Nội dung bài viết
Bụi tại nhà máy tái chế bận rộn này lan tràn khắp nơi và tiếng ồn đều đặn của phễu và băng tải khiến nơi đây trở thành một môi trường đầy thách thức để làm việc. Cơ sở ở Rainham, phía đông London thuộc sở hữu của Sharp Group, một công ty quản lý chất thải và bỏ qua do gia đình điều hành.
Dọc theo băng chuyền chạy theo mọi thứ mà bạn có thể tưởng tượng, từ giày dép, băng VHS cũ và các khối bê tông. Nhóm ở đây xử lý tới 280.000 tấn tái chế hỗn hợp mỗi năm với 24 nhân viên đại lý trên băng chuyền nhanh.
Đây là một ngành công nghiệp nguy hiểm. Trong khi Tập đoàn Sharp tự hào về thành tích an toàn của mình thì tỷ lệ thương tích và bệnh tật liên quan đến công việc trong lĩnh vực này cao hơn 45% so với các ngành khác.
Và tỷ lệ tử vong là bội số đáng kể của mức trung bình quốc gia. Những yếu tố này, cùng với tính chất khó chịu của công việc, khiến việc giữ chân người lao động trở nên khó khăn.
Tỷ lệ luân chuyển nhân viên hàng năm đạt 40%. Giám sát dây chuyền Ken Dordoy cho biết: "Dây chuyền luôn chuyển động, bạn phải liên tục chọn hàng.
Tôi đã gặp rất nhiều người nhặt hàng vì họ không đáp ứng được công việc". Công ty luân phiên người nhặt hàng qua các vật liệu khác nhau cứ sau 20 phút và tôi có thể thấy dây chuyền được dừng định kỳ để nghỉ ngơi.
Một câu trả lời tiềm năng cho điều cao cấp đó doanh thu aff, cũng có mặt khi tôi đến thăm. Một robot, được gọi là Alpha (Trợ lý hình người xử lý rác tự động) đang được huấn luyện để nhặt rác.
Được xây dựng bởi RealMan Robotics ở Trung Quốc, nó đang được công ty TeknTrash Robotics của Anh điều chỉnh cho phù hợp với hoạt động tái chế trong thế giới thực. Robot tự động không phải là mới đối với lĩnh vực này, nhưng việc sử dụng robot hình người là điều không bình thường.
Người sáng lập và Giám đốc điều hành TeknTrash, Al Costa, lập luận rằng việc sao chép chuyển động của con người cho phép robot của ông phù hợp với các nhà máy hiện có mà không cần thiết kế lại máy móc.
Alpha vẫn chưa bắt kịp tốc độ, thay vào đó, nó đang trong chương trình tập luyện và được hướng dẫn qua các chuyển động của cánh tay. Bên cạnh đó, một công nhân nhà máy đeo tai nghe VR để ghi lại nỗ lực của chính mình nhằm chứng minh việc nhặt và phân loại thành công trông như thế nào.
Quá trình học tập là hai lần. Phần đầu tiên là xác định những gì trên băng tải và phần thứ hai thực sự là nâng vật phẩm lên.
Costa cho biết đây chính xác là quá trình huấn luyện ở giai đoạn đầu. "Thị trường cho rằng những robot này rất tốt, tất cả những gì bạn cần làm là cắm chúng vào nguồn điện và chúng sẽ hoạt động hoàn hảo.
Nhưng chúng cần dữ liệu rộng rãi để có thể hữu ích một cách hiệu quả." Anh ấy đã chỉ cho tôi cách một hệ thống được gọi là HoloLab cung cấp dữ liệu từ nhiều camera để huấn luyện Alpha.
Họ cảnh báo nó điều gì sắp xảy ra, họ hướng dẫn cánh tay của nó và họ báo cáo lỗi nếu những món đồ chưa được nhặt vẫn còn trên thắt lưng. Việc chuyển hàng nghìn mặt hàng mang lại hàng triệu điểm dữ liệu mỗi ngày.
Gợi ý thực hành:
1. Theo dõi thông báo từ cơ quan địa phương tại California.
2. Kiểm tra nguồn chính thức trước khi chia sẻ lại thông tin.