托邦,以金屬蒙皮築牆的理想國。艙門關上,油門一推,飛機離地後跟著把所有的顧忌和擔憂拋在腦後。腳下是病毒統治的塵世,三萬英呎的雲隙還是天空,曬得皮膚發痛的還是陽光,讓人昏昏欲睡的還是黑夜。和過往的2019、2018沒有兩樣,還是起降巡航,還是一桿兩舵,除了臉上多了張口罩,疫情沒有在這裡改變什麼。
直到,落地開了艙門,COVID-19說,歡迎回家。
向櫃檯領了鑰匙,房門哐啷一聲關上,換個外站,計時重新開始。熟練地將房間內消毒一遍,確認每個開關按鈕把手都鍍上了酒精,才能寬心摘下口罩呼吸,躺在陌生的又熟悉的床上休息。隔離週而復始,直到班表大人批准返台。如果運氣稍差,班表稍微凶險一點,可能會在返台三天檢疫期滿後,隔沒一天又被派遣安克拉治,然後繼續飛美國內陸班。那麼將會是有整整兩個禮拜,除了勤務派遣時間以外,組員都得在家裡或旅館內隔離。
一如傳世名言:「我不是在隔離,就是在往隔離的路上。」
離台灣七千公里外的安克拉治,冬天日照只有六小時,零下十度是家常便飯。旅館內隨時都有三四組貨機飛行員駐防,在客房內或睡或醒或彌留,靠著Ubereat和Line便當群組外送供應三餐。入住時來自四面八方,離去時目的地不一,退房兩天內又拖著行李箱掛著黑眼圈,鬼打牆一樣現身在旅館大廳迎接另一段隔離。
這就是疫情之後的貨機人生。
[六:寫在案例765之後]
和歐美國家不同,17年前的我們經歷過SARS,對於病毒和口罩有著熟悉的共同記憶。戒慎恐懼,是全民防疫成功的關鍵。但蛋殼再密也有縫,身為全台灣唯一頻繁進出疫區的族群,機組員成為防疫的破口,彷彿是種宿命,早破晚破的問題而已。本土0確診的天數拉得越長,破蛋之後,輿論的後座力就越猛烈。
曾經被譽為天空國家隊,客貨機組員不分彼此,都持續肩負著運送防疫物資的重任。而在嚴峻的疫情之下,貨運同仁依然全年無休,倉庫24小時燈火不滅。機坪上永遠都鋪滿貨櫃,等著一趟趟貨機往返消化。這個海島國家能夠物暢其流,進出口轉運順暢,組員多少也透過操縱桿出了一份力量。
然而,在案例765-紐籍機師事件發生後,全台灣的機組員,猶如身處中世紀的歐洲,被視為滿街散疫的過街老鼠,避之唯恐不及。如果可以舉辦公投,組員返台後隔離14天的方案,應該會是毫無懸念地高票通過。
在被輿論的口水戰淹沒之前,必須先理解一個事實。在這253天內,無論是當天來回或是過夜班,無論是載客或送貨,敝公司就有一萬五千個航班飛回台北,全台灣加起來有超過兩萬個架次的組員,在這段期間接觸旅客,進入疫區過夜再返台。
這麼龐大的航班數量,這麼多的人員反覆進出疫區,返台後並沒有隔離14天,為什麼在過去的253天內,可以維持本土的0確診?
如果現階段的執勤泡泡,各項防護措施效果不佳,讓組員在執勤時避不了染疫,那麼在這兩萬多個航班內,應該會有一定比例的機組人員中鏢。不會人人都是無症狀感染者,也不會每個人居家檢疫期內就保證痊癒。經過九個多月後,疾管署應該會收到一堆居家檢疫通報有症狀,篩出一堆確診的組員。或是組員染疫而不自覺,經過三天/五天後無論是外出或執勤,再度傳染給其他人。台灣不會保持這麼久的本土0確診紀錄。
如果在案765之前,台灣的社區是乾淨的0,那麼也是間接證明,過去九個多月以來,這樣的執勤泡泡模式是有足夠的防護力。台灣並沒有來源不明的社區感染,也沒有一堆機組員在居家檢疫時發病確診。組員最有可能染疫的源頭就在國外,與當地生活圈隔絕是最直接的方式。源頭不防堵,就算延長回台後的隔離天數,再補上執勤前的篩檢,也是治標不治本。
重點是組員執勤時,有沒有確實配戴口罩,落實自我健康管理,以及在外站時各項防護措施是否嚴格執行。
眾家媒體披露,該位紐籍機師執勤時不願意配戴口罩,也不配合疫調,甚至不是第一次在外站擅自離開旅館,同事通報公司也沒得到積極處理,那為什麼要為了個案改變通則,連坐處罰過去253天戰戰兢兢執勤的無數組員?若是又有組員7天檢疫後確診,是否要上調到14天?若是有旅客檢疫14天後才發病確診,疾管署需不需把旅客入境隔離上調到20天呢?
現在應該關注的是事件的調查結果,若是紐籍機師在外站沒有離開旅館,執勤時一切合規,結果還是不幸染疫,那麼現行的執勤泡泡得通盤檢討,確認在外站的哪個環節是防護的弱點,接車司機生病、旅館消毒不周、外送餐食人員疏失、病毒變種後傳染力變強,都是可能的原因。找出造成感染的根本原因,才能據此改進。若沒有從源頭防堵漏洞,過一段時間後累積足夠的航班量後,還是有可能再次出現類似的組員染疫案例。
輿論看到的是253天的0,我們看到的是兩萬多個航班的0。
沒有人希望看到0變成1,因為我們很清楚,若是疏於防備,幾週之內,1就能變成難以置信的數字。這麼多架次之後維持的0,隱藏的是無數客貨機組員的心理壓力。進入疫區小心翼翼,返台後就算檢疫期滿仍不得鬆懈,時刻注意自己是否有流鼻水、腹瀉、肌肉痠痛等症狀。鎮日精神緊繃,深怕自己已成病毒溫床,不慎將病毒帶進社區造成大規模傳染。居家檢疫期對家庭生活造成的不便,以及反覆陷於隔離的處境,對組員的身心狀況,難免都會有負面且長期的影響。
熬夜、時差、隔離,就是這一年來組員生活的三元素,在全球航空業如此困難的時刻,能夠換上制服領著班表出勤,已是萬幸。
檢疫規定也隨著國際國內疫情調整,昔寬鬆今嚴峻。待疾管署一聲令下,公司頒佈細則,組員只有逐條遵循,以免自己成為防疫破口,賠上健康也壞了名聲。但案765的事件,帶來了排山倒海的輿論壓力,風行草偃,組員動彈不得,無力辯駁。明明執勤時很謹慎,返台後都很自律,在規定的檢疫期滿才離開家門用餐採買,卻還是有種莫名的罪惡感,覺得自己是個通緝犯,只是還不曉得犯了什麼罪。一旦確診染疫,馬上回溯14天丟石判刑。
天下大亂的2020年還沒過完,在英國發現的變種病毒已在2021年埋伏,超前部署蓄勢待發。這是一場寒夜裡的越野馬拉松,疫苗的成功研發,還沒完全帶來曙光,在病毒追擊前,我們得摸黑找到終點存活下來。共體時艱,這四個字只差沒刺在背上,提醒自己沒有退路。在世界恢復平靜之前,能再走多久的0就交給老天爺了。
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過21萬的網紅yan lifestyle,也在其Youtube影片中提到,※本次拍攝為疫情爆發前,我們有預先拍了一些片 現在已經沒有娃娃機可以夾了,不用問怎麼還能夾~ 大家不用擔心,請安心看片! 夾娃娃拍攝地點:新竹市金山街137號 👉加入會員傳送門► https://bit.ly/joinyanyan ►► 歡迎收看及訂閱 相關頻...
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AI機器人將如何顛覆製造業?
面對AI機器人帶來的破壞式創新,台灣製造業該怎麼把握機會,在自動化典範轉移的亂局中,占有一席之地?
Bastiane Huang
Feb 6 · 1
在先前Robotics 2.0系列文章中,我們討論了AI如何讓機器人做到過去做不到的靈巧工作,並能夠開始自主學習。第一篇文章介紹了AI如何開啟Robot2.0時代。第二篇文章則描述AI機器人在倉儲運輸業的應用,透過觀察這個新技術的第一個應用場景,來預測這一切將如何影響我們的生產力、就業狀況以及日常生活。
這篇文章我們將聚焦目前大量運用傳統機器手臂及自動化設備,同時占台灣產值最高(30%)的製造業。具有自主學習能力而且靈巧的AI機器人,將如何影響製造業流程及整體產業結構?供應鏈上的各廠商又該如何因應Robotics 2.0帶來的破壞性創新?
「未來已經到來,只是先被一部分人看見。」 — 作家威廉.吉布森
The future is already here — it’s just not very evenly distributed. — William Gibson
製造業自動化現況
根據國際機器人聯合會(IFR)發布的最近報告,全球工業機器手臂的出貨量在2018年創下新紀錄,來到38萬4,000台。其中中國仍是最大市場(占比35%),接著是日本,美國,台灣排名全球第六。
汽車以及電子製造業依然是工業手臂的最大應用市場(占比60%),遠遠領先其他包含金屬,塑膠及食品等產業。具體原因我們在第一篇文章也討論過,由於傳統機器人和電腦視覺的限制,目前除汽車業和電子業以外,倉儲、農業和其他產業幾乎都還沒開始使用機械手臂。而這樣的情形將會被AI機器人及深度學習等新技術所改變。看到這裡,你可能會想:自動化及工業機器手臂在製造業既然已經有幾十年的歷史,該自動化或可以被自動化的部分應該都已經自動化了,還有什麼創新的空間呢?
出乎意料地,就連自動化程度最高的汽車製造業,離所謂的全自動化關燈工廠(lights out factory)也還有很大一段距離。舉例來說,汽車組裝的部分大多依然是由人工來完成。這也是車廠最勞力密集的部分,平均一間汽車工廠裡有3分之2的員工都在裝配車間。就連一向追求革新與顛覆,主張追求最高自動化的特斯拉執行長馬斯克,都不得不公開承認,特斯拉生產線自動化的進度不如預期。
究竟為什麼自動化這麼困難?
自動化至今無法跨越的技術限制
現今的自動化生產線普遍為大量生產設計,因此能有效降低成本,但也因此缺乏彈性。面對消費者越來越短的產品生命週期,越來越多的少量多樣客製化生產需求,人類往往比機器人更能夠因應新的產品線,也不需要花費很多時間去重新編寫程式或更改製造工序。
1. 靈巧度與複雜度
儘管科技在快速進步,人類還是比機器人靈巧許多。在訪談電子代工廠商的過程中發現,儘管組裝產品(assembly)已經高度自動化,但備料(kitting)的程序還是必須由人來完成。
備料在製造及倉儲業都很普遍,是提高生產效率的重要步驟。指的是把組裝產品需要的各個零散部件集合起來,打包並放置在工具包(kit)的過程。之後機器人再從工具包中拿取各個零件並進行組裝作業,這時候因為各個零件都在一個固定的位置和角度,自動化編程相對容易。相反地,備料時必須從雜亂無序的零件盒中辨識並拿取零件,零件的位置角度不一,甚至可能重疊或纏繞在一起,這對現有的機器視覺及機器人技術都是一項挑戰。
2. 視覺與非視覺性的回饋
另外一方面,很多複雜的裝配作業需要靠作業員的經驗或「感覺」。不論是安裝汽車座椅或是將零件放入工具包裡,這些看似簡單的動作,事實上都需要作業員或機器人接收,並根據各種視覺甚至觸覺訊號,來調整動作的角度及力道。
這些精細的微調使得傳統的自動化編程幾乎派不上用場,因為每次撿取或放置物品都不完全相同,需要像人一樣有從多次的嘗試當中,自主學習歸納的能力,而這正是機器學習,特別是深度及強化學習,能夠帶給機器人的最大改變。
Robotics 2.0:AI可以讓工廠機器人做到哪些事?
AI帶給機器手臂最大的改變就是:以往機械手臂只能重複執行工程師編寫程序,雖然精準度及速度都很高,但卻無法應對任何環境或製程改變。但是現在因為AI,機器可以自主學習更複雜的任務。具體來說,AI機器人較傳統機械手臂在3大方面有重大突破:
1. 視覺(Vision System)
就算是最高階的3D工業相機,仍然無法像人眼一樣,既可以精準判斷深度距離,又可以辨識透明的包裝、反射表面、或是可變形物體。這也是為什麼很難找到一款相機,既可以提供準確的深度,又能夠辨識大多數的包裝及物品,然而,這樣的情形很快就會被AI改變。
機器視覺在過去幾年取得了巨大的進展,幾間來自於矽谷及波士頓的新創,包括OSARO和Covariant,利用深度學習(deep learning),語意分割(semantic segmentation),及場景理解(scene understanding)提高了低階相機的深度及影像辨識,讓製造商不需要使用昂貴的相機,也能得到足夠準確的影像訊息,成功辨識透明或反射物體包裝。
2. 可擴充性(Scalability)
深度學習不需像傳統機器視覺一樣,需要事先建構每一個物品的3D模型。只需要輸入圖片,經過訓練,人工神經網路就能自動辨識影像中物體。甚至能使用非監督或自監督學習,降低人工標籤數據或特徵的需要,讓機器更近接近人一樣的學習,免去人為干預,讓機器人面對新的零件再也不需要工程師重新編寫程序。隨著機台運作,收集到的數據越來越多,機器學習模型的準確度也會進一步提升。
目前一般生產線通常有震動台、送料器、輸送帶等週邊設備,確保機器人能夠正確拿取需要的部件。如果機器學習再進一步發展,讓機器手臂更加智能,或許有一天這些比機械手臂更昂貴四五倍以上的週邊設備將不再被需要。
另一方面,由於深度學習模型一般儲存在雲端,這也讓機器人能夠互相學習,共享知識。舉例來說,若有一台機器手臂經過一個晚上的嘗試,學會如何組合兩個零件,便能夠很輕易地將這個新的模型更新到雲端,並分享給其他同樣也連結到雲端的機器手臂。這不但省去了其他機器的學習時間,也確保了品質的一致性。
3. 智能放置(Intelligent Placement)
一些對我們來說一點也不困難的指令:請小心輕放,或把物品排列整齊,對機器手臂而言卻是巨大的技術挑戰。
如何定義「小心輕放」?是在物體碰觸到桌面的瞬間停止施力?還是在移動到距離桌面6公分處放手讓物體自然落下?或是越靠近桌面就越降低速度?這些不同的定義又會怎麼樣影響物品放置的速度和精確度?
至於將物品「排列整齊」就更困難了,先不論每個人對整齊的定義都有所不同,為了能將物品精準地放置在想要的位置及角度,我們首先必須要先從正確的位置拿取物品:機械手臂依然不如人手靈巧,且目前一般機器手臂大多使用吸盤或是夾子,要做到人類關節及手指的靈活度,還有一大段距離。
其次我們要能即時判斷夾取物體的角度位置及形狀大小,以下圖的杯子為例,需要知道杯口朝上或朝下,要側放或直放,也要知道放置的地方有沒有其他物品或障礙物,才能判斷將杯子放在哪裡才能最節省空間。 我們因為從出生開始就在學習各種取放物品的任務,這些複雜的作業幾乎不加思索就可以完成,但機器並沒有這樣的經驗,必須重新學習。
經由AI,機器手臂可以更精準地判斷深度,還可以透過訓練,學習判斷及做到杯子朝上,朝下等不同狀態。也可以利用對象建模(Object Modeling),或是體素化(Voxelization),來預測及重建3D物體,讓機器可以更準確掌握實際物品的大小和形狀,進一步將物品放到該放的位置。
AI機器人將如何顛覆製造業?
現在我們知道AI可以讓機器做到許多以往做不到的事,但這對製造業現行的產業結構又會有什麼影響?誰能夠把握住新科技典範轉移技術帶來的機會?哪些公司又會面臨前所未有的挑戰?
AI機器人帶來的破壞式創新(Disruptive Innovation)
破壞式創新由哈佛商學院教授克雷頓‧克里斯汀生(Clayton Christensen)在其著作《創新的兩難》(Innovator’s Dilemma)當中提出。理論的中心思想是:
產業中的既有業者一般會為了服務現有客戶(通常也是利潤最高的客群),而選擇專注於「持續式創新」,改善現有的產品及服務。此時,一些資源較少的小公司把握機會,瞄準被忽略的市場需求,而取得進入市場的立足點。
破壞式創新又分為以下兩種:
(1)低階市場創新
一般大家較為熟悉的是「低階市場創新」,數位照相技術就是一例。早期的數位相機不僅解析度不佳,而且還有快門延遲很長的問題,但隨著數位照相品質及解析度逐漸進步,數位相機逐漸從低階市場晉升為主流。諷刺的是,柯達雖然研發出數位相機,但卻因為無法放棄當時該公司占據全球3分之2的底片市場,而最終被新技術淘汰。這正是所謂的「創新的兩難」,既有業者雖然看到新科技的威脅,但卻因為現有公司結構,策略等種種原因無法及時因應。
(2)新市場創新
「新市場創新」則是指新進公司瞄準既有公司尚未服務到的「新市場」進行創新。例如,電話剛推出的時候只能被用來做短距離的本地溝通,因此電報產業當時的領先者Western Union拒絕購買發明家貝爾的專利,因為該公司最賺錢的是長途電報市場,當時甚至不認為短途溝通會是一個市場,更不用說預見後來人人都用電話溝通的情景了。
而AI機器人帶來的,正是「新市場的破壞式創新」!
目前汽車及電子製造業占工業機器手臂出貨量的60%,這也導致市場領先者發那科(FANUC)、ABB、KUKA、安川(YASKAWA)專注於「持續式創新」:做他們最擅長,客戶也最需要的,進一步提高速度及精度。這也使得其他諸如倉儲業、食品製造業,或製造業中的「備料程序」成為被忽略新市場。這些客戶並不需要這麼高速度,高精度的作業,但需要機器手臂更靈活,更能彈性自主學習辨識及處理不同的零件或是工作。
新創AI機器人公司看到這樣未被滿足的需求,開始將人工智慧應用在機器人上,使得機器手臂可以被用在備料,包裝,倉儲等新市場。他們使用較低階的相機搭配機器學習模型,讓以往只能由人工作業的備料,貨物分撿等程序自動化,讓機器手臂可以被運用在更多不同的地方,甚至整個產業。
有趣的是,這些新創公司一般不自行生產機器手臂,而是專注於開發機器學習模型、機器視學及控制軟體,在硬體方面則選擇跟既有機器手臂廠商合作。因此,你可能會想,就算這些機器手臂公司不追求AI創新,他們也不會被時代淘汰,因為自動化還是需要硬體的供應。
但是,這樣想忽略了幾件事:
首先,有些機器手臂公司已經先嗅到了商機,並開始一邊與這些新創公司合作,一邊建立自己的AI團隊。這些公司因為率先採取行動,可以更快地在這些以往服務不到的新市場中建立客群,進一步領先競爭對手。
其次,隨著AI應用的普及,產業鏈中的最大價值,會逐漸由硬體轉向軟體及數據。 這點,我們已經可以從無人車的發展趨勢中看出。一但無人車可以做到高度自主,大部分的價值都會在掌握無人車機器學習模型及自駕數據的特斯拉,或Google等公司的手裡。這也是為什麼車廠人人自危,不是積極併購就是跟矽谷的軟體AI新創公司合作。相比起來,機器手臂及製造商對AI技術的接受速度似乎還不及汽車製造商。
AI機器人帶來的挑戰與機會
AI及機器人的結合帶來許多的可能性,但是這些改變絕非一蹴可幾。機器手臂公司縱使開始投資AI,也依然會面臨當初柯達所面臨的「創新者的兩難」。
要如何重新打造組織及發展策略,才能夠讓轉型的負面影響降到最低,也考驗各個公司管理階層的判斷與決心。
另一方面,開發全新市場也絕非簡單的事,新創公司仍需要和製造廠商密切合作,開發更貼合客戶需求的解決方案。 製造業的流程甚至比倉儲更複雜多樣,新創公司雖然了解AI及機器人技術,但卻不一定了解製造流程。這也給台灣製造廠商一個搶得先機成長轉型的最佳機會。
如果台灣廠商能夠率先和這些新創公司合作,不僅能透過流程自動化提升生產效率及品質,還能做到以往較難做到的少量多樣客製需求,擺脫大量製造,削價競爭的紅海策略。更可以成為新一代AI機器人的試驗場,和國際新創合作開發針對電子或半導體製造業的專屬解決方案,進而銷售到其他國家。
日前,曾任職於Google與百度的吳恩達(Andrew Ng)受邀來台演講中也指出,台灣應該善用自己在半導體與製造業的既有優勢,發展人工智慧,成為除了矽谷、北京之外的下一個AI Hub。 相較於其他像是零售或是消費性網路領域這些現在發展相對成熟的AI應用,台灣在製造產業中發展人工智慧,不但更具有了解應用案例、掌握數據等優勢,也有機會能夠藉由AI機器人等新技術,達到產業轉型的目的。
附圖:KIT工具包 — source: kitting-assembly.ca
深度學習物件辨識範例,由左至右分別為Mask-RCNN, Object Modeling, Grasp Point Prediction。OSARO
傳統及AI機器人創新策略比較 — source: Bastiane Huang
製造業自動化產業鏈- source: Bastiane Huang
資料來源:https://medium.com/marketingdatascience/ai%E6%A9%9F%E5%99%A8%E4%BA%BA%E5%B0%87%E5%A6%82%E4%BD%95%E9%A1%9B%E8%A6%86%E8%A3%BD%E9%80%A0%E6%A5%AD-ee2dbc3db7e4
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有個叫X台哥的很年輕,打台 頭會跟著爪子節奏擺動
是個清大貨神人,自己也遇過他幾次,
確實很會打,但還是有輸有贏
身邊的台主朋友們出去打台也幾乎都是輸多贏少
自己算是中度成癮患者,打台只挑軟的
打每個月依然得丟個1000枚以上去投資台主們
版上有無賺錢的職業夾客來分享呢?
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※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/jawawa/M.1555658357.A.D91.html
※ 編輯: CZH0830 (223.139.0.148), 04/19/2019 15:19:53
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