産業用ロボットの限界

産業用ロボットの限界

今日、産業用ロボットはほぼすべての産業で使用されています。これらは製造施設に数多くのメリットをもたらし、将来のスマート工場への道を開きます。ただし、ロボット機器を選択する際にメーカーが考慮すべき制限がいくつかあります。

フォーチュン・ビジネス・インサイトによると、自動化プロセスの需要は増加しており、産業用ロボット市場は2028年に313億ドルに達すると予想されています。製造業者は、ロボットを導入することで得られる潜在的なビジネスおよび生産上のメリットをますます認識するようになっています。しかし、産業用ロボットには欠点がないわけではありません。ここでは、最も一般的な制限事項と、それを克服するためのメーカーからの提案をいくつか紹介します。

手頃な価格

一般的に、産業用ロボットには、追加の設置および構成コストを含む多額の先行投資が必要です。メーカーは、将来のメンテナンスコストや追加コンポーネントの必要性も考慮する必要があります。

同様に、ロボット工学は進化を続ける産業であり、アップグレードされた機械が常に市場に登場しています。定期的に新しいロボットに投資することは、一部の企業、特に業界のトレンドに追いつこうとするだけで倒産するリスクがある小規模企業にとっては困難な作業となる可能性があります。

しかし、産業用ロボットは製造業者がさまざまな分野でコストを削減するのに役立ちます。作業を最適化することで生産コストを削減し、利益を増やすことができます。明確な投資戦略と財務計画があれば、ロボットはより早く投資収益をもたらす可能性が高くなります。

もう一つの賢い選択肢は、再生されたロボットに投資することです。通常、中古ロボットは、効率性と操作性を維持しながら、新品のロボットの半分の価格で購入できます。

安全性

工場では、産業用ロボットは常に危険だと考えられています。そして、それには十分な理由があります。それらは、非常に高速で移動できる大型でかさばるデバイスだからです。古い機械には近くにいる人間を検知する認識能力さえ欠けており、危険な衝突や事故を起こしやすくなります。このため、多くのメーカーは、ロボットを人間の同僚から隔離するためにケージや仕切りを追加しています。

最近では、より小型で軽量で、人間と一緒に作業するように設計された協働ロボットの導入により、安全性は産業オートメーションにおける主要な優先事項の 1 つになりました。大型産業用ロボットや協働ロボットについては、すでにさらなる規制が実施されています。

工場で絶対的な安全が達成されるまでにはまだまだ長い道のりがありますが、進歩が遂げられていることは間違いありません。ライトカーテン、レーザースキャナー、存在検知装置などの新しい技術は、人間の安全性を向上させる方法として広く検討されています。

製造業者にとって良い方法は、生産ラインでリスク評価を実施し、潜在的な事故への対応方法について作業員を訓練することです。

訓練が難しい

産業用ロボットはタスクを実行するために専門的なプログラミングとトレーニングを必要とするため、企業はロボットの設置を担当する経験豊富なエンジニアとプログラマーを雇う必要があります。さらに、新しく開発されたソフトウェアや新しいロボットが市場に登場した場合、経験豊富な人員であっても再トレーニングが必要になる場合があります。ロボットが正しくプログラムされていない場合、誤動作を引き起こし、周囲の人に怪我を負わせる可能性があります。

しかし、近年、ノーコードまたはローコードプログラミングというロボットをトレーニングする新しい方法が導入されています。これにより、コーディング経験の少ない従業員でも、ビジュアルモデリングとドラッグアンドドロップのユーザーインターフェイスを使用してロボットを構成できるようになります。ノーコードおよびローコード プラットフォームの使いやすい形式により、ロボットはアームを調整することでさまざまなジョブに合わせて再プログラムすることもできます。

ローコードおよびノー​​コード プラットフォームへの傾向が増加しており、米国、英国、カナダ、オーストラリアの企業の 84% がコーディングの必要性を減らすためにローコード開発プラットフォームを導入しています。

産業用ロボットは、人間の作業を簡素化し、製造業者に迅速な投資回収をもたらし、生産を合理化することが実証されています。ただし、制限がないわけではありません。ロボットは人間よりも訓練が難しく、多額の投資と維持費が必要で、安全上の課題もあります。これらはメーカーにとって正当な懸念事項ですが、慎重な計画と新しいテクノロジーによって克服することができます。

<<:  RPA 導入が失敗する 7 つの理由

>>:  NIST: AIの偏りはデータだけにとどまらない

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

...

10行のコードで物体検出を実行する方法

導入人工知能の重要な分野はコンピュータービジョンです。コンピューター ビジョンは、コンピューターとソ...

ポストエピデミック時代:医療業界で成功するには?

この記事は公開アカウント「Reading Core Technique」(ID: AI_Discov...

IoTとAIはパンデミック中に企業が事業を再開するのにどのように役立つか

数か月に及ぶ極度の不確実性、経済活動の停止、強制的な自宅隔離を経て、ようやく経済活動と取引がゆっくり...

中国航空工業集団の「ドラゴンネスト」の初飛行は、電力検査のインテリジェント時代の幕開けを告げる

最近、北京市南六環路の北京延尊物流園区付近の安坊線70号塔の下で、中飛Avi Dragon Nest...

インテリジェント アシスタントが、設計から運用、保守まで、ソフトウェア開発プロセス全体を処理します。

設計、コーディングからテスト、導入、運用・保守まで、ソフトウェア開発の全プロセスをAIに任せることが...

OpenAIはGPT-3.5 Turbo、DALL-E、Whisper APIを完全に公開しました

OpenAIは7月10日、開発者のモデル処理効率向上を支援するため、GPT-3.5 Turbo、DA...

MLCommonsがAI安全ワーキンググループを発表

人工知能ベンチマーク組織 MLCommons は、人工知能安全性 (AIS) ワーキング グループの...

機械学習について昨日、今日、そして明日に語りましょう

機械学習今日、機械学習は、そのアルゴリズムの1つであるディープラーニングの優れたパフォーマンスを誇っ...

ジェネレーションオートメーション:AI主導の労働力

生成 AI は AI の「津波」を引き起こし、AI 駆動型アプリケーションの急速な開発、広範な採用、...

AI音声クローンが著作権紛争を巻き起こし、全米レコード協会が政府に介入を求める

10月12日、全米レコード協会(RIAA)は、人工知能(AI)による音声複製が著作権侵害の潜在的な脅...

...

データコレクターにおける TensorFlow を使用したリアルタイム機械学習

DataOps プラットフォームの真の価値は、ビジネス ユーザーとアプリケーションがさまざまなデータ...

年末総括|2020年日本におけるAI(ロボティクス)分野の主なニュースを振り返る

在庫がなければ大晦日もありません。 2020年に日本のAI・ロボティクス分野で起こった出来事をいくつ...

...