次世代産業用ロボットに対する人工知能（AI）の影響

[[389728]]

大量生産される製品に対する需要が高まるにつれ、製品には高品質で信頼性が高く、よりカスタマイズされたサービスの提供も求められています。したがって、変更が必要です。インダストリー 4.0 の登場により、自動化とコンピュータ化の次のステップは、特に製造と生産の分野において、よりスマートなビジネスのやり方につながるでしょう。効率性の向上、設計と品質の改善を実現するデジタル変革の世界では、産業機器はより動的になり、高度に分散された意思決定環境の一部としてほぼ自律的に動作する必要があります。その結果、ロボットは、機械が他の機械、人間、環境と相互作用するメカトロニクスエッジで意思決定を行うことができるインテリジェントな自律型マシンへと進化しています。これらは、前世代の産業用ロボットの限定された活動を超えて、ハイブリッドで多様な環境でワークフローを自動化する、よりインテリジェントなシステムへと進化しています。これを可能にするのは何でしょう? AI 統合ロボットと 5G などの新しい通信技術の組み合わせです。

パーフェクトストーム

この分散自律意思決定モデルにより、コンピューティングをクラウドではなくローカルで実行する必要性が高まります。センサーを搭載したロボットは大量のデータを生成し、そのデータをリアルタイムでインテリジェントに処理します。こうした傾向を踏まえ、ガートナーは、来年までに企業が生成するデータの 50% 以上が従来のデータセンターやクラウドコンピューティングの外部で作成および処理されると予測しています。1 コンピューティングワークロードがデータセンターから離れるにつれて、インテリジェントクラウドモデルとインテリジェントエッジモデルが進化し、ほとんどの低レイテンシコンピューティングは工場現場などの分散した場所で行われるようになります。

エッジコンピューティングに加えて、インテリジェントエッジにはユビキタス接続イネーブラーが必要です。超高速、超信頼性、低遅延、安全な接続を約束する 5G の登場です。これにより、AI 強化ロボットなどのインテリジェントシステムは、デジタルフィードバックループを通じてリアルタイムデータを安全に収集および処理できるようになり、高度な自動化と自律シナリオが可能になります。今日のエッジは単なるマシンではなく、予測メンテナンス、工場全体の最適化、パフォーマンス管理などのより多くのサービスを提供するために独自のエッジクラウドを必要とするマシンのエコシステムです。表面的には完璧に見える愛。

方法

デジタル変革と同様に、AI 対応の協働ロボットでは、従来の設計を完全に再考する必要があります。これらは、既存のソリューションの再編成や改良だけではありません。ライフサイクル全体を通じてソリューションのニーズを満たすために、アーキテクチャを変革する必要があります。 AI 駆動型コンポーネントを追加することで既存の機械操作を単純に強化するのではなく、AI ファーストのアプローチでは、インテリジェンスを設計プロセス実行の最前線に置きます。重点は、ハードウェアをソフトウェア定義のインフラストラクチャに統合し、機械学習と AI ガイド機能を効果的に使用して、ミッションクリティカルなタスクをより高い速度、信頼性、安全性、セキュリティで実行できるソリューションの構築にあります。

強みと機会

ABI Research によると、AI 統合ロボットなどの新しい IIoT テクノロジーを採用する組織では、運用コストの節約が 8.5% 増加するとのことです。また、ソフトウェアの開発と展開における柔軟性の向上、既存のビジネスユニットとのより完全な統合、ビジネス運営のあらゆる領域における効率性の向上も実現できます。

実際、AIとロボットの統合により、予測期間中に市場は年平均成長率15.1%で成長し、2027年までに664.8億米ドルに達すると予想されています。

AI は、高性能で安全かつ信頼性の高い産業用ロボットソリューションの機会を拡大します。インテリジェントシステムは、異種ネットワーク上の異種コンポーネントの統合やワークフローに適応するオペレーティングシステムなどの、長年にわたる技術的な障壁に対処しています。新世代のインテリジェントモバイルロボットは、リアルタイムのクローズドループ制御を使用して、製品の製造と組み立て、倉庫でのコンポーネントの輸送、積み込み、積み下ろし、完成品のテストと検証などの作業を実行します。これにより、ダウンタイムが短縮され、製造プロセスにおいてこれまでにない効率性が実現します。

AI がより洗練され、新しいテクノロジーによってインテリジェントエッジが強化されるにつれて、産業用ロボットの使用機会は、生産プロセスにおける従来の用途を超えて変化しています。

例えば：

農業 – 無人トラクターとスマート誘導ドローンが畑を調査し、作物を植え、水の供給と植物の健康状態を監視し、農産物を収穫します。

緊急救助 – 高度に自動化されたロボット消防ロボットと車両は、危険または困難な場所での消防士の手動介入、瓦礫の除去、水源への自律的な移動、水と泡を除去するためのホースの敷設を支援します。特に、危険物質が存在する場所や火災により建物の構造的完全性が損なわれている場所で役立ちます。

外骨格 – 重労働や人間工学に基づいた人間の操作をサポートするために、外骨格は人間の作業者の筋力と可動性を高め、倉庫で重い機器を持ち上げたり、多大な筋力を必要とするその他の身体的作業を実行したりできるようにします。

宇宙探査 – 無人宇宙ミッションと AI 誘導ロボット車両は、宇宙の探査、惑星の地形図の作成、太陽系の遠い境界からのデータの取得、地球システムと気候変動に関する知識の獲得に重要な役割を果たします。

第一次産業革命の際、アダム・スミスは、今では単純なアイデアと思われる「分業」によって生産性が 480% 増加すると予測しました。時は流れ、今日、第四次産業革命が到来しました。 AI 強化ロボットや 5G などのパラダイムシフトをもたらすテクノロジーが、生産性、効率性、そして将来の私たちの生活や仕事の仕方にどのような影響を与えるか想像してみてください。

【編集者のおすすめ】