新しいタイプのロボットの「頭脳」は、現代の工場を変革する可能性があります

RichardvanHooijdonk著

テスラ車やノキアの5G基地局を組み立てるような産業用ロボットは注目に値します。

これらは製造の自動化に不可欠であり、製品の品質の向上、サイクルタイムの短縮、生産コストの削減につながります。

したがって、この技術への投資が急増するにつれて、世界の産業用ロボット市場が2026年までになんと974.1億ドルに達すると予想されるのは当然のことです。

しかし、高コストで複雑な展開は多くの企業にとって重大な障害となるため、すべての人がロボットの恩恵を受けるわけではありません。

たとえば、収益が10億ドルを超える企業の90％が高度なロボットソリューションを実装していますが、収益が2億5,000万ドルを下回る企業は大幅に遅れています。

新しいロボットシステムは高価であるだけでなく、供給が少ないことが多い専門家が処理する必要があります。ただし、ハードウェアとスタッフの給与は最大の出費ではありません。

自動化のコストの約4分の3は、実際には、ロボットのセットアップ、トレーニング、保守、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、ロボットが計画どおりにタスクを実行し、工場設定に適切に組み込まれるようにします。

したがって、プロセス統合をより安価で簡単にすることで、より幅広い企業が自動化にアクセスできるようになります。

合成脳を可能にする重要な技術革新
3D設計およびエンジニアリング会社Autodeskの上級科学者であるMassimilianoMoruzziは、手頃な価格の産業用ロボットを開発する方法について大胆な計画を立てています。

彼は、合成脳の概念を提案しています。これは、ロボットシステムが経験を通じて学習できるようにするハードウェア、ソフトウェア、およびセンサーの特定の組み合わせを指します。

この新しい「頭脳」を使用するロボットは、必要に応じて自分自身を再プログラムし、さまざまな目的で使用される機械になる可能性があります。

シングルタスクデバイスの時代は終わり、工業生産は永久に変化するでしょう。

いくつかの技術的進歩により、そのようなアイデアが実現可能になりました。

まず、論理演算を実行するためにユーザーがプログラムするハードウェア回路であるフィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）は、インターフェイスが改善され、構成が容易になりました。

第二に、人工知能は、あるタスクの経験を利用して別のタスクに適用できるように進化しました。

そして第3に、センサーはますます安価になり、大量のデータを収集するのに費用対効果が高くなっています。

したがって、人工脳のワークフローは、データが流入するときにAIがFPGAネットワークを絶えず再プログラミングし、ロボットが新しいタスクに備えることで構成されます。

現在の自動化プロセスの課題を解決する
そして、オートデスクなどの企業が開発している新しいロボットは、これまでにないようなものになるでしょう。

軽く、柔軟性があり、エネルギー効率が高いため、動きが速く、ボディーランゲージや顔の表情を読み取ることもできます。

人間はグラフィカルインターフェイスと話し言葉を使用して人間と対話し、ほとんどすべての企業が製造の自動化を簡単に展開できます。

高価なプロセス統合は過去のものとなり、中小企業と大企業の間の競争の場は平準化され、組立ラインの自動化における現在のボトルネックは解決されます。

たとえば、フィンランドのオウル市にあるノキアの工場を例にとってみましょう。自動化された機械、センサーのネットワーク、テレプレゼンスロボット、地理追跡システムは、最先端の5G基地局を製造するのに100人の従業員しか必要としない精巧な設計の一部です。

それでも、この数百万ドル規模の施設のロボットは通常、他の製品の製造に簡単に適応できないシングルタスクマシンです。

シリコンバレーのテスラギガファクトリーも、CEOのイーロンマスクが人間をロボットにほぼ完全に置き換えることを目指していたため、自動化の驚異です。

しかし、複雑で変化する工場環境でのロボットのパフォーマンスに不満を持っていたため、マスクは組立ラインでの自動化の使用を減らしました。

したがって、完全に機能する合成脳技術は、現代のロボットに固有の制限を克服し、ハイテク施設の大きな可能性を解き放つことができます。

単一のロボットがさまざまな産業向けの部品を生産します
1つは、ロボットを動力源とする工場で、ほぼすべてのものを生産するように再プログラムできるため、非常に費用対効果が高くなります。

Boston Consulting Groupによると、セットアップと再構成の高速化、および高度なロボットのより安定した運用により、「最大40％の節約」が可能になるとのことです。

さらに、製品のバリエーション、製品の発売、カスタマイズされた設計の数の増加に簡単に適応できるため、工場の生産性が向上します。

ロボットは過去の経験を生かして操作を微調整するため、製品の品質も向上します。また、機械がよりスマートになるにつれて、人間の労働者にリスクをもたらす危険な環境でより多くのタスクを実行できるようになります。

もちろん、このポイントに到達するのは簡単な作業ではありません。研究者は、最初の完全に機能する「合成脳」ロボットを開発するのに3年から5年かかるかもしれません。

それに加えて、大規模な製造業者は、生産工場を再構成し、従業員を再訓練するために多くの時間とリソースを必要とします。

しかし、変換が完了すると、たとえば、単一のロボットで航空宇宙、建設、自動車産業向けのコンポーネントを製造できるため、変更は大きくなります。

人間の創造性の可能性を解き放つ

ロボットが私たちの音声コマンドに従い、自動的に再配置して新製品を製造するようになると、非常に野心的なアイデアのように思えるかもしれません。

しかし、数年のうちに、合成脳技術は、実際、早期採用者に競争上の優位性を提供する可能性があります。

製造の自動化は中小企業にも手頃な価格で提供されるように設定されており、地理や生物学などの分野で訓練を受けた人でも、高度なロボットの取り扱い方法を簡単に学ぶことができます。

これらの進歩は、人間の創造性の新しい波を解き放ち、私たちが今夢見ることしかできないさまざまな製品を私たちに提供することを目的としています。

作成者 ：Richard van Hooijdonkは、トレンドウォッチャー、未来派、国際基調講演者です。彼は国際的な研究チームとともに、ロボット工学、ドローン、自律輸送システム、その他の技術などの技術動向を調査しています。