製造業ロボティクスの未来：トレンドと機会をナビゲート

製造ロボティクスは、ある程度、工作機械と固定自動化システムの進化と類似の道をたどっています。ROIは効率とコスト削減で最も容易に測定できますが、メーカーはロボティクス技術に、オペレーションのペインポイント解決や新たな機会創出を求めています。プロセスをより効率的に連携させたり、特定機能のアウトソーシング不要にしたりすることかもしれません。

中小製造業者（SMM）におけるロボティクスの成長パスは、したがって、単なる効率化と継続的改善ではなく、アプリケーションと機能拡張にますます焦点を当てています。SMMでのロボティクス採用拡大の鍵は、ロボットをより使いやすく、再利用しやすくすることです。

本質的に、採用拡大はロボットがより人間のような器用さと自己制御能力を持つことに依存しています。

NIST研究所、ロボットをより使いやすくする設計

NIST研究所の科学者とエンジニアは、最先端技術と多くの製造現場で現在導入されている技術の間にある大きなギャップを埋めるべく取り組んでいます。これは主に、新たな革新的研究を検証・妥当性確認する計測科学が不足しており、導入リスクを低減できていないためです。

NIST知能システム部門の優先事項の一つは、把持、操作、安全性能の向上であり、これがSMMのロボットソリューション効果的導入を可能にします。この取り組みには、業界標準となり得る性能指標、試験方法、関連計測ツールが含まれます。

研究は以下により製造ロボティクスを前進させています：

• より良い再現性：ロボットがX,Y,Z座標空間内で動作とアクションを確実に実行できるようにする
• オペレーターがタスクをプログラミングし、ロボティクスと対話しやすいヒューマンマシンインターフェース（HMI）
• より精密で人間のような動きを可能にする新しいグリッパー設計
• より優れた安全性と状況認識

現場に届きつつある進歩の一つは、携帯型HMIデバイスのソフトウェアが、人間の座標参照（右/左、近づく/離れる）を従来のデカルトX,Y,Z座標に変換することです。これにより、オペレーターが協働ロボットをより容易にプログラミングできるようになります。

HMIによるプログラミング改善により、一部のロボットは、溶接工などが当該プロセスの動作とアクションをモデリングすることでプログラミング可能になっています。

パレタイズを制覇し、ロボティクスはアセンブリへ向かう

製造業でのロボティクス初期採用は、特別なスキルを必要とせず付加価値を生まない反復タスクに集中していました。使用率による最も一般的なロボットアプリケーション：

タスク	採用率
パレタイジング	35%
積み下ろし	18%
マテリアルハンドリング	11%
ケース梱包	11%

アセンブリはロボット使用のわずか2%ですが、NIST研究者と業界専門家は、操作技術の向上によりSMMでの広範な採用の大きな可能性を秘めていると考えています。

アセンブリ作業拡大の見込み領域：

• 電気コネクタ
• ねじ込み・ファスナー挿入
• 配線ルーティング

ロボットアセンブリの課題の一つは、複雑な作業実行時に考慮すべき変数の多さです。例えば、グリッパーが部品をピックアップ・移動するための最適な力が、後工程のねじ込み作業に必要な力と異なる場合があります。

触覚センシングが向上すれば、ロボットはすべての物体を適切な力で把持できるようになり、その生産プロセスに必要なステップを削減できる可能性があります。

グリッパー設計が器用さと汎用性で改善

NIST研究所では、電気電子学会（IEEE）標準プラットフォームを用いて、把持と操作に関する約12の試験方法に取り組んでいます。

ロボットグリッパーの4つの最も一般的なタイプ：

• 真空式： 平滑な平面に用いられる標準的なエンドオブアームツーリング。パレタイジングと包装によく使用
• 空気圧式： 工業現場での騒音から「バンバングリッパー」とも呼ばれる。小物のピックアンドプレース作業によく用いられる汎用タイプ
• 油圧式： 最も強力だが、最も「汚い」産業用グリッパー
• サーボ電動式： 高い柔軟性とコスト効率。部品ハンドリング時の異なる材料公差に対応可能

6軸力・トルクセンサーを活用した革新的設計が、人間の手を模倣する機構など、把持技術で花開いています。

これらの進歩が現場に現れつつあります：

• 容易に着脱・交換可能なカスタマイズ可能エンドエフェクター
• 3指アダプティブグリッパーによる器用さ向上。壊れやすい物品の操作と工具交換最小化が可能
• グリッパー上の知能センサーからの機械学習で、ロボットが自ら物体へのアプローチ方法を学習
• 複数技術を組み合わせたグリッパー。真空グリッパーに指を付けたり、同一ワークステーションで別々のアームとグリッパー構成を持たせたりして、複数タスクを同時にこなし、速度と信頼性を両立

ロボティクス導入を成功させる鍵

固定自動化システムとは異なり、ロボティクスには機能性と使いやすさのトレードオフがあります。ロボティクスの魅力の一つは、ロボットをほぼ何でもできるように構築・プログラミングできることです。しかし、ロボットに機能を詰め込めば詰め込むほど、環境への配慮を条件要件に組み込む必要が増え、追加タスクへのプログラミングと統合が難しくなります。

適切なサポートシステムがなければ、少量生産の計画はロボティクスで難しくなります。SMMがロボティクスを前提とした人材採用の準備ができたとき、リツーリングコスト削減がどう実現できるかを見える化できれば、採用はさらに進むでしょう。従業員10名以下のメーカーが、すぐに全体設備効率を保証するロボティクスエキスパートを抱える時代が来るかもしれません。

MEPナショナルネットワーク™の一員であるカタリストコネクションが、わかりやすいロボティクスガイドをまとめました。製造業でのロボティクス活用探求の成功の鍵として以下を特定しています：

• 必要なサポートレベルを得るためのリソース（社内チャンピオン含む）を特定する
• ニーズまたはペインポイントを特定する
  • 支援ツールを優先順位づける
  • 製造事例を特定する；小さく始め、シンプルに保つ
• ビジネスケースを構築する；ハードウェアコストの2〜4倍をツーリング、アクセサリ、統合複雑性のコストとして見込む

最寄りのMEPセンターの専門家が、ロボティクスの探求と潜在的採用を支援します。新たな機能追加でビジネス拡大にどう役立つか、ご相談ください。

NIST研究所の研究情報提供：エレナ・メッシーナ、ジェレミー・マーベル、ジョセフ・ファルコ。