米国ロボットロードマップの分析（製造部門）

この投稿は Little Soft Bear によって 2017-5-3 14:53 に最後に編集されました。

米国の製造業は、国のGDPの12％、総雇用の9％を占めています。米国からの輸出入の約70％は製造業に関連しています。この産業は、国の経済の健全性にとって非常に重要な分野を表しています。過去 40 年間で、特に自動車産業においてロボットの利用は飛躍的に進歩しました。近年、エレクトロニクス産業が主要なセクターとして台頭してきました。 2011年、製造業におけるロボットの売上は44%増加し、これは米国の生産システムの復活の明確な理由である。 Apple、Lenovo、Tesla、Foxconn などの一部の企業では、ロボット生産システムが生産と製造の促進剤として使用されています。ロボットの応用は、ゼネラルモーターズ、フォード、ボーイング、ロッキード・マーティンなどの大企業から中小企業へと移行しており、使い捨て製品の製造が爆発的に増加しています。 3D プリンティングは、新興製造業における強力なプロセス技術として、米国にとって常に大きな重要性を帯びてきました。オバマ大統領は在任中、何度も 3D プリンティングを支持する発言をしました。

「ロボットはアメリカの製造業を飛躍させることができるか？」この記事では、米国の製造業と経済におけるロボット工学と自動化技術の重要な役割をまとめ、ロボット工学と自動化技術によって生産性が大幅に向上する分野について説明し、米国の国家投資によってこれらの重要な研究分野を促進できる先見性のある研究開発ロードマップを提示します。

米国国立科学財団は、製造業を別個のテーマとして、ロボット工学分野の15年間の技術ロードマップを発行しました。報告書で提案されている研究プログラムは、米国の製造業経済を大幅に強化し、十分に訓練された高度なスキルを持つ生産ラインの形成に役立ち、新たな雇用を創出し、米国経済の復活に重要な役割を果たすだろう。

ロードマップ研究プロセス 米国製造技術ロードマップは、ロボット工学の分野で一連の基礎技術を開発することにより、製造業が主要な能力を開発する見通しを示しています。各主要能力は、製造業で広く使用されている 1 つ以上の領域から開発されており、すべてが基礎研究開発の特定の主要技術分野を指しています (下の図を参照)。ロードマップの内容を一貫した計画に統合することが非常に重要です。

ロボットが製造業に与える影響 ここでは、仮想的な例を使用して、影響力のあるロボットアプリケーションと、これらのアプリケーションに大きなプラスの影響を与える主要な機能を紹介します。これらの仮想シナリオは、製造業におけるパラダイムの変化を説明するのに役立ち、機能とテクノロジーの融合の例となります。このロードマップは、5 年、10 年、15 年における各機能の主要ノードを示しています。

事例1：組立ライン支援ロボット 同社は新型電気自動車の受注急増に直面しており、以前のモデルの生産を終えた他のラインの生産能力を早急に統合する必要がある。新しい車種に対応するために、組立ラインはすぐに再配置されました。工場は組立ライン支援ロボットのグループを導入し、すぐに設置して人間の作業員と一緒に新しいタスクを遂行し始めました。組立ラインでの最初の仕事は、ロボットのパラメータを微調整してセンサーシステムと機械学習アルゴリズムを最適化することであり、2 番目の仕事は実行後 4 日以内に工場の生産量を 2 倍にすることでした。次に、主要サプライヤーは、組み立てプロセス中にバッテリーパックの許容範囲に対応するために、組み立て順序を変更するよう要求しました。その後、エンジニアはコンピューティングツールを使用して組み立てプログラムを迅速に修正し、それを作業員に印刷して渡し、新しい組み立てプログラムを組み立てライン支援ロボットにアップロードしました。この柔軟な製造業は徐々に私たちの生活に入り込んできています。たとえば、2012 年 8 月、Rethink Robotics は、22,000 ドルのロボット Baxter は、ほとんどトレーニングなしで、またはまったくトレーニングなしで、デモンストレーションから直接プログラムできると発表しました。設置コストと運用コストの削減により、将来の自動化アプリケーションのビジネスケースが変わります。

事例2：ユニークなディスクリート部品の製造と組み立て 医療機器メーカーからの受注を主に行う従業員5名の小さな工場に産業医がやってきた。彼は、車椅子を使用する四肢麻痺患者のために、頭部で制御する入力デバイスを開発したいと考えていました。現在、この特殊な機器の製造と組み立てには非常にコストがかかり、機械の設置には多大な時間と労力がかかります。この小さな工房のオーナーは、音声とジェスチャーのコマンドを受け入れ、何をすればよいかわからないときにロボットに指示を与えることができるロボットを所有しています。ロボットは、加工する材料をフライス盤や旋盤に置いて機械を起動したり、必要な機械部品や電子部品をセットアップしたり、指示が曖昧で動作できない場合に支援を要請したりすることができます。ロボットは、さまざまな作業場所間を移動しながら、冷却剤の漏れを清掃し、限られたスペースで作業する作業者に安全に関する注意を喚起することができます。ロボットは作業中に素早い要求に応じることができ、主な作業に遅延が生じるため要求を拒否することはありません。最後に、午後にはロボットが部品を組み立て、製品をトラックに積み込みます。このような予期せぬ作業により、工場の日常業務にわずかな混乱が生じただけでした。

事例 3: 迅速で統合されたモデルベースのサプライチェーン設計 大手海外サプライヤーが供給する乳児用調製粉乳のパッケージに重大な品質管理上の問題があることが判明した。米国の主任エンジニアは、包括的なマルチスケールのモジュラー融合サプライチェーンモデルを使用して、新しいサプライヤーを導入し、サプライチェーンの再利用可能な部分を再利用し、生産、割り当て、パッケージング、供給、配送を含むサプライチェーン全体の変革に影響を与えることができました。変革の最も重要な部分は、再設計されたバッグを迅速に生産するために使用される 20 台のロボットです。

これらの例は今日では非現実的に思えるかもしれませんが、私たちはすでに技術的な基盤、大規模な労働力、教育インフラ、主要な技術分野への適切な投資を備えています。これらの基盤により、15 年以内に上記の目標を達成できるようになります。

製造業における主要な機能 このセクションでは、製造業の主要な能力について簡単に説明し、5 年、10 年、15 年で達成される可能性のある技術ノードを示します。以下の内容では、上記の技術ノードに到達できる可能性のあるいくつかの有望な研究方向について説明します。

適応性と再構成性に優れた生産ライン 今日では、新製品の構想から生産ラインでの製造までのタイムラグは許容できないほど長くなっています。新しいモデルの車の場合、この間隔は 2 年ほど長くなることがあります。新しい製品と、生産に使用できる生産ラインのサブシステムに直面した場合、サブシステムを再構成し、ワークステーションを設定して新しい製品を生産したいと考えています。したがって、今後 15 年間の適応性と再構成性に優れた生産ラインのロードマップには、次の 3 つの目標が含まれています。

自律航行 自律ナビゲーションは、採掘および建設機械の自動化、原材料から完成品までの効率的な輸送、組立ラインで原材料を取り扱い完成品を検査ステーションに運ぶ誘導車両の自動化、倉庫保管や配送などの物流サポート業務に影響を与える基本的な機能です。ロボットが、静止した障害物、車両、歩行者、動物を含む非構造化環境を安全かつ自律的に移動できるようにするには、コンポーネント技術への重要な投資が必要です。自律航行のロードマップには、次の技術ノードが含まれます。

グリーン製造 アメリカの建築家ウィリアム・マクドナーは「汚染は設計（および製造）の失敗の兆候である」と語った。現在、部品からシステムまで、トップダウンの要求を満たす製造には、完全な再考が必要です。製造業における廃棄物削減ソリューションの大部分は、生産中に発生する廃棄物、リサイクル可能な廃棄物、およびシャットダウンやメンテナンス中に発生する廃棄物を対象としています。当社のグリーン製造ロードマップでは、原材料の抽出と加工から製品の製造と流通、最終的な材料回収まで、生産プロセス全体を通じてすべてのコンポーネントとシステムのリサイクルに取り組んでいます。段階的な変化を実現するためには、新しい製造技術を導入し、新製品の設計をグリーン製造の目標に沿わせる必要があります。たとえば、積層造形への移行により、製品や部品の製造時に発生する廃棄物の量が大幅に削減されます。新しい物流システムには、広範なリサイクル機能も必要になります。現状、メーカーがリサイクルできない、またはリサイクルできるのにリサイクルしていない材料を物流システムでリサイクルすることは困難です。当社は、製造インフラの再利用、原材料のリサイクル、製造の各段階でのエネルギー使用量の最小化、サブシステムの再構成による新製品の生産に重点を置いています。

人間のような器用な操作技術 ロボットの腕と手は、最終的には人間の器用さを超えるでしょう。スピードと激しさの点では、これはすでに既成事実です。しかし、高度な器用さを必要とする作業の完了に関しては、人間の手はロボットの手よりも依然として優位性を持っています。このギャップは、機械認識、信頼性の高い高忠実度センサー、計画と制御などの主要技術に起因しています。ロボットの器用な操作技術ロードマップには、次の技術ノードが含まれます。

モデルベースのサプライチェーンの統合と設計 現在、コンピュータ分野と情報科学の発展により、物理的な製造プロセスをモデル化することが可能になり、研究者は「チューリングマシンを製造に導入」できるようになりました。これが実現すれば、データベースやコンピュータと同様に製造業も発展し、システムやコンポーネントの相互運用性が向上し、製品の品質、信頼性、コスト、納期が短縮される可能性があります。したがって、モデルベースのサプライチェーン統合および設計ロードマップには、次の技術ノードがあります。

ナノスケール製造 従来の CMOS ベースの集積回路とコンピューティングパラダイムは、新しいナノスケールの製造およびコンピューティングテクノロジによって凌駕されつつあります。すでに、シリコン以外のマイクロシステム技術の成長と発展、そして自然界で観察される合成技術を使用した建築への新しいアプローチが見られ始めています。マイクロエレクトロメカニカルシステム (MEMS)、低電力 VLSI、ナノテクノロジーの発展により、サブミリメートル規模の自己駆動型ロボットの登場が可能になりました。新しい並列組み立て技術やランダム組み立て技術が登場すると予想されます。従来の製造方法は、現在は私たちの想像の中にしか存在しない新しいナノスケールの製造方法に置き換えられるでしょう。したがって、ナノスケール製造およびナノロボティクス技術では、基礎研究開発を重視する必要があります。

非構造化環境認識技術 自動化製造業では、固定された自動化設備の方が大規模生産の実行が容易であることが証明されています。一部の特定のアプリケーションを除いて、柔軟な自動化技術と大量カスタマイズ自動化技術の展望はあまり注目されていません。その主な理由の 1 つは、固定自動化機器自体が構造化された環境を作り出し、「スマート」製造の課題を大幅に簡素化することです。少量生産の自動化には、ロボットがよりスマートで柔軟性が高く、構造化されていない環境で人間の作業員と並んで安全に動作できることが求められます。たとえば、製品フローレベルでは、ロボットやその他の機械がさまざまな場所で作業して製品（飛行機や船など）の製造を完了する必要がありますが、機能レベルでは、製品はさまざまな機械間を移動します。上記の困難は、単一部品製造の課題によってさらに悪化します。認識技術のロードマップには、次の技術ノードが含まれます。

人間と一緒に働く本質的に安全なロボット: 大衆のためのロボット工学 現在、本質的に安全なロボットについて多くの議論が行われていますが、この議論は「本質的に安全」という用語の特定の意味に限定されません。「本質的に安全な」機器とは、「最も発火しやすい通常または異常な状況下で、特定の危険な雰囲気を発火させるのに十分な電気エネルギーまたは熱エネルギーを放出することができない機器または配線」と定義されます。つまり、「本質的に安全な」装置は可燃性の雰囲気に引火することはできません。製造分野での使用を目的として設計された他の機械と同様に、ロボットシステムでも「本質的安全性」の要件を真剣に考慮する必要があることは明らかです。「本質的安全性」がロボットの動作にさらなる負担をかけることは明らかですが、おそらくそれは「本質的」という言葉自体の定義に関することなのでしょう。

本質的: 人の性質や体質に属するもの。生物またはその一部に由来し、含まれるもの。これが問題の核心です。私たちは、どんなコストがかかっても、ロボットが本質的に安全で、人間にまったく無害であることを期待しています。これは、人間が人間よりも優れたものを作り出すかもしれないという恐れの文化から来ています。もしかしたら、私たちは人間よりも優れた何かを創り上げてしまったのかもしれません。

たとえば、車は危険です。最初の馬なし馬車は、道路上の他の伝統的な馬車にとって脅威でしたが、その時代はとうに過ぎ去りました。今日の高速道路では、時速 120 キロメートルを超える速度で追い越しを行うことができます。これは、車が「本質的に安全」であるということではなく、むしろ私たちは車に伴うリスクを受け入れることを学んできたということです。長い時間をかけて、私たちは、人間の能力、限界、高速道路での運転のリスクに対する認識に依存する交通システムを構築してきました。私たちは自動車を普及させ、大衆にとって身近なものにし、大衆に自動車を必要とするようにしました。その結果、自動車は私たちの社会の一部となりました。

製造業におけるロボットの民主化には、同様のリスクと責任の評価モデルを導入する必要があります。運転と同様に、製造環境には本質的にある程度のリスクが伴います。私たちの目標は、製造業にロボットを導入してもリスクのレベルが上がらないようにすることです。この目標が達成されているかどうかを測る妥当な基準は、仕事の休業日数です。ロボットや自動化機器の導入後に労働損失日数が増加しなければ、私たちはロボットの民主化に向けて正しい道を歩んでいることになります。その後も安全基準の開発と改良を継続し、ユーザー定義のタスク向けに設計されたシステムソリューションを見つけていきます。

実際、ユーザーのコミュニケーションニーズに対する共同ソリューションを安全に展開し、継続的に推進する必要があります。これには、各自動化デバイスの機能、制限、および関連するリスクの定義が含まれます。イノベーションの多様性は、ロボットのリスクと責任の評価モデルの受け入れを促進するでしょう。ロボットの普及に伴い、工場で人間とロボットが共存することに対する社会の理解と文化的環境が広がるでしょう。上記のような社会的雰囲気は、ロボットのユーザー数の拡大に応じて、時間の経過とともにゆっくりと形成されるでしょう。自然言語プログラミング、制御された学習、材料技術の進歩はすべて、このプロセスを加速できる可能性のある手段です。

ロボットが人間と協働するためのロードマップは次のとおりです。

出典: 米国国立科学財団のロボティクスサークル詳細資料: 無料: 「米国 3D プリンティング標準化ロードマップ」の最終版。PDF

米国ロボットロードマップの分析（製造部門）

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