合同制造业中的自动化规模化：对话Flex公司Rodrigo DallOglio

随着制造商面临提高生产力、质量和韧性的压力，同时还要管理日益增长的产品复杂性，自动化正成为现代工厂运营的核心部分。

协作机器人、自主移动机器人（AMR）以及新兴的物理AI等技术，正从试点项目走向大规模生产环境。

处于这一趋势前沿的公司之一是Flex，这是全球最大的合同制造商之一，为汽车、医疗、工业设备、通信和消费电子等行业的客户提供服务。

该公司最近宣布扩大与Teradyne Robotics的长期合作关系，根据协议，Flex将在自己的工厂部署机器人解决方案，同时为全球Teradyne客户制造关键机器人组件。

这项协议反映了整个制造业正在发生的更广泛转变，企业正在寻求规模化部署自动化技术，以提高运营灵活性，同时帮助解决劳动力短缺、供应链不确定性以及日益增长的效率需求。

在本次问答中，Flex公司运营卓越与转型总裁Rodrigo DallOglio讨论了该公司从在全球运营中部署自动化所学到的经验，以及为什么从试点项目到大规模实施仍然是行业最大的挑战之一。

DallOglio还解释了协作机器人和AMR如何帮助制造商在灵活性与标准化之间取得平衡，并就物理AI在工厂环境中日益增长的作用提出了自己的观点。

虽然完全自主的工厂仍有一段距离，但他认为支持AI的机器人技术已经在提供实际效益，使制造运营更具适应性、可扩展性和韧性。

这次对话深入展示了全球最大制造组织之一如何看待工业自动化的未来，以及可能塑造下一代生产系统的技术。

机器人与自动化新闻：Flex在多个行业以全球规模运营。在内部部署机器人的同时为Teradyne Robotics等合作伙伴制造组件，这与传统工厂升级相比，如何改变您对自动化规模化的思考方式？

Rodrigo DallOglio：Flex作为先进机器人技术的制造商和使用者的双重身份，让我们对自动化如何有效扩展有了第一手的洞察。

这始于在单一环境中验证工作流程和优化流程，然后将经过验证的方法复制到其他站点和运营中。

这种持续的反馈循环帮助Flex扩展自动化规模，在日益复杂的制造环境中提高生产力、质量、灵活性和运营韧性。

机器人与自动化新闻：合同制造业竞争激烈。对于像Flex这样的公司来说，自动化在多大程度上已经是保持成本、质量和速度竞争力的必需品，而不仅仅是差异化因素？

RD：自动化是合同制造业中性能、质量和响应能力的关键驱动力。随着产品变得更加复杂，需求快速变化，制造商需要能够提高精度、加快生产时间并实现对运营变化更快响应的解决方案。

对于Flex来说，重点不在于竞争定位，而在于利用自动化来加强执行力，在各个工厂推广经过验证的解决方案，并建立更具韧性的全球运营。

机器人与自动化新闻：许多制造商难以从试点自动化项目转向全面部署。在Flex自己的工厂环境中，关于在全球生产网络中扩展机器人技术时什么有效、什么无效，您学到了什么？

RD：最大的经验之一是，成功的自动化解决方案必须解决真正的运营需求，并且从一开始就要考虑规模化设计。

试点可以证明技术可行性，但规模化需要标准化解决方案、与运营的强大集成，以及来自使用该技术的团队的明确反馈。

成功的部署通常从单个工厂内一个重点突出、影响力大的用例开始，团队可以在那里衡量性能，使用实时运营数据改进技术，并在扩展到其他工厂和生产线之前建立可复制的模型。

最终，扩展自动化是一个互动过程，需要仔细规划和实际验证。

机器人与自动化新闻：合同制造商必须处理高产品变化和频繁的设计变更。协作机器人和AMR如何帮助平衡灵活性需求与标准化生产流程的效率？

RD：协作机器人和自主移动机器人特别有用，因为与更传统的物料搬运解决方案相比，它们避免了将制造商锁定在僵化的生产模式中。

协作机器人可以处理装配和搬运等可重复任务，而AMR则简化物料移动并减少工厂内的人工运输。

它们共同提高了效率，同时保留了管理产品变化、需求变化和频繁设计变更所需的灵活性。

机器人与自动化新闻：公告中提到了新兴的"物理AI"能力。从实际角度来看，这在今天的工厂车间意味着什么？我们距离能够在没有人工干预的情况下实时适应不断变化的生产条件的系统还有多远？

RD：物理AI是指在物理世界中运行并直接与之交互的人工智能系统，超越了纯数字AI（如聊天机器人），将AI智能应用于机器人、车辆和传感器中。

这些系统通过摄像头、激光雷达和麦克风感知周围环境，并实时推理以执行导航、操作和自主决策等任务。

虽然能够在没有人工干预的情况下适应各种条件的完全自主系统仍在发展中，但近期机会非常真实：使用支持AI的机器人技术使工厂运营更加灵活、高效且更易于扩展。

Q&A

Q1：Flex公司为什么既部署机器人又制造机器人组件？

A：Flex作为先进机器人技术的制造商和使用者，这种双重身份让公司对自动化如何有效扩展有了第一手洞察。通过在自己工厂验证工作流程和优化流程，然后将经过验证的方法复制到其他站点，这种持续反馈循环帮助Flex在日益复杂的制造环境中提高生产力、质量、灵活性和运营韧性。

Q2：制造商在扩展机器人技术时最大的挑战是什么？

A：最大的挑战是从试点项目转向全面部署。成功的自动化解决方案必须解决真正的运营需求，并从一开始就考虑规模化设计。试点可以证明技术可行性，但规模化需要标准化解决方案、与运营的强大集成以及来自使用团队的明确反馈。成功部署通常从单个工厂的高影响用例开始，建立可复制模型后再扩展到其他工厂和生产线。

Q3：物理AI在工厂中的实际应用是什么？

A：物理AI是指在物理世界中运行并直接与之交互的人工智能系统，将AI智能应用于机器人、车辆和传感器中。这些系统通过摄像头、激光雷达和麦克风感知周围环境，并实时推理执行导航、操作和自主决策等任务。虽然完全自主系统仍在发展中，但近期机会已经非常真实，即使用支持AI的机器人技术使工厂运营更加灵活、高效且更易于扩展。