以蟑螂作為靈感,勞斯萊斯研發微型機器人,修理引擎五分鐘搞定
以蟑螂作為靈感,勞斯萊斯研發微型機器人,修理引擎五分鐘搞定
2018.07.20 | 機器人

飛機引擎的狀況,將直接影響到飛航安全,由於內部零組件複雜,檢修過程除了需要專業的技術,大把的時間投入也是不可避免的,而勞斯萊斯(Rolls-Royce)最近開發出了一款如同蟑螂般大小的微型機器人,可以直接「飛」進引擎內部的各處角落,讓檢修引擎的時間從五個小時直接縮短到五分鐘。

微型機器人幫大忙,飛進引擎內做檢修

為了深入引擎內渦輪,勞斯萊斯推出了 SWARM 蟲型機器人、FLARE 蛇管型機器人、INSPECT 內建型潛望鏡自主檢測機器人三大構想。

SWARM是一個大小如蟑螂一般的微型機器人,透過FLARE 蛇管型機器人輸送到引擎內部的角落和縫隙,抵達定點後再將SWARM放出,它能透過機身上的小型攝像機即時回傳內部影像,概念是希望減少維修與檢查引擎時,將引擎拆開的麻煩與時間。

SWARM Robots
透過FLARE 蛇管型機器人輸送到引擎內部,抵達定點後再將 SWARM 蟲型機器人放出。

「它可以鑽到引擎內不同的燃燒室,」勞斯萊斯技術人員凱爾(James Kell)表示:「我們如果用傳統的方式檢修,須要花上五個小時,透過這個小機器人,只需要五分鐘就能搞定,因為他們可以在接近燃燒室的各處飛行。」

透過迷你機器人除了能在不用把整座引擎拆下,即時掌握引擎內部狀況,也能在檢查損毀的過程中,清除碎屑、進行臨時修補。這項檢修機器人的開發,是勞斯萊斯與美國哈佛大學和英國諾丁漢大學的機器人專家合作的成果,研究員里瓦茲(Sebastian de Rivaz)談到,設計靈感是來自生活中常見的蟑螂,整個構想已經歷時八年的時間,下一步希望能成功在機身上安裝鏡頭,並將尺吋縮小到15毫米。

遠端遙控,技術人員不必親臨現場

SWARM 蟲型機器人、FLARE 蛇管型機器人目前都還在研發階段,另一款INSPECT 內建型潛望鏡自主檢測機器人,最快則可以在兩年內實際採用。

INSPECT 是一款遙控維修機器人,可以事先安裝在引擎內,可以將3D掃瞄影像回傳控制中心,讓工程師可以修復壓縮機葉片損毀,未來還打算研發「遠端鑽孔機器人」,在專業工程師的遙控下,直接完成複雜的維修任務。

這些維修引擎的構想,不僅可以節省時間以及成本,更可以讓高端的技術人員,在遠端就能遙控執行專業的維修工作,概念跟手術機器人類似,透過網路連接,讓技術人員不必親臨現場,就能貢獻自己的專業。

維修、產品通通導入科技革新

勞斯萊斯(Rolls-Royce)是一家專門生產渦輪產品的英國公司,以生產飛機引擎著稱,市占率僅次奇異公司(GE),民用和軍用領域產品都有涉略,是世界第23大國防承包商。不論在空中巴士的A350、A380,甚至是波音的787系列,都能看到勞斯萊斯的引擎產品。

隨著時代的演進,勞斯萊斯也不斷透過新技術跟上時代脈動,像是去年九月,就公布一款搭配人工智慧(AI)技術的無人船艦原型概念,自動駕駛工具包括能源管理、儀器監測、遠端維護系統,這艘船艦預計長60公尺、能航行3,500海里,配有電力推進系統能不中斷航行100天,除了能夠降低大量運營成本,軍事、探勘用途的船隻也能大幅度降低人力折損的風險。

Rolls-Royce
去年九月,就公布一款搭配人工智慧(AI)技術的無人船艦原型概念。

同時還與空中巴士(Airbus)與西門子(Siemens)合作,打造了一款一款叫「E-Fan X」的混合動力電動飛機,預計在 2025 年投入商用;最近宣布開始研發空中計程車的推進系統,飛天車的機翼可以做到90度旋轉,特別之處在於可以做到垂直起降(electric vertical take-off and landing,簡稱EVTOL),預計最快2020年就能飛上天。

Rolls Royce
勞斯萊斯最近宣布開始研發空中計程車的推進系統,特別之處在於可以做到垂直起降。
圖/ Rolls Royce

透過技術與新科技的結合,從維修、產品都著手革新,在新時代創造出截然不同的新價值。

關鍵字: #機器人
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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