肉体労働から自動化へ:労働のない未来への道をたどる

完全に自動化された商品製造への取り組みにより、最終的には人間の作業が不要になります。これを私は「仕事のない週間」と呼びたいと思っています。  この「目標」に向けた進歩は、人工知能（AI）やロボット工学の進化と複雑に結びついています。この物語では、この野心的なビジョンを達成するための主要なマイルストーンと AI の役割を探ります。私は 10 年以上にわたり、当社の Web サイトでロボット工学とオートメーションの歴史年表を管理してきました。毎年更新されます:https://futura-automation.com/2019/05/15/a-history-timeline-of-industrial-robotics/

１．産業革命前（18 世紀以前）

産業革命以前は、製造プロセスは主に手作業で労働集約的でした。約200万年前の先史時代の中央アフリカに「ホモ・エレクトス」が初めて出現する以前から、古代の職人や職人たちは手工具や骨の折れる手作業技術に頼って製品を生産していました（洞窟に描かれた絵も重要です）。ただし、このような初期段階であっても、自動化の初歩的な形式が出現し始めました。たとえば、レバー、車輪、水車、歯車、滑車は単純な機械に動力を供給するために使用され、繊維生産や穀物の製粉の特定の側面を自動化しました。

オートマトンは、生命のある側面を再現する本質的に機械的なコイル状のバネ、水、風によって駆動される複雑な機械であり、数千年前にエジプト帝国で誕生しました。より最近の例は、ストラスブール (フランス) 大聖堂にある 14 世紀の天文時計です (私は個人的に訪れて驚きました!)。 1800 年代以前は、その複雑さと道具や材料が限られていたため、複雑な自動機械を製作する余裕があったのは国王、皇帝、教皇だけでした。次のビデオでは、初期のオートマトンの例をいくつか紹介します。

２．産業革命初期（18世紀後半から19世紀初頭）

産業革命は製造業に大きな転換点をもたらしました。ジェニー紡績機、水枠、蒸気エンジンなどの革新は繊維製造に革命をもたらし、生産性を向上させ、退屈な肉体労働への依存を減らしました。 1799 年、イーライ ホイットニーによる綿繰り機の発明により、種子から綿繊維が自動的に分離され、生産プロセスが合理化されました。

イーライ・ホイットニーのコットンジン、1790年頃

３．大量生産（19 世紀後半から 20 世紀初頭）

19 世紀後半から 20 世紀初頭にかけて、ヘンリー フォードのような先見の明のある人によって開拓された大量生産技術が台頭しました。フォードが自動車製造に組立ラインを導入したことにより、生産時間とコストが大幅に削減され、さらなる自動化への準備が整えられました。複雑なタスクをより単純な反復動作に分解することで、組み立てラインでは、専門的なタスクを実行するために半熟練労働者を雇用することが可能になりました。

ヘンリー・フォードの初期の自動車生産ライン

４．オートメーションとロボット工学 (20 世紀半ばから後半)

20 世紀半ばには、自動化とロボット工学が大幅に進歩しました。コンピューター数値制御 (CNC) 機械の導入により、加工プロセスに革命が起こり、工作機械の正確な自動制御が可能になりました。 CNC マシンは、必要な精密コンポーネント (閉ループ サーボ モーターと位置フィードバック エンコーダー) と制御ソフトウェア (G および M コード) の点で産業用ロボットの基礎を築きました。ロボットが工場に入り、溶接、塗装、組み立てなどの作業を迅速かつ正確に実行するようになりました。 1961 年にゼネラル モーターズが最初の産業用ロボットである油圧作動の Unimate を導入したことは、オートメーションの歴史において極めて重要な瞬間となりました。

初期の油圧式 Unimate ロボット

５．コンピュータ化とCAD/CAM (1970 年代から 1980 年代)

1971 年に、最初のマイクロプロセッサー 4004 がインテルによって導入されました。 1970 年代と 1980 年代には、製造業におけるコンピューター化が広く採用されました。コンピュータ支援設計 (CAD) およびコンピュータ支援製造 (CAM) システムの開発は、製品設計と生産計画に革命をもたらしました。 CAD/CAM システムにより、設計者は製品のデジタル モデルを作成でき、これを自動化された製造プロセスの指示に直接変換できます。このコンピューター テクノロジーの統合により、生産がさらに合理化され、効率が向上しました。

最初のマイクロプロセッサ、Intel 4004

６．プログラマブル ロジック コントローラー (PLC) の台頭 (1980 年代)

マイクロプロセッサと、Fortran や「C」などの安価でユビキタスなコンピューティングおよび制御言語の発展により、工業化された特殊なオートメーション コンピュータが誕生しました。 1980 年代にはプログラマブル ロジック コントローラー (PLC) が台頭し、産業オートメーションに革命をもたらしました。 PLC は、従来の電気機械リレー システムをデジタル制御に置き換え、より柔軟で信頼性の高い製造プロセスの自動化を可能にしました。 「ラダー図」として知られるリレーロジックをエミュレートするソフトウェアが開発されました。 PLC は、機械や装置を制御し、センサーからの入力を監視し、ロジックベースのタスクを実行するようにプログラムできるため、工場運営における手動介入の必要性が軽減されます。

７．モノのインターネット (IoT) とスマート製造 (2000 年代)

21 世紀には、製造業における物理技術とデジタル技術の融合がもたらされました。モノのインターネット (IoT) により、工場現場のデバイスや機器の接続が容易になり、生産プロセスのリアルタイムの監視と制御が可能になりました。機械や製品に組み込まれたスマート センサーは貴重なデータの洞察を提供し、予知保全、品質管理、生産ワークフローの最適化を可能にします。このスマート マニュファクチャリングの時代は、よりインテリジェントで自律的な生産システムの基礎を築きました。

８．人工知能 (AI) と機械学習の進歩 (2010 年代)

2010 年代と 20 年代には、人工知能 (AI) と「機械学習」が大幅に進歩し、自動製造システムの機能がさらに強化されました。 AI アルゴリズムにより、マシンはデータから学習し、変化する状況に適応し、自律的に意思決定を行うことが可能になりました。機械学習アルゴリズムにより、生産スケジュール、予知保全、品質管理プロセスが最適化され、効率が向上し、ダウンタイムが削減されます。協働ロボット (コボット) は、人間と一緒に作業するように設計された新世代のロボットとして登場し、工場現場の生産性と柔軟性を向上させます。

現在、AI アルゴリズムは多くの場合、現実世界の変数 (視覚のための照明、色、重量、機械的動作、握力/圧力、触覚フィードバックなど) がどのように相互作用するかをコンピューターで「運動学的に正確な」シミュレーションによって教えられています。シミュレーションからロボットを教育できる機能により、新しいタスクのトレーニング作業が迅速化されます。これは、製造業において、より低い単価でより高度なカスタマイズを達成するために重要です。以下は、オックスフォード コンピュータ サイエンス研究所がロボット工学と AI の相互作用の現状と、さまざまな未知の環境における多軸ロボットに AI を適用することが非常に難しい理由を概観したビデオです。

完全に自動化された製造の実現における人工知能の役割

人工知能 (AI) は、完全自動製造への移行を推進する上で極めて重要な役割を果たします。製造プロセスに統合することで、機械は複雑なタスクをより高い効率、精度、自律性で実行できるようになります。このビジョンの実現に AI がどのように貢献するかは次のとおりです。

１．予知メンテナンス: AI を活用した予知保全システムは、機器のセンサー データを分析し、故障につながる前に潜在的な障害や異常を検出します。機械が故障する可能性が高い時期を予測することで、メーカーは積極的にメンテナンスのスケジュールを立て、ダウンタイムを最小限に抑え、生産性を最大化できます。

２．品質管理: AI アルゴリズムは生産プロセスからのリアルタイム データを分析し、欠陥や品質基準からの逸脱を特定します。 AI を搭載したマシン ビジョン システムは製品を正確かつ迅速に検査し、高品質の製品のみが市場に届くようにします。

３．生産の最適化: AI は、需要予測、機械の可用性、原材料の可用性などの要因に基づいて、生産スケジュールとリソースの割り当てを最適化します。機械学習アルゴリズムは生産データから継続的に学習してボトルネック、非効率性、改善の機会を特定し、メーカーが効率と費用対効果を最大限に高めるために業務を最適化できるようにします。

４．自律型ロボット: AI を搭載したロボット、つまり自律ロボットは、従来人間が行っていたタスクを最小限の監視で実行できます。これらのロボットは、複雑な環境を移動し、物体を操作し、変化する条件に自律的に適応できるため、組み立て、ピッキング、梱包、マテリアルハンドリングなどの作業に最適です。

５．アダプティブ マニュファクチャリング: AI により、需要の変化、サプライチェーンの混乱、市場状況に動的に対応できる適応型製造システムが可能になります。これらのシステムは、変化する要件に合わせて生産プロセスを再構成し、製品設計を調整し、ワークフローをリアルタイムで最適化し、不確実性に直面しても俊敏性と回復力を確保できます。

６．人間と機械のコラボレーション: AI は人間と機械のコラボレーションを促進し、人間と機械が相乗的に協力して共通の目標を達成します。協働ロボット (コボット) は、共有作業スペースで人間と一緒に作業できるように設計されており、工場現場の生産性、安全性、柔軟性を向上させます。 AI アルゴリズムにより、人間と協働ロボットの間のシームレスな対話と調整が可能になり、認知能力と身体能力の両方を必要とするタスクで効率的に協力できるようになります。

７．意思決定支援システム: AI を活用した意思決定支援システムは、データ分析と予測モデリングに基づいた実用的な洞察と推奨事項をメーカーに提供します。これらのシステムは、管理者が生産計画、リソース割り当て、在庫管理、サプライ チェーンの最適化に関して情報に基づいた意思決定を行うのに役立ち、パフォーマンスを最適化し、ビジネスの成功を促進できるようにします。

８．継続的な改善: AI は、生産データを分析して傾向、パターン、最適化の機会を特定することで、継続的な改善の取り組みを促進します。機械学習アルゴリズムは過去のデータから学習してプロセス改善のための予測モデルと規範的な推奨事項を開発し、メーカーがイノベーションを推進し、競合他社に先んじることを可能にします。

課題と考慮事項

完全に自動化された製造を実現する AI の潜在的な利点は計り知れませんが、いくつかの課題と考慮事項に対処する必要があります。

１．データの品質とセキュリティ: AI アルゴリズムは、トレーニングと意思決定のために高品質のデータに依存します。データの正確さ、信頼性、セキュリティを確保することは、製造業における AI システムの有効性と信頼性にとって不可欠です。

２．倫理的および社会的意味: 製造業における AI と自動化の広範な導入は、離職、従業員の再教育、将来の収入源、競争に対する人間のニーズ、個人の充実、プライバシー、アルゴリズムの偏見に関連する倫理的および社会的懸念を引き起こしています。 AI による自動化が社会全体に確実に利益をもたらすためには、これらの懸念に積極的かつ責任を持って対処することが不可欠です。

３．統合と相互運用性: AI テクノロジーを既存の製造システムおよびプロセスに統合するには、慎重な計画と調整が必要です。シームレスな統合を実現し、製造業における AI の価値を最大化するには、異なる AI システム、機器、ソフトウェア プラットフォーム間の相互運用性を確保することが重要です。

４．規制および法的枠組み: AI が製造業にさらに普及するにつれて、安全性、法的責任、知的財産権、データ プライバシーなどの問題に対処するために規制および法的枠組みを進化させる必要があります。 AI 主導の自動化における信頼、説明責任、責任あるイノベーションを促進するには、明確で透明な規制が不可欠です。

５．スキルとトレーニング: 製造業における AI と自動化の普及には、AI システムを設計、実装、保守できる熟練した労働力が必要になります。 AI 主導の自動化の時代で成功するために必要なスキルと知識を従業員に提供するには、教育、トレーニング、労働力開発プログラムへの投資が不可欠です。

結論

1889 年にオスカー ワイルドによって広められた、「人生は芸術を模倣する」という古いことわざがあります。 2017 年に、私はハンナ・バーベラのアニメ「ジェットソンズ」がどのように未来を正確に予測しているかについての記事を公開しました:https://futura-automation.com/2019/07/11/jetsons-predictedit/。ジョージ・ジェットソンが表向き働いていた（実際に働いているようには見えなかったが）「Spacely Sprockets」と同様に、私たち自身の未来は、人間の作業を完全に排除し、完全に自動化された製造のビジョンを見据えています。この見通しは依然として魅力的であり、おそらく避けられない見通しです。

ロボット工学、AI、ナノテクノロジー、材料科学の継続的な進歩により、最終的には人間の介入なしで動作できる完全自律型製造システムの開発につながる可能性があります。これらのシステムは、柔軟性、適応性、回復力が高く、変化する市場の需要や生産要件にリアルタイムで対応できます。唯一の投入物は資本です。最終的には、すべての材料は、採掘機械やフライス盤、AI 制御ロボットによって設計および構築されたシステムを使用した AI 制御プロセスによっても生産できるためです。

完全に自動化された製造の実現は、仕事の性質におけるパラダイムシフトを表し、雇用、経済、社会、個人の生活の充実の将来について深い疑問を引き起こすでしょう。人間の人工部品 (セラミックや金属の関節置換品、心臓ペースメーカー、眼のレンズ、神経刺激装置) の出現が増えているため、そう遠くない日にロボット、AI、人間の生活が融合して「サイボーグ社会」が形成されるだろうと推測するのは合理的です。