测试的目标不是避免失败，而是在学习时遏制失败，Bullen 的研究和早期创新经理表示。资料来源：Bullen Ultrasonics
在机器人技术中，错误的代价是昂贵的。
明确的投资回报 (ROI) 通常证明自动化项目是合理的：提高效率、改进安全性和人体工程学、提高吞吐量或从现有资产中释放更多容量。当出现问题时，成本并不是抽象的。它表现为错过发布日期、预算超支、生产线延迟和业务案例受到侵蚀。
错误会损坏工具、扰乱生产计划，在最坏的情况下，还会带来真正的安全风险。更常见的情况是，他们推迟了事情发生的时间点。系统开始创造价值。很多时候，自动化项目不会因为团队缺乏技能或纪律而失败。他们之所以失败，是因为最重要的学习是在决策已经锁定之后才到来的。
问题不在于团队误判了价值。机器人技术对迟到发现的惩罚比大多数工程学科更严重。机器人技术与许多其他工程领域的不同之处不仅在于失败的代价有多高，还在于这些成本多久变得不可避免。
机器人系统存在前置风险。一旦单元投入使用，就会构建工具、验证运动路径、锁定循环时间并认证安全系统。从那时起，变革就不再是常规工程，而是开始成为一种破坏。即使是很小的变化也会影响加工计划、供应商承诺和生产计划。
当学习负担得起时，这种锁定就会从根本上改变。因此，许多自动化程序在启动时感觉很脆弱。甚至当一个系统经过仔细指定、设计、构建、测试和部署时，最有意义的学习通常要等到它上线后才会发生。
到那时，学习曲线还没有结束。它已经转变到了变革成本更高且对运营产生实际影响的阶段。此阶段的崩溃、延长的调试周期和工具返工直接威胁到项目本应实现的投资回报率。
这种脆弱性指向了更深层次的问题。
核心问题：机器人技术尽早锁定了风险
大多数自动化失败并不是执行失败。他们正在学习失败。
团队对范围、有效负载、惯性、零件变化、抓地力、排序和恢复行为做出合理的假设。就其本身而言，这些假设通常是有道理的。总的来说，在真正的机器人单元内，它们可以以没有人完全预料到的方式进行交互。
问题不在于能力。现在正是时候。
其中许多假设直到后期才得到彻底测试当机器人已经与真实工具、原装零件和真实生产限制进行交互时，进行集成或调试。
此时，崩溃不仅仅会造成不便。它们可能会损坏昂贵的臂端工具 (EOAT)、毁坏长周期组件，并将制造时间重置数周或数月。即使是很小的发现也可能导致停机、匆忙的解决方法、设备损坏或安全裕度受到侵蚀。
当后期学习成为机器人技术的主要故障模式时，预防就不再依赖于完美的执行，而更多地依赖于学习何时发生。真正的优势来自于在高价值工具和长周期组件面临风险之前尽早学习。
机器人技术中的“快速失败”意味着什么
这就是“快速失败”经常被误解的地方。
在软件中，快速失败通常意味着在生产中快速部署和迭代。机器人技术不能那样工作。你不会通过将机器人撞到固定装置上进行实验或发现现场生产线上的环有效负载限制。
机器人技术中的快速失败意味着非常不同的事情。这意味着在物理系统被锁定之前迫使不确定性浮出水面。这意味着在后果仍然较低、可控且可逆的情况下发现什么不起作用。
决定失败是富有成效还是具有破坏性的是时机，而不是意图。这种学习必须发生在最终工具、经过验证的周期时间和冻结的安全系统的上游。
当学习在机器人技术中姗姗来迟时，就会表现为停机、返工、工具损坏和安全暴露。它还表现为启动延迟、未能履行客户承诺以及与投资回报率直接相关的成本超支。尽早学习，会产生更好的设计和更顺利的启动。
快速失败意味着刻意学习，同时在决策硬化和后果扩大之前仍有时间进行更改。
为什么机器人技术的失败也必须是小而安全的
早期失败是必要的，但我t 还不够。在机器人技术中，早期故障也必须受到严格控制。一旦您接受早期故障是必要的，下一个问题就是如何控制它。
与数字系统不同，机器人故障并不是无限的。您无法通过掉落大质量零件、末端执行器与固定装置碰撞或测试实时生产资产的恢复逻辑来“看到会发生什么”。早期实验必须受到设计的限制。
这就是小规模失败和安全失败的用武之地。小规模失败意味着使用低成本、易于更换的测试资产。当出现问题时（确实会出现问题），成本以小时或美元来衡量，而不是以周或资本支出来衡量。
小失败最终是为了减少灾难的规模。在复杂的机器人系统中，尤其是那些具有复杂 EOAT 的系统中，崩溃可能是毁灭性的。末端执行器通常将昂贵的购买组件与需要热处理和精密g的定制合金钢零件结合起来去皮。其中许多组件的交货时间长且更换成本高。
涉及生产工具的单一故障可能会重置时间表、增加预算并危及交付承诺。相比之下，为早期机器人编程打印或制造替代 EOAT 可以让团队进行小规模失败，并从低成本错误中吸取教训，而不是造成高影响力的损害。
故障安全意味着故意将实验与实时生产系统隔离开来，这样错误就不会传播为真正的危害。这包括使用替代几何形状、离线编程控制的教学模式以及物理或逻辑上独立的测试环境。
在实验开始之前，安全系统、联锁装置和操作边界必须就位。目标不是放慢学习速度，而是确保错误被测试环境吸收，而不是危及人员、损坏设备或扰乱生产计划。
这不是文化语言年龄或对混乱的容忍度。这是一种控制策略。我们的目标不是避免失败，而是遏制失败，以便学习既便宜又安全。
来自 Bullen Ultrasonics 的精密机器。
三种工具可以更早地转变学习
提前转变学习需要的不仅仅是意图。它需要特定的验证工具来在不同的风险复合之前将其暴露出来。在实践中，有效的机器人程序使用特定的验证机制，在这些风险复合之前尽早暴露不同类别的风险。没有任何一种工具是足够的。只有当这些方法分层时，学习才会进步。
1.软件模拟
模拟是防止后期发现的第一道防线。
它验证早在机器人在现实世界中移动之前，它的范围、运动路径、排序和碰撞范围就已经确定。良好的模拟有助于尽早回答基本问题：机器人能否到达每个需要的位置？是否存在不可避免的奇点？该序列是否会引入冲突或尴尬的过渡？周期时间目标是否现实？
模拟并不能取代物理测试，但它消除了所有可预防的意外情况。明显的故障变成了早期的设计调整，而不是调试日的紧急情况。
然而，仅靠几何和运动并不能捕获物理交互。
2.打印的物理替代物
许多关键行为只能通过物理交互来显示。
抓取可靠性、间隙、交接、合规性和恢复动作在现实中的表现通常与在软件中的表现不同。打印或制造的替代部件允许团队安全地探索这些行为。他们复制品无需承担实际组件的成本或风险。
团队可以测试抓取策略、观察不对中容差并验证恢复行为，而不会危及生产工具。代理人还使“假设”测试变得实用。不完美的放置、意外的干扰或失败的切换可以被有意地探索，而不是偶然发现。
同样重要的是，正确设计的替代工具可以实现并行进展。在许多项目中，由于制造交付周期较长，最终 EOAT 成为关键路径项目。如果工具延迟，机器人集成和示教通常也会延迟。
通过打印替代 EOAT，集成可以与工具制造并行进行。当长周期组件仍在生产时，可以教授机器人路径、调试序列、测量过程变化，并验证人机交互 (HMI) 工作流程的正确性和可用性。这会将 sc 中的调试向前推进hedule，快速失败而不拖延整个项目时间表。
代理解决几何和交互问题，但它们无法揭示负载下的动态行为。
3.质量等效测试
一些风险只有在引入质量和惯性后才会出现。
加速度限制、制动行为、抓地力裕度和动态稳定性无法通过轻量级替代品进行验证。质量等效测试通过匹配重量和重心来缩小这一差距，而无需暴露高价值零件或工具。
这种方法可评估运动轨迹是否真实、负载下的抓力是否足够以及系统在快速启动、停止和转换期间的行为是否可预测。它还允许团队在后期发现损害侵蚀吞吐量和投资回报率之前尽早验证周期时间假设。同样重要的是，它允许团队尽早验证预期的周期时间，同时仍有重新思考任务排序、重新设计的空间。分配工作或重新设计单元的各个部分。
尽早发现这些差距可以保护昂贵的资产，并在后期变更变得昂贵或不切实际之前保留原始投资回报率。
安全是不容谈判的
矛盾的是，只有在安全纪律最严格的情况下，早期失败才有效。
快速失败原则适用于设计验证，而不是现场生产。机器人程序必须在实验和操作之间保持严格的界限。这意味着使用受控教学模式、离线编程、正式危险分析、经过验证的安全联锁以及测试环境和活跃生产区域之间的明确分离。
速度和安全性之间不存在可接受的权衡。早期学习应该减少风险，而不是引入风险。将快速失败与偷工减料混为一谈的团队将通过本来可以完全避免的事件、审计和纠正措施来减慢项目速度。
强有力的安全实践并不限制学习。它们使早期学习成为可能。
何时不要快速失败
即使有严格的安全纪律，也不是每个系统或时刻都适合进行实验。正如不受控制的失败是危险的一样，不受控制的实验也是昂贵的。
当安全性无法充分限制、假设模糊或定义不明确或提议的变更威胁到稳定、经过验证的系统时，快速失败方法应该暂停。保护经过验证的生产资产有时是最有投资回报率的决策。
限制是一项核心工程技能。成熟的团队明白，有纪律的实验和有纪律的稳定性并不是对立的。它们是在系统生命周期的不同阶段使用的补充工具。
为什么机器人会从快速失败中受益
当实验受到严格约束时，机器人的可预测行为就会成为一种优势，而不是一种负担。
机器人的行为始终如一。他们精确地重复动作。时间如果学习发生得早，重复性允许团队隔离变量、信任数据并快速收敛。微小的改变会产生明显的结果。模式出现了。决策基于证据，而不是假设驱动。
这就是早期学习将技术纪律直接转化为财务成果的地方。后期学习浪费了这一优势，特别是一旦进度延误和次优方法被锁定时。这种债务在启动后很长时间就会显现出来，因为相对于原始业务案例而言，更高的运营成本、持续的维护负担和容量损失。相比之下，早期学习可以通过保持灵活性来扩大优势，同时改变的成本仍然较低。
尽早快速失败，以避免后期代价高昂的失败
可靠的机器人系统不会避免失败。他们避免后期失败。
通过尽早、有意识且安全地失败，团队可以将学习从调试并将风险排除在生产之外。这种方法可以保护工具、保留进度、维持投资回报率并防止小的未知因素变成大的项目失败。
在风险前置的学科中，学习也必须前置。机器人错误的真正代价并不是失败本身。发现这些失败为时已晚，而此时变革最为困难，后果也最为严重。
关于作者
Eric Norton 是 Bullen Ultrasonics 的研究和早期创新经理，该公司是使用专有超声波和激光技术精密加工先进陶瓷、玻璃和特种材料的全球领导者。在此职位上，他领导公司的创新战略和研究计划，以推动超声波加工、激光微加工、自动化和精密制造的未来。
在 Bullen 的 15 年里，Eric 建立并负责监督一个专门的研发部门，负责开发g 突破性技术、试验新功能并使长期技术投资与客户和市场需求保持一致。