先進ロボティクスで自動車生産に革命を

ロボット革命は数十年前から予期されてきましたが、いまだ到来していません。毎年、自動車メーカーとそのサプライヤーは数千台のロボットを購入していますが、その数は依然として予測されていた数よりはるかに少ないです。ロボットは、予想よりはるかに長く持続してきたいくつかの障壁により、本来あるべきほど広くは使われていません。これらの導入障壁は、最終的に国の製造能力を高め、サプライチェーンを改善する機会損失となり得ます。

パンデミックが物資不足を悪化させ、重要なサプライチェーンがいかに容易に寸断され得るかを浮き彫りにした今、国内能力を強化する技術とソリューションに焦点を当てるこれ以上の好機はありません。最近の大統領令は、これがバイデン政権の焦点になることを示しており、今こそ行動すべき時です。

導入の障壁

自動車業界におけるロボット自動化のより広範な導入には、一般的に3つの障壁があります。第一かつ最重要は、コストが依然として高すぎることです。コストにはロボット本体の購入費だけでなく、その他の多くの重要な関連コストも含まれます。典型的なロボットワークセルには広範なエンジニアリング調整が必要です。1台以上のロボットをワークセルに導入するだけでも高コストな作業です。ワークセルが設計されれば、ロボットをプログラミングしなければなりません。ロボットプログラミングは多くのエンジニアの悩みの種であり、彼らにそれをさせるためにコストを払うメーカーにとっても頭痛の種です。ロボティクス導入の高コストは、少量生産や低付加価値製品を生産する誰にとっても償却できず、サプライヤーでさえ大規模展開を負担するのが難しい状況です。国際ロボット連盟の最近の調査によると、産業用ロボットの生涯運用コストの平均75％がプログラミングに由来しています。タスクが変わるたびに、アプリケーションの再プログラミングが必要です。

第二の障壁は非柔軟性です。ワークセルを設計し、ロボットをプログラミングしたら、何をやっているかを一切変えない限り、それで完了です。どんな変更—新しいロボットであれ、製造プロセスの変化であれ—最低限再プログラミングが必要で、多くの場合、ロボット配置を変更するためのワークセル再設計・再検証のプロセスが始まります。この非柔軟性により、多品種少量生産を行う誰にとってもロボティクスは非現実的です。

第三の障壁は、ワークセルへのロボット追加による限界効果の低さです。単一ロボットのプログラミングでも大変ですが、衝突せずに共有スペースで複数のロボットを動かすプログラミングは、数ヶ月のエンジニアリング時間を消費する非常に困難な作業です。実際、マルチロボットプログラミングは非常に難しいため、エンジニアはプログラミング時間を短縮するために簡略化を行い、効率を大幅に犠牲にしています。

最も一般的な簡略化は「干渉ゾーン」の使用です。これは、複数のロボットが到達可能なスペースに複数のロボットが同時に存在することを禁止します。実際には、複数のロボットがそのようなスペースを頻繁に共有しても衝突しないにもかかわらずです。干渉ゾーンの使用により、4台のロボットを持つワークセルが、1台のロボットの2倍未満の性能しか出せないことは珍しくありません。このマルチロボットワークセルの低効率が、ロボットの使用を抑制しています—購入余力のある企業でさえです。

障壁を下げるために

ロボティクスの潜在能力を解き放つには、導入障壁を下げる必要があります。自動車セクターのすべての企業がロボティクスをより多く活用できるようにしたいです。ロボットコストとエンジニアリング時間が減る見込みは薄いため、我々がコントロールできる重要なレバーは、導入とプログラミングの時間とコストです。

目標達成には、現在の状況に適応可能なロボット、比較的非構造化されたワークセルで動作できるロボットが必要です。適応性は、2つの能力に依存します：信頼できるビジョンと高速モーションプランニング。

• 信頼できるビジョン—ロボットが周囲を観察し、反応できるようにします。民主化には、ビジョンが信頼できるだけでなく、比較的安価であることが求められます。幸い、ビジョンには優れた低コストオプションが多く存在し、それらはさらに良く、安くなり続けています。
• モーションプランニング—ロボットを現在の姿勢から衝突せずに目標姿勢へ移動させる方法を計算・調整するプロセス—は、動的環境、特に人を含む環境に適応できるほど高速でなければなりません。モーションプランニングの性能は、汎用アプリケーションには歴史的に十分ではなく、反応が遅いロボットか、まったくビジョンなしで動作するロボット（高度に設計されたワークセルで、ロボットが反応する必要がない環境）を生んできました。しかし、学術と産業の最近の進歩により、モーションプランニングのボトルネックは間もなく解消されるでしょう。

民主化には、高性能を達成しながら素早くプログラミングできるロボットも必要です。現在、高性能か、許容可能（だが依然として長い）プログラミング時間のどちらかしか達成できず、業界は一貫して後者を選んできました。プログラミング時間を短縮し性能を向上させる唯一の解決策は、プログラミング自体の更なる自動化です。

エンジニアに複数アームの軌道を推論させ、すべての動きを振付けさせるのは成功への道ではありません。自動車業界には、エンジニアからその労力の大部分を取り除く新しいソフトウェアツールが必要です。エンジニアがロボットに実行させたいタスクを単純に指定するだけで、ソフトウェアがロボットプログラムを生成するようなツールです。これらの進歩は、JavaやPythonのような高水準言語での一般的（非ロボット）プログラミングが、アセンブリ言語でのプログラミングよりはるかに高いプログラマー生産性を可能にするのと同様に、あらゆるロボットプログラマーの生産性を向上させます。両者の鍵は、プログラマーにより高い抽象化レベルを提供し、ソフトウェアツールを使ってこの書きやすいコードを下位レベルで必要なものに自動変換することです。

ロボティクス業界は、自動車製造セクターとサプライチェーンでの潜在能力にまだ遠く及んでいませんが、わずかいくつかのキー分野での革新で、はるかに大きな価値を実現できるでしょう。ロボティクスの民主化により、多くの自動車企業が追加のロボットを導入し、大きな利益を得られるようになります。さらに、コスト削減とワークセルへのロボット追加の限界効果改善によって価値提案を高められます。最終結果は、国内製造能力の大幅な増加と、より信頼性の高い国内サプライチェーンの構築機会となり、将来のパンデミック級の材料や労働の混乱に備えることができます。