次のレベルの自動化の約束

現実を理解し、落とし穴を避ける

角。クラウド。デジタルツイン。 AI。 AR。 VR。コボット。かつては流行語でした。現在、それらは北米の中規模から大規模の製造プラントで技術的に現実のものになりつつあります。採用のタイムラインは業界によって異なりますが、最近の調査によると、製造業者の 76% がスマート ファクトリー イニシアチブに取り組んでいます。

これらのイニシアチブが正しく実施されると、工場が変革され、調理済み食品からジェット旅客機まで、あらゆるものの生産がより効率的になり、一貫性が増し、相互接続が強化されます。自動化により、人間にとって安全ではないと考えられる環境であっても、人間の能力を超えるレベルの精度と生産性が実現します。

上記のキーワードは「正しく実装された場合」です。課題と潜在的な落とし穴があります。マニュファクチャリング エンジニアリングは、数人の業界の専門家と話をして、現在の状況、将来の展望、およびつまずきの原因について意見を求めました。

進歩は業界に固有のものです

製造工場における自動化の現在のレベルについて尋ねられたとき、私たちの専門家は、製造全体について一般化することを躊躇し、代わりに特定の業界セクターについての観察を提供することを選択しました.

たとえば、ミシガン州ロチェスター ヒルズにある FANUC America Corp. の製品開発担当ゼネラル マネージャーである Claude Dinsmoor 氏によると、自動車と航空宇宙は大幅に自動化されています。人間が一歩下がって今日それらを行うことは不可能であることを合理化しました」と Dinsmoor 氏は述べています。

オハイオ州ウェスト チェスター タウンシップにある Fastems LLC の社長である David Suica 氏は、マシンまたはセル レベルで自動化ツールがかなり導入されていると考えています。 「特定のマシン、あるいはセルやラインの自動化が普及しています」と Suica は述べています。 「しかし、これらのほとんどはオートメーションの孤島です。真の生産性を視覚化できるように、デジタル形式で工場を見ることができるようになるのは、まだ先のことです。」

ミシガン州ブライトンにある Promess Inc. の製品開発担当ディレクタである Andy Joseph 氏とアプリケーション エンジニアリング マネージャである John Lytle 氏によると、組立プロセスの自動化の程度は、機械加工側よりも低いという。 「私たちは自動車業界で多くの仕事をしていますが、部品組み立ての自動化は複雑です」とライトル氏は言います。 「一方で、小規模な製造業者は、自動車が何年にもわたって展開してきた自動化技術を検討しています。油圧から、将来の自動化戦略の一部となるサーボ制御アクチュエータへの大きな動きが見られます。」

オンタリオ州キッチナーの Praemo では、プリンシパルは非常に異なる軌道を持つ 2 つの自動化領域を見ています。最高技術責任者の Andy Henderson 氏は、物理的な自動化 (物理的および反復的なタスクの自動化) が過去 30 ～ 40 年にわたって行われており、事実上すべての製造工場でその例があると述べています。一方、意思決定の自動化 (人間の思考プロセスと洞察の自動化) は非常に新しいものです。ソリューション アーキテクチャ担当ディレクターの Alex Kelly は次のように述べています。それが次のレベルであり、自動化された方法で取得されたデータに対してアクションを実行することです。」

オートメーション イノベーション イネーブラー

次のレベルの自動化の準備を整える新しいテクノロジーにはどのようなものがありますか?

「インダストリー 4.0 およびインダストリアル モノのインターネット (IIoT) イニシアチブ内で機能する接続およびデータ交換標準の受け入れは、基本的かつ必要です。 「これは、メーカーとサプライヤーがオープンな通信プロトコルと標準を使用するのに役立ちます。」

「たとえば金型業界では、7 週間から 7 日に短縮された柔軟な製造システムが見られます。三菱。 「これを可能にする重要な技術は、作業管理ソフトウェアです。このソフトウェアは、プログラムやデータを処理し、機械をリモートで起動して長時間の無人運転を可能にすることで、ロボットと機械を調整します。次のレベルの自動化に不可欠なもう 1 つのことは、パレット化されたツール、治具、およびワーク保持を取り巻く技術です。パレタイゼーションを使用すると、ロボットを使用してツールをピックアップし、非常に簡単かつ正確にチャックに配置できます。フライス加工から検査、シンカー EDM まで、ロボットがマシンからマシンへ [ワークピース] を移動することで、1 つの連続プロセスで行うことができます。複数のステップを効率的に順序付けするために、管理ソフトウェアによって操作をスケジュール、優先順位付け、監視することができます。」

ロボティクス メーカーの FANUC は、人間のパフォーマンスを置き換えるのではなく、強化するいくつかの重要なテクノロジに注目しています。 Dinsmoor 氏は次のように述べています。また、設計段階でのシミュレーション技術も非常に価値があり、鉄鋼にコミットする前に仮想ソリューションを構築するのに役立ちます。シミュレーションを使用すると、メーカーは設計時間を短縮し、最大 10 個の「設計候補」を安全に評価して、最適な自動化ソリューションを見つけることができます。」

Praemo のエグゼクティブ バイス プレジデントである Paul Boris 氏によると、次のレベルの自動化とは、マシンが自ら意思決定を開始できるようにすることだと考えると、それにはマシン自体にある程度の知性が必要です。 「さまざまなアルゴリズムとそれらのアルゴリズムを展開する方法を活用するために、私たちは人工知能 (AI) に大きく依存しています」と彼は言いました。 「AI は、私たちにとって重要な他の多くのテクノロジーにまたがる基盤です。」

Promess が注目する興味深い技術の 1 つは、LiDAR (Light Detection and Ranging) です。 「その主な特徴は、3D オブジェクトを測定する際の高い空間分解能です」と Joseph 氏は述べています。 「LiDAR は、オペレーターの安全、ロボットによる部品の取り扱い、ガイダンス システム、組み立てプロセスを最適化するための機械学習など、さまざまな製造シナリオで使用できます。」

Zeman 氏は、MC Machinery が探している次の進歩は設計の分野にあると述べました。 「手書きの製図は、PC ですべてを行い、紙にプロットすることに取って代わりました。すべてが電子化されるにつれて、プロッターは姿を消しました。最終的には、「印刷」ボタンを押す代わりに「ビルド」ボタンを押すだけで、設計はすぐに製造に進みます。」

エッジ コンピューティングなど

当社の専門家が言及したその他の新技術には、エッジ コンピューティング (工場の帯域幅の負荷を軽減しながら、転送速度と応答時​​間を高速化するためのソースでの処理) が含まれます。クラウドとのネイティブ統合。資産の故障を予測/防止する技術;組み立てとメンテナンスのための拡張現実 (AR)。トレーニングとシミュレーション用の仮想現実 (VR)

「次のレベルの自動化を実現するには、複数のことが同時に起こっている必要があります」と Fastems の Suica は述べています。 「VR テクノロジーは、デジタル形式で工場の多面的なビューを可能にするため、大きな利点となります。実際、工場をデジタル形式 (つまり、デジタル ツイン) で見ると、生産性の向上がもたらされます。デジタルの可視性により、管理者とエンジニアは、稼働中のマシンだけでなく、稼働中のマシンも即座に確認できます。これは、運用効率の真の尺度です。また、障害や問題が発生しているマシン間のフローも示します。」

ソフトウェアでは、機能を追加し続ける傾向があります。 FANUC の Dinsmoor 氏は次のように指摘しています。より多くの機能をロボットに統合することで、必要なソフトウェアとハ​​ードウェアのレイヤーを実際に減らしています。これを大規模に行うには、オープン プロトコルが不可欠です。」

MC Machinery の Zeman 氏によると、自動化の利点は、上流と下流の複数のプロセス ステップを組み合わせることから得られます。 「この情報はシームレスに流れる必要があります」と彼は言いました。彼は、データ収集とファイル転送のオープン スタンダードを採用しているメーカー間の共同作業について話しました。 「最終的な結果として、顧客は CAD/CAM、測定システム、フライス加工、EDM マシンを簡単に統合し、優れた結果を得ることができます」と Zeman 氏は述べています。

Lytle of Promess は、リアルタイム分散制御用の Open Platform Communications with Uniform Architecture (OPC UA) とフィールドバス技術を介したマシン ツー マシン通信の進歩を挙げました。 「当社の顧客は、統合と再プログラミングを社内で行えるソリューションを望んでいます」と彼は言いました。 「プログラミングの知識をほとんど必要としないビルディング ブロックを提供するマシン ライブラリや、Open PLC などによって、これが実現しています。ただし、ここではまだ初期段階にあることを付け加えておきます。」

自動化の島々の問題に対する Suica の評価は、「互いに通信しない小さなソフトウェア」の存在です。彼はそれを、夕方にテレビを見るために座って、目の前に 4 つの異なるリモコン (レシーバー用、DVR 用、テレビ用、ストリーミング デバイス用) を置いているようなものだと考えています。 「自宅にユニバーサル リモコンが必要なのと同じように、工場にはデータを収集し、それを使用してタスクを達成するためのユニバーサルな方法が必要です」と彼は言いました。 「これは、オープン プラットフォーム、アーキテクチャ、およびデータベースのおかげで日に日に簡単になっていますが、それでも計画を立てる必要があります。」

将来的に AI 駆動型の分析エンジンを実装したいと考えている製造業者は、既存のすべてのデータを特別な方法で準備する必要なく、貴重な洞察を解き放つことから今日から始めることができます。 Praemo の Henderson 氏は、従来のアプローチを採用する場合、意思決定の基盤となるためには、重要なデータを特定し、クリーニングし、分類し、調和させる必要があると説明しました。

「残念ながら、同じ企業内であっても、各製造サイトが独自のことを行っていることに気付くでしょう。異なるデータベース、異なる ERP システム、異なるタグ、異なる名前です」と彼は言いました。 「データの標準化が完了するのを待つのではなく、データが存在する方法で、データが存在する場所に今すぐ接続します。素早く始めて、小さな勝利を手に入れましょう。これにより、物事をより迅速に開始できるだけでなく、企業は大規模な自動化プロジェクトにしばしば伴う人的および文化的問題に、固有のリスクや恐れなしに対処することができます。」

高度なロボティクスをシンプルに

次世代ロボットは、プログラミングがはるかに簡単であるだけでなく、複雑な人間のタスクを再現する音声認識や画像認識などの機能を備えているため、使いやすさも向上しています。協働ロボットは、製造における自動化と柔軟性の需要を満たすことができる、急速に成長している新しい技術として登場しました。退屈な作業を行う労働者を支援し、職場の安全性を向上させる可能性があります。

FANUC の Dinsmoor 氏によると、彼の会社の高度なロボット工学の開発作業は、「明日はどのように見えるでしょうか?」という質問に答えることに集中しています。ビジョン、力と力の制御、AI、機械学習などの新しいテクノロジーはすべて、デザイン パレットの一部です。 「私たちの意図は、ロボットを適用しやすくし、専門的なスキルがなくてもプログラミングや操作が簡単になるようにすることです」と彼は言いました。 「ユーザーにほぼ透過的な驚くべき機能を備えたスマートフォンを操作するのと同じように、リーチ、速度、およびペイロードの改善は継続的な優先事項です。」

ファナックは、ゼロ ダウンタイムの目標に向けてリモート監視を可能にするために、過去 5 ～ 7 年間、ロボットに IIoT 準拠のデバイスを組み込んでいます。 「人間の介入なしに 24 時間 365 日営業しているショップがあります」と Dinsmoor 氏は言います。

消灯時に光を当てる

当社の専門家は、完全自動運用を実現する必要性についてさまざまな見解を持っています。 Praemo の Boris 氏は次のように述べています。これは、標準的で再現性のある製品を製造している工場にとって最も有益です。カスタマイズやその他の要因によって方程式に変動性を導入すると、完全自動化は実現しにくくなります。マシンやプロセスからのデータを複雑に分析し、新たな問題がパフォーマンスや品質の低下につながる前にチームに警告することで、インテリジェンスを重ねることが重要であると考えています。したがって、おそらく目標は、完全な運用上の自律性ではなく、インテリジェントな支援であるべきです。」

Suica によると、Fastems には一貫して消灯 (週 90 時間以上) している顧客が何人かいます。 「それには、いくつかのことが起こる必要があります。まず、機械と設備が堅牢でなければなりません」と彼は言いました。 「次に、最も弱いリンクを特定して排除するプロセスです。一部の工場では弱点が金型であり、別の工場では切りくずの除去です。マシンをロックアウトしているものはすべて排除する必要があります。しかし、完全自動化を達成するかどうかにかかわらず、弱いリンクを特定して排除することは、常に生産性の向上につながります。」

Gugulski of Fagor cited a list of “typical” requests from customers who are striving for lights-out. “Things like dual-channel, 10-axis systems; collision detection; machine safety; glass absolute scales; thermocouples for dynamic temperature compensation; tangential control; sophisticated probing; runout transformation; motion detection; and features to modify programs on-the-fly are all requirements for lights-out CNC machining,” he said. “This is doable, but complex. We’ve demonstrated the ability to interact with different components of the automation process, including bar code readers, thermocouples for temperature measurements, safety systems with cameras, radio-controlled probes, and top-of-the-line CAM systems for five-axis parts programming.”

The gentlemen at Promess hear less talk about lights-out from their assembly customers. “Human interaction is almost always required,” Joseph said. “In fact, cobots were developed to interact with humans.” According to Lytle, “The need from our customers is for flexible assembly systems—doing more at one station. Many plants are looking for our press to become a sixth axis for a robot, another end-of-arm application.”

Zeman of MC Machinery added, “For lights-out operations on qualified processes, for example in the aerospace and medical industries, we actively try to work with our customers early in the development process to ensure that the benefits of automation can be incorporated in the process. The first-article run has to include automation, as it cannot easily be added at a later date.”

Taking the Next Steps

The Industry 4.0 initiative requires basic digitization. Without digitizing every step, operational efficiency is being left on the table.

“One of the first things we recommend is an automation audit to look at all the process areas in the plant,” FANUC’s Dinsmoor said. “There may be a customer with very specific ideas about what should be automated and, while doing a walk-through, we find additional opportunities that are high value and easily achievable. For a plant just starting to automate, these early and easy wins are best. The successes feed on each other and the economic payback can often help fund the next opportunity.”

One way that Praemo tests the water with potential customers is to start fast with a static set of historical data, according to Henderson. “Using static data, our Razor engine can analyze and provide insights to plant management without disruption to existing production. We all came from operations backgrounds, so our emphasis is on the practical. We know from our experience that AI and machine learning will simplify, speed up, and reduce the cost of manufacturing.”

Technical feasibility and economic viability are necessary preconditions for automating a machine or line. Yet, they are far from being the only factors, according to Joseph of Promess. “Outside of the obvious technical issues, the key point remains:if you’re looking at automation today and have questions, who do you want to work with? Who will be there to support you as you take the journey?”