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工業的な仕事では、重い部品を持ち上げたり組み立てたりするなど、同じ肉体労働を何度も繰り返すことが多い。このような手作業は危険を伴う可能性がある。2023年には、米国だけで5,283件の死亡労働災害が報告されている。
しかし、スマートな産業用ロボットや、人工知能（AI）やコンピューター・ビジョンなどの技術の利用が進むにつれ、こうしたリスクの高い作業の多くが機械によって処理されるようになっている。製造業におけるロボットは現在、重い材料を持ち上げたり、設備に問題がないか検査したり、工場現場の安全性と効率を向上させるために人と一緒に働くことができる。
この記事では、産業用ロボットが工場の働き方をどのように変え、より安全で生産性の高い職場づくりに貢献しているのかを見ていこう。さっそく始めよう！
産業用ロボットは、製造作業を支援するために特別に設計されたスマートな機械である。特に、製造業におけるロボットは通常、自動車や航空機の部品のような重い製品部品を持ち上げるか、電子回路の組み立てや製品の梱包のような、微細で細かい作業を素早く処理するために作られている。
ターミネーター』や『I,ROBOT』のようなSF映画でよく目にする人型ロボットとは異なり、産業用ロボットは一般的に静止しており、1本のロボットアームで作られている。通常、このロボットアームは複数の方向に動くことができ、溶接、組み立て、材料の移動など、製造業におけるさまざまな作業に合わせてプログラムされている。
産業用ロボットは特に、休憩を必要とせずに素早く正確に繰り返し作業を行うことに長けており、工場や倉庫での使用に最適である。その結果、世界中で400万台以上のロボットが工場で使用されている。
工場におけるロボットは一般的になりつつあり、さまざまな作業を担っています。ここでは、さまざまな種類の産業用ロボットと、工場での作業をより効率的で安全なものにするためにどのように使われているかをご紹介します：
産業用ロボットがどのように変化をもたらしているのか、具体的な事例を紹介する前に、製造業におけるロボットの進化を概観し、産業用ロボットの変遷について理解を深めておこう：
今後、産業用ロボットはさらに賢くなり、適応性も高まるだろう。研究者やエンジニアは、ロボットが学習し、新しい状況に適応し、サポート的かつダイナミックな方法で人とより密接に協力することを可能にする技術に積極的に取り組んでいる。
次に、製造業におけるロボットの実例と、それが工場現場でどのように使われているかを探る。
航空機の製造には、特にボーイング777のような大型機の場合、複雑で繊細な工程が含まれる。たとえば、777型機1機を組み立てるには、6万個以上のリベットが必要だ。従来、この作業には2人の作業員が必要だった。1人はリベット・ガンを操作し、もう1人はファスナーを固定するためにパネルの後ろにスチール・バーを保持する。
こうした作業は肉体的に厳しく、腕や背中、肩の怪我につながることもある。加えて、航空機製造では精度が重要であり、ミスが許される余地はほとんどない。
このようなワークフローを強化するために、ボーイング社は産業用ロボットを採用している。ワシントン州エバレットにある777工場では、胴体部分の穴あけやリベット打ちを自動化するために設計されたロボット組み立て工程、FAUB（Fuselage Automated Upright Build）システムを導入した。
一度プログラムすれば、これらのロボットはリベット用の完璧な穴を何万個も開けることができる。FAUBロボットは、固定されたリグを使用する旧式のセットアップとは異なり、可動式であり、ガイド付き車両で組立ラインに沿って移動することができる。作業員が機体パネルを配置した後、ロボットが穴あけとリベット打ちを引き継ぎ、スピードと精度の両方を向上させる。このアプローチは、よりスマートで安全、そして効率的なソリューションを製造業に求め続けるロボット産業の最近の発展と一致している。
製造業におけるロボットは、食品産業でも広く採用されている。例えば、ドイツのネスレの工場では、ベビーフードの生産は完全自動化された包装ラインによって管理されている。充填・密封された食品トレイを殺菌クレートに移し、その後、出荷用の包装に移すといった作業をロボットが行っている。これにより、作業全体がより速く、より安全で、より信頼できるものとなっている。
ネスレはまた、ボストン・ダイナミクスのSpotのようなモバイルロボットを使用して、施設全体のメンテナンス問題を監視している。特定の場所でしか問題を検知できない従来の固定センサーとは異なり、Spotは工場内を自由に動き回ることができる。このようなモバイルでフレキシブルな自動化というコンセプトは、ロボット業界において成長傾向にある。
スポットは階段を上ったり、狭い場所を移動したり、凸凹のある床を処理することができる。モーターやコンプレッサーのような工場の機械に熱、ノイズ、その他の警告サインがないかチェックするのに役立つ特別なセンサーを装備しています。また、問題の早期発見も容易で、問題が深刻化する前に解決することができます。
産業用ロボットは自動車製造において常に重要な役割を担ってきた。実際、アメリカでは産業用ロボット導入の33％が自動車産業である。
2013年のBMWのスパータンバーグ工場がその興味深い例だ。この工場では、ドア組立ラインで人とロボットが安全柵なしで並んで作業し、通常の生産でこのような人とロボットの直接的なコラボレーションを採用した最初のBMW工場となった。
4台のロボットがBMW X3モデルのドア内部に遮音材と防湿材を取り付けるために使用された。まず作業員が粘着箔を所定の位置に配置し、軽く押し付けた後、ロボットがローラーヘッドを使用して作業を引き継ぎ、高精度で完成させた。
このシステムは完全に自動化されており、工程中にかかる圧力を正確に測定できるため、品質を常に監視することができる。ロボットの作業が中断されることがあっても、人間の作業員が簡単に作業に入り、手作業で終わらせることができるため、生産は滞りなく続けられる。
次に、製造業でロボットを使用する主な利点を詳しく見てみよう。
産業用ロボットには多くの利点がある一方で、特に専門知識とメンテナンスに関して、いくつかの課題もある。工場で使用されるこれらのロボットは、プログラム、操作、メンテナンスに熟練した専門家を必要とする。
今日、産業用ロボットの多くが人工知能や機械学習を使っているとはいえ、故障を防ぐためには定期的なメンテナンスが必要だ。製造業者のチームがこのような知識をまだ持っていない場合、スタッフのトレーニングには費用も時間もかかる。
興味深いことに、これらの課題に対する解決策は、ビジョンAI、より具体的には、視覚データを理解することに焦点を当てたAIの一分野であるコンピュータ・ビジョンという形でも提供される。例えば、Ultralytics YOLO11のようなコンピュータ・ビジョン・モデルは、産業用ロボットを検出し追跡するために訓練することができる。YOLO11を使ったロボットの追跡から得られた知見は、問題の早期発見（予知保全として知られる）に利用できる。これにより、専門家による監視の必要性を減らし、予期せぬ故障を減らすことができる。
これ以外にも、コンピュータ・ビジョンはリアルタイムのデジタル・ツインの作成をサポートすることができる。デジタル・ツインとは、物理的な機械やロボットの仮想モデルであり、製造環境から収集した視覚データを使用して構築される。
デジタル・ツインにより、メーカーはリアルタイムで機器を監視し、中断を引き起こす前に問題を特定し、実際の生産を中断することなくプロセスの改善をテストすることができます。このテクノロジーは、より安定したパフォーマンスを促進し、意思決定を改善し、コストのかかるダウンタイムを削減します。
産業用ロボットを使用する際の課題について議論する中で、現在では多くのロボットがAIや機械学習を搭載していることを目にした。しかし、これは実際にどのように機能し、ロボット工学におけるAIの役割は何なのだろうか？
従来の産業用ロボットは、固定された反復作業に限られていた。あらかじめプログラムされた指示に従うため、生産ラインの変化に容易に対応することができない。そのため、柔軟性、スピード、正確性が不可欠な環境では効率が悪い。
AIがなければ、ロボットはリアルタイムで製品の欠陥を検出したり、材料や位置のわずかな変化に適応したりすることができず、多くの場合、プロセスの遅延、エラーの増加、ダウンタイムの増加につながります。製造業におけるAIは、ロボットにあらかじめプログラムされた単純な作業を超えさせようとしている。
具体的には、製造業における機械学習により、ロボットは環境からのデータを分析し、パターンを認識し、時間とともにパフォーマンスを向上させることができる。例えば、ビジョン対応のロボットは、組立ライン上のさまざまな物体を識別し、見たものに基づいて動きを調整し、さらには欠陥や異常をリアルタイムで検出することができる。舞台裏では、コンピューター・ビジョンがこの技術革新の原動力となっている。
通常、ビジョン対応ロボットは、Ultralytics YOLO11のようなコンピュータビジョンモデルを実行するために必要なハードウェアインフラを備えています。カメラとコンピュータビジョンが統合されると、ロボットは基礎となるモデルの能力を得ることができます。YOLO11の場合、これはロボットが物体検出、追跡、セグメンテーションなどのコンピュータビジョンタスクを実行できることを意味します。
産業用ロボットに関連するもう2、3の概念は、製造業におけるIoTとエッジコンピューティングである。IoTとは、（主にインターネットを介して）データを収集・共有する、接続されたデバイスのネットワークを指す。一方、エッジ・コンピューティングは、ロボットやセンサーのような発生源でデータを処理するもので、最初に中央サーバーにデータを送信する必要はない。
産業用IoT（IIoT）デバイスが大量のデータを収集する場合、それを分析のためにクラウド上の中央システムに送信すると、遅延（レイテンシーと呼ばれる）が発生し、物事が遅くなる可能性があります。しかし、IoTとともにエッジコンピューティングを使用することで、メーカーはデータを即座に処理し、リアルタイムの応答を得て自動化を強化することが可能になります。
AIとIoTが製造業で連携する明確な例は、予知保全である。スマート工場では、インダストリー4.0の主な目標の1つは、機器の故障を事前に予測することだ。
これを実現するためには、IIoTデバイスは完全な機能と信頼性を維持しなければならない。エッジコンピューティング、AI、コンピュータービジョンを組み合わせることで、これらのデバイスは自身の状態を継続的に監視し、メンテナンスや充電が必要なタイミングを検出し、必要なアクションを自動的にトリガーすることができる。これにより、機械のスムーズな稼働を維持し、計画外のダウンタイムを削減し、全体的な効率を向上させることができる。
AI、コンピューター・ビジョン、IoT、エッジ・コンピューティングなどの技術について理解を深めたところで、これらがどのように連携して製造自動化を効率化できるかを探ってみよう。
オートメーションの主な目的は、工程を合理化し、より速く、より信頼性が高く、ヒューマンエラーを少なくすることである。例えば、スマートフォンなどの家電製品を組み立てる工場を考えてみよう。ビジョン対応のロボットアームは、小さな部品を回路基板に正確に配置する繊細な作業をこなすことができる。
同時に、AIを搭載したビジョンシステムは、組み立ての各工程を検査し、ずれた部品や不良なはんだ接合部などの欠陥をリアルタイムで特定することができる。一方、IoTセンサーは、繊細な部品の品質に影響を与える可能性のある温度、ほこり、振動などの環境要因を監視することができる。
エッジコンピューティングにより、システムはこのデータを即座に処理し、クラウドベースの応答を待つことなく、ラインの一時停止やロボットの再調整など、その場で調整を行うことができる。自動化された製造は、より速く、より正確で、高い適応性を持つ生産ラインを構築し、製品の品質向上と運用コストの削減を実現します。
産業用ロボットの未来は急速に進んでおり、製造業におけるビジョンAIやIoTのようなテクノロジーが大きな役割を果たしている。これらのツールにより、ロボットは作業内容を確認し、欠陥を発見し、製品の品質をチェックし、問題が発生するのを予測することができる。すでに多くの製造業者が、より効率的で一貫性のあるオペレーションを実現するために、こうしたシステムを活用している。
産業用ロボット市場は着実に成長しており、この成長は、ロボット工学の絶え間ない改善、熟練エンジニアへの容易なアクセス、シミュレーションや仮想テストの利用によってもたらされている。これらの開発により、実世界で使用するロボットの設計と微調整がより迅速に行えるようになった。より多くの工場がデジタルツールやオートメーションを採用するにつれ、工場はより柔軟で信頼性が高く、将来の課題にも対応できるようになっている。
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