Humanoidirobotit valtaavat jätealan – ratkaisu krooniseen työvoimapulaan?
Itä-Lontoon Rainhamissa sijaitseva vilkas kierrätyslaitos on pölyn, melun ja jatkuvasti liikkuvien kuljettimien hallitsema ympäristö. Juuri tällaisissa paikoissa jätealan paheneva työvoimapula näkyy kaikkein konkreettisimmin – ja siksi yhä useampi yritys kääntyy robottien puoleen.
Perheyrityksen kierrätyslaitos painii kovan henkilöstökierron kanssa
Rainhamin laitosta pyörittää Sharp Group, perheomisteinen skip- ja jätehuoltoyritys. Kuljetinhihnoilla liikkuu kaikkea mahdollista: kenkiä, vanhoja VHS-kasetteja, betoninpaloja ja muuta sekalaisjätettä. Laitos käsittelee vuosittain jopa 280 000 tonnia sekalaista kierrätysmateriaalia, ja nopeilla lajittelulinjoilla työskentelee 24 vuokratyöntekijää.
>
Kyseessä on vaarallinen ala. Vaikka Sharp Group korostaa hyvää työturvallisuushistoriaansa, on jätehuollon työperäisten vammojen ja työterveysongelmien määrä 45 % korkeampi kuin useimmilla muilla toimialoilla. Kuolleisuus on moninkertainen verrattuna kansalliseen keskiarvoon.
Raskas, likainen ja yksitoikkoinen työ, yhdistettynä riskeihin, tekee työntekijöiden pitämisestä vaikeaa. Henkilöstön vuosittainen vaihtuvuus on noin 40 %.
”Hihna liikkuu koko ajan, olet jatkuvasti poimimassa. Minulla vaihtuu lajittelijoita paljon, koska moni ei vain jaksa työtä”, kuvailee linjavastaava Ken Dordoy.
Yritys yrittää helpottaa arkea kierrättämällä lajittelijoita eri materiaalivirtojen välillä 20 minuutin välein ja pysäyttämällä hihnan ajoittain, jotta työntekijät saavat hetken hengähdystauon. Silti työ pysyy raskaan ja kuluttavan luonteensa vuoksi monelle liian vaativana.
Alpha-humanoidirobotti opettelee lajittelua ihmiseltä
Yksi mahdollinen ratkaisu suureen henkilöstökiertoon oli vierailuhetkellä jo linjalla mukana – humanoidirobotti nimeltä Alpha (Automated Litter Processing Humanoid Assistant). Alpha oli koulutusvaiheessa ja harjoitteli roskien poimintaa ihmistyöntekijän ohjaamana.
Robotti on kiinalaisen RealMan Roboticsin valmistama, mutta sen soveltaminen todellisiin kierrätysprosesseihin on brittiläisen TeknTrash Robotics -yrityksen käsialaa. Automaattiset lajittelurobotit eivät sinänsä ole jätealalla uusia, mutta ihmisen kaltaista muotoa ja liikkeitä käyttävä humanoidi on edelleen harvinainen näky.
TeknTrashin perustaja ja toimitusjohtaja Al Costa korostaa, että ihmisen liikeratoja jäljittelevä robotti sopii olemassa oleviin laitoksiin ilman kalliita muutostöitä.
”Humanoidissa on ideana se, että se voidaan asettaa nykyisen linjan viereen ilman, että koko laitos täytyy suunnitella uudelleen. Se toimii samassa tilassa ja samojen kuljettimien kanssa kuin ihminenkin”, Costa selittää.
Kaksivaiheinen oppimisprosessi: tunnista ja nosta
Alpha ei vielä toimi täydessä vauhdissa, vaan sen koulutus on vasta alussa. Vieressä seisova työntekijä käyttää VR-headsetiä ja tekee lajittelutyötä normaalisti, samalla kun robotti nauhoittaa ja jäljittelee hänen käsien liikkeitään.
Oppiminen jakautuu kahteen vaiheeseen. Ensin tekoälyn on opittava tunnistamaan, mitä kuljettimella liikkuu – esimerkiksi muovi, metalli, pahvi tai vaarallinen esine. Toisessa vaiheessa robotti harjoittelee esineiden tarttumista ja nostamista luotettavasti, nopeasti ja turvallisesti.
Costa muistuttaa, että tällainen koulutusvaihe kuuluu asiaan, vaikka markkinoilla usein odotetaan valmiita ”plug and play” -ratkaisuja.
”Markkina ajattelee, että robotit ovat prêt-à-porter – että ne vain kytketään pistorasiaan ja ne toimivat moitteettomasti. Todellisuudessa ne tarvitsevat valtavat määrät dataa, ennen kuin niistä tulee aidosti hyödyllisiä”, hän sanoo.
Koulutuksessa käytetään HoloLab-järjestelmää, joka kerää videokuvaa useista kameroista ja syöttää tiedot Alphalle. Kamerat ”varoittavat” robottia lähestyvistä esineistä, ohjaavat sen käsivarsien liikkeitä ja ilmoittavat epäonnistumisista, jos esine jää poimimatta kuljettimelle. Päivittäin ohi kulkevat tuhannet esineet tuottavat miljoonia datapisteitä tekoälyn oppimiseen.
Robotti ei tarvitse lomaa – mutta ihmisille luvataan uusia rooleja
Koulutus vie aikaa, mutta jos se onnistuu, voi tulos muuttaa koko laitoksen arkea. Sharp Groupin talousjohtaja ja perustajan tyttärentytär Chelsea Sharp näkee potentiaalin selvästi.
”Humanoidirobotin etu on, että sen voi laittaa tähän ja se pysyy tässä. Se poimii roskia koko päivän, 24 tuntia vuorokaudessa, seitsemänä päivänä viikossa. Se ei pyydä lomaa, eikä se ole sairaana”, Sharp toteaa.
Robottien yleistyessä kysymys ihmistyöntekijöiden tulevaisuudesta nousee väistämättä esiin. Sharp vakuuttaa, että tarkoitus ei ole korvata ihmisiä kokonaan, vaan muuttaa heidän roolejaan turvallisemmiksi ja teknisemmiksi.
”Suunnitelmana on kouluttaa nykyisiä työntekijöitä uusiin tehtäviin. He voivat ylläpitää ja valvoa robotteja. Se siirtää samat ihmiset pois vaarallisista ja epämiellyttävistä olosuhteista – pois pölystä, raskaan nostelun ja melun keskeltä”, hän sanoo.
Toinen tie: täysin uudet, räätälöidyt laitokset
Humanoidirobotin rinnalla on toinenkin kehityssuunta: täysin uusien, pitkälle automatisoitujen kierrätyslaitosten rakentaminen tai vanhojen laajamittainen modernisointi. Tällaisia ratkaisuja tarjoaa esimerkiksi Coloradossa toimiva AMP, joka pyörittää kolmea omaa laitosta ja toimittaa teknologiaansa kymmeniin yksiköihin ympäri maailmaa, myös Eurooppaan ja Iso-Britanniaan.
AMP:n toimitusjohtaja Tim Stuart kertoo, että heidän järjestelmissään käytetään robotiikkaa ja paineilmasuihkuja, jotka suuntaavat materiaalit oikeisiin kouruihin. Tekoäly parantaa jatkuvasti järjestelmän kykyä tunnistaa ja lajitella materiaaleja.
”Meidän robotit ovat huomattavasti tehokkaampia kuin ihmiset – luokkaa kahdeksan–kymmenen kertaa nopeampia. Tekoäly ja paineilmasuihkut ovat lisänneet kapasiteettia, tehokkuutta ja tarkkuutta merkittävästi”, Stuart sanoo.
Glacier ja tekoälyyn perustuva robottikäsivarsi
Kalifornialainen Glacier edustaa toista haastajaa. Yritys on Rebecca Hu-Thramsin perustama, ja sen ratkaisu hyödyntää kiinteästi asennettuja robottikäsivarsia ja tekoälyä jätteiden tunnistamiseen ja lajitteluun.
Hu-Thrams korostaa, että jätteiden valtava vaihtelu on yksi suurimmista haasteista lajitteluteknologialle. Osa roskista on siistejä ja helposti tunnistettavia, mutta joukkoon mahtuu myös kaikkea odottamatonta.
”Joskus oluttölkki voi suihkuta nestettä joka suuntaan ja vaarantaa koneet. Asiakkaidemme linjoilta on löytynyt myös uskomattomia asioita, kuten käsikranaatteja ja tuliaseita”, hän kertoo.
Tekoäly kehittyy Glacierilla jatkuvasti sitä mukaa, kun se näkee lisää dataa.
”Kun mallimme oppivat yli miljardista yksittäisestä esineestä, tekoäly paranee koko ajan. Olemme suunnitelleet teknologian alusta asti toimimaan paitsi suurissa kaupunkilaitoksissa, myös pienemmissä, puolimaaseutumaisissa yksiköissä, joissa budjetit ovat huomattavasti tiukempia”, Hu-Thrams sanoo.
Automaatio nähdään jätealalla väistämättömänä
Vaikka yritysten lähestymistavat eroavat – humanoidit olemassa olevien linjojen jatkeena, tai kokonaan uudet automatisoidut laitokset – kaikilla on yhteinen näkemys: nykyinen, hyvin ihmistyövoimavaltainen malli ei ole enää pitkällä aikavälillä kestävä.
Jätealan automaatiota tutkivat akateemikot ovat pitkälti samaa mieltä. Yalen yliopiston professori Marian Chertow kiteyttää kehityksen suunnan:
”Robotiikka yhdistettynä tekoälypohjaisiin konenäköjärjestelmiin tarjoaa suurimman potentiaalin parantaa materiaalien talteenottoa, työntekijöiden kokemusta ja kierrätyssektorin taloudellista kilpailukykyä.”
Likainen, meluisa ja pölyinen – ihmiselle raskas, robotille ihanteellinen
Takaisin Rainhamiin palattaessa Chelsea Sharp myöntää suoraan, että työntekijäkokemus ei ole monelle houkutteleva.
”Tämä on todella likainen työympäristö. Pöly näkyy kaikkialla, melu on jatkuvaa. Ei tämä kovin miellyttävä paikka ole”, hän sanoo.
Robotit eivät kuitenkaan piittaa pölystä, melusta tai yksitoikkoisuudesta. Ne voidaan valjastaa tekemään kaikkein raskaimmat, vaarallisimmat ja tylsimmät työvaiheet, kun taas ihmiset siirtyvät valvonta-, huolto- ja kehitystehtäviin. Samankaltainen ajatus näkyy myös urheilumaailman teknologisessa murroksessa, jossa esimerkiksi nyrkkeilyn huipputasolla Naoya Inouen ja Junto Nakatanian kaltaisten otteluiden analytiikka ja datavetoiset ratkaisut muuttavat sekä urheilijoiden harjoittelua että katsojakokemusta.
Jätealalla automaation ja robotiikan yleistyminen näyttää nyt paitsi todennäköiseltä, myös välttämättömältä – turvallisuuden, kustannustehokkuuden ja työvoiman saatavuuden kannalta. Kysymykseksi jää enää, kuinka nopeasti siirtymä tehdään ja miten hyvin ihmiset onnistutaan kouluttamaan uuden teknologian kumppaneiksi, ei sen uhreiksi.
Ei sisällä instagram post:eja
