Xiaomi CyberOne 02: ह्यूमेनॉइड रोबोट्स ने प्लांट में पूरा किया 8 घंटे का शिफ्ट

Xiaomi ने अपने ऑटोमोटिव मैन्युफैक्चरिंग प्लांट की असेंबली लाइन पर दो CyberOne 02 ह्यूमेनॉइड रोबोट्स के कामकाज का प्रदर्शन किया है। कंपनी के अनुसार, रोबोट्स ने 8 घंटे और 5 मिनट के कुल वर्किंग टाइम के साथ एक सिंगल ऑपरेशन को अंजाम दिया।

• CyberOne 02 रोबोट्स ने लाइन पर कुल 8 घंटे और 5 मिनट का वर्किंग टाइम दर्ज किया।
• उन्होंने लचीले पार्ट्स को उठाकर और रखकर इंटीरियर सेंटर कंसोल साइड पैनल की छंटाई की।
• टेस्ट के दौरान रोबोट्स ने अपनी इंटरनल बैटरी को रीचार्ज करने के लिए दो बार ब्रेक लिया।

असेंबली लाइन ऑपरेशंस

सोशल नेटवर्क X पर Xiaomi Tech द्वारा पब्लिश किए गए वीडियो में रोबोट्स को फाइनल असेंबली सेक्शन में काम करते और प्रोडक्शन लाइन सिस्टम के साथ इंटरैक्ट करते हुए दिखाया गया है। ऑटोनॉमस मोबाइल रोबोट्स ने उन्हें सामग्री पहुंचाई, और जब भी किसी ट्रांसपोर्ट कार्ट को बदला गया, तो ह्यूमेनॉइड्स ने पार्ट्स की आपूर्ति फिर से शुरू होने का इंतजार किया।

टेस्ट के दौरान, रोबोट्स ने 3 घंटे 2 मिनट और 6 घंटे 3 मिनट पर रीचार्जिंग के लिए अपना काम रोका। एक घटना में, एक रोबोट ने एक पैनल गिरा दिया, जिसे बाद में पास में काम कर रहे एक अन्य रोबोटिक प्लेटफॉर्म ने उठाया। Xiaomi ने इस ट्रायल को एक 'इंटर्नशिप' और औद्योगिक स्तर के कार्यों के लिए पहली क्षमता परीक्षण के रूप में वर्णित किया।

डिज़ाइन के फायदे और अधूरा डेटा

कंपनी के प्रमुख लेई जून ने बताया कि ह्यूमेनॉइड डिज़ाइन को चुनने की वजह इसकी बहुमुखी प्रतिभा (versatility) थी। उनके अनुसार, अलग-अलग वर्कस्टेशन और ऑपरेशनल सीनारियो के बीच जाने पर हार्डवेयर आर्किटेक्चर को फिर से डिज़ाइन करने की आवश्यकता नहीं होती है, जिससे यह प्लेटफॉर्म विभिन्न फैक्ट्री भूमिकाओं के लिए अनुकूल बन जाता है।

हालांकि, कंपनी ने CyberOne 02 की बैटरी क्षमता, रीचार्जिंग में लगने वाले समय या सटीक उत्पादकता दर का खुलासा नहीं किया। यह भी स्पष्ट नहीं है कि कितने पार्ट्स प्रोसेस किए गए, कितनी बार त्रुटियां हुईं, या इंसानी और मशीनी हस्तक्षेप की कितनी बार आवश्यकता पड़ी।

औद्योगिक महत्व

जबकि यह प्रदर्शन फैक्ट्री के माहौल में लंबे समय तक सिंगल ऑपरेशन करने वाले ह्यूमेनॉइड रोबोट्स की तकनीकी व्यवहार्यता की पुष्टि करता है, लेकिन मास प्रोडक्शन में उनकी दक्षता का पूरी तरह से मूल्यांकन करने के लिए वर्तमान डेटा अपर्याप्त है। इसके बावजूद, इस तरह के ट्रायल औद्योगिक रोबोटिक्स में एक महत्वपूर्ण कदम आगे बढ़ाते हैं।