AI ロボットは製造業にどのような変化をもたらすのでしょうか?

AIロボットとは？

人工知能 (AI) ロボットは、現実世界の環境で動作する人工知能エンティティです。ロボット工学と人工知能の分野における変化により、製造業者は生産で従来使用されていた自動化プロセスから自律学習を使用するプロセスに移行しています。ロボットは日常的なタスクを処理する能力に加えて、人間や環境からの入力にも応答できるようになりました。

製造自動化の現状

国際ロボット連盟（IFR）が最近発表した報告書によると、2018年の産業用ロボットアームの世界出荷台数は38万4000台に達し、過去最高を記録した。主要輸入国の中では中国が最大の市場（35%を占める）であり、日本と米国がそれに続く。自動車および電子機器製造は、依然として産業用ロボットアームの最大の応用市場であり、約 60% を占めており、金属、プラスチック、食品などの他の業界よりも高い割合となっています。

従来のロボットやコンピューター自動化の限界により、現在、自動車業界やエレクトロニクス業界を除き、倉庫業や農業などの業界ではロボットアームの使用はほとんど始まっていません。この状況は、人工知能ロボットやディープラーニングなどの新しいテクノロジーによって変化するでしょう。自動化と産業用ロボットアームは製造業で何十年も前から存在していますが、最も自動化された自動車製造でさえ、完全自動化工場になるにはまだまだ遠い道のりです。たとえば、自動車の組み立ての多くは今でも手作業で行われています。これは自動車製造工場の中で最も労働集約的な部分でもあります。平均して、自動車工場の従業員の 3 分の 2 が組み立て現場にいます。

完全自動化はなぜ難しいのでしょうか?

自動化には、現在でも克服できない技術的な限界が残っています。

今日の自動化生産ラインは、一般的に大規模生産向けに設計されています。コスト削減には効果的ですが、柔軟性に欠けます。消費者がライフサイクルの短い製品を好むようになるにつれて、カスタマイズされた生産の需要が高まっています。人間は、プログラムの書き換えや製造プロセスの変更に多くの時間を費やす必要がないため、ロボットよりもこうした新製品ラインにうまく対応できる場合が多くあります。

• 器用さと複雑さ

急速な技術進歩にもかかわらず、人間は依然としてロボットよりもはるかに器用です。組み立てプロセスは高度に自動化されていますが、プログラミングには依然として人間の介入が必要です。

製造や倉庫保管に必要な資材の準備は、生産効率を向上できる領域の一つです。組み立て時には、組み立てに必要なすべての部品を 1 つのツール ボックスに収めることができます。ロボットはツールボックスから各部品を取り出し、組み立て操作を実行します。各パーツの位置と角度が固定されていれば、自動プログラミングは比較的簡単です。対照的に、乱雑な部品箱から部品を識別して取り出す必要がある場合、これは既存のマシンビジョンおよびロボット工学技術にとって課題となります。

• 視覚的および非視覚的フィードバック

多くの複雑な組み立て作業では、オペレーターの経験や感覚が必要です。車のシートを取り付ける場合でも、部品を工具箱に入れる場合でも、これらの一見単純な動作でも、オペレーターまたはロボットがさまざまな視覚信号や触覚信号に基づいて動作の角度と強度を受信して​​調整する必要があります。

これらの微調整要件により、アイテムを拾ったり配置したりするたびにプロセスが異なるため、従来の自動化プログラミングはほとんど役に立たなくなります。人間の脳のように、複数の試行から学習し、必要なアクションを要約する能力が必要です。しかし、機械学習、特にディープラーニングと強化学習は、ロボット工学に大きな変化をもたらす可能性があります。

ロボティクス 2.0: 生産において人工知能は何ができるのか?

AI がロボットアームにもたらした最大の変化は、これまでロボットアームはエンジニアが書いたプログラムを繰り返し実行することしかできなかったことです。精度と速度は高いものの、環境やプロセスの変化には対応できません。しかし今では、人工知能のおかげで、機械はより複雑なタスクを自ら学習できるようになりました。

具体的には、従来のロボットアームと比較して、AI ロボットは次の 3 つの分野で大きな進歩を遂げています。

• ビジョンシステム

最先端の 3D 産業用カメラであっても、人間の目ほど正確に奥行きや距離を判断することはできません。また、透明な包装、反射面、変形した物体も認識できません。マシンビジョンは、ディープラーニング、セマンティックセグメンテーション、シーン理解を活用して、ローエンドカメラの深度認識機能と画像認識機能を向上させることで、ここ数年で大きな進歩を遂げました。これにより、メーカーは高価なカメラを使用せずに十分に正確な画像を取得できます。この画像認識により、透明または反射する物体のパッケージを正確に識別できます。

• スケーラビリティ

ディープラーニングでは、従来のマシンビジョンのように、アイテムごとに 3D モデルを事前に構築する必要がありません。画像を入力するだけで、トレーニング後に人工ニューラルネットワークが画像内のオブジェクトを自動的に認識できるようになります。教師なし学習や自己教師学習を使用して、データや特徴に手動でラベルを付ける必要性を減らすこともできます。これにより、機械は人間に近い方法で学習できるようになり、人間の介入がなくなり、エンジニアがプログラムを書き直すことなくロボットが新しいタスクに取り組むことができるようになります。マシンが稼働し続けると、より多くのデータが収集され、機械学習モデルの精度がさらに向上します。

ディープラーニングモデルは一般的にクラウドに保存されるため、ロボットは互いに学習し、知識を共有することができます。これにより、他のマシンの学習時間が節約されるだけでなく、品質の一貫性も確保されます。

• スマートな配置

「丁寧に取り扱ってください。または、きちんと置いてください。」これはロボットアームにとって大きな技術的課題です。

「慎重に扱う」とはどのように定義しますか?物体がテーブルに触れると、力を加えるのをやめますか?それとも、一定の距離まで移動させてから手を離し、物体が自然に落ちるようにしますか?これは技術のテストです。

「物事を整理する」というのはさらに難しいことです。アイテムを目的の場所と角度に正確に配置するには、まず正しい場所からアイテムを選択する必要があります。ロボットアームはまだ人間の手ほど器用ではありません。ほとんどのロボットアームは吸盤やグリッパーを使用しており、人間の関節や指の器用さを実現するにはまだ長い道のりがあります。第二に、掴んだ物体の角度位置と形状を瞬時に判断できる必要があります。スペースを最大限に節約するためにアイテムを配置する場所を決定するには、他のオブジェクトや障害物がどこにあるかを知る必要があります。

AI により、ロボットアームはより正確に深さを判断できるようになり、トレーニングと学習を通じて改善することもできます。アイテムは表向き、裏向き、またはその他のさまざまな位置に置くことができます。また、オブジェクト モデリングを使用して 3D オブジェクトを予測および再構築することで、機械が現実世界のオブジェクトのサイズと形状をより正確に判断し、適切な場所にアイテムを配置できるようになります。

AI ロボットは製造業にどのような変化をもたらすのでしょうか?

業界の既存のプレーヤーは一般的に、既存の顧客にサービスを提供するために、継続的なイノベーションと既存の製品およびサービスの改善に重点を置くことを選択します。現時点では、リソースが少ない中小企業の中には、無視されてきた市場をターゲットにし、その市場に足場を築く機会をつかむことができる企業もあります。 AI ロボットは製造業に破壊的なイノベーションをもたらすでしょう。

破壊的イノベーションは、一次市場イノベーションと新規市場イノベーションの 2 つのタイプに分けられます。人工知能ロボットは新しい市場に破壊的なイノベーションをもたらします。新市場イノベーションとは、既存の企業がまだ参入していない新しい市場をターゲットとする新興企業によってもたらされるイノベーションを指します。

自動車および電子機器製造業界が産業用ロボットアームの 60% を占めており、多くのメーカーは、自社の得意分野と顧客が最も必要とする分野を実現するための継続的なイノベーションに注力しており、それによって速度と精度をさらに向上させています。倉庫保管、食品製造、材料準備のプロセスはすべて無視されてきました。顧客は高速かつ高精度のロボットに事欠きませんが、さまざまなタスクを柔軟に実行することを学習できる、より柔軟なロボットアームを求めています。この満たされていないニーズに気づいた AI ロボット企業は、ロボットに人工知能を適用し始め、材料の準備、梱包、倉庫保管などの新しい市場でロボットアームを使用できるようにしました。機械学習モデルで使用される低レベルのカメラは、従来は手作業で行われていた材料の準備や商品の仕分けなどの手順を自動化できます。ロボットアームは、より多くの場所や幅広い業界で使用できるようになります。

AIロボットがもたらす課題と機会

AIとロボットの組み合わせは多くの可能性を切り開きますが、これらの変化は一夜にして起こるものではありません。ロボットアーム企業が人工知能への投資を始めたとしても、変革による悪影響を最小限に抑え、各企業の経営陣が提示する要求を満たすために、組織と開発戦略をどのように再構築するかを考える必要がある。

一方、新しい市場を開拓するのは決して容易なことではありません。スタートアップ企業は、顧客のニーズをよりよく満たすソリューションを開発するために、依然としてメーカーと緊密に連携する必要があります。製造プロセスは倉庫保管よりも複雑で多様です。スタートアップ企業は AI やロボット工学を理解していますが、必ずしも製造プロセスを理解しているわけではありません。

製造業における人工知能の開発は、応用事例の理解やデータの習得といった利点をもたらすだけでなく、人工知能ロボットなどの新技術を通じて産業変革の目標を達成することもできます。これらのスタートアップ企業と連携することで、従来の製造業者はプロセスの自動化を通じて生産効率と品質を向上させるだけでなく、従来は実装が困難だったプロセスに対してカスタマイズされたソリューションを提供することもできます。大量生産と価格引き下げ競争の戦略から離れることで、スタートアップ企業は、電子機器や半導体製造業界向けの独自のソリューションを開発し、新世代の AI 搭載ロボットのテストの場となることができます。