製造業(yè)の生産性には三つの大きな変革がありました。第一次は、水と蒸気動(dòng)力を中心としたインダストリー1?0の時(shí)代です。第2次産業(yè)革命は電気の時(shí)代で、発電機(jī)が登場(chǎng)し、生産性が飛躍的に向上しました。第三次はコンピュータの時(shí)代で、電子計(jì)算機(jī)技術(shù)の突破は生産の自働化の発展を促進(jìn)しました。今、私たちは第4次産業(yè)革命、情報(bào)技術(shù)を中心としたインダストリー4?0の時(shí)代を迎えています。

インダストリー4?0、あるいは産業(yè)iotとは、あらゆる機(jī)器、コンピュータ、人、製品などあらゆるモノをつなぎ、そこから豊富なビッグデータを収集し、それを分析して生産を誘導(dǎo)し、最終的に生産ラインを効率化することを指します。実際、インダストリー4?0は、情報(bào)技術(shù)によって工場(chǎng)の柔軟性や効率性を高め、企業(yè)の競(jìng)爭(zhēng)力を高めています。

では、インダストリー4?0時(shí)代にロボット産業(yè)はどう変わるのでしょうか。近年、ロボットが製造業(yè)の主要な役割を擔(dān)うようになり、工場(chǎng)の労働難を緩和したり、工場(chǎng)の生産性を向上させたりして、現(xiàn)代の製造業(yè)では欠かせない役割を果たしています。産業(yè)用ロボットがインダストリー4?0になると、微妙な変化が起こります。一部のロボットメーカーは、産業(yè)用iotを利用して、オンライン監(jiān)視、予測(cè)メンテナンス、プロセス最適化などを?qū)g現(xiàn)し、ロボットの能力レベルを一段階高めます。

ダウンタイムはゼロです

慌ただしい生産ラインで、機(jī)械は絶え間なく動(dòng)き、工場(chǎng)は1秒ごとに価値を生み出しています。製造管理者は機(jī)械を休ませたくありませんが、機(jī)械の摩耗や故障は避けられないので、理想的な24時(shí)間ノンストップ作業(yè)は難しいでしょう。しかし、インダストリー4?0の技術(shù)は、新しい考え方を提供し、産業(yè)のiot接続と監(jiān)視によって、機(jī)械の正常な動(dòng)作をさらに保証することができます。

ロボットメーカーのファナックとgmは、クラウドベースのソフトウェアプラットフォームZDTを開(kāi)発しました。これは、gm工場(chǎng)のロボットから収集したデータを分析するためのゼロダウンタイムソリューションです。當(dāng)初はダウンタイムをなくすために考案されましたが、より多くのデータが収集されるにつれて、ZDTシステムの能力は増大し、大きなリターンを生み出しました。2014年のプロジェクト開(kāi)始からこれまで、gmは100回以上の重大な予期せぬ停止を回避してきたと言われています。自働車工場(chǎng)にとっては、1回の停止で數(shù)百萬(wàn)ドルの損失が発生する可能性があり、これは非常に大きなコストです。

ゼロダウンタイムプランは、生産施設(shè)の予測(cè)メンテナンス能力を可能にし、ロボットからデータをキャプチャし、故障が発生する前に処理することで、予期せぬ停止を回避します。ロボットから十分なデータが集まれば、自分自身の小さな変化を診斷し、それを調(diào)整して全體の効率を上げることができます。データ分析によって機(jī)械の狀況を把握することで、管理者は必要性のない定期的なメンテナンスをせず、適切なメンテナンス計(jì)畫を立てることができます。

自律ロボットです

インダストリー4?0の意義は、単に停止を防ぐことだけではなく、産業(yè)モノのインターネット、情報(bào)物理システム、クラウドコンピューティング、ロボット、ビッグデータ、エッジコンピューティングなど、情報(bào)技術(shù)(IT)と運(yùn)用技術(shù)(OT)を融合させることで、工場(chǎng)設(shè)備をより柔軟かつスマートにすることにあります。

將來(lái)の製造業(yè)では、ロボットがサーバーに接続し、ビッグデータを分析することで、より合理的なスケジューリング制御が可能になるでしょう。情報(bào)技術(shù)の助力の下で、ロボットの仕事は従來(lái)より更に協(xié)調(diào)して知能化することができて、例えば工場(chǎng)の移働ロボットはスケジューリングシステムの監(jiān)視の下で、周辺の環(huán)境を認(rèn)識(shí)して、スムーズに障害物を避けて、および他のロボットと効果的な協(xié)働を行います。

ロボットの自律的な意思決定は、周辺環(huán)境の分析やさらなる情報(bào)支援から得られます。リアルタイムの生産システムや製造実行システムから作業(yè)信號(hào)を受け取り、その信號(hào)に基づいて自律的な作業(yè)を行います。例えば、生産ラインへの原材料の補(bǔ)給です。ロボットは生産ラインの生産狀況を知っていて、いつ材料を送るかを判斷します。

また、ロボットがビッグデータを分析して最適なルートを設(shè)計(jì)し、機(jī)械の稼働時(shí)間を短縮することも可能です。ロボットはクラウドコンピューティングプラットフォームに接続し、豊富なデータの洞察を通じて、設(shè)備能力と生産性を最大化し、より高い品質(zhì)を保証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。