ヒューマノイド ロボットをプロトタイプから製品まで拡張するための Jabil のガイド

人型ロボットは長い間ロボット業界の想像力を魅了しており、自動化における次の大きな飛躍として位置づけられることがよくあります。

しかし、テクノロジーが研究室から現実世界の環境に移行し始めるにつれて、会話は変わりつつあります。問題はもはや、これらのマシンで何ができるかだけではなく、大規模に構築、導入、保守できるかどうかです。

この変化により、Jabil のような企業はさらに注目を集めるようになりました。 Jabil は従来のロボット開発者ではありませんが、大規模な製造およびサプライ チェーンのパートナーとして活動し、複雑な製品設計を商業的に実行可能なシステムに変えるために舞台裏で働いています。

25 か国以上で事業を展開している同社は、人型ロボティクスやデジタル コマース オートメーションなどの新興分野を含む、複数の業界にわたってプロトタイプと製造の間のギャップを埋める役割を果たしています。

Jabil はまた、Apptronik と協力して、Apollo 人型ロボットの生産規模の拡大を支援し、その製造専門知識を現実の生産環境に適用しています。

この Q&A では、ロボットとオートメーションのニュースについて説明します。 Jabil のデジタル コマース担当グローバル ビジネス ユニットの副社長である Robert Gutridge 氏に、人型ロボットの拡張の現実について語ります。

Gutridge は、ロボティクス、自動化、デジタル コマース プログラム全体の戦略と実行を主導し、顧客と協力して高度なテクノロジーを産業化し、試験運用から完全な運用まで拡張します。

彼は、複雑なロボット システムの信頼性とコスト効率を高め、商業導入に向けた準備を整えることに重点を置き、製造、サプライ チェーンの調整、現実世界への展開における深い経験をもたらしています。

ガトリッジ氏は、AI の機能だけに焦点を当てるのではなく、ヒューマノイドが注目を集めるデモンストレーションから信頼できる産業ツールに移行するかどうかを決定する重要な要素として、製造規律、サプライ チェーンの成熟度、ユニット エコノミクスを挙げています。

彼の視点は、ロボット工学において、技術的な進歩は物語の一部にすぎず、最終的に成功を決めるのは工業化であるということを思い出させてくれます。

Jabil デジタル コマース担当グローバル ビジネス ユニット担当副社長、Robert Gutridge 氏へのインタビュー

ロバート・ガトリッジ

ロボティクスとオートメーションのニュース:ヒューマノイド ロボットは、AI またはロボット工学のブレークスルーとして扱われることがよくあります。 Jabil の観点から見ると、現在の本当の課題はインテリジェンスではなく、製造と拡張性に関するものなのでしょうか?

ロバート・ガトリッジ :ヒューマノイドは明らかに AI とロボット工学の主要なマイルストーンですが、Jabil の観点からすると、今より大きなハードルは工業化です。テクノロジー自体は急速に進歩していますが、業界はまだ非常に初期段階にあり、まさに発展段階にあります。

最終的に導入を決定するのは、これらのシステムがどれほどスマートであるかだけではなく、大規模に安全、確実、手頃な価格で構築できるかどうかです。

つまり、新しいコンポーネントをサポートできるサプライ チェーンを構築し、初日から製造可能性を考慮した設計を行い、ユニット間でパフォーマンスが一貫しているように反復可能なテストと品質プロセスを導入することを意味します。

インテリジェンスは重要ですが、製造の準備状況とコストによってスケーラビリティが決まり、ヒューマノイドがいつデモから実世界の運用に移行するかが決まります。

R&AN:倉庫や工場がヒューマノイドの実験場になりつつあるとおっしゃっていましたね。これらの環境における具体的な運用上の制約によって、ヒューマノイドの成功と失敗が決まるのでしょうか?


RG :倉庫や工場は、機械や自動化を扱うチームがすでに訓練されているため、適切な実験場です。ただし、成功するには、いくつかの運用上の制約があります。

初期の展開では、ヒューマノイドは人々と一緒に自由に移動するのではなく、管理されたゾーンで作業し、予測可能な相互作用に従事するため、明確な安全性と運用上の境界が必要になります。

この慎重さは、信頼性と稼働時間が交渉の余地のない産業環境の現実を反映しています。業務は頻繁な中断を許容できず、ロボットは一貫して動作し、障害から安全に回復する必要があります。

ヒューマノイドは信頼性を超えて、再現可能で多目的な価値を実証する必要があります。単一タスクのデモだけでは十分ではありません。本当の約束は、継続的な再プログラミングや再構成を必要とせずに、複数のワークフローにわたる柔軟性にあります。同様に重要なのは、既存の運用への統合です。

倉庫や工場はすでに人間のワークフローを中心に設計されているため、施設の再設計を強制するのではなく、インフラストラクチャの変更を最小限に抑えて運用できるヒューマノイドは最も早く成功します。

インテリジェンスはしばしば注目を集めますが、ファンダメンタルズも同様に重要です。最終的には、バッテリー寿命、機械的耐久性、メンテナンスの容易さ、安全な操作制御によって、これらのシステムが実稼働環境で信頼できるかどうかが決まります。

R&AN:ヒューマノイド ロボットのスケーリングは、特にサプライ チェーンの複雑さとユニット エコノミクスの点で、AMR や AGV などのより確立されたシステムのスケーリングとどのように異なりますか?

RG :ヒューマノイド ロボットのスケーリングは、AMR や AGV のスケーリングとは大きく異なります。これらのシステムはすでに成熟したカテゴリーであるためです。コンポーネントのエコシステムは十分に確立されており、サプライ チェーンは予測可能であり、コストのモデル化が容易です。

ヒューマノイドはその取り組みの初期段階にあり、多くの複雑なサブシステムを 1 つのプラットフォームに統合しているため、スケーリングがより困難になります。

これにより、ヒューマノイドは 15 ～ 20 年前の AMR や AGV とほぼ同じ位置にあります。当時は、センサーや安全システムなどの主要コンポーネントがまだ量に達しておらず、サプライ チェーンがまだ形成中だったため、高価でした。

2 つの違いが特に際立っています。 1つ目はサプライチェーンの成熟度です。 AMR と AGV は、大量生産される標準化されたセンサー、ドライブ、コントローラー、安全コンポーネントの恩恵を受けます。

多くの人型ロボットは依然として、少量の部品やカスタマイズされた部品に依存しています。そのため、需要が拡大し、サプライヤーが規模を拡大できるようになるまで、コストは上昇し、リードタイムは長くなります。

ユニットエコノミクスと学習曲線も考慮する必要があります。ヒューマノイドの場合、生産規模と設計が安定するまでコストは下がりません。つまり、可能な限り部品を標準化し、製造しやすいように設計し、再現可能な製造プロセスとテスト プロセスを導入することを意味します。

生産量が増加すると、学習曲線が始まり、歩留まりが向上し、サイクル時間が短縮され、コストが大きく変わり始めます。それまでは、価格は定常状態の経済学ではなく初期段階の生産を反映しています。

R&AN:Jabil は Apptronik と協力してアポロ ヒューマノイドの開発に取り組んでいます。このようなシステムのプロトタイプから量産に移行する際の最大のハードルは何ですか?

RG :人型ロボットをプロトタイプから量産に移行する場合、最大のハードルは、何か新しいものを発明することではなく、中核となる製造規律を大規模に適用することです。

通常、初期のプロトタイプは再現性ではなく機能性を重視して最適化されているため、最初の課題の 1 つは、パフォーマンスと信頼性を維持しながら、手動での手戻りを最小限に抑えて一貫して構築できるように、製造可能性を考慮して設計を進化させることです。

この変化は、本番環境に対応したテストと検証によって対応する必要があります。大規模な場合、すべてのユニットがラインを遅らせることなく同じ安全性、信頼性、パフォーマンス基準を満たす必要があります。これは、検証を下流のステップとして扱うのではなく、テスト容易性を設計に直接組み込むことを意味します。

生産が増加するにつれて、サプライチェーンの準備も同様に重要になります。多くの人型システムは依然として量産されていない複雑な機械アセンブリに依存しているため、規模を拡大するには、サプライヤーを認定し、仕様を安定させ、適切な品質、コスト、リードタイムでコンポーネントを確実に提供できるようにする必要があります。

大量生産には、製品の製造方法を再考することも必要です。初期のビルドは多くの場合、実践的な組み立てに依存しており、ばらつきが許容されますが、スケーリングには、ばらつきを減らし、数百または数千のユニットにわたって一貫した出力を可能にする、簡素化された標準化されたプロセスが必要です。

これらすべてを通じて、安全性の検証が依然として重要な要素です。ヒューマノイドを広く展開するには、厳格な安全要件と規制要件を満たしている必要があり、その検証を最初から製品と製造プロセスの両方に組み込む必要があります。

Jabil の観点から見ると、プロトタイプから本番環境への移行は、革新的なシステムを製造可能な製品、つまり大規模に確実に構築、テスト、展開できる製品に変えることです。

R&AN:コストと ROI は依然として重要な障壁です。人型ロボットは、倉庫作業における従来の自動化や人間の労働とどの時点で経済的に競争力を持つようになるのでしょうか？

RG :いくつかのことが収束すると、コストと ROI が実現可能になります。まず、規模が重要です。生産量が増加し、サプライ チェーンが成熟するにつれて、コンポーネントのコストは下がり、価格設定は初期段階の製造ではなく製造の現実を反映し始めます。

第二に、信頼性と安全性は実際の運用で証明されなければなりません。ヒューマノイドが予測どおりに実行し、障害から安全に回復し、監視を最小限に抑えて運用できる場合、運用リスクは大幅に低下します。

第三に、多目的価値は理論的ではなく実際のものでなければなりません。 ROI は、労働力が制約され、離職率が高く、欠勤が常に課題となっている環境で特に重要になります。これが倉庫や製造業務の現実になりつつあります。

このため、業界の多くは、広範な競争力を一夜にして切り替えるのではなく、複数年にわたる進歩として捉えています。

それは単なる部品表ではありません。それは、総所有コスト、長期にわたる使用率、そして労働力の利用可能性と離職率が依然として課題となっている環境において、ロボットが一貫して柔軟な労働力の増強を提供できるかどうかです。

R&AN:ヒューマノイドに対応するには、既存の倉庫ワークフローをどの程度変更する必要がありますか? それとも、ヒューマノイドは人間が設計した環境に完全に適応することが期待されていますか?

RG :ヒューマノイドの主な約束は、人間用にすでに設計された空間で活動できることです。ほとんどの倉庫や工場は、人間の移動、到達範囲、ツールを中心に構築されているため、その環境で作業できるヒューマノイドは、高価な施設の再設計や新しいインフラストラクチャの必要性を軽減します。

とはいえ、初期の導入にまったく問題がないわけではありません。初期のロールアウトでは、慎重な統合、定義された動作ゾーン、安全ガードレール、および従業員による広範な並行使用の前にパフォーマンスと動作を検証できる段階的な導入が依然として必要となります。

これらの環境は設計によって選択されています。なぜなら、そこで働く人々はすでに機械や自動システムを扱う訓練を受けているからです。

時間の経過とともに、ヒューマノイドは施設を中心に再設計されるのではなく、既存の倉庫のレイアウト、ツール、ワークフローに適応することが期待されます。ただし、その移行は安全主導で段階的に行われ、仮定ではなく現実世界の運用を通じて信頼が構築されます。

R&AN:今後を見据えて、どの人型ロボット企業が市場で最終的に成功するかを決定する上で、Jabil のような第一次製造パートナーはどのような役割を果たしますか?

RG :成功は優れたデモだけで決まるわけではないため、ティア 1 の製造パートナーは大きな差別化要因となる可能性があります。それは誰が工業化できるかによって決まります。この分野では、有望なコンセプトと商業的に実行可能な製品との間のギャップは、多くの場合、製造の実行に起因します。

それは、製造性とテスト性を考慮した設計から始まります。早期に取り組むことで、ラボで数回組み立てるだけでなく、大量の製品を確実に構築して検証できるようになります。

サプライチェーンのリーダーシップも重要な要素です。設計が成熟するにつれて、メーカーは拡張可能なサプライヤーを確保し、可能な場合はコンポーネントを標準化し、固定化される前にコストと品質の結果に影響を与えるのを支援します。

再現性のある高品質な生産も不可欠です。ヒューマノイドは複雑な電気機械システムであり、毎回同じユニットを一貫して安全に生産することは、特に地域を越えて拡張する場合には、小さな課題ではありません。

最後に、経験豊富な製造パートナーがチームの複雑さの管理を支援します。プロセスの簡素化、ビルドの安定化、実証済みの製造規律はすべて、プロトタイプから量産までの移行を短縮するのに役立ちます。

製造とサプライ チェーンの専門知識を早期にプロセスに導入した企業は、コスト、品質、安全性、規模の目標を達成する上で有利な立場にあります。