ロボット工学のインターネットの採用が加速する

この記事の重要なポイントは次のとおりです。

• IoT対応のロボットは、ローカルおよび分散インテリジェンスを利用します。
• このようなロボットは、海から倉庫まで、さまざまな環境で使用されています。
• このようなロボットの多様性は、ネットワーキングへのアプローチに反映されています。

スマートロボティクスの採用は今年加速し、さまざまな環境で高度な自動化を推進しています。ただし、ロボットにモノのインターネット（IoT）機能を導入することは新しいことではありません。

2014年、ABI Researchは、Internet of Robotic Things（IoRT）の概念を導入しました。この用語は、周囲で発生しているイベントを監視し、さまざまなセンサーデータタイプを統合し、ローカルおよび分散インテリジェンスを使用して、物理オブジェクトを操作または制御する前に最善の行動方針を決定できるインテリジェントデバイスを表します。

2016年9月、MarketsandMarketsは、電子商取引業界での採用により、IoRT市場が2022年までに約214.4億ドルと評価されると推定するレポートを発表しました。接続されたロボットはさまざまなテクノロジーと統合でき、短い投資回収期間とROIを提供できると報告書は述べています。

ミートチャック

IoRTの1つの例は、Chucksと呼ばれる6 RiverSystemsの協調接続された移動ロボットです。グローバルコマース企業Shopifyの一部である6RiverSystemsのマーケティング担当副社長であるFergelGlynnによると、これらのIoTデバイスはデータを同社のクラウドベースのソフトウェアにワイヤレスで送信します。

チャックは機械学習を使用して、倉庫フロアの従業員がより速く作業できるようにします。

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“ モノのインターネットデバイスについて考えるとき、ソフトウェアコンポーネントの下にハードウェアコンポーネントがあります」とGlynn氏は述べています。 「基本的に、チャックは、各チャックでローカルに実行されるソフトウェアを備えたハードウェアで構成されています。そして、コミュニケーションはクラウド、つまり多くのインテリジェンスが存在するプラットフォームにバックアップされます。」

ロボットはデータをクラウドにアップロードし、ロボットと倉庫の従業員の割り当てを最適化します。

サプライチェーン企業であるIngramMicro Commerce＆Lifecycle Servicesは、ロボットを使用して大手ファッション小売業者をサポートしています。

Ingram Micro Commerce＆LifecycleServicesの常務取締役であるPaulGeosano氏によると、この小売業者は、高密度の在庫管理単位（SKU）数、低注文ライン、および低単位ライン数の比率を使用しています。 「ロボットによる注文ピッキングと、エンドツーエンドのアウトバウンド処理のためのプットウォールおよびオートバガーを組み合わせています。」

IoRTは、Ingram Microに、主要業績評価指標と進行中の作業、および将来の作業要件パイプラインをリアルタイムで可視化することを可能にします。

これにより、リーダーシップはビジネスをプロアクティブに管理するのではなく、リアクティブに管理することができます」とGeosano氏は述べています。 「また、アジャイルになり、顧客の要件を満たし、リスクを特定するのに役立ちます。」

サプライチェーンのIoRT

Körberサプライチェーンのロボット工学担当バイスプレジデントであるジョンサンタゲートは、今日の新世代の協働ロボットはそれぞれ、接続されたエンドポイントを表しています。同社は、Locus Roboticsの自律移動ロボットを使用して、顧客が倉庫を効率的に運用できるように支援しています。

Santagateによると、ロボットはサプライチェーンとマテリアルハンドリングの面で効率を高めてきました。従来のワークフローには、かなりの手作業が含まれていました。 「たとえば、ワークフローを考えてみましょう」と彼は言いました。 「カートベースのピッキング環境では、作業員は信号を受け取り、製品をピッキングして棚に置き、その棚またはカートをピッキングパスなどに押し込みます。」

ただし、デジタル化された環境に存在する高度なデータシグナリングがないため、組織はその在庫を把握できなくなります。

ロボット、特に協働ロボットと移動ロボットは、商品から人へのシナリオを推進しているとサンタゲート氏は述べています。

これらの特定のロボットは接続されたエンドポイントであるため、ピックパス全体がデジタル化され、組織が倉庫内の在庫の可視性を失うことはありません、とサンタゲート氏は述べています。

「そして、そのタスク全体を通して、ロボットはデジタル信号を倉庫管理システムに送り返しています」と彼は言いました。 「このIoTは本当にトランザクションです。」

このデータにより、企業は倉庫の構成、スロット、ゾーニングなど、倉庫のレイアウトを構築するためのすべての要素をより適切に評価および理解できるようになります。

「運用トランザクションに基づくこのリアルタイムのデータキャプチャは、組織が倉庫の内部動作を完全に理解し、上流と下流の改善を生み出すことができる環境を実際に作成します」と彼は言いました。

水中IoRT

IoRTを使用している別の会社は、Aquanaut自律型オフショア検査および保守ロボットの作成者であるHouston Mechatronics Inc.（HMI）です。

水中での接続は、ロボット工学にとって課題となる可能性があります。人間が制御する水上ビークルにつなぐ必要がある他の海中ビークルとは異なり、Aquanautは自律型水中ビークルから遠隔操作ビークルに変わり、水上船やテザーが不要になります。トランスフォーマーのおもちゃについて考えてみてください。これは、1980年代に導入された、乗り物や獣に変わることができる人間のようなロボットです。

同社によれば、Aquanautは特に、エネルギー、通信、水産養殖、鉱業、再生可能エネルギー市場向けの介入、保守、修理サービスを対象としています。

「ロボットは、人間からの最小限の監視で環境を操作できます。これは非常に新しいことです」と、HMIの製品およびサービス担当上級副社長であるSeanHalpin氏は述べています。 「そして、今日の海にはその例はありません。」

Aquanautの自律型オフショア検査および保守ロボットを作成するために、HMIはNumurusLLCのEdgePlatform Interface（NEPI）スマートIoTプラットフォームを採用しました。

Aquanautプラットフォームに統合されると、NEPIプラットフォームはHMIに、音響リンクと衛星リンクを介した双方向メッセージングとリモート構成管理のためのスマートIoTテクノロジーを提供します。同社によれば、このプラットフォームは、安全なクラウド環境からのミッション前後のデータ、ソフトウェア、AI管理も提供します。

「私たちの観点からすると、Aquanautの課題の1つはコミュニケーションです」とHalpin氏は述べています。 「ロボットとどのように通信しますか？」

しかし、マイクロ波とソナーは実際には海を橋渡ししません。

「ロボットとの基本的なコミュニケーションには1つのコンセプトがあります」とHalpin氏は述べています。 「そして、インターネット対応で、ロボットに接続し、それらのデバイスからデータをオフロードできる可能性のある多数のデバイスが必要になります。または、これらのデバイスにAquanautからデータをオフロードさせてから、メッシュネットワークを介してそれを陸上に遠隔測定します。」

HMIはまた、ロボットがインターネットを「見る」ことができない場合に備えて、ロボット自体に搭載された計算を行っていると彼は言いました。

「ロボット自体がリアルタイムで処理する必要のある量のデータを処理できないため、エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングがこのように組み合わされています。そのため、インターネットへのリンクを提供する必要があります」とHalpin氏は述べています。 P>

HMIが常にAquanautと通信し、Aquanautが収集しているデータを処理し、海で接続された追加のセンサーを使用できるようにするために、HMIは独自のネットワークを開発する必要がありました。

「最低限、ポイントツーポイント通信を確保する必要がありますが、より最適には、通信のメッシュネットワークを使用して、常にロボットとより効率的に会話できるようにすることができます」とハルピン氏は述べています。

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