シンプルなロボットアームから広く普及するまで、産業用ロボットは高価格や複雑なハードウェアなど、克服すべき課題を数多く抱えてきました。初期のロボットは、トラック、レール、磁石といったインフラに頼らざるを得ず、その制約も大きなものでした。また、バッテリー電源に依存していたため、航続距離と性能に大きな制限がありました。

過去20年間、インダストリー4.0の推進力により、開発は飛躍的に加速しました。しかし、これからすべてが順風満帆になるわけではありません。産業用ロボットには依然として多くの課題が残されています。以下に、最も一般的な7つの課題を挙げます。

費用

産業用ロボット導入における大きな課題の一つは、導入コストの高さです。初期の統合プロセスは、長期間、困難で、費用もかさむ可能性があります。新たな作業内容の仕様変更に伴い、作業スペースの再設計やロボット作業員の配置転換が必要になる場合もあります。製造ラインの軽微な変更でさえ、専門のインテグレーターが必要となる場合があります。

既存のインフラや技術を活用して新たなロボットシステムを導入するのは、大企業にとって容易ではありません。特に中小企業は、コストが不当または法外だと感じる場合が多くあります。さらに、初期投資を回収するには、想定される投資回収期間を通じて生産量と売上高を維持する必要があります。

柔軟性の欠如

この連携の欠如は、産業用ロボットにおける更なる課題です。単一のメーカーは、ハードウェアだけでなくソフトウェアソリューションも独自に提供します。そのため、異なるデバイス間の連携には多数のアプリケーション・プログラミング・インターフェースが必要となり、場合によってはカスタムソフトウェアが必要になることもあります。現在のロボット技術は必ずしも容易に再利用できるとは限らず、ロボットの潜在的な役割は限られています。知識と経験が豊富なライン作業員でさえ、この方法で製造プロセスを改善できないことがよくあります。

柔軟性の向上により、ロボットシステムはより迅速な統合・再統合とロボットの再利用に対応できるようになります。また、製造ラインや作業セルの再構成が可能になり、多品種少量生産の可能性も広がります。単一の生産ラインで複数の製品を製造することで、工場のエネルギーフットプリントを削減できます。

安全上の懸念

新しい技術には新しい手順が必要となり、職場に新たな安全上のリスクが直ちに生じます。産業用ロボットも例外ではなく、ロボットの安全性に関する厳格な規制と厳しい罰則が設けられています。

産業用ロボットシステムを導入する前に、メーカーは事前に準備を整え、作業員にとって安全な環境を構築し、法令遵守を確実にする態勢を整える必要があります。メーカーが安全性、汎用性、速度の最適なバランスを見つけることができれば、産業用ロボットへの投資は促進されるでしょう。

労働力のスキル

オペレーターもまた、新たなレベルの専門知識を習得する必要があります。作業員は通常、新しいタイプの機器の操作方法を理解しておらず、移動ロボットの場合は、その周囲でどのように振る舞えばよいか分かりません。ロボットの進路を邪魔したり、人間と自動化作業員の作業分担に戸惑ったりすることがしばしばあります。

この技術はまだ比較的新しいため、従来のスキルのように学術的な研修は組み込まれていません。そのため、多くの従業員に研修が必要となり、その間に、必要な教育、資格、経験を既に備えた他のスタッフを雇用する必要があります。

人材育成

産業用ロボットは、施設全体のパフォーマンスを向上させることを目的としています。つまり、ロボットは人間と相互依存関係を築く必要があります。従業員が必要なスキルを習得するまでは、施設の効率は著しく低下し、ひいては費用対効果も低下します。基本的なロボット工学研修は、ロボットシステムの動作と人間の対応に関する従業員の意識を高めるのに役立ちます。人間と産業用ロボットの相互依存関係を示すことで、施設全体の効率を向上させることができます。

高度な分析とデータ収集を活用して主要な問題を特定することで、これを支援できます。オペレーターは、ロボットシステムの移動内容と移動回数、エラーやバグによるダウンタイム、バッテリーの充電時間、アイドル時間など、可能な限り多くのデータを収集する必要があります。これらの情報を活用することで、オペレーターは特定の問題に焦点を当て、必要なプロセスを調整し、ロボットの効率を向上させることができます。

ワークフローの管理

ロボットを導入することでどのようなメリットが得られるかを見極めるには、製品ワークフローを評価する必要があります。これには、既存システムに過負荷をかけずに最大限の生産性を確保するために、ロボットへの部品の供給速度と向きを計算することが含まれます。作業員からの事例や経験に基づくエビデンスをデータ分析に活用することで、ワークフローを改善し、彼らの貢献が設計および統合プロセスにどのような影響を与えているかを評価することができます。これは、パフォーマンスと生産サイクルへの全体的な影響を評価し、非効率性を排除するのにも役立ちます。

最新の進歩

産業用ロボットは様々な用途に活用されるものの、課題は比較的共通しています。現代のロボットシステムを支えるインダストリー4.0の技術開発により、これらの課題の多くは解決されつつあります。

より良いトレーニングによって、ロボットプラットフォームの仕組みに対する理解が深まります。長期的には、より多くの人が必要なスキルを習得し、独自のロボットプラットフォームを開発できるようになるでしょう。オープンソース環境を活用したプログラミングソリューションや、ノーコードまたはローコードのソリューションも開発されています。

ロボット開発者は、状況認識に重点を置き始めており、複雑なセンサーアレイによって協働ロボットの知能が大幅に向上しています。協働ロボットは周囲の状況をより深く理解し、人間の周りでどのように振る舞うべきかを学習できるようになります。人間が協働ロボットの周りでどのように振る舞うかを学ぶのと同じです。その結果、ロボット間のインタラクションが改善され、生産性が向上し、コストが削減されます。