協働ロボットがインダストリー4.0戦略の中核となる理由

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今日、ロボットを自動化やインダストリー 4.0 戦略にシームレスに統合する方法に興味を持つ企業が増えています。インダストリー 4.0 における最良の自動化戦略は、ロボットが人間と連携して作業することで自動化のメリットを最大限に実現できるという理解に基づいています。

もちろん、非常に反復的で単調な作業（溶接など）や、重い作業負荷、人間の安全を脅かす環境で実行される作業など、ロボットが人間よりも効果的に重要な役割を果たすことができる分野もあります。つまり、ロボットは人間が指示したことしかできず、即興で行動することはできないのです。人間の驚くべき力は、予期せぬ状況が発生したときに考え、リアルタイムで意思決定を下すことです。この点では、人工知能は人間とはまだ一定のギャップがあります。

今日のロボットは、タスクの実行には非常に効率的かもしれませんが、静的であり、コストがかかります。業界の専門家は、ロボットは移動性と再プログラミング性の点でより安価で機敏になる必要があると指摘している。実際、これらの能力があれば、ロボットは人間とよりうまく競争できるようになります。これはスタッフのキャリアが終了したことを意味するものではありません。人間は並外れた脳を持っており、ロボットと協力することができます。労働者のスキルは変化する可能性があるが、業界の専門家は工場でのロボット使用の見通しについては楽観的だ。

感覚機能の発達

ロボットをよりスマートにする方法の一つは、人間が五感を持っているのと同じように、さまざまなセンサーを統合することです。しかし、ほとんどのロボットは視覚という感覚しか持っていません。技術が発展し進歩するにつれて、ロボットの能力と機能は向上し続けるでしょう。

例えば、ロボットが人間のジェスチャーを理解したり、騒音環境でもジェスチャーを認識して操作を実行したりすることも考えられます。しかし、私たちはロボットに他の感覚機能も追加してほしいと思っています。将来のロボットは音声コマンドを聞き、特定の機械や装置からの異常な音を認識できるようになります。触覚を使って特定の製品が十分に滑らかかどうかを確認できるかもしれないし、特定の化合物の混合物の味覚テストもできるかもしれない。ロボット工学において制限される可能性がある唯一の感覚は嗅覚ですが、一部の企業はこの機能用のセンサーを開発しており、将来的に利用できるように取り組んでいます。例えば、尿の臭いは特定の癌の先行指標であることが示されており、ミツバチは爆発物の臭いを嗅ぎ分けられることが示されています。将来、農場のロボットが匂いを頼りに熟した野菜や果物を選別できるようになると想像できます。

予期せぬ出来事への対処

開発者は 2 つの重要な要素を考慮する必要があります。まず、タスクが必要な場合、ロボットは人間に即座に応答する必要があります。第二に、これらのロボットは、理想的とは言えない、予測不可能な環境に配備される可能性があります。設計者は、ロボットが理想的とは言えない環境でどのように使用されるかを考慮し、ロボットが常に一緒に作業する人々の安全を確保できるようにする必要があります。

たとえば、工場で実施される実験によって、この状況が明らかになるかもしれません。ある企業は、ドローンを使って大規模な倉庫の在庫確認を行うことを検討しています。これは、迅速、正確、安全に実行できそうなことですが、開発者は、バーコード付きの商品が埃っぽい棚に雑然と置かれている光景を目にしました。また、倉庫内の照明条件は時間帯によって大きく異なるため、ドローンははしごやフォークリフト、箱が並ぶ通路を進まなければなりませんでした。また、さまざまな倉庫の環境は同じではないため、このアイデアの実現には大きな困難が伴います。一連の技術的課題（充電など）を克服することに加えて、これはドローンプロバイダーのビジネスモデルにも課題をもたらします。ロボットが認識できないものを見つけた場合、AI システムはデフォルトで安全な状態に戻り、人間の介入によってサービスを再開できる必要があります。

今のところロボットは人間によって監視される必要があるが、人工知能が役に立つだろう。ロボットが工場現場の環境やシナリオについてより多くを学習するにつれて、その機能は強化され、改善されます。多くの人々が人工知能の将来性に期待を抱いています。ただし、考慮する必要があるさまざまなシナリオの複雑さのため、急がず段階的に進めていく必要があります。

たとえば、外部に接続されていない協働ロボットがローカルのコンピューティング リソースのみを使用する場合、安全性は向上しますが、人工知能の自己学習プロセスは難しくなります。適切なバランスは、ローカル学習と、クラウドに蓄積された集約学習を使用して拡張する機能を組み合わせることです。外部との接続が安全であることを保証できない場合は、さらなるトレーニングと学習が必要になります。

サイバー攻撃への対応

効率性と正確性は AI とロボット工学の最大の強みと言えるでしょうが、批判的思考力と創造性はまだ欠けています。たとえば、工場の状況はまだ十分に理解されていません。自動車業界ではすでにこの現象が見られ、自動運転車は数百万キロのテスト走行を記録し、継続的に改良・改善されていますが、まだいくつかの問題が残っています。工場環境では、中断やダウンタイムは効率性と費用対効果に重大な影響を及ぼし、さらに重要なことに、人身傷害が重大な問題となります。人間がこれらの自律システムを完全に信頼できるようになるまでには、しばらく時間がかかるでしょう。

この問題に対処するには、ハードウェア障害とソフトウェア エラーの両方に備える必要があります。悪意のある攻撃や個人の安全を危険にさらす不適切な行為が発生しないように、適切な保護対策を講じる必要があります。ロボットの AI システム アーキテクチャにより、すべてがロックダウンされます。マイクロソフトは数年前、Azure Sphere 計画の中で「セキュリティのためには、正面玄関だけでなくすべてのドアをロックする必要がある」と述べた。この比喩は、ロボットの開発と応用にも当てはまる。

IoTの世界では、外界につながるすべてのドアをロックする必要があります。ネットワークの観点から見ると、侵入が発生した場合、ネットワーク攻撃者は貴重なデータ資産の一部にしかアクセスできません。ソフトウェアとハ​​ードウェアは、IoT システムを分割して機能を分離する必要があります。そのためには、企業は脅威が発見されたらすぐに認識し、リアルタイムのアラートを送信する必要があります。

これは、産業用 IoT アプリケーションで AI が活用できる方法の 1 つです。つまり、システム内の異常な動作を識別し、その後に正しい行動方針を決定するようユーザーに警告するのです。オプションには、システムをネットワークから切断したり、特定の IP アドレスをブロックしたり、特定のシステム機能を無効にすることも含まれます。開発者はハッカー攻撃に対する計画を立て、準備する必要があります。完璧なシステムは存在しないため、IoT はサイバー攻撃への対応能力を継続的に向上させる必要がありますが、同様に、IoT システムが侵害された場合は、既知の安全な状態に迅速に復元する必要があります。

結論は

現在まで、自動車業界はスマートファクトリーソリューションの先駆者と考えられてきました。しかし、業界の専門家は、自律移動ロボットにはさまざまなチャンスがあると考えています。前述のように、自動車生産工場の規模は非常に大きいため、1 つのタスクを効率的に実行できる複雑な機械の使用を正当化する必要があります。自動車製造業界では規模の経済によりコストを削減できます。ただし、コスト、モビリティ、電力消費、信頼性の問題が解決されれば、ロボットはさまざまなアプリケーションの有効性を高めることができます。

ロボット工学は現在、食品・飲料業界でも活用されています。ロボットには従来の生産ラインを時代遅れにする力があると考える人もいます。食品・飲料業界ではロボットが反復的な作業を実行できるが、専門家は、効率性を高めるには、生産ラインをロボットと人間の両方のスキルを活用できるように適応させる必要があると考えている。工場の現場でこのような大きな変化が見られるのは、今後数年先になるでしょう。昨年のコロナウイルスの流行により、多くの企業が既存の生産施設のプロセスを調整するために新しい技術の導入を検討するようになった。ロボット産業にとっては、まったく新しい施設を建設することがより重要な市場機会となるだろう。