Volg Duurzaamnieuws op Google News | Discover | of als voorkeursbron op Google
Xiaomi's CyberOne draait al vier maanden mee op een productielijn bij Xiaomi EV in Beijing. De humanoïde robot haalt daar 98 procent succes bij een precisietaak die normaal mensenwerk is en moet nog bewijzen hoe breed hij inzetbaar wordt.
Stel je voor: een robot die op de fabrieksvloer staat, precies op het juiste moment een moer vastdraait, en dat vier maanden lang volhoudt zonder ook maar één keer moe te worden. Geen sciencefiction, maar de dagelijkse praktijk bij Xiaomi EV in Beijing. Daar draait CyberOne, de humanoïde robot van Xiaomi, inmiddels mee op een echte productielijn. En de vraag die iedereen bezighoudt is simpel: hoe goed doet hij het, vergeleken met ons?
Een mens haalt 99 procent, de robot zit er vlak onder
De taak klinkt saai, maar is verraderlijk lastig: zelftappende moeren vastdraaien op gegoten vloeronderdelen van elektrische auto’s. Door de geribbelde vorm ligt het beste grijppunt telkens net iets anders, en een magneet trekt aan de positioneringspen waardoor het onderdeel tijdens het oppakken kan verschuiven. Eén foutje en de hele lijn loopt vertraging op.
Bij de allereerste test, drie uur op de vloer in Beijing, haalde CyberOne 90,2 procent. Na vier maanden bijschaven zit de robot inmiddels op 98 procent. Een ervaren menselijke operator haalt ongeveer 99 procent, dus het verschil is nog maar één procentpunt. En dat op het ritme van een echte lijn: elke 76 seconden moet het raak zijn.
De robot kijkt én voelt tegelijk
Humanoïde robot van Xiaomi voert een taak uit op de fabrieksvloer in een geautomatiseerde productieomgeving. Beeld: Humanoids Daily.
Waar wij bij zo’n klus vanzelf kijken én tasten, moet een robot dat kunstje apart leren. CyberOne combineert daarom beelden van twee camera’s, eentje aan de voorkant en eentje bij de pols, met een aanraaksensor in zijn vingertoppen. Die combinatie is nodig, want een camera laat zich makkelijk misleiden door een spiegeling of een half afgedekt beeld.
Maar alleen voelen werkt ook niet. Dan verwart de robot een toevallig contact tussen zijn eigen vingers met het moment waarop hij de moer echt goed vastheeft. Pas door kijken en voelen te combineren, weet hij zeker wat er gebeurt. De software erachter, Xiaomi-Robotics-U0, leert via beloning en correctie: een geslaagde beweging telt mee, een misser stuurt de volgende poging bij.
Goed om te weten
CyberOne rekent in minder dan 1 milliseconde. Eerst bepaalt hij zijn evenwicht, daarna de veiligheid, en pas daarna de taak zelf. De volgorde is niet toevallig: een robot die omvalt, is gevaarlijker dan een robot die een moer mist.
Eerst miljoenen keren oefenen in een virtuele fabriek
Waar een mens leert door vallen en opstaan, leert CyberOne door simulatie. Voordat de robot ook maar één echte moer aanraakte, liet Xiaomi hem trainen in een virtuele fabriek met honderden miljoenen willekeurige verstoringen. Duizenden digitale robots werkten daarin tegelijk, elk met andere posities, krachten en onverwachte bewegingen.
Het doel: voorkomen dat de robot alleen presteert in een perfect ingerichte demonstratie. De strategie die hij zo aanleert, kan daarna zonder verdere afstelling op de echte machines worden gezet. Dat is belangrijker dan het klinkt, want een fabriekslijn is vaak jarenlang opgebouwd rond bestaande machines en vaste veiligheidsregels. De robot moet zich aanpassen aan de fabriek, niet andersom.
Lang volhouden is iets anders dan precies werken
CyberOne is niet de enige humanoïde die vooruitgang boekt, maar de prestaties zijn lastig te vergelijken. Andere robots draaien vooral demonstraties op lijnen die speciaal voor die proef zijn ingericht.
- Figure 02 voerde meer dan 20 uur logistieke taken uit tijdens een demonstratie.
- Een robot van UBTech werkte 64 uur onafgebroken op een lijn voor tablets, met 99,99 procent succes.
- CyberOne moest mee in het snelste ritme van een al draaiende autolijn, elke 76 seconden.
Het verschil zit dus in de context. Urenlang volhouden op een testopstelling is knap, maar meedraaien in het echte tempo van een productielijn die niet voor jou stilstaat, is een ander soort uitdaging.
Soepel materiaal blijft de grote hobbel
Waar CyberOne het lastig krijgt, is bij flexibele onderdelen: panelen voor een middenconsole, opvouwbare opbergbakken. Zulke stukken veranderen van vorm en glippen bij elke greep net iets anders weg, terwijl een hard metalen onderdeel steeds hetzelfde blijft. Bij het sorteren daarvan komt de robot tot ongeveer 90 procent.
Juist dat is veelzeggend. Traditionele industriële robots zijn sterk in één vaste, strak afgebakende handeling, maar lopen vast zodra de beweging onvoorspelbaar wordt. Een mens pakt een slap stuk plastic zonder nadenken op. Voor een robot is dat nog altijd een klein wonder.
Mens versus machine: wie wint?
Op snelheid, kracht en improvisatievermogen wint de mens voorlopig met glans. Wij herkennen een onverwachte situatie in milliseconden en passen ons intuïtief aan, terwijl een robot afhankelijk blijft van de scenario’s waarop hij is getraind. Verandert de situatie, dan haakt de machine af waar een mens gewoon doorgaat.
Maar op consistentie en uithoudingsvermogen draait het om. Een getrainde robot doet dezelfde handeling dag en nacht, zonder vermoeidheid, zonder concentratieverlies. Het is dan ook geen wedstrijd, maar een taakverdeling in wording: de mens doet wat flexibiliteit vraagt, de robot neemt het repetitieve en fysiek zware werk over.
Voorlopig blijft de volgende stap vooral breder testen: niet alleen moeren draaien en onderdelen sorteren, maar aantonen dat dezelfde robot zonder voorafgaande afstelling met wisselende materialen en taken overweg kan. Voor de Europese industrie, die zoekt naar manieren om nauwkeuriger te produceren en minder afhankelijk te zijn van schaars personeel, is dat precies de vraag die telt.
