付加価値プロセスが自律型ロボットの優先事項である理由

自律型ロボットは、50年以上にわたって何らかの形で存在してきました。最初の自律移動ロボットは、現在入手可能なものほど機能的ではありませんが、1969年にスタンフォード研究所で開発されました。愛情を込めて知られている「Shaky」は、マシンビジョンを使用して自分自身をローカライズすることができました。自動機械制御のアプリケーションは、あらゆるタイプの製造会社にとって長い間メリットがありました。

昨年、人間の活動とCOVID-19に関連する感染リスクを考えると、自律移動ロボット（AMR）がさらに重要になりました。配達ロボット、マテリアルハンドリングロボット、さらには移動式消毒ロボットもすべて実験され、より広く展開されており、以前は人間のエージェントが何も考えずに提供できた安全で衛生的な継続的なサービスの必要性を迅速に満たしています。

AMRは素晴らしい開発ですが、自律型ロボットの機能に関する最初のステップにすぎません。ローカリゼーション、計画、場合によってはガイダンスを減らして操作する能力は素晴らしい開発ですが、ロボットが真の価値を実現することを目的としている場合、産業用ツールの操作を含む熟練したタスクの複雑さは無視できません。ビジネスと社会の両方。このように、付加価値のあるプロセスは自律型ロボット工学の分野の重要な部分であり、AMRは将来大幅に成長しますが、付加価値のある自律性は、サイエンスフィクションの作家よりも製造と仕事の世界に変革をもたらします。想像できたでしょう。

AMRの進捗状況

自律型ロボットは、マテリアルハンドリングやモバイル配信などの日常的なタスクの自動化に関して、いくつかの重要な利点を提供します。それらのハードウェアコストは一般に参入障壁が低く、使用されるメカニズムのタイプは人間中心の職場（または世界）での簡単な協調統合を提供し、最終的には自分で識別したポイント間を移動するだけでよいため、標準のロボット統合に伴う集中的なプログラミングやスコーピングはそれほど必要ありません。

そのため、テクノロジーの導入の容易さと根本的な成長により、多くのアナリストは、市場が2020年から2030年の間に10倍に成長すると予想しています。2200億ドルの市場は、広告をくしゃみするものではありませんが、参入障壁が低い状況にあります。 、そのようなオファリングはどのくらいの期間でコモディティ化されますか？

セクターの幅広い成長は、人的労働を解放し、他の手段で生産性を高めるために重要ですが、期待が覆されることがあります。たとえば、自動運転車の可能性を考えてみましょう。 5年前、完全な自律性が利用可能になるという約束がありました。今日、それはめったに見られません。道路に安全で、耐久性があり、展開が容易な自律性を実現するには、多くの予期しない変数を考慮する必要があります。

最終的に、AMRで予想される成長の多くは非構造化環境で発生しますが、真に非構造化環境はロボットの場所ではありません。これは、完全に何にも適応できないこともありますが、基本的に人間の主体性と倫理的判断が不足しているためです。 防御的にには適していません 広範な法的責任が現実である社会で行動する。実際、他の安全対策によって障害が合理的に説明される環境は、自律型ロボットを最大限に活用するのに実際に最も適しています。

複雑さを単純化できることを理解する

最終的に、AMRは、比較的単純なジョブに簡単なテクノロジーを提供します。仕事はシンプルで価値がありますが、必ずしも付加価値があるわけではありません。つまり、行動しているオブジェクトに変換されるわけではありません。

その代わりに、付加価値のあるプロセスを取り入れることができますが、その違いとその理由を理解する必要があります。付加価値プロセスとは、原材料を顧客にとってより価値のある商品に変える製造フローのプロセスまたはステップです。価値は、最終的には、固定商品に対する顧客への特定のプロセス価値によって定義されます。この場合、顧客ごとにニーズが異なることを考慮する必要があります。これは、同じものにお金を払う意思がない限り、最終的には顧客ごとに異なる考え方を持つ可能性があることを意味します。

大量生産では、自動車であろうとスマートフォンであろうと、これは一般的に当てはまります。そのため、大量生産では、特に自動車や家電製品などの分野で、ロボット工学が徹底的に定着しています。

同時に、ハイミックスメーカーは、高額な産業注文でより多くの顧客にサービスを提供してきました。これらの商品は消費者市場向けの場合もありますが、ほとんどの場合、経済を維持するために不可欠な資本機械として機能します。輸送品、産業機械、重機、大型構造物、その他の珍しい製品です。

一般的なロボットはこれらのさまざまなニーズに適応できないため、これらのセクターは主に熟練労働者に依存して仕事を遂行してきました。残念ながら、これは終わりに近づいていますが、選択によるものではありません。米国だけでも、2030年までに200万を超える未充填の製造業の仕事があります。中国やその他の市場も積極的にロボット化されており、世界の人口は2050年に向けてピークに達すると予想されていますが、その時点でもスキルのギャップは残る可能性があります。

ご存知のように、困難な仕事を自動化するのに十分なロボットを手に入れるには、今日見つかったロボットのほとんどが自分たちで作ることができないさまざまな必需品を労働者に生産させる必要があります。自律型ロボットはこれを変えることを約束します。ロボットに付加価値プロセスへの適応性を高めることで、熟練労働者の能力をさらに拡大し、最終的には最初の「産業革命」とほぼ同じくらい意味のある固定費を前もって節約できます。 。

付加価値プロセスと自律製造

ローカリゼーション、計画、および操作は、自律型ロボットの中心的な優先事項とタスクです。付加価値のあるプロセスに関して言えば、プロセスのノウハウは、自律型ロボットのコア機能が新たな高みを達成できるようにするための基本的なミッシングリンクです。

まず、付加価値プロセスに関してローカリゼーションがどのように発生するかを理解することが重要です。最終的に、自律型ロボットの単純な「ツール」形式は、CADファイルを使用するだけで、部品の位置に応じて独自のプロセス計画を生成および実行できます。 Omniroboticでは、CADファイル、3Dビジュアルスキャンテクノロジー、または両方のツールを使用して、ロボットに対するパーツの特徴的な位置と方向を特定できるフレームワークを提供しています。

そこからプロセスのノウハウには、エンドポイントツールを使用する機能が含まれます。ペイントガンから溶接トーチまたはバフフィニッシャー（Omniroboticでは、現在、アウトテクノロジーがスプレープロセスをサポートしています）まで、あらゆるものが可能です。アプリケーションの強度または仕上げの幅のいずれかでパラメータを取り込んで、完全な仕上げ作業を達成するために必要な複数の目標セットに基づいてモーションプログラムを生成することにより、このツールの容量。

以前は、それは単に人間の手持ちの道具であり、腕と脳がそれらを操作するために働いていました。 「自律製造」アプローチでは、ツールはフィクスチャ自体だけでなく、ロボットアームと、割り当てられた目標に基づいてジョブを計画および実行する能力と見なすことができます。

テクノロジーと社会の進歩

近年、私たちのほとんどが技術進歩の恩恵で維持してきたかつての抑制されていない楽観主義は、ますます精査されています。デジタルテクノロジーの落とし穴、アプリエコノミー、そしてそれが社会的および精神的幸福に与える影響は、「The Social Dilemma」などの映画との会話のホットな話題になり、特定のテクノロジー企業がどれほど強力になったかについての不確実性があります。

情報は貴重な商品であり、デジタルエコノミーによってこれまでにない方法で情報にアクセスできるようになりましたが、情報だけではこれまでのところしかアクセスできません。純粋なソフトウェア開発は、サービスと投資の両方として魅力的ですが、実際のハードウェアとプロセスに影響を与えることなく、これらの種類の進歩は、社会の実際の物質的状態を改善する限られた能力しかありません。

私たちは実際に私たちのために創造し、価値を付加し、新しい商品を作るために機能するシステムを必要としています。自律移動ロボットは、基本的にこの時点までユーティリティとして機能してきました。ポイントAからBまでのサービスですが、ツールではありません。 。これは、ロボット化によって付加価値プロセスがどのように得られるかを理解するために重要です。自律型ロボットは、より多くのことを実行し、より多くのことができ、人間の労働者にとってより有用なツールになり、代わりに、実際の商品とともに労働力を増強します。それらをポイントAからBに移動するだけです。

Omniroboticは、スプレープロセスに自律ロボティクステクノロジーを提供し、産業用ロボットが部品を確認し、独自のモーションプログラムを計画し、重要な産業用コーティングおよび仕上げプロセスを実行できるようにします。根本的に新しいShape-to-Motion™テクノロジーで3DビジョンとAIを使用することで、ハイミックスメーカーは、ゼロの手動プログラミングで、これまでにない部品のロボット工学の力からようやく恩恵を受けることができます。 ここで、どのような見返りが得られるかを確認してください 。