繊維生産を革新する9つの革新的ロボットソリューション

繊維業界でロボットを使うことは可能なのか？

多くの人と同様、あなたは「繊維製造はロボット自動化には複雑すぎる」と思うかもしれません。素材が予測不能、タスクが多様、ロボット技術のコストが高すぎる……

……少なくとも多くの人はそう考えています！

Covid-19パンデミック以来、多くの繊維メーカーは需要の急変に対応するため、業務を180度転換せざるを得ませんでした。一部マスク生産へ切り替えて感染拡大抑制に貢献し、他社は製品需要が激変し、強制的に業務転換を迫られました。世界中の繊維メーカーが、急速に変化する業界に対応する新たなプロセス改善策を模索しています。ロボティクスは、迅速な変化対応に最も信頼できる技術の一つです。他の自動化とは異なり、ロボットは非常に適応力が高く、適切なツールがあれば製品ライン変更を数時間・数日・数週間で可能にします。他の自動化なら数ヶ月かかります。繊維業界ですでに多くの優れたロボットアプリケーションが活用されています。

ロボティクスは繊維製造には難しすぎるのか？

ロボティクスが長らく繊維業界に届かなかったのは事実です。Wall Street Journalのレポートが指摘するように、18世紀に最初に機械化された業界の一つが繊維業界であるのに、ロボティクスが今になってやってくるのは皮肉です。繊維製造にはもちろん自動化の側面があります。しかし長らく、特定タスク（糸形成、カーディング、綿混紡等）のみが確実に自動化可能でした。より複雑なタスクには人間の器用さが不可欠でした。問題は、生地が気まぐれな媒質だということです。SoftWear AutomationのKP Reddy氏は「最大の技術的課題の一つは、素材が流動することだ。触れるたびに伸び、変形する」と語っています。従来、産業用ロボットは金属、プラスチック、木材等、固体で予測可能な材料に適していました。しかし、産業用ロボットが繊維製造の全タスクをこなせないとしても、多くのロボットアプリケーションがメーカーの俊敏性維持を支援できます。

繊維業界で導入すべき9つの優れたロボットアプリケーション

繊維メーカー、インテグレータ、または単にロボティクスに関心がある方向けに、繊維製造への導入に最適な9つのアプリケーションを紹介します。

1. ロボット印刷・描画

生地へのデザイン印刷は衣料製造の核心タスクです。多くの場合、印刷デザインが関連製品ラインの唯一の違いです。ロボットは印刷・描画に最適で、適切なツールを使えば複雑なパスを自動プログラミングできます。Toshin Kogyo社のシステムでは、ロボットによる複雑なスクリーン印刷さえ可能です。

2. 物流搬送

近年のロボティクスで最もエキサイティングな新用途の多くは、製造タスク自体ではなく、製品の搬送・梱包分野から生まれています。これらは繊維業界でも他の製造業と同様に適用可能です。ピッキング、梱包、倉庫管理、仕分けなどがこのカテゴリの例です。

3. ベールハンドリング

多くの生地は巨大なベールとしてスタートします。これらは嵩張り、重く、工場内移動が困難です。ベールハンドリングは、ペイロードほぼ2トンまで対応可能な大型産業用ロボットに最適なタスクです。ベールのピック、スタック、仕分けを自律的にプログラミングできます。

4. 3D繊維構造プリント

ロボット繊維製造の最新展開の一つが3Dプリントです。通常の3Dプリントと同様に、ポリマーでコーティングされた繊維を用い、消防士防護服等の衣料を製造します。ロボットが繊維を3D構造の形状へ誘導し、硬化ポリマーがそれを固定します。

5. ピックアンドプレース

ピックアンドプレースは、ワークスペース内で部品を移動させる必要があるほぼあらゆる製造環境で使えます。繊維は柔軟ですが、慎重なプログラミングと改良グリッパを用いれば、ロボットで部品移動が可能です。

6. レーザー溶接

近年、縫製だけでなくレーザー溶接で二枚の生地を接合する技術へシフトしています。これは他の溶接タイプと非常に似ており、ロボット自動化に極めて適しています。

7. 生地試験

製品試験は一部繊維製品の重要な品質保証タスクです。糸や接合部等、繊維の特定側面を試験する専用機は存在しますが、最終製品全体を試験するニーズがあります。ロボットは材料に多様な応力を加えることで、より高度な試験を実行する良い手段になります。

8. マシンテンディング

繊維製造の多くの従来自動機械は、人間オペレータが荷役する必要があります。これは単調で潜在的に危険な作業——ロボットに最適です。マシンテンディングロボットを追加すれば生産性が向上し、作業員をより高度なタスクへシフトできます。

9. 複雑な縫製

縫製は繊維製造で最も困難な側面の一つ、特に衣料生産ではそうです。立体形状の衣料を縫うには複雑なパスが必要で、柔軟な素材のせいでプログラミングが非常に難しいです。長年、より複雑な縫製タスクを処理する様々なソリューションが実装されてきました。一例はSewboシステム。生地を一時的に硬化剤で固め、固体化することで縫い目を完全自律で縫製可能にします。他にはYaskawaのKMF Sewingのように専用ジグで生地を固定するものや、KSLの3D縫製ジグを用いるものもあります。

ロボットアプリケーションを迅速・容易にテストする方法

ロボット自動化への移行は大きな決断に感じられるかもしれません。しかし、グローバル市場の変化に迅速に対応できるよう、運用をより俊敏にする助けになります——もし状況が変わり、特定のロボットアプリケーションが不要になっても、同じロボットを別タスクへ容易に移せ、メリットを継続できます。自社の繊維製造プロセスへロボティクス導入を検討中なら、本格導入前に良いシミュレータで小規模テストを実施するのが最適なスタートです。オフラインプログラミングなら、最終的な物理ロボットプログラミング時にシミュレーションを再利用できます。

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