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      • 発行日 2025年1月8日
      • 最終変更日 2025年1月8日
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    産業用ロボットとプロセスオートメーション

    ロボット工学は、利用可能な幅広い自動化機能により、すでに製造業に大きな影響を与えています。しかし、AIによるプロセス自動化は始まったばかりです。詳細は本記事をご覧ください。

    robotic arms

    技術サポートエンジニア、スティーブン・ベットルズによるレビュー(2024年1月)

    ロボットは、自動車から航空宇宙まで、溶接や加工、在庫管理、物流、品質管理など、さまざまな分野で利用されています。これらは、人間にとって危険であったり、困難であったり、反復的な作業において、ロボットがその能力を発揮する場面です。また、ロボットは作業を正確かつ迅速に遂行できるため、生産性と品質を大幅に向上させることができます。

    さらに、スマートファクトリーの開発の一環として、最新のAIや機械学習技術と組み合わせた製造ロボットも登場しています。産業用ロボットのこれまでの発展と、今後の製造ロボットの未来については、こちらのガイドをご覧ください。

    先進的なオートメーション

    大量生産の現代において、オートメーションは不可欠です。 最初の産業用ロボットは、1961年にゼネラルモーターズによって導入されました。現在では、AI、生産ソフトウェア、最新のクラウドコンピューティング技術を活用したロボット工学、センサー、その他の機器が、高度なオートメーションアプリケーションに組み込まれています。

    高度なオートメーションは、第4次産業革命(インダストリー4.0)として知られる、物理的システムとデジタルシステムの融合の一部です。この「インダストリー4.0」という用語は、2016年に世界経済フォーラムによって作られた造語であり、インターネットを介してネットワーク接続されたロボットを含む産業用モノのインターネット(IIoT)が、スマートファクトリーの構築に寄与するシナリオを説明しています。

    第4次産業革命は、現在の技術開発のスピードから、AIや高度なロボット工学が産業を変革し、スマートな製造システムを構築する局面にあると考えられています。

    製造ロボット

    産業用ロボットは、長年にわたり製造プロセスの自動化に利用されてきました。 最初の産業用ロボットであるUnimateは、GMによって採用され、ダイキャストを車体へ運搬し、溶接する作業に使用されました。この作業は作業者にとって危険なものでした。

    今日では、溶接や塗装から部品の組み立てに至るまで、さまざまな用途で何百万台ものロボットが世界中の製造現場で稼働しています。ロボットは、材料の運搬といった単純作業にとどまらず、一度プログラムすることで複雑な自動組み立て作業をも遂行できます。さらに、産業用ロボットは、プリント基板製造におけるピックアンドプレース用途にも広く活用されています。

    製造ロボットの種類

    最も一般的なロボットは、表面に固定された自動アームです。 製造現場で使用されるさまざまな種類のロボットとその具体的な用途について、詳細については、下記を参照してください。

    製造ロボット

    生産ロボットにはいくつかの異なる種類があります。製造用ロボットと言えば、一般的に思い浮かぶのは多関節ロボットでしょう。多関節ロボットは非常に柔軟性があり、最大7軸、すなわち7つの回転軸を持つものもあります。このタイプのロボットは、溶接、梱包、工作機械のメンテナンスなど、さまざまな用途で使用されています。部品を吸着するための吸盤が装備されていることが多く、また、人間のような手を持っていたり、レーザー、サンダー、ドリルなど、幅広いツールが装備されている場合もあります。多関節ロボットは高度な機能を備えているため、他のタイプの生産ロボットよりも高価になる傾向があります。

    industrial robotics kit

    生産用のその他の一般的な産業用ロボットには、以下のようなものがあります。

    • スカラ(SCARA)ロボット SCARAロボットは、X、Y、Z軸の4軸動作と、Z軸を中心とした回転動作を特徴としています。複雑でない組み立て、マテリアルハンドリング、サイクル速度が最も重要なピックアンドプレース用途に最適です。
    • デルタ型「スパイダーロボット」 デルタ型の軽量ロボットは、基部で関節に接続された3本の腕で構成されています。デルタ型ロボットは、1980年代初頭に非常に小型で軽量の品目を高速で配置する必要がある食品製造用途向けに開発されました。これらのロボットは、包装分野で広く使用されています。
    • 直交ロボット 直交ロボットは、X、Y、Z(直交座標)軸に沿って前後、上下、左右に移動します。非常に正確で、比較的簡単に使用できます。代表的な用途には、材料の取り扱いや穴あけ、梱包などがあります。

    サプライチェーンロボット

    自律型ロボット(自動誘導車両やドローンを含む)は、手の届きにくい場所や高い場所にある物品の選択など、反復的な作業や潜在的に危険な作業を行うことで、サプライチェーンにおいてその価値を証明しています。このようなタイプのロボットは、すでに倉庫業務においてリスクの低減や業務の迅速化のために広く使用されています。サプライチェーンにおける特定の低価値作業をロボットで自動化することで、メーカーは手作業による在庫確認を減らし、部品の選択や商品の流通を最適化し、コストと人的ミスを削減することができます。

    コボット

    製造現場で使用されるロボットは、従来、作業員から隔離された状態で使用されるのが一般的でした。しかし、協働ロボット(コボット)の登場により、その状況は変わりつつあります。多関節アーム型ロボットとは異なり、コボットは人間と並んで作業できるように設計されています。例えば、重量物の移動や機械への部品供給を支援する目的で使用することができます。コボットは、製造現場でエンジニアや作業員と直接作業できるほど安全なロボットの開発を目指して、1990年代半ばに開発されました。

    当初、コボットは材料の運搬や自動車の組み立て作業に利用されていました。現在では、多くの大手ロボット企業がコボットの開発に取り組んでいます。

    プロセスオートメーションの種類

    プロセス自動化の種類には、最大限の効率性を実現するためにプロセスを何度も繰り返す反復型と、一定のパターンに基づく固定型(多くの製造自動化において使用されます)があります。また、柔軟性が求められる製造工程では、プログラミングや再プログラミングを行うことで自動化することが可能です(例:製薬、飲料・食品製造など)。このような場合、製品は通常、バッチ処理で生産されます。システムや工作機械を再プログラミングすることで、混乱を最小限に抑えながら、新しいタイプの製品を迅速に導入することができます。

    今日のデジタル化された経済では、プロセスもソフトウェアを使用して自動化されています。例えば、デジタル技術を利用することで、手作業では時間がかかる作業を自動化できます。具体例としては、生産機械からデータを収集・分析するコンピュータ化されたメンテナンス管理システムの導入が考えられます(メンテナンス用ロボットの詳細はこちら)。ソフトウェアはデータを保存し、メンテナンスの自動リクエストを生成し、作業に必要なリソースをスケジュールします。

    ソフトウェアに関しては、RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)も検討すべきです。ロボティック・プロセス・オートメーションとは、ソフトウェアの「ロボット」が人間の行動を模倣し、デジタル環境でのタスクを自動化するタイプのオートメーションです。サプライチェーンにおけるロボティック・プロセス・オートメーションの例として、大量の注文書、請求書、出荷伝票の処理が自動的に行われることが挙げられます。

    物理的なロボットと同様に、このロボットによる自動化プロセスは、多くの困難で時間のかかる作業を伴う用途に適しています。これらの作業の多くを自動化できるため、人々はより複雑な作業やビジネスに大きな価値をもたらす作業に集中できるようになります。ロボットによるプロセス自動化ツールには、デジタルタスクの自動化やビジネスプロセスの実行を支援するソフトウェアが含まれます。一般的な例としては、ウェブサイトを訪問する顧客と対話するチャットボットがあります。

    自動化のメリット

    自動車の車体を溶接するロボットから、製品の販売を支援するソフトウェアロボットまで、オートメーションには多くの利点があります。製造オートメーションと工場用ロボットは、高電圧設備や原子炉など、人間にとって困難または危険な環境での作業を代行することで、作業員への危険を低減します。また、ロボットは反復的な作業を迅速かつ効率的に行うことに優れているため、製造業でも広く利用されています。このように、オートメーションの利点には、工場の生産性を大幅に向上させることが含まれます。ロボットによるプロセス自動化の登場により、コードベースのロボットが多くの電子プロセスから煩雑な作業を取り除くことにも貢献しています。

    ロボットとAI

    高度なロボットにはすでにAIが搭載されています。一部のロボットが「見る」ことができるのは、AIがロボット工学で使用されている一例であり、ビデオデータから情報を解読します。これにより、ロボットは倉庫内を移動できるようになり、その使用によりコスト削減、より正確な在庫管理、顧客サービスの向上に貢献しています。このような視覚技術は、生成AIなどのAIの進歩によりさらに改善されています。生産ラインにおけるロボットと人間の統合も、インテリジェントな機械に依存しています。

    最終的には、AIとロボット工学により、生産ラインで部品を溶接したり、部品をピックアップして配置したりする作業を繰り返すのではなく、自ら判断を下すことができる、より柔軟で自律的なロボットが実現すると期待されています。

    ロボット工学の未来

    自動化とロボットの未来は、製造、物流、エネルギーやヘルスケアなどの分野において、人間にとって困難、危険、または単に退屈な作業を自動化するために、さらに広く使用されるようになるでしょう。 また、ソフトウェアロボットアシスタントがビジネスに影響を与えるにつれ、ロボットプロセス自動化も引き続き浸透していくでしょう。 人工知能、機械学習、ロボット工学により、スマートファクトリーロボットもさらに賢くなることが期待されています。ディープラーニング、ニューラルネットワーク(人間の脳を模倣したネットワークの一形態)、自然言語処理(いずれもAIの一部)を使用した自動化は、今世紀末までに実現する見込みです。これにより、書面や口頭による言語を理解し、適切に対応できる製造現場用ロボットの可能性が開かれます。 ロボットと製造に関しては、可能性は無限大です。私たちはまだ可能性の入り口に立っているに過ぎません。 オートメーションについてもっと知りたいですか? 当社のオートメーションおよび制御機器のラインナップをご覧ください。

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