製造現場の課題
2021年9月に経済産業省が報告した「製造業を巡る動向と今後の課題」によると、製造業は日本のGDP・就労人口共に2割を占めているというほど重要な基幹産業です。同報告書がまとめている製造業が直面している課題の一つとしてDX（デジタルトランスフォーメーション）への取り組みが挙げられています。
予測不可能な環境変化に対応するためには、DXの取組深化が重要であり、自社で担う工程やそこで管理すべきデータについての的確な把握が、戦略的なDX投資に繋がるとされています。その中でも、無線通信技術 (Wi-Fi) の活用はラインの柔軟化による代替生産などにも有用、とのその重要性が注目されています。それを裏付けるように、同省が出している「2021年版ものづくり白書」でもデジタル技術を活用している企業と未活用企業で「3年前と比較した労働生産性の変化」についてアンケートに対し、”向上した”と答える企業に10%以上の差があり、デジタル技術を活用している企業がその効果を実感している傾向が見られます。
また、製造業のもう一つの課題である人材育成にもデジタル技術の効果が見られています。同報告書の別のアンケートでは、デジタル技術に取り組んでいる企業が「人材の育成・能力開発の取組」について、51.9%が”うまくいっている”と答えたに対し、デジタル未活用企業は41.3%に留まる結果が出ています。
新型コロナ蔓延により製造業の売上高が悪化したことから、設備投資を見送る傾向はありますが、製造業全体の設備の老朽化に伴う更新の必要性が高まっていることも一つの課題です。設備の更新の際に、先に挙げたDXの取り組みを行なっていくのは絶好の機会でもあります。今こそ、製造業の現場にDXを取り入れ、国際競争力に備える時期に来ているといえるでしょう。
製造業がデジタル技術に期待している効果とは
ーインダストリー4.0 が提唱されて約10年ー
2011年、ドイツ政府がスマート工場を中心としたコンピュータやAI（人工知能）・IoTといったデジタル技術を積極的に取り入れる製造業の改革を提唱したインダストリー4.0が登場して10年以上経った今、その進度はどれ程進んでいるのでしょうか。ある調査では、日本のスマート工場の取り組みは世界に遅れをとっている、と答えた回答者が60%にも上っているとの結果もありますが、前段でもご紹介した「2021年版ものづくり白書」によると、ものづくりの工程・活動においてデジタル技術の活用をしていると答えた企業は54%にのぼっています。
またデジタル技術の活用を検討している企業も17.2%に上っており、デジタル技術への取り組みを始めている企業は7割を超える結果になっています。このことから、現場で実感はまだないものの、着実にデジタル技術の導入が進んでいる、と言えるのではないでしょうか。同調査にて「デジタル技術を活用する理由」として、”在庫管理の効率化”・”作業負担の軽減や作業効率の改善”・”開発・製造等のリードタイムの削減・”生産体制の安定”がトップに並んでいます。
以上のことから、現場では効率化や作業員への負担軽減、安定した生産による国際競争力をデジタル技術で確保していきたい、という現状が見えてきます。製造業のインダストリー4.0は、ゆっくりではありますが着実に進み、今後も現場のニーズに応じてますます進化していく様相です。
Innovation Matrix が提案する製造業のロボットソリューション/労働改善ソリューション
- エリア間の材料配送 – Fetch Roboticsの自律走行ロボット
- ロボット周辺装置 – Applied Robotics
- 製造ラインのハンドツールを自動で交換 – 自動ツールチェンジャー
- 製造ライン機器の衝突を回避 – 衝突センサー
- さまざまな製品を掴むグリッパー各種 – グリッパー
- 作業員の身体を疲労や怪我から守るアシストスーツ
製造現場では、さまざまなワークセルが存在します。その間の作業員による材料搬送は時間のロスになり、生産性を下げてしまいます。これらの搬送をすべて自律走行ロボットに担わせることにより、作業員は自分の作業に集中し生産性を高めます。Fetch Robotics の自律走行ロボットは、自分でマップを作り、より最適な搬送経路を自ら見つけ出します。業界屈指の安全性で、人間とも安心して協働することができます。
ワークセル間の搬送作業を自動化して生産プロセスを最適化
自律走行ロボットは、生産ラインやあらゆるワークセル間での材料搬送を自動化することができます。例えば、製品が組立工程で進行すると、テストや品質管理エリアに搬送され、欠陥があれば自律走行ロボットによって修理やラインに戻されます。完成品は棚入れエリアに運ばれ、保管場所に送られたり、直接出荷されたりします。フロアストック材料のオンデマンド補充をサポートし、廃棄物を生産エリア外に輸送して、ゴミやリサイクル品の搬送をするなど、自律走行ロボットはあらゆる場所で活躍します。
クラウド管理で環境に合わせた拡張性や柔軟性を
Fetch Robotics は世界初のロボットクラウドFetchCore を開発しました。プログラミング不要なので、ロボットが到着したその日からロボットを稼働させることが可能です。シンプルで使いやすいインターフェースに、マウス一つでワークフローを作成でき、すぐに導線の変更ができます。環境に合わせた大幅なレイアウト変更にも拡張性や柔軟性を持って、費用なく行えます。
業界屈指の安全性で人と協働
Fetch Robotics のロボットは人と安全に協働できるように設計されており、動的障害物を自動で検知しストップするだけでなく、安全な道を自ら見つけ出します。また、産業用I/O装置のSICK TDCを利用してFetchCoreをネットワークで繋ぎコンベヤー、ドア、エアシャワーなどの他の産業機器とロボットの間をつなぐこともできます。
Fetch Robotics 協働するロボット動画
コンベア間の搬送を自動化 ローラートップ動画
Applied Robotics は、産業用ロボットのエキスパートです。マテリアルハンドリング、組立、切断、ディスペンス、機械加工、溶接といった幅広いアプリケーションに対し、柔軟に自動化のソリューションを提供しています。自動車やエレクトロニクスから食料、製薬などの幅広い産業への実績があります。
製造ラインのハンドツールを自動で交換 ー 自動ツールチェンジャー
ツールチェンジャーは、多関節ロボットや加工機（マシニングセンターなど）にツールや工具の交換機能を付加する為に使用される、ツール/工具交換機構及びシステムです。
Applied Roboticsのツールチェンジャーは、独特のカム構造によるロック機構に長時間の耐久テストの結果と絶大な自信を持ち、生涯保証を提供しています。これらのツールチェンジャーを設計するにあたり、進化する市場の要件と顧客からのフィードバックを確実に取り入れ、連結・連結解除センシングの可用性を拡張し、アダプタープレートの必要性を制限するために直接ボルト設計を考え出しました。
組み立て、ディスペンス、マテリアルハンドリング、溶接といったお客様のより専門的なアプリケーションの課題を解決するために取り組んでいます。
製造ライン機器の衝突を回避する衝突センサー
Applied Robotics の QuickSTOP衝突センサーは、ロボットと治具との衝突事故を検知し防ぐことでラインの停止を避ける、空気圧で作動する動的可変衝突センサーです。
エアーチャンバーは衝撃の瞬間に閾値を超えると、ショックを吸収するために開きます。衝撃、衝突または動的な過荷重時に、装置は即座に停止信号をシステムコントローラに送ります。
さまざまな製品を掴むグリッパー各種 – グリッパー
Applied Robotics の各種グリッパーは、力強さを必要とするあらゆる用途に対応します。強度、精度、信頼性を必要とするあらゆる用途に使用できます。
ハンドリング用の柔軟で柔らかいボディの指を持つ、完全電動式のフレキシブル・スマート・グリッパーや、さまざまな種類の肉、ベーコン、魚、チーズを様々な形をの扱える衛生的なミート（精肉）グリッパーなど各種グリッパーをご用意しています。
製造現場では、中腰姿勢や重いものを持つことからくる怪我や疲労を軽減してくれるアシストスーツの導入が進んでいます。上記の記事でも、”作業負担の軽減や作業効率の改善” をデジタル技術活用の理由に挙げている企業は多く、作業者の労働環境は製造業を成長させるためにも改善をしていくべき項目です。
BackX
バックXは、作業者の筋力をサポートすることで生産性を高め、前かがみ姿勢や、物の持ち上げる、腰曲げる、手を伸ばすといった作業中に、腰部（L5/S1椎間板）にかかる力やトルクを平均60%減少させる新しい産業用外骨格型アシストスーツです。一日中着用できるように設計されたバックXは、日常の動作を妨げることなく、歩行、階段やはしごの昇降、自動車の運転、自転車の運転、ランニングなど、あらゆる動作を制限なく行うことができます。
ShoulderX
ショルダーXは、自動車、建設、造船の作業者が使用するための世界で最も先進的な肩を支える外骨格型アシストスーツです。
世界中の多くの現場での評価から得られたフィードバックに基づいた新しい機能を取り入れています。ユーザーにしっかりとしたフィット感を提供し、着用者と外骨格との間の滑り（たるみ）を減らすことで、他のデバイスで一般的に見られるような使用中の微調整を行う必要性を減らしています。さらに、優れた通気性を維持し熱を逃すことで、ユーザーが快適に着用できるよう製作されています。