自動化と協働ロボット：産業用テストの未来を形作る

産業組織がデジタルトランスフォーメーションとデータ駆動型アナリティクスの全バリューチェーンへの導入を本格化させる中、一つの大きなトレンドが浮上しています：デバイステストへのロボット活用です。

製造業者がCOVID-19のグローバルサプライチェーンへの影響を最小限に抑えるべくデジタル化を加速する中、一部の情報源ではパンデミックにより製造業におけるロボット採用が75.7%加速する可能性さえ指摘されています。

製造業のデジタルトランスフォーメーションは協働ロボット（コボット）に依存しますが、テスト分野への導入は、ロボットと検証・妥当性確認プロセスの両方に関するドメイン理解を要する専門的なタスクです。

なぜ自動化するのか

製造業におけるテストプロセスは多面的で、必要なデータを生成するために多くのアクションを同時に完了する必要があります。アクション数が増えるとタスクの複雑性も増大します。これにより、手作業でのテストのペースと精度の維持が困難になり、生産性に連鎖的な影響を与え、最終的には収益を圧迫します。

ロボティクスなどの技術採用により、製品テストとシステムテストの効率性と信頼性を大幅に向上できます。また、特定機能を自動化することで、人間オペレーターが結果の解釈と分析により多くの時間を割けるようになります。

ロボティクスの新時代：コボット

ロボットは万能ではありません。商用アプリケーション向けに複数のタイプが検討可能で、全く異なるタスクに適した能力を持ちます。大別すると以下の通りです：

• サービスロボット：人間のさまざまな定型業務を支援するアシスタントロボット。一般に決められた範囲と専用機能を持つ（梱包、検査、家庭用アシスタント等）
• カスタムロボット：専用タスク向けの特定メカトロニクス設計（プッシュ/プルシステム等）
• 産業用ロボット：より高速・高性能で、スタンドアロンまたはクラスターユニットとして使用可能な特殊サービスロボット（製造ライン等）
• 協働ロボット（コボット）：人間オペレーターと協働環境で働ける小型ロボット

複数のロボット選択肢がある中で、どれをデバイステストに選ぶべきか。サービスロボットやカスタムロボットの高度に特化した性質は、テスト環境に必要な柔軟性を欠きます。同様に、産業用ロボットは人間の能力を超えるタスクに適しています。

したがってコボットが明確な選択肢となります。人間オペレーターと共に働くのに理想的な多くの利点を提供します：軽量、小型、省エネ。定義上、協働的であり、人間と同じ時間・空間で安全に共存するための構造的・運用的メカニズムを備えています。速度・力の制限や仮想安全域などの固有の安全機能により、ラボ環境に最適です。他のロボット形態にはこうした安全策がなく、人間や他の機器への安全上の脅威となり得ます。

コボット導入へのロードマップ

コボットは視覚、聴覚、センサー機能で拡張され、アクチュエーションからエンドツーエンドのテストを実行可能で、テストプロセスにおける適用範囲が広がります：

• 機能テスト：デバイス/モジュールの物理的・動作ベース機能のテスト
• 性能テスト：デバイスの入力と応答の一貫した厳格なテスト
• ユーザーテスト：DUT（被験デバイス）機能を網羅する最大限のユーザーアクション模倣
• システムテスト：最終用途向けの厳しい/危険な環境でのテスト
• 支援テスト：ロボットが人間の反復作業を支援し、人間はテスト進化に集中

コボットはすでに一部業界で活用されています。ドイツのフラウンホーファーIPAの研究者たちがボッシュ向けに開発した移動型コボットは、食器洗い機などの家電製品の耐久テストを行い、摩耗するまで繰り返し投入・排出を実行します。従業員は極めて反復的な作業から解放され、標準化・管理された24時間運用を信頼できるようになり、より洗練されたタスクにリソースを振り向けられます。

一方、スペインの自動車部品サプライヤー、コンチネンタルはコボットで生産ラインを強化しています。2016年、多数の協働ロボットを導入し、プリント基板の製造とハンドリングを自動化。セットアップ時間を50%短縮し、手作業の40分から20分へ削減、浮いた時間をより有効に活用できるようになりました。

組織がテストプロセスへコボットを導入する前に考慮すべき要素はいくつかあります。第一にモデルの豊富な選択肢です。テスト対象デバイスの条件を徹底的に理解し、テスト中に必要なロボットタイプ、センサー、エンドエフェクター（ロボットハンド/フィンガー）を選定する必要があります。

選定後、従業員はコボット操作方法を正しく理解するための適切なトレーニングを受ける必要があります。続いて試験運用を実施し、タイミングと検証効果をテストします。適切な試験運用やトレーニングなしでは、スタッフの安全リスクや、スタッフが機器を適切に操作できないことによる生産遅延の可能性があります。また、実際にプロセスを試さなければ、正しく機能するかどうか判断できず、設計見直しや再調整・カスタマイズの機会を逃します。

これらのステップ完了後、初めて本番導入を開始すべきです。しかしこれは一度きりの評価ではなく、組織はスケーラビリティ分析と価値モニタリングを継続し、予期せぬ問題に備えたアップグレードとメンテナンス戦略を策定すべきです。

コボットの明るい未来

エンドツーエンドのデバイステストにおけるコボットの幅広い用途がすでに見つかっていますが、技術進歩に伴いこれらの用途はさらに拡大すると期待されます。コボットがデジタルトランスフォーメーションを支援する潜在力は大きく、特に航空宇宙、ヘルスケア、産業用自動化、消費財・小売・流通（CPRD）などの業界で期待されています。

設計思想として、コボットは人間とのより密接な協働を促します。従業員から一部タスクを移管するだけでなく、従業員の時間をどう解放し、産業チェーンでより多くの価値を創出しながら、自動化、持続可能性を最大化し、安全な協働テスト環境を維持するかを考えることが重要です。

製造業トピックの詳細については、Manufacturing Global最新号をご覧ください。
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