革命的なロボット・ブレインが工場自動化を再定義へ

リチャード・ファン・ホーイドンク著

テスラ車両やノキアの5G基地局を組み立てる産業用ロボットは、見る者を圧倒します。

これらは製造自動化に不可欠で、製品品質向上、サイクル・タイム短縮、生産コスト削減をもたらします。

したがって、世界の産業用ロボティクス市場が2026年までに974.1億ドルに達すると予測されるのも不思議ではありません。この技術への投資が加速しています。

しかし、すべての企業がロボットの恩恵を受けられるわけではありません。高コストと複雑な導入が、多くの企業にとって大きな障壁となっています。

例えば、売上10億ドル以上の企業の90%が高度なロボティクス・ソリューションを導入している一方で、売上2.5億ドル未満の企業は大きく遅れをとっています。

新しいロボット・システムは高価なだけでなく、しばしば不足している専門家による運用が必要です。ハードウェアと人件費が最大のコストではありません。

自動化コストの約4分の3は、セットアップ、トレーニング、メンテナンス、トラブルシューティングを含むプロセス統合に関連しており、ロボットが計画通りにタスクを実行し、工場環境に適切に組み込まれることを保証するためのものです。

プロセス統合をより安価で容易にできれば、より幅広い企業が自動化を利用できるようになります。

合成脳を可能にする主要技術的ブレークスルー

3D設計・エンジニアリング企業オートデスクのシニア・サイエンティスト、マッシミリアーノ・モルッツィ氏は、手頃な産業用ロボットを開発する大胆な計画を持っています。

彼は「合成脳（synthetic brain）」の概念を提唱します。これは、ロボット・システムを経験を通じて学習可能にする、ハードウェア、ソフトウェア、センサーの特定の組み合わせを指します。

この新しい「脳」を使用するロボットは、必要に応じて自己再プログラミングでき、多目的な機械になります。

単一タスク・デバイスの時代は終わり、産業製造は根本から変わります。

いくつかの技術的進歩が、このアイデアを実現可能にしました。

第一に、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（FPGA）——ユーザーがプログラムして論理演算を実行するハードウェア回路——が、より良いインターフェースを持ち、設定が容易になりました。

第二に、人工知能が、一つのタスクでの経験を別のタスクに適用できるレベルまで進化しました。

第三に、センサーがますます安価になり、大量のデータ収集がコスト・エフェクティブになりました。

合成脳のワークフローは、データが流れ込むにつれてAIがFPGAネットワークを常時再プログラミングし、ロボットを新しいタスクに備えさせるものです。

現在の自動化プロセスの課題を解決

オートデスクなどの企業が開発する新しいロボットは、これまで見たことのないものになるでしょう。

軽量、柔軟、エネルギー効率に優れ、高速で動き、人間のボディ・ランゲージや表情を読み取ることさえ可能になります。

人間はグラフィカル・インターフェースと音声でそれらと対話し、ほぼあらゆる企業が製造自動化を手頃に、容易に導入できるようになります。

高価なプロセス統合は過去のものとなり、大小企業間の競争環境が平準化され、組立ライン自動化の現在のボトルネックが解消されます。

例えば、フィンランド・オウル市のノキア工場を考えてみましょう。自動化機械、センサー・ネットワーク、テレプレゼンス・ロボット、地理追跡システムが、わずか100人の従業員で最先端の5G基地局を生産する精巧な設計の一部です。

しかし、この数百万ドル規模の施設のロボットは、通常、他の製品の製造に容易には適応できない単一タスク・マシンです。

シリコンバレーのテスラ・ギガファクトリーも自動化の驚異です。CEOイーロン・マスク氏は人間をロボットでほぼ完全に置き換えようとしました。

しかし、複雑で変化の激しい工場環境でのロボット性能に不満を抱き、マスク氏は組立ラインでの自動化利用を縮小せざるを得ませんでした。

完全に機能する合成脳技術は、現代ロボットの固有の限界を克服し、ハイテク施設の莫大な潜在力を解放できるでしょう。

単一ロボットが複数産業向け部品を生産

まず、ほぼあらゆるものを生産するよう自己再プログラミング可能なロボットで稼働する工場は、極めてコスト・エフェクティブです。

ボストン・コンサルティング・グループによると、高度なロボットのより迅速なセットアップと再構成、より安定した運用により「最大40%のコスト削減」が可能です。

さらに、工場は製品バリエーションの増加、新製品投入、カスタマイズ設計に容易に対応できるため、より生産的になります。

製品品質も向上します。ロボットが過去の経験を用いてオペレーションを微調整するからです。機械が賢くなるにつれ、人間の作業員にリスクをもたらす危険な環境でのタスク遂行も可能になります。

もちろん、この地点に到達するのは容易ではありません。研究者たちは、最初の完全機能する「合成脳」ロボットを開発するのに3〜5年を要するかもしれません。

それに加えて、大手メーカーは生産プラントの再構成と従業員の再教育に多くの時間とリソースを必要とします。

しかし変革が完了すれば、変化は深遠です。単一のロボットが、航空宇宙、建設、自動車産業向けの部品を生産する、といったことが可能になります。

人間の創造性の潜在力を解放

ロボットが音声コマンドに従い、新製品製造のために自動的に自己再配置する地点に到達することは、過度に野心的なアイデアに見えるかもしれません。

しかし数年で、合成脳技術が早期採用者に競争優位性を提供する可能性があります。

製造自動化が中小企業にも手頃になり、地理や生物学などの分野で訓練を受けた人々でさえ、高度なロボットの扱いを容易に習得できるようになります。

これらの進歩は、人間の創造性の新たな波を解放し、現在我々が夢見るしかない製品群を提供することになるでしょう。

著者：リチャード・ファン・ホーイドンクはトレンドウォッチャー、未来学者、国際基調講演者。国際研究チームとともに、ロボティクス、ドローン、自律輸送システムなどのテック・トレンドを調査。