未来を見据えた機械技師：自動化時代に求められるプログラミングスキルの習得

プログラミングは現代機械加工の核心です。業界がどこへ向かおうと、最新情報をキャッチアップし、生涯学習にコミットすることが不可欠です。未来のマシンプログラマーは、コード開発者、システムインテグレーター、それともAIイネーブラーとなるのでしょうか？

機械加工は将来どこまで自動化されるのか？ 機能はどこまで「缶詰（フィーチャーベース）」化するのか？

スキル不足を見据え、フィーチャーベース方向へさらに進むべきだとの意見もあります。自動化は進んでいます——しかし、維持、トラブルシューティング、プログラミングには人間の介入が必要です。業界が完全に自動化だけで運営されることはないでしょう。

「素晴らしい食洗機の例えを誰かが教えてくれました：私の生涯で、食洗機が自動で食器を降ろすことはないと信じています。食器の出し入れには専門知識と複雑さが伴うからです」と、ジョージア工科大学の教授でHUSCO/ラミレス流体動力・モーション制御寄付講座教授のトーマス・カーフェス博士は、Better MROとのQ&Aで語ります。

「工作機械も同じです——プログラマーがどの工具を使うか、フル5軸連続モードでどの姿勢をプログラムするかといった選択を支援することで、機械をより使いやすくする必要があります」とカーフェス博士は説明します。

プログラミング言語自体も、ハイエンドゲーミングシステムで見られるGPU（グラフィック処理装置）の計算能力をより活用する方向で進化するかもしれません。一部の加工は容易になるかもしれません——しかし、スキルを維持し、より高い収入を得るためには、プログラミングとテクノロジーへの深い理解が、機械技師にとってこれまで以上に重要になっています。

Better MROは、業界と学界のインサイダーたちに、プログラミング——および業界に影響を与えるその他のスキルと技術——について話を聞きました。

今日のCNCマシンプログラミングの課題

切削戦略、冷却、CAMソフトウェア、工作機械など、機械加工の多くの分野が常に進化しています。そして、それらすべてを統合し、協調動作させることも進化し続けています。

テクノロジーは常に同じタイムライン上にあるわけではありません：CAMソフトウェアが最新工作機械や切削工具イノベーションに対応できていない場合があり、プログラマーが必要な形状をどう操作・改良すべきか理解する責任があります。これは、NASCARテクニカルインスティテュート（ユニバーサル・テクニカル・インスティテュートの一部）のCNCインストラクター、ロニー・ブリテン氏の説明です。

「今日CNC技術者が直面する最大の課題の1つは、自動化をプロセスに統合しようとすることだと思います」とブリテン氏。「ロボットやガントリーローダーが工作機械へのワーク搬出入を行い、ここであそこへ部品を移動させる場合、CNC工作機械とも通信できる必要があります。これら2つのプログラミング言語はかなり異なります。」

ブリテン氏は高度に自動化された自動車メーカーで勤務経験があり、ロボット技術者とCNCプログラマーがシステム統合の問題解決のために協力しなければならない現場を目の当たりにしてきました。

「ますます多くの企業が、それを『1人の仕事』にしようとしています……だから機械技師により多くの理解とスキルアップを求め、ロボット、CNC、その他さまざまな機械の間でどう連携させるかを理解させようとしています」とブリテン氏。

ロボティクスは中小ジョブショップにも浸透しつつあります——主に生産需要に対応し、工作機械を「無人運転（ライツアウト）」で24/7稼働させるためです。そうした自動化を構築するには、異なるプログラマースキルセットが必要です。

「今日、製造業、特にプログラミングで直面している課題は『変動性』です……ツールと形状の比率を見ると、部品を切削する方法は無限にあります」と、Paperless PartsのCEO、ジェイソン・レイ氏。「多くの人が、部品形状には非常に多くのユニークなジオメトリと変数があると考えます。確かに多いですが、通常ジョブショップは専門分野を持っています。」

レイ氏は、ツールパスやジオメトリなどの標準化されたデータセットに、より多くのデータと機械学習が適用されるようになり、物事が容易になると考えています。

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機械データがもたらす機会と再現性の価値

近い将来、データがジョブショップの生活をより楽に、より効率的にするビジネス意思決定を推進すると期待されています。データ自体が製造業にとって新しいものではありません。

「製造業者は長らく、組織全体に流れる膨大なデータに直面してきました」と、MachineMetrics共同創業者エリック・フォッグ氏はブログ記事で記しています。「しかし課題は、そのデータを実用的に活用し、単にサーバーの容量を圧迫するだけでなく、競争優位性に変換する方法を見つけることでした。」

今日、ほとんどのジョブショップではデータではなく経験が意思決定と競争優位性を牽引しているとレイ氏は言います。

「データがこれまで真にアクセス可能ではなかったからです。非常にサイロ化されていたからです。しかしクラウドソリューションへ移行するにつれ、データ横断的に、加工戦略横断的に見て、特定の切削工具がどう振る舞い、特定の機械がどのスピンドル回転数で動くかを知れるようになります」とレイ氏。

それは始まりつつあります。レイ氏は別の例を挙げます：BlueSwarfは工作機械振動解析を行い——調和シグネチャを特定し、メーカーがショップフロアでの固有の機械能力をより深く理解するのを支援します。

「レゴブロックのようなビルディングブロックが、人間がコードやPythonスニペットと対話するように、より普及し始めると信じています。同じ切削戦略が適用可能な場面で、人々がそれらをより多く使うようになるでしょう」とレイ氏。

さらに深く。需要が高まっています。 「CNCマシンプログラミング：高度なスキルが求められている」をお読みください。

自分のスキルギャップに対処する：技術スキルとプログラミングの価値

テクノロジースキルとテクニカルスキルは、今日のジョブショップ機械技師がより多く稼ぐのに大いに役立ちます。ボタン一つで加工する時代は去りました。今日そして未来、より多く稼ぐには何が必要か？ 技術的知識の継続的な追求です。

「高度な技術知識を持つ高度熟練従業員は、ほとんどのショップにとって巨大な資産になります。オーナーがあなたのポケットにお金を詰め込みたがっているからではありません——まったく違います」と、Mastercamコンサルタント兼CNCプログラミングエキスパートのコリン・ギルクリスト氏はLinkedIn Pulseへの投稿で書いています。「あなたは、彼らにより多くの利益をもたらすことで資産になります。隣のショップより良く、速く部品を作ることで、ショップを儲けさせます。私が高給を得ているのは、他の人にはない多くのスキルを持っているからであり、私の知識が私を価値あるものにしています。」

ギルクリスト氏は、経験と知識を共有する多くの記事をLinkedInに投稿しており、自分のスキルをどう差別化するかを説くのが得意です。

彼は生涯学習の価値と、機械加工チームでのチームワークの重要性をよく語ります。また、Gコード、Mコード、マクロB（機械制御用プログラミング言語）など、必要なテクノロジースキルについても語ることを躊躇いません。

マクロBを使うと、工具長、カッター半径補正値、ワークオフセット、パラメータ設定などの「変数の格納と取得」が可能になります。

「マクロBを使い、プログラムにロジックを組み込むことで、『条件が満たされるまでループ』や『条件が満たされたら別の場所へジャンプ』といったことが可能になります」とギルクリスト氏。「多くの場合、機械上の問題をチェックするテストを設定し、問題や潜在的なクラッシュを検知したらアラームを鳴らして警告できます。」

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