2050 年の製造業:世界はひっくり返った?

強力なトレンドにより、製造業は 2050 年までに完全な自動化に近づく一方で、業界でまだ働いている人々はかつてないほど急速に革新する力を与えられるでしょう.

何年も前にウォーレン・ベニスは次のように予測しました。男は犬に餌をやるためにそこにいます。犬は男性が機器に触れないようにそこにいます。」

私たちはまだそこにいません。しかし、多くの強力で相互に関連したトレンドにより、2050 年までにその状態に近づく一方で、製造業に携わる人々は、かつてないほど急速に革新し、構築する力を得ることができます。

マルチタスクと自動化

2050 年までに平均的な工作機械が完全に自動化され、機能が向上することは間違いありません。マルチタスキングは一般的になり、おそらくほぼ普遍的なものになるでしょう。この傾向は確立されています。

業界のベテラン、Mitsui Seiki USA (Franklin Lakes, NJ) の Scott Walker 会長は次のように述べています。機械はまた、研削とフライス加工、またはレーザー金属蒸着とフライス加工、または研削と加工硬化を組み合わせています。」彼は、利点は仕事のエンベロープ内でより多くのことを達成できることですが、「悪夢」はこれらすべての機能を適切かつ一貫して動作させることであると付け加えました. 「しかし、テクノロジー、監視、ソフトウェアのすべてが改善されるにつれて、それは変わるでしょう。」

多くのメーカーが懸念しているのは、3D プリンティングがテクノロジーの組み合わせをどの程度変えるかということであり、それを超えて、製品設計やその他の多くの問題への影響です。これまでのところ、アディティブ マニュファクチャリングの速度制限と原材料コストの高さにより、プロトタイピングを超えた実行可能性が大幅に制限されてきました。しかし、Wohlers Associates (コロラド州フォートコリンズ) のプリンシパル コンサルタント兼プレジデントである Terry Wohlers 氏は、2050 年までに速度が「敵になることはない」と述べています。

パウダー ベッド システムを考えてみましょう。生産時間の大部分は、レーザーで表面をなぞって材料を融合させることに費やされます。 「しかし、ビルド プラットフォーム上で同時に動作する多くのレーザーを備えたシステムが利用できるようになりました」と Wohlers 氏は述べています。 「電子ビームからのエネルギーは、プロセスを加速するために100ものビームに分割できます。」一方で、これらのアプローチは多くのエネルギーを必要とし、費用がかかります。 Wohlers は、おそらく「440 コンセントに差し込むのではなく、太陽のエネルギーを直接利用して材料を溶かす」ことによって、これらの制限を克服できると考えています。

Wohlers 氏は、指向性エネルギー堆積法は、金属コンポーネントを構築するための粉末床法よりも本質的に高速であると付け加えましたが、「ユーザーは作成できるオブジェクトに制限があり、解像度にはトレードオフがあり、一般に機械加工が必要であり、時にはかなりの量が必要です. 」これにより、アディティブと CNC フライス加工を組み合わせたハイブリッド システムに戻ります。ウォーカーのように、ウォーラーズは、これら 2 つのアプローチを調和させて機能させる上での問題は、今後 32 年以内に大部分が解決されると考えています。

アディティブ技術のより多くの使用を主張するもう1つの要因は、材料コストの予想される低下と、より幅広い選択肢から選択できることです. 「たとえば、今日の機械は数十種類の熱可塑性プラスチックでしか機能しません」と Wohlers 氏は言います。

おそらくもっと重要なのは、現在 3D プリントで使用されているポリマーは、従来の製造用の同様のポリマーの最大 50 倍のコストがかかることです。これは、部品のサイズに応じて、数百から数千の単位に損益分岐点を置きます。しかし、Wohlers 氏によると、ポリマーを使用して部品を製造する機械に関する特許の多くは失効しており、低コストの材料を使用する新しい機械が登場しています。 「損益分岐点は劇的に改善されるため、添加剤は、大量のアプリケーションを含む、より幅広い製品の射出成形に挑戦するでしょう。」

金属用に作られる同様のケースがありますが、Walker は、添加剤が従来の方法を置き換えることを正当化する金属のコストプロファイルを達成することに懐疑的です. 「粉末金属やクラッディングで何かを構築するよりも、60 トンを加熱して板金を圧延する方がはるかに簡単です」と Walker 氏は言います。 「私は添加剤を、プロセスに価値を付加するために機械のエンベロープに入れることができる機能と考えています。しかし、技術が変化し、別の種類のエネルギー源を使用した分子操作の段階に到達しない限り、私は添加剤を鉄鋼製造の代替プロセスとは見なしません。」

アディティブ マニュファクチャリングには、少なくとも一部のプレーヤーにとって、1 つのエースが残っています。それは、他の方法では不可能な形状を作成する能力です。これは、新しい製品や機能の可能性を開くだけでなく、3D プリントの速度の問題を軽減するのにも役立ちます。これは、3D プリンティングによって可能になった開いた格子構造が、固体構造よりもはるかに少ない材料で、多くの用途に必要な強度と剛性を実現できるためです。また、3D プリントの生産速度は、材料の体積に正比例します。奇妙な新しい構造は、次のトピックとうまく重なっています。

自動化されたクリエイティブなデザイン

ウォーカーの見解では、製造業は 2 つの分野で最大の生産性向上を達成する態勢が整っています。そのうちの 1 つは、製造プロセスの準備に必要なすべての作業をデジタル化することです。 「今日、設計者はデジタル モデルから始めて、ツール パスを生成します。次に、誰かが固定具を設計し、鍛造を行います。次に、アプリケーション エンジニアがプログラムを機械にドリップ フィードし、ツールごとに作業を進めて、サウンドをカットし、それがどのように見えるか...そして最終的に彼はマシンにパーツを作成させます...そして彼はサイクルタイムを短縮できるようにすべてのモーションを改良します。」最初のデザインを取得するのも面倒なので、実際にはさらに悪い.幸いなことに、多くの頭脳明晰な人々が、このプロセスのあらゆる部分を容易にし、スピードアップするために懸命に取り組んでいます.

フロントエンドでは、ジェネレーティブ デザイン テクノロジーが、ますます多くのクリエイティブ グループが新しい幾何学的な可能性を迅速に探求するのに役立っています。 Autodesk (カリフォルニア州サンラファエル) の Fashion 360 の場合、ソフトウェアはクラウド上で実行され、機械学習と人工知能 (AI) を使用して、強度、コスト、製造方法に関するデザイナーの基準を満たす何百ものデザインを自動的に生成します。 、材料など。さらに、Autodesk の製造および生産戦略担当ディレクターである Bob Yancey 氏は、設計は「単に使用不可能な理想化されたジオメトリではなく、CAD ソフトウェアでさらに操作できる実際に機能する CAD モデルである」と説明しています。

それらは、Yancey が「マニュファクチャリング アウェア」と呼んでいるものでもあります。これは、最初から制約として組み込まれた望ましい製造方法から始めたことを意味します。 「したがって、部品を 5 軸 CNC で機械加工できるようにする必要があると指定すると、すべての設計オプションがその制約に準拠します」と彼は言いました。

人間のデザイナーが不要になるわけではありません。 Yancey 氏は次のように述べています。ジェネレーティブ デザイン ソフトウェアが行うことは、人間が自分で想像できるよりも多くのデザイン オプションを提供することです。そのため、はるかに多くのオプションを検討し、より良い結果を得ているという自信が持てます。私たちはこれを、エンジニアとコンピューター、または人間の知性と人工知能の共創の未来と見ています。」

おそらくもっと深遠なことに、デザインはしばしば驚くべきものであり、人間が想像したものよりも優れています.マイクロソフト (ワシントン州レドモンド) のマニュファクチャリング インダストリー コミュニティ / クラウド + AI 部門のプリンシパル インダストリー リードであるディエゴ タンブリニ氏は、次のように述べています。何世紀にもわたる以前のデザインに基づいた外観。 AIにはそのような概念はありません。また、設計の自動化が難しい問題であり、コンピュータが複雑なアイテムを設計することを想像するのが難しいことには同意しますが、逆に言えば、最適ではない人間の設計で生きている多くの例があることを認識しなければなりません。」

私たちの先入観のいくつかは、原材料がブロック、バー、シートに限定されているという経験に由来しています。しかし、3D プリンティングはこれらの原材料に限定されません。また、作成できる形状に制限はありません。

これらの制約を取り除き、AI を機能させると、ジェネレーティブ デザインはしばしば「私たちが慣れ親しんだものとはまったく異なる形状を作成します。動物の骨のように、より有機的です」とタンブリーニは言いました。最近まで、3D プリンターは、強度特性をほとんど理解せずに、定型プログラムによって定義された格子、メッシュ、またはセル構造を生成していました。 「最新のトポロジー最適化ツールは、確実な強度を備えた設計された格子構造とメッシュ構造を生成できます」と Wohlers 氏は述べています。 「将来的には、製造に時間と費用がかかる炭素繊維複合材よりも軽量な、さまざまな金属合金による超軽量構造が登場する可能性があります。」

タンブリニ氏は、コンピュータが人間に信頼を与えないような格子状の形状 (あまりにも軽く薄っぺらに見える) を思いついたケースを見てきました。結局、人は人のままです。

プロセスの迅速化

Make It In LA (ロサンゼルス) の創設者で主任推進者である Krisztina “Z” Holly 氏は、よりスマートなソフトウェアを 3D 印刷やその他の新しいテクノロジ (仮想現実など) と組み合わせて、反復的な製品開発サイクルを大幅にスピードアップする利点を強調しました。プロセスの早い段階で消費者からより多くのフィードバックを得る能力に加えて、より優れた製品につながる可能性があることに加えて、彼女は新しいツールが設計と構築プロセスを民主化することを指摘しました.

「私たちがどのように革新し、誰が革新するかという点で、それはどういう意味ですか?非エンジニアが自分の好きな種類の製品を設計できるようになれば、世界は別の場所になると思います」と彼女は言いました. 「起業家が製造業を始めることも容易になります。デジタル製品ビジネスと同じくらい簡単に物理的な製品ビジネスを開始できるとしたら、どのような製品が利用できるようになるでしょうか?」

彼女が思い描く成果の 1 つは、次のとおりです。 1 つは、これらのシステムをコーディングし、何が機能し、何が機能しないかを理解するための詳細な技術的スキルです。」もう 1 つは、顧客のニーズと市場機会を共感的に理解することです。

重要度が低くなるスキルは何ですか?実際に機械を動かしています。設計から CAM までのプロセスは、多かれ少なかれ自動化されます。ウォーカーが説明したように、設計モデルに（標準になりつつあるように）材料に関する情報が含まれている場合、機械は「残りを行うための知性を備えている必要があります。 8,000 個のツール ラックから適切なツールを取り出し、適切な速度で正しいツールパスをたどります。機械には、衝突を回避し、切断条件を測定してそれに応じて速度と送りを調整するために、視覚と聴覚による監視機能が必要です。それが今日のアプリケーション エンジニアの仕事です。 30年で何人必要？うまくいけば、何もありません。」

そうは言っても、ホリーは仕事だけに焦点を当てることに対して警告しました。まず、仕事があります。それは、まったく異なる、より創造的な仕事です。そして第二に、「重要なことはイノベーションをローカルに保つことです」と彼女は言いました。 「デザインや製造を海外に送ることには、マイナス面がたくさんあります。知的財産を制御できなくなります。環境によくありません。そして、製造自体に手を出さない限り、何が可能かを見失ってしまいます。」

受注生産…ローカル

製造業がますます地理的に分散し、個々の工作機械の能力が大幅に向上することは誰もが認めるところです。 Yancey 氏は、多くの製造業者が、リスクを減らし、製品を顧客に近づけて、市場によりよく適合させたいと考えていると述べました.

ウォーカーは同意し、輸送コストと環境への影響により、企業は地元で生産するようになると予測しました。彼はまた、政府が義務付けたオフセットもあり、製造業者はその国で製品を販売するために、その国で一定数の部品を生産しなければならないと付け加えた.もう 1 つの動機は、通貨の変動にもかかわらず収益性を維持することです。この問題は、マージンの引き締めによって悪化しています。

同時に、カスタマイズの度合いが大幅に高まり、サプライ チェーンがより緊密になります。タンブリーニ氏は次のように要約しています。それは、顧客が製造業者に彼らが望むものを正確に伝え、製造業者がその時だけそれを作ることに近づくでしょう.デジタル化と自動化により、この夢は技術的にも経済的にも実現可能になっています。」

これはすべての製品に当てはまるわけではなく、標準化、カスタマイズ、パーソナライゼーションの境界線はあいまいです。しかしタンブリニ氏は、あらかじめ定義されたオプションのリストを介して製品をカスタマイズする慣行が指数関数的に成長すると確信しています.プロテーゼや衣類などの一部の製品は、完全にパーソナライズされている場合があります。同様に、ほとんどの製造業者は一般化されたサービス機関であり、専門家ではありません。マシンは、クラウド上にあるものをオンデマンドで構築します。

ウォーカーが言うように、「今日、部品を一貫して正確に製造するための機械の購入、プログラミング、およびツールアップのコストは莫大であるため、企業は部品を製造するために 3 年から 5 年の契約を必要としています。」機械を自動化して多機能にし、セットアップの労力を大幅に削減することで、製造業はより機敏になり、利益率の低いビジネスになる可能性があります。 LA の Make It の Holly が言うように、デザイン プロセスとデザイン ツールとインターフェイスがさらに重要になります。

物事をハミングし続ける

デジタル化の促進、「ハイパーコネクティビティ」、AI により、人員とダウンタイムを最小限に抑えて生産を継続する能力が大幅に向上するはずです。タンブリーニ氏は、現在収集されているデータのほとんどは、工場やサプライ チェーン全体で何が起こっているかを監視するために使用されていると述べています。 「しかし、特定のことが「なぜ」起こるのかを問い始め、AI を使用して何が起こるかを予測しています。このプロセスの次の段階は、AI と機械学習を使用して自律的な対応を可能にすることです。」

つまり、分析するのに十分なデータがあれば、機械学習は特定の部品の故障を正確に予測できます。優れた意思決定アルゴリズムと、製造現場でのすべての生産需要に関する知識があれば、システムは保留中の障害に対して何をすべきかを自ら決定することもできます。つまり、部品の注文、ダウンタイムのスケジュール、特定のジョブを別のマシンに移動するなどです。機械が自分自身を修理したり、それができるロボットを注文したりすることを想像することさえできますが、ウォーカー氏は、人間のメンテナンス技術者の必要性から逃れることはないと考えています.しかし、彼は、マシンが何をする必要があるかについて音声で通信すると考えています。ハンドヘルド デバイスや画面やコントロールは必要ありません.

タンブリーニ氏によると、Microsoft には、周囲のホログラムとやり取りできるヘッドマウント製品 (HoloLens) があります。 「現実の上にデジタル情報を重ね合わせることで、ある意味でスーパーパワーを手に入れることができます。人々は、拡張現実を使用して組み立て手順、QC 手順、メンテナンス手順などを提供できるため、トレーニングの必要性を減らすことができることに気付いています。」たとえば、リモート メンテナンスの専門家は、あたかも同じショップで同じものを見ているかのように、部品を指差したり、部品の移動方法を示したりして、地元の技術者を支援できます。

最後に、Tamburini 氏は、機械学習の優れた点の 1 つは、「機械学習が向上した瞬間に、その能力や知識を全世界に瞬時に広めることができることです。それは単なるソフトウェアであるためです。したがって、データを共有できれば、誰もがより賢く、より良くなることができます。」彼はこれを、機械の音などを解釈するために彼自身の長年の経験を使用する工場の専門家に頼ることとは対照的でした. 「そのような知識を広めるのは非常に困難です。」

変わらないもの

専門家は、製造精度が今後 30 年で大きく進歩するとは考えていないようです。 「私たちは現在、精度を決定するための計測がより大きな問題である公差に取り組んでいます」と Walker 氏は言います。 「より良い耐性を得るための次のステップは、分子操作です」（誰も想像していませんでした）.加工速度が大幅に速くなるとは誰も思っていなかったようです。前述の 3D プリント速度の向上でさえ、革新的というよりも進化的であり、ソフトウェアの改善による生産性の向上ほど重要ではありません。同様に、小さなコンポーネントを製造する現在の能力は、すでに驚くべきものです。 Wohlers は、小型化を「部分的には問題を探す解決策」と呼んだ。数少ないアプリケーションの 1 つは、3D プリント パーツに組み込まれた小さなセンサーです。」

変更について心配している場合、ウォーカーは次の考えであなたを慰めるかもしれません。真に革新的な何かを考え出さない限り、次の 30 年はさらに微調整を続けることになるでしょう。」彼は私に、化石燃料を燃やさずに月に飛ぶことができるように重力を操作する方法を見つけたと誰かが答えを知っていると言ったかどうか尋ねました.考えてみれば、男が機械に変更を加えるのを妨げた犬のことを誰も言及していません.