AR/VRが製造業の自動化とロボット工学の発展を促進する方法

この記事では、AR/VR テクノロジーがロボットにどのように貢献し、工場や産業にどのようなメリットをもたらすかについて説明します。

2022年、COVID-19パンデミックの継続的な拡大と、それに伴うサプライチェーンの混乱、労働力不足、インフレ問題などの問題によりビジネス環境が変化し、多くの企業や製造業の幹部は、生産、流通、フルフィルメント施設に自動化とロボットを導入せざるを得なくなりました。

進行中の経済課題と企業投資家からの継続的な圧力により、企業は工場運営と製品開発チームの効率性を改善するよう圧力を受けています。

もちろん、多くの製造工場は依然として人間の労働に大きく依存しています。しかし、効率性の向上、コストの削減、人間との接触ポイントの削減を目的として、拡張現実と仮想現実 (AR/VR) を活用した自動化とロボットを導入する拠点が増えており、それによって人員配置の課題が軽減されています。

自動化へのさらなる投資

ロボット産業の動向を追跡している先進オートメーション協会は、米国における職場用ロボットの需要が、2021年の同時期と比較して今年第1四半期に過去最高の40％増加したと主張している。

自動車業界では、組立ライン生産などの自動化アプリケーションにロボットを広く活用しています。しかし現在では、航空宇宙、小売、食品製造、建設機械、医薬品などの他の業界でも、工場でこれらの機械を使用する取り組みが進んでいます。

生産性の向上とコストの削減によるビジネス上のメリットは、会社の収益にプラスをもたらします。しかし、他の主な要因は、これらのテクノロジーがパンデミックの初期に導入された新しい社会的距離政策の実施に役立っていることを示唆している。

生産設備の柔軟性の向上

COVID-19 パンデミックは、高度なテクノロジーと自動化を適用できるビジネスの俊敏性を高める必要性を実証しました。さらに、シフト勤務を中断することなくプロジェクトの期限に合わせて迅速にスケールアップまたはスケールダウンできるため、生産性がさらに向上します。

AR/VR 駆動型ロボットや自動化などのテクノロジーも、特に今年はより厳格なサプライ チェーンと物流の要件を遵守する必要性が最優先事項となっているため、工場の現場全体に大きな価値をもたらしています。

少ない労力でより多くの成果を上げる

2022 年を迎えるにあたり、世界のサプライ チェーンの継続的な混乱が新たな常態となりつつあり、メーカーはサプライ チェーンの出来事に対してさまざまな方法で対応し続けています。たとえば、サプライチェーンの可視性を向上させ、顧客満足度を高めることが重要です。 59% が、サプライ チェーンの可視性の向上が 2022 年の最も重要なビジネス優先事項であると回答し、45% が顧客満足度の向上を選択しました。より優れた自動運転技術が、こうした改善への道を切り開きます。

クラウドベースの自動化が重要

AR/VR は今日の自動化とロボット工学には欠かせませんが、このテクノロジーを製造アプリケーションに活用する際には理解しておくべき重要な領域がいくつかあります。このテクノロジーにより、設計者や製造業者はリアルタイムの 3D 視覚化と CAD 設計および製造を実行できるようになり、トレーニング サイクルが短縮され、専門家はより高いレベルで作業できるようになります。一部のメーカーは、AR/VR を使用すると、指示オーバーレイ、リモート アシスタンス、より優れた計画と視覚化によってエラーが最小限に抑えられると報告しています。場合によっては、生産性が 40 パーセント以上向上しました。 AR/VR テクノロジーは、意思決定プロセスを最適化することで製造構築プロセスにかかる時間を大幅に節約し、OODA ループ (観察、方向付け、決定、行動) 全体にプラスの影響を与えます。

没入型複合現実には3DとAIが必要

複合現実アプリケーションの主な要件の 1 つは、オブジェクトをそのモデルまたはデジタル ツインに正確に重ね合わせることです。彼は組み立てとトレーニングの作業指示を提供し、製造上のエラーや欠陥の追跡を支援します。ユーザーは作業の進行に合わせてオブジェクトを追跡し、レンダリングを調整することもできます。

ほとんどのデバイス上のオブジェクト追跡システムは 2D 画像とマーカーベースの追跡を使用しますが、2D 追跡では深度を推定できず、スケールとポーズを高精度で推定できないため、3D カバレッジの精度が大幅に制限されます。つまり、ユーザーがある角度と位置から一見すると良好な一致が得られても、ユーザーが 6 自由度 (6DOF) で移動するとオーバーレイの位置合わせが失われます。さらに、ほとんどの場合、オブジェクトの検出、認識、およびそのスケールと方向の推定 (オブジェクト登録と呼ばれる) は、計算によって、または標準のトレーニング ライブラリ (Google MediaPipe、VisionLib など) を使用した単純なコンピューター ビジョン メソッドを使用して実装されており、手、顔、カップ、テーブル、椅子、車輪、規則的な幾何学的構造などの通常のオブジェクトやより小さく単純なオブジェクトに適しています。ただし、エンタープライズのユースケースでは、大規模で複雑なオブジェクトに対してラベル付けされたトレーニング データ (特に 3D) がすぐには利用できないため、2D 画像ベースのトラッキングを使用してオブジェクトを位置合わせ、オーバーレイ、永続的に追跡し、レンダリングされたモデルを 3D で融合することが困難 (不可能ではないにしても) になります。

自動化に適したプラットフォーム技術

施設管理者が考慮しなければならないことの 1 つは、すべての自動化テクノロジーが同じように作られているわけではないということです。プロジェクトを必要に応じて拡張できるように、技術インフラストラクチャに細心の注意を払い、クラウド コンピューティングをサポートするプラットフォームを選択することが重要です。メーカーは、分散クラウド アーキテクチャと 3D ビジョン ベースの AI を搭載したクラウドベース (またはリモート サーバー ベース) の AR/VR プラットフォームを活用することで、成長の限界を克服しています。これらのクラウド プラットフォームは、業界のイノベーションを迅速かつ大規模に推進するために必要なパフォーマンスとスケーラビリティを提供します。

ロボット工学と AR/VR 駆動の自動化テクノロジーを使用するには、適切な速度とデータの精度が必要です。 AR/VR などのテクノロジーは数年前から利用可能になっていますが、多くのメーカーはオンサイト環境に基づく仮想ソリューションを導入しており、すべてのデータはローカルに保存されています。

既存の AR/VR インフラストラクチャでは、現在の仮想設計に必要な速度とスケーラビリティが制限されます。これにより、組織間で知識を共有する能力が制限されます。これは、新しい製品を設計し、それらを仮想的に構築する最良の方法を理解する上で非常に重要です。

今日の製造業者は、分散クラウド アーキテクチャと 3D ビジョン ベースの AI を搭載したクラウドベース (またはリモート サーバー ベース) の AR/VR プラットフォームを活用することで、これらの制限を克服しています。これらのクラウド プラットフォームは、業界のイノベーションを迅速かつ大規模に推進するために必要なパフォーマンスとスケーラビリティを提供します。