インダストリー4?0では、工場(chǎng)がますますインテリジェント化し、すべての設(shè)備、製品部品、従業(yè)員がネットワークに接続され、設(shè)備と設(shè)備、そして人と製品がリアルタイムで情報(bào)をやり取りし、透明な情報(bào)の流れに基づいて、工場(chǎng)の製造プロセスがより協(xié)調(diào)的になり、結(jié)果的に企業(yè)のリスク解消と収益性の極大化に貢獻(xiàn)できるようになる。

近年、iotやセンサー技術(shù)のブレークスルーにより、工場(chǎng)のあらゆる役割を無(wú)線や有線のネットワークでつなぎ、データ収集が容易になっています。インダストリー4?0の中心にあるのはデータであり、さまざまな業(yè)界の経営者がデータ分析を活用して、新たなチャンスを察知しようとしています。ビッグデータ分析によって生産量は20 ~ 25%増加し、生産停止時(shí)間は45%減少します。

かつて産業(yè)用ロボットは単純な作業(yè)や反復(fù)作業(yè)しか実行できなかった時(shí)代がありました。それは単にプログラムされた機(jī)械裝置であり、動(dòng)作モードは固定された計(jì)畫(huà)に基づいていたからです。今日、人工知能と機(jī)械學(xué)習(xí)のアルゴリズムは大きな進(jìn)歩を遂げ、大量のデータの収集分析と知識(shí)の蓄積に基づいて、機(jī)械システムは知能レベルを持つようになりました。

IBMの認(rèn)知計(jì)算システム「Watson」は、大量の非構(gòu)造化データを整理して分析することで、複雑な問(wèn)題に対する答えを?qū)Г訾埂ⅳ蓼盲郡陇筏び?jì)算モデルを展開(kāi)しています。Watsonのシステムには、情報(bào)分析、自然言語(yǔ)処理、機(jī)械學(xué)習(xí)など、コンピュータに知能を持たせるための重要なプロセスが含まれています。

スマートマニュファクチャリングには、まずデータ、コンピューティング、コネクティビティの部分があります。これには、ビッグデータ、モノのインターネット(iot)、クラウドコンピューティング技術(shù)が含まれます。工場(chǎng)のすべての施設(shè)がネットワークに接続されており、センサーを使った大規(guī)模なデータ収集が可能です。

次に、デジタル化の技術(shù)は物理の操作に変換することができて、主な目的は生産のコストを下げて、材料の選択を拡大して製品の精度と品質(zhì)を高めます。たとえば、アディティブ?マニュファクチャリングは、デジタルモデルによる完全な検査の後、3Dプリンターで制裁を加えることで、設(shè)計(jì)ミスや材料の無(wú)駄を省くことができます。

工業(yè)ロボットは人間の重い任務(wù)を軽減することができて、従業(yè)員のために更に優(yōu)越な仕事の環(huán)境を創(chuàng)造して、同時(shí)に仕事の能率を高めることができて、それではどのように良いロボットを利用して、人と機(jī)械の相互作用はとても重要な部分です。人と機(jī)の協(xié)働モードの流行に従って、人と機(jī)械の相互作用の需要はますます多くなって、相互作用技術(shù)の突破は新しい機(jī)會(huì)をもたらします。

將來(lái)的には、インキュベーターの指示制御にとどまらず、音聲や動(dòng)作姿勢(shì)など、さまざまな方法でロボットの制御が可能になるでしょう。外骨格ロボットや、人間の手を模したロボットアームなどは、手袋を裝著することで人間の手の動(dòng)きがロボットの手に伝わるように制御することができます。

(出典:制御エンジニアリングネットワーク)です。