COVID-19で加速した自動化：トレンド、柔軟性、コボットの台頭

より安全で、速く、より知的なソリューションがパンデミック下の産業を支援

製造自動化への長年のトレンドは、COVID-19パンデミックによって理解できる形で加速されました。危機から約1年が経ち、長期的影響について問う良い時期です。パンデミックは自動化を新たな領域へ押し進めたか？サプライヤーは自動化をより柔軟にしたか？導入しやすくしたか？

その性質上、協働ロボット（コボット）は従来型ロボットより導入が容易です。コボットは人間と作業スペースを共有するよう設計されているため、日常的にガードが不要で、比較的小さな有人スペースにも収まります（安全リスクアセスメントで確認済みの場合）。セットアップも簡単だと、FANUC America Corp.認定システムインテグレーターグループ ディレクターのディック・モトリー氏（ミシガン州ロチェスターヒルズ）は言います。FANUCのCRXシリーズコボットは、文字通りアームを掴んで動かすことで部分的に教示できると説明します。「シンプルなアプリケーションのセットアップが本当にシンプルで直感的になります。迅速に導入できるロボット自動化が手に入ります。」また、「グリッパーやロボット設置用ペデスタル、ロボットのエンド・オブ・アーム・ツールへのユーティリティ接続を容易にするさまざまな周辺サプライヤーのエコシステムが成長しています。」

悪いニュースは、コボットが遅いことです。接触時に加える力を制限するセンサを内蔵していますが、「高速で安全基準を満たすのはかなり難しい」とモトリー氏。「接触検知システムがいかに敏感でも、非常に高速で動くものを即座に停止させようとすれば、物理法則に抗うことになります。」したがって、コボットが自動化の世界を席巻すると思われがち（COVID-19時代の売上は爆発的）ですが、適用範囲には限界があります。

モトリー氏は、ある顧客の製造ライン末端での「比較的低速なパレタイジング作業」をコボットに適した好例として挙げます。「1分間に2〜4ケースの製品を製造し、驚異的な密度のコンベアラインがこれらを末端まで送り込んでパレタイズしていました。従来型ロボット導入に必要な停止距離計算などすべてを考慮した従来型ロボットセルを設置する物理的スペースがありませんでした。彼らの唯一の自動化オプションはコボット導入でした。…十分遅ければ、段ボール箱が当たっても怪我はしないでしょう。」

人間にとって安全で簡単

これは従来型ロボットが人と近接して作業できない、またはセットアップが非常に難しい、あるいは鋭利で危険なものを扱う低速コボットがガードなしで動作できることを意味しません。これらの懸念に対処するため、FANUCなどのOEMは「ロボットの動作範囲または速度を制限する」システムを備え、人間との断続的なインタラクションを可能にしていますとモトリー氏は説明します。FANUCはこの安全アーキテクチャを「Dual Check Safety（DCS）」と呼びます。「例えば、ロボットの片側に『立ち入り禁止』ゾーンを設定し、オペレーターが部品をロードする間、ロボットがそこへ行かないようにソフトウェア制約を設けます。通常はライトカーテン、安全マット、スキャナで補強します。しかし、人がそのロードゾーンを離れると、ロボットは即座にフルスピードに戻れます。」

モトリー氏はまた、「DCSへの調整はFANUCのRoboguideオフラインプログラミング環境シミュレーションパッケージで可能です。ロボットに接続したラップトップ、またはiPendantや新しいTeach Pendantタブレットなどのユーザーインターフェースデバイスでも可能です。」新しいタブレットベースインターフェースは特に使いやすいとモトリー氏。「コンピュータ言語とは全く異なる、全く新しいプログラミングスタイルです。ドラッグアンドドロップのアイコンタイムラインです。」

Promess Inc.（ミシガン州ブライトン）のアプリケーションディレクター、ジョン・ライトル氏は、パンデミックが同社のElectric Press Workstationsの機能拡張努力を加速させたと報告しています。Promessは、コンパクトで自立型、統合ライトカーテンによるオペレーター怪我防止で、生産ラインへのユニット追加を容易にしていました。「センシングにより良品かどうかを判定し、組立を自動化します。どこにでも設置でき、プラントの変化に適応できます。」Promessは付随機能を追加し、ユニットが工場の他設備と通信できる情報を拡張しました。例えば、2部品をプレスして力と位移が期待通りで組立良好と確認するだけでなく、寸法測定を行い、その情報を伝達することもできます。これにより別途ゲージングステーションが不要になります。

このような測定にはカメラと/またはレーザーが必要ですが、Promessはエンドユーザーが依然としてスタンドアロンの「プラグアンドプレイ」ユニットを得られるよう技術を統合しています。ライトル氏が説明するように、「エンドユーザーにとってシンプルであることに注力しています。カメラ技術者、PLCエキスパート、高度なインテグレーターなどを必要とする大規模な科学プロジェクトのようにはしません。ここには20人のソフトウェアチームが毎日働き、簡単にするために努力しています。お客様がワークステーションを受け取ると、すでにセットアップ済みです。パラメータを入力するだけです。」カメラは部品測定以上のことができます。部品の向き決めにも使用できます。これにより、パレット上の複数部品から自動ピッキングなど、より複雑なアレンジメントが可能になります。さらにPromessはコボットを自動部品ロード/アンロードに統合しました。ライトル氏が見る最終結果は、トランスファーラインを簡素化し、ソーシャルディスタンスに貢献し、工場内の他設備へデータを送信する「インターネットまたはイントラネット経由で、次に何をすべきか判断させる」多機能ワークステーションです。

より知的で柔軟に

ABB Robotics USA（ミシガン州オーバーンヒルズ）ゼネラルマネージャーのジョー・チュディ氏によると、「大小すべての設置現場で、あらゆる業界がプロセスから人を排除する方法を模索しています。」パンデミックに直接結びつく最大の需要増は、医療製造、包装/物流、食品加工です。後二者は特に困難で、不安定な入力に対して極めて高速な処理が必要だからです。チュディ氏いわく、「Amazonが十分な人を雇えず、十分に速く自動化できないのは公然の秘密です。WalMartも同様で、その分野のすべてが同じ状況です。しかし、ピックアップして高速で仕分けなければならないアイテムの量と多様性が、何らかの形のAI（人工知能）導入を強制しています。」

チュディ氏は食品加工業界も逼迫しており、自動化イノベーションを推進していると語ります。食肉切断・包装は本質的に人間にとって過酷な環境で、パンデミックがさらなる苦痛を加えています。業界が「プロテイン（タンパク質）」と呼ぶ製品はピースごとに形状が異なります。「鶏の骨抜きができるか？手羽先で何ができるか？そんな問いを立てました」とチュディ氏は振り返ります。

プロテインの形状の不均一性を克服するには、スマートカメラシステムとAIの両方が必要で、ロボットグリッパーの位置決めを行います。「カットで失われるプロテインを最小限に抑えることで早期回収も可能です」とチュディ氏。「ウォーターナイフなどでこの材料を可能な限りギリギリで切るために使うビジョン技術、プロテインがロボットにどう提示されるか、ビジョンシステムをどこに置きどう向けるか、すべてがアプリケーションに影響します。」

長期的には、チュディ氏はこれらの課題によって推進されるAIの進歩が金属切削の世界にも適用されると考えています。例えば、ランダムビンピッキング能力はAIの改善により向上しており、「デパレタイジングや一部の物流タスク」も同様だと観察します。「ランダムビンピッキングでは取得時間が本当に重要です。どれだけ速く部品を特定できるか？どれだけ速く取りに行けるか？物流市場でも同じです。」チュディ氏は速度が重要で、部品をピックするために必要な画像データ量の処理がこれまでこれらのアプリケーションを制限してきたと述べます。「今、技術が成長し、より強力でメンテナンス負荷が少なくなるにつれ、これらのアプリケーションがこの市場で開花しつつあるのを目撃しています。」

治具なし溶接とスマート溶接も研究されています。「ワークピースをカメラに提示し、どう溶接するか、公差、隙間測定、従来プログラマーがやっていたすべてをカメラが判断します。ラボではうまく機能しますが、まだ本番導入には至っていません。」

ビジョン技術はこれらのシステムの中心です。チュディ氏が言うように、かつては「金属業界の多くの技術者を不安にさせました」。ビジョンシステムは以前、導入・保守に専門技術者を必要としたからです。「今、これらの新しいアプリケーションは自己監視できるようになっています。」

モトリー氏もビジョン技術を、実装が容易になった「素晴らしいイネーブラー」と語ります。「ロボットに目を与え、環境に適応させると、アプリケーション セットアップコスト削減、段取り替え時間短縮、変更部品削減、柔軟性向上、信頼性向上、工程内検査など、あらゆることが可能になります。」FANUCの新しい3Dビジョン技術「3DV」は、「ロボットのエンド・オブ・アーム・ツーリングに簡単に組み込める汎用性の高いコンパクトセンサを提供します。ロボットが文字通り目を持って動き回るのではなく、単なる固定センサだけでなく、固定センサにもまだ役割があります。」3Dポイントクラウドは平面2D画像より遥かに多くの情報をロボットに提供します。目の前の情報が増えることで、「ロボットの制御が次に何をすべきかより良く判断できるようになります。」

金属加工における製造

包装やプロテインのハンドリングは典型的な金属加工アプリケーションとは大きく異なります。Fastems LLC（オハイオ州ウェストチェスター）社長のデイブ・スイカ氏が説明するように、グリッパー技術も変化しています。「サーボ制御グリッパーへの移行を始めました。多くの部品は変形しやすいです。通常のパワーグリッパーでは、摩擦を克服して部品を持ち上げるのに必要以上の力がかかることがあります。サーボ制御なら位置まで行き、そこからどれだけ圧力をかけるかオーバーライドできます。」より一般的に、スイカ氏は「手動でグリッパーを交換せずにジョブを切り替えられる『ハイエンド』な自動化への傾向がある」と語ります。「スマート自動化と自動グリッパー交換、PLCではなくコンピュータ制御で、動的にできます。パートAからパートB、パートCへ、誰もいなくても切り替え可能。72時間自律稼働するシステムもあります。」

Fastemsは大規模フレキシブル製造システム（FMS）で知られますが、ロボットとパレットハンドリング構成の全範囲を扱います。スイカ氏によると、パンデミックで一部企業が特定製品を素早くリショアするために単一機械を購入・自動化するケースもあります。しかし大規模FMSであれ単一機械用ロボットであれ、Fastemsは「フルラインの製造管理ソフトウェアを備えています」とスイカ氏。「スケジューリング機能もあります。異なる時間に異なる部品を作るキャパシティもあります。」Fastemsは、企業のERPシステムと統合し、予測的・動的スケジューリングができることを誇りにしています。「ERPシステムが要件を変更すると、どの部品をいつ作るかのシーケンスを自動的に変更し、在庫を積み上げずにフローを維持できます。」

包装と組立の課題に戻ると、モトリー氏はFANUCの自動車ルーツが役立ったと語ります。「車体塗装前のシールビード塗布を、ロボット動作と極めてタイトに調整し、高速でもシールビードに薄い部分ができず…低速コーナーでは厚く盛り上がらない…という能力が、組立作業での接着剤塗布に直接貢献しました。」

リモートコントロールがHTML5へ移行

パンデミックによる自動化増加とソーシャルディスタンスは、逆にリモート監視機能の必要性を浮き彫りにしました。リモート監視自体は新しくなく、ほぼすべての制御、自動化、工作機械メーカーが何らかのソリューションを提供しています。しかしFagor Automation–USA（イリノイ州エルクグローブビレッジ）は、HTML5ベースの制御アーキテクチャのリリースを加速させることで一歩踏み出しました。北米ジェネラルマネージャーのハーシュ・ビブラ氏が説明するように、HTML5はブラウザベースであるだけでなく、「複数のブラウザで一貫性があります。一人はiPhone、もう一人はGoogleデバイス、三人目はWindows 10ノートPCを使っているかもしれません。機械にHTML5ベースのインターフェースがあれば、皆が同じものを同様に見られます。HTML5であなたの機械はプラットフォーム非依存になります。」

HTML5はビジネスインテリジェンスへのモバイルアクセスも改善するとビブラ氏。ジオロケーション機能もあります。ジオロケーションにより、特定の場所にあるデバイスのみにリモート接続を制限でき、セキュリティが向上します。例えば、従業員の自宅のみにリモート接続を制限し、他の場所からのアクセスを防ぐことで、スマホ紛失時の不正アクセスを防止できます。さらにビブラ氏は、「HTML5には制限がありません。書くロジックのパワー、作るヒューマン・マシン・インターフェースのパワー次第で、相手側にN次の自由度、つまりあらゆるものへのアクセスを提供できます。」と付け加えます。つまり、リモート接続で単に監視するだけでなく、サイクルスタートやサイクルストップなどの機械コマンドを送ることも可能になります。言わば、リモートコントロールこそが究極のソーシャルディスタンスなのです。