การหยิบจับชิ้นงานนั้นถือเป็นกิจกรรมทั่วไปที่เกิดขึ้นในทุกโรงงาน แต่การหยิบจับชิ้นงานอย่างต่อเนื่องและอาจต้องทำหน้าที่อื่นไปพร้อมกันด้วยอาจไม่เหมาะสมต่อข้อจำกัดของมนุษย์สักเท่าใดนัก ไม่ว่าจะเป็นความแม่นยำหรือความสม่ำเสมอที่เกิดขึ้น ซึ่งความเหนื่อยล้าจะส่งผลต่อประสิทธิภาพในการทำงานและคุณภาพผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นอย่างชัดเจน การใช้โซลูชันระบบอัตโนมัติที่ผสาน AI เข้ากับหุ่นยนต์ที่สามารถเชื่อมต่อข้อมูลได้อย่างครบถ้วนจึงกลายเป็นแต้มต่อในการแข่งขันของธุรกิจที่เกิดขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่า

เชื่อหรือไม่ว่างานคัดแยกและหยิบจับชิ้นงานนั้นแม้จะเป็นงานที่เรียบง่ายแต่แท้จริงแล้วเป็นหนึ่งในกิจกรรมที่ต้องการทักษะและความสามารถอันหลากหลายเพื่อดำเนินการ ไม่ว่าจะเป็นการหยิบจับเพื่อโยกย้ายตำแหน่งในขณะเดียวกันก็ต้องหยิบชิ้นงานที่ถูกต้อง หรืออาจต้องมีการตรวจสอบคุณภาพควบคู่ไปในเวลาเดียวกัน แน่นอนว่ามนุษย์ที่มีความสามารถในการเรียนรู้สูงและมีความยืดหยุ่นสามารถจัดการกับเรื่องนี้ได้ง่าย แต่การคัดแยกหยิบจับสินค้าต่อเนื่องทั้งวันก็ไม่อาจรักษาคุณภาพในการทำงานให้สม่ำเสมอได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการคัดแยกชิ้นงานที่มีการกำหนดยอดการผลิตที่ชัดเจนอาจกลายเป็นเรื่องที่บั่นทอนคุณภาพของสินค้าได้โดยไม่รู้ตัว

‘คัดแยกสินค้า’ เรื่องง่าย ๆ ซ้ำ ๆ ที่อาจไม่เหมาะกับแรงงานเท่าไร

แม้ว่าการหยิบจับต่าง ๆ จะเป็นเรื่องพื้นฐานที่มนุษย์ทำได้และทำได้ค่อนข้างดี แต่การทำกิจกรรมซ้ำ ๆ เดิม ๆ อย่างต่อเนื่องภายใต้การทำงานของการผลิตแบบอุตสาหกรรม ปริมาณสินค้าที่แรงงานจะต้องเผชิญใน 1 วันจะทำให้ร่างกายเกิดความอ่อนล้า ส่งผลต่อความผิดพลาดและความต่อเนื่องสม่ำเสมอในการทำงานอย่างแน่นอน

ด้วยเงื่อนไขของปริมาณยอดการผลิตที่เป็นตัวกำหนดชี้วัดสำคัญ การทำงานที่เกิดขึ้นเพื่อไปให้ถึงเป้าหมายจึงต้องประกอบด้วยปริมาณชิ้นงานที่หยิบจับได้อย่างต่อเนื่องในระยะเวลา 1 ชั่วโมง รวมกับการตรวจสอบคุณภาพพื้นฐานด้วยสายตาในเวลาหยิบจับ ยกตัวอย่างเช่น การหยิบชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์แบบคละขนาดและรูปร่าง หากมีการกำหนดว่าแรงงานหนึ่งคนต้องคัดแยกได้ชั่วโมงละ 1,800 ชิ้น หรือตกนาทีละ 30 ชิ้น การทำงานหนึ่งกะหรือหนึ่งวันอาจต้องมีการคัดแยกมากถึง 14,400 ชิ้นต่อวัน ซึ่งการคัดแยกที่เกิดขึ้นก็ต้องมีจังหวะสังเกตชิ้นงานเบื้องต้น เช่น รูปร่าง สี สัญลักษณ์ หรือคุณภาพบางประการในการคัดแยก ซึ่งมนุษย์สามารถทำงานเหล่านี้ได้แต่ต้องบอกว่าไม่ใช่งานที่เหมาะสมสักเท่าไร เนื่องจากความเหนื่อยล้าและความผิดพลาดจะเพิ่มขึ้นทวีคูณตามเวลาที่ดำเนินการ ผลกระทบที่เกิดขึ้นอาจจะไปไม่ถึงยอดการผลิตหรือการคัดแยกที่กำหนด อาจจะรวมไปถึงการคัดแยกที่ผิดพลาด ในท้ายที่สุดแล้วผลลัพธ์ในการผลิตอาจเหลือแค่ 70% ที่สามารถใช้ได้ในแต่ละวัน

เพื่อแก้ปัญหาดังกล่าวให้ถูกต้องและเหมาะสม การใช้เทคโนโลยีระบบอัตโนมัติจึงกลายเป็นทางออกที่ผู้ประกอบการต่างใฝ่หามาเป็นเวลานาน ซึ่งในอดีตก็ยังมีข้อจำกัดด้วยเรื่องของระบบกล้อง แขนกล ไปจนถึงราคาที่เข้าถึงได้ยาก แต่ด้วยการมาถึงของกล้อง 3 มิติยุคใหม่และเทคโนโลยี AI ที่เข้าถึงได้มากขึ้น โอกาสในการใช้งานเทคโนโลยีดังกล่าวจึงกลายเป็นฟันเฟืองสำคัญในการแข่งขันที่กำลังเกิดขึ้น ณ เวลาปัจจุบัน

Random Bin Picking โซลูชันหยิบของแบบสุ่มที่ไม่เกี่ยงเรื่องลักษณะภายนอกของชิ้นงาน

แน่นอนว่าการใช้เทคโนโลยีกล้องเพื่อรับภาพและเป็นตัวกำหนดการทำงานของหุ่นยนต์นั้นมีมานานแล้ว แต่ดั้งเดิมเลยเป็นการใช้งานกล้อง 2 มิติที่สามารถหยิบจับชิ้นงานได้ในระดับหนึ่ง เช่น หัวน็อต เป็นต้น แต่หากชิ้นงานนั้นมีความโปร่งใส มีมิติอื่น ๆ ที่กล้อง 2 มิติไม่อาจเก็บข้อมูลได้ครบ การหยิบจับและตรวจสอบจึงเป็นไปไม่ได้ เช่น การหยิบจับวัสดุทรงลูกบาสก์สีใส หรือการหยิบจับน่องไก่ที่มีผิวมัน