現在起こっている革命は産業用モノのインターネット(IIoT)、ロボット工学、拡張現実そして人工知能などの進歩によって支えられている製造業界のデジタル化です。 これらの次世代テクノロジーは生産性と安全性の向上、ダウンタイムの削減とエネルギー効率の向上に役立ちます。 これらのツールが産業環境に利用された場合の役割と現在および将来のビジネスにどのように役立つかについて説明しましょう。
産業用のモノのインターネット
IIoTは製造環境においてデータを収集分析するために相互接続されたデバイス、センサー、およびコンピューターによって形成されています。これにより無駄と非効率の削減ができます。マシンツーマシンの通信(M2M)とセンサーがIIoTが活躍できる環境を作り出します。企業はすでにIIoTと自動化を使って生産設備の内部環境を監視してエネルギー使用を最小限に抑え製造コストを削減しています。スマートヘルメットなどのデバイスを使って製造機器と通信することで安全性と労働環境なども改善できます。産業革命4.0はスマートマニュファクチャリングの心臓部であり大量のデータをクラウドに保存して処理することができます。これにより製造業者は現場にいても現場から離れた所にいても生産を停止することなく完璧な精度で設備の監視、保守、調整できるようになります。これはオープンソースのデバイスとソフトウェアによって支援されており、コンピュータプログラミングを使用する事で生産プロセスの制御と柔軟性を向上させます。これはソフトウェアに誰にでも検査、変更および拡張できるソースコードが備わっているからなのです。このコードでプログラマーはプログラムやアプリケーションの動作を操作または変更する事ができます。IIoTは色々な形で産業環境を変化させておりその影響力は今後も増える一方なのです。
発展し続けるロボット工学
ロボットは人間の関与なしに危険な作業または反復的作業を行なうために益々その利用が増えています。特に驚くには値しませんが、国際ロボット連盟(IFR)によると2020年までに170万台を超える新しい産業用ロボットが世界中の工場に設置されるであろうと予測しています。IIoTでロボット本体のハードウェアをよりスマートに、より速く、より繊細な動きをさせることができます。センサーと組み合わせることで、例えば、移動ロボットは、作業者がそのエリアにいる事を感知し生産動作を減速または停止して作業者がインプット作業を行う事を可能にすることができます。コボットと呼ばれるこのタイプのロボットは人間と協調してよりインテリジェントに働きます。ロボットには基本的なアーム型ロボットから自律運転車搭載機型ロボットまでの広範囲に渡るロボットがあります。それらのロボットの利用は食品業界や飲料業界、医薬品業界、航空宇宙業界や建設業界など世界の主要な製造業の一部では既に当り前の物となっています。ロボットによる自動化は人間の能力を遥かに超えるレベルの精度と生産性を可能にします。更に新世代のロボットはプログラミングがはるかに簡単であるだけでなく音声や画像などの認識機能を備えており、より使いやすくなっています。
実生活における拡張現実
インダストリー4.0とインテリジェントマニュファクチャリングでは産業用アプリケーション用の拡張現実(AR)の価値感が見直されつつあります。新しいツールを利用する事によって企業は仮想世界でシナリオの作成およびそのテストができます。つまり製品を造る前に設計プロセスと組立ラインのシミュレーションができるのです。ARは労働者と設備機器と接続してセンサーデータとやり取り出来るようにする事によって製造業界を再活性化させる事が出来る可能性があります。この技術は生産時のダウンタイムの削減、問題点の迅速な見える化、中断の無い生産プロセスの継続を可能にする事により効率的な運用を生み出すことを目的としています。これは仮想現実を現実世界に被せる事が出来るARメガネの着用で可能となります。これによりエンジニアはボルト、ケーブル、部品番号や特定のコンポーネントの組み立て方法の説明を見ることができます。また更にはAR対応のモバイルアプリを使用してQRコードをスキャンしてライブビデオ、グラフィックス、画像を表示したり機械を修理したりすることもできます。多くのメーカーが拡張現実が産業環境に提供できるメリットを探求し始めています。この傾向はARハードウェアとソフトウェアが向上するにつれ更なる進化を遂げていく事は間違いありません。
人工知能とマシンラーニング
人工知能(AI)システムは機械の状態や生産性に関する情報を伝えるばかりではなくそれらの異常を検出し、経験から学び、人間が行なうような作業を行う事も出来るのです。そして機械学習はAIの本領ではないのですが統計的手法を使用してコンピュータがデータから「学習」できる機能を与える事もできるのです。機械による学習は膨大な量のデータをリアルタイムで分析して実用的な改善を素早く行う事が出来るためその作業スピードは人間よりはるかに速く、エラーを回避することにより生産のスピードアップとコスト削減を可能にします。AIと機械学習により製造業者はその生産能力が拡大でき、更には機械、スタッフ、サプライヤーの可能な限り最高の組み合わせを最適化できます。この技術はコボットでも使用できるためロボットがただ単に人間と一緒に安全に作業できるだけではなく新しいタスク用に簡単に再プログラミングする事もできます。これは、個々のアクションを広範囲にプログラミングする従来型の産業用ロボットとは全く異なります。 最大のメリットの1つは予測メンテナンスによるアップタイムの向上と生産性の向上です。AIを産業用ロボット技術と統合させる事によってマシンは自身の精度とパフォーマンスを監視して万が一メンテナンスが必要な場合には信号を送って高額になりがちなダウンタイムを回避する事もできます。AIと機械学習を併用する事で倉庫保管、輸送、顧客フィードバック、生産やパッケージング等サプライチェーンのすべての領域でパフォーマンスを向上させることができます。
どのような未来が待っているのか
この地域の製造業者の半数が2022年までにスマートファクトリーを所有すると予想されているので産業オートメーションの状況が大変化を遂げる事は明らかです。