非標準的な自動化は AI や人型ロボットに置き換えられるのでしょうか?

1. 問題の本当の原因

過去 2 年間、ほぼすべての業界交流グループで「身体化された知能」という用語が繰り返し言及され、「工場に入る人型ロボット」という用語もほぼすべての業界交流グループで繰り返し言及されてきました。メディア側のレンダリングは特に誇張されており、バックフリップ、ネジの締め付け、ビンの搬送、仕分けや手直しなどが含まれます。複数のデモビデオでは、それぞれが一種の「ユニバーサルワーカー」がすでに手の届くところにあることをほのめかしている。さらに、コード生成、視覚的検査、およびプロセス ルート計画における大規模モデルの急速な普及により、「非標準の自動化は置き換えられるかどうか」という問題が繰り返し俎上に上るようになったため、これは驚くべきことではありません。

さて、この記事は感情に応えるような結論を与えるつもりはありませんし、どこかの政党のプロパガンダのレトリックを単純に繰り返すつもりもありません。この記事は、13 年間にわたる非標準機器の設計経験、オンサイトのデバッグ経験、およびプロジェクト管理の経験に基づいています。そして問題を構造レベル、プロセスレベル、経済レベル、工学的現実レベルで分解して検討し、最終的には冷静かつ明確な判断を下します。

2. まず明確にします: 何が「非標準の自動化」とみなされるのか

「置き換えられるかどうか」を議論する前に、議論の対象を明確にする必要がある。そうしないと、結論は実行されません。

非標準の自動化機器は、統一された国家規格や一般仕様に従って大量生産されていません。代わりに、特定の顧客のプロセス ニーズ、生産ラインのリズム、ワークショップのレイアウトに基づいており、マテリアル フロー ルールと組み合わせられています。これはゼロから設計され、その後スタンドアロンマシンのカスタマイズが行われ、最後に自動化機器が生産ラインに統合されます。これには次のような典型的な特徴があります。

これに対応するのが、ユニバーサルスカラロボットパレタイジングライン、標準4軸組立機、欧州標準コンベヤラインモジュールなどの標準自動化機器です。これら 2 種類の機器は単純に高低の関係にあるのではなく、それぞれが異なる産業機能を担っています。標準装備は「よくある重複」を解決し、非標準装備は「性格の問題」を解決します。

市場規模の観点から見ると、国内の非標準自動化機器は長年にわたって数千億の市場規模を維持しています。業界の主流企業は、軍事産業、航空宇宙、造船、自動車エレクトロニクス、医療機器、3C エレクトロニクスなど、多くの敷居の高い分野をカバーしています。これを理解することが「交換可能かどうか」を判断する前提条件となります。特定のシナリオ下でのみ有効な代替手段があり、1,000 億レベルのマルチフィールドでカスタムに焦点を当てたトラックの全体的な代替には程遠いです。

3. 人型ロボットの実際の着地位置

この問題を明確に説明するには、まず、過去数年間に人型ロボットが産業現場でどの程度進歩したかを見てみる必要があります。

公開報道によると、BMW工場は最終組立工程に03を導入したという。トヨタとヒュンダイはそれぞれ、自動車組立ラインでボストン・ダイナミクスと試験的協力を開始した。 CATL（寧徳時報）はバッテリー生産ラインで人型ロボットのテストを開始した。家庭用清掃機械の部品組立リンクを人型ロボットに接続したところ、歩留まりは99%で安定しました。これらは事実レベルで起こったことであり、マーケティングレベルの話ではありません。

しかし、そのような事実の背後には 3 つの重要な制限が隠されており、ほとんどすべての冷静な業界レポートで明確に指摘されています。

足場の現場では、ハンドリング、仕分け、積み込み、箱の搬送といった構造的特徴を持つ工場の内部物流に加え、最終組立の補助的なリンクや検査リンクなどの「ショートチェーンタスク」に焦点を当てています。

ほとんどの単一デバイスは依然として遠隔監視または手動検査に依存していますが、これは本当の意味で完全に自律的ではありません。

製品のリズム、公差、テスト基準などのリンクが展開されています。これらはすべて高度に管理されており、本当の意味での柔軟性はありません。

この 3 つのポイントを理解することは、「非標準の自動化を置き換えることができるかどうか」を判断するための非常に重要なベースラインです。ロボットの中には、動かすために現場の技術者の協力が必要なものがあります。しかし、現場のエンジニアが構築した非標準システムを置き換えるのは、まったく同じエンジニアリングロジックではないため不可能です。

4. 人型ロボットでは代替できない部品をリアルプロジェクトで解体

以下は、典型的な非標準プロジェクトからの説明です。 3C の顧客は、6 つのモデルの精密コネクタ間の混合ライン組立検査を実行する必要があります。各モデルには、異なるテープ仕様、異なるピン間隔、異なる圧着力曲線、および異なる AOI 検査ウィンドウがあります。サイクル時間は 1 個あたり 28 秒で、柔軟な切り替え時間は 15 分を超えることはできません。

このプロジェクトの完全な非標準自動化ソリューションには、以下が含まれる必要があります。

これらの技術的な詳細の背後にあるエンジニアリング上の現実は次のとおりです。

これが、非標準的な自動化に対する本当の障壁です。 「製造できるかどうか」ではなく、「お客様の実際の製造環境において、精度、サイクルタイム、段取り替え、歩留まり、機密性の5つを同時に正しく扱えるかどうか」です。これまでのところ、これは 1 つのタイプの作業によってのみ達成できます。それは、プロセス、機器、現場を理解している機械エンジニアのチームです。

5. 技術進化の経路：人型ロボットやAIは代替品ではなく道具である

非標準製品全体が置き換えられることはないということは、テクノロジーやツールが進歩せずにそのまま残ることを意味するものではありません。実際に起こっているのは、ツール レベルでの変革であり、エンジニアは反復作業から解放されます。

1. ソリューション設計段階におけるAIの役割が明確になった

現在業界で最も安定しているのは、AI を使用して次のことを支援することです。

初期投資期間は長く、再利用価値は非常に高くなります。これは、これらのタスクに共通する特徴です。 AI によってテンプレートの生成や事前審査の作業時間が短縮された後、エンジニアは主要なプロセスの設計、主要なパラメータの検証、オンサイトのデバッグなどの価値の高いリンクに集中できます。

2. オフライン プログラミングとデジタル ツインがデバッグ モデルを変える

たとえば、デジタルツインと組み合わせた成熟したオフラインプログラミングにより、機器は仮想環境でのリズム検証、完全な干渉検査、および異常な動作状態の再発の実現を実現できます。デジタル ツインでは、AI が自動レイアウト最適化作業を開始し、運動学的パラメーターの推奨作業を実行し、フォールト ツリー補助分析やその他のタスクを実行します。

このものの産業上の意義は、納品前の初回成功率を大幅に向上させ、現場でのデバッグ工数や出張費を削減できることです。これまで、非標準機器は安定して動作するまでに平均 3 ～ 5 回のオンサイト デバッグが必要でした。現在では、シミュレーションと AI 支援の助けにより、初回の成功率が大幅に向上しました。

3. 視覚検査と AOI リンクのインテリジェンスが大規模に展開されました

ディープラーニング ビジョンは、欠陥分類、外観検査、OCR 文字認識において、かなりの量の手動による目視検査と従来の AOI を置き換えました。この部分は、非標準自動化そのものを置き換えるものではなく、実際には非標準自動化生産ラインのワークステーションの一部を置き換えるものです。作業を深く行うほど、ライン全体における労働の割合が低くなり、より多くのエンジニアがより複雑なプロセスの問題に対処するために労働から解放されることができます。

4. 人型ロボットは最終的に非標準的なシナリオに参入しますが、その形は「協力」です

今後 3 ～ 5 年で人型ロボットが産業現場でどのように導入されるかを判断するヒントは、おそらく次のとおりです。

将来の非標準的なシナリオで人型ロボットが果たす役割は、「柔軟なワークステーションの補足」または「ユニバーサルポーター」に似ています。代わりにしたいのは、もともと人間によって行われていた、箱の取り扱いやオンラインでの資料の汚くて疲れる作業です。これは、非標準ソリューションの完全なセットではありません。解決できるのは「ユニバーサルハンドリング」の問題だが、「専用機、少量ロット、多品種、強力なプロセス結合」という要件のもとでの非標準的なカスタマイズ自体は解決できない。

6. 非標準の自動化にはなぜ三重の堀があるのですか?

前述の技術的現実と経済的現実を重ね合わせると、非標準自動化に対する三重の保護堀を抽出できます。

最初のレベルはプロセス モートです。各非標準プロジェクトのプロセスの専門知識とノウハウは、顧客のプロセス エンジニアの頭の中に、また非標準機器エンジニアのオンサイトのデバッグ経験に蓄積されます。機密保持契約により、顧客のプロセスデータは狭い範囲にロックされます。外部の大規模モデルが効果的なトレーニングのためにそのようなデータを取得することはほとんど不可能です。これは、AIが非標準的な分野でのツールとしてのみ機能し、意思決定を行うことができないことを示しています。

2 番目のレベルはエンジニアリング堀です。需要のマッチングから始まり、ソリューションの設計、組み立て、デバッグ、納品、運用保守までを経る非標準プロジェクトがあります。プロセス全体は、複数の種類の作業のコラボレーションに依存します。これらの種類のジョブには、機械、電気、ビジュアル、プロセス、PLC、およびソフトウェアが含まれます。さらに、問題が発生した場合、オンサイトのデバッグ機能が納品のペースを直接決定する可能性があります。このような機能は単一のソフトウェア ツールで置き換えることはできませんが、組織、プロセス、個人の経験によって統合されて構築されます。

3 番目のレベルは経済的な堀です。一部の製品のバッチサイズが小さく、テンポが固定されておらず、プロセスがより頻繁に変更される非標準的なシナリオでは、専用の全自動装置は現在のソリューションよりもはるかに経済的ではありません。このようなシナリオでは、自動化は通常、主要なプロセス部分のみをカバーし、残りの複雑なアクションは依然として人間または半自動機器に依存します。つまり、代替計画では、1 回の設備投資の回収期間、交換コストがどれくらいかかるか、保守コストがどれくらいかを考慮する必要があります。それ以外の場合、代替品について言及することはできません。

7. エンジニアはこのツールのアップグレードにどのように対処しますか?

この一連のツールのアップグレードは個々のエンジニアにかかっており、失業をもたらすのではなく、3 つのレベルから見ることができるスキル セットの再構築をもたらします。

ツールのアップグレードのペースについていけないエンジニアはツールに取って代わられることになります。ツールのアップグレードの状況を理解しているエンジニアが、ツールを使用できない同僚の代わりになります。この法則は、CAD/CAEが普及した時代、PLCプログラミングがソフトウェアベースだった時代、ディープラーニングによる外観検査が行われていた時代に繰り返し検証されてきました。このラウンドでは例外が存在する理由はありません。

8. 元の質問に答える

タイトルに関係する質問に戻りますが、人工知能と人型ロボットの継続的な開発により、非標準的な自動化は置き換えられるのでしょうか?

回答: 置き換えられませんが、上書きされます。

今後 3 ～ 5 年で、AI と人型ロボットは非標準的な自動化エンジニアの手に渡るツールになるでしょう。以前のプロトタイプの作業を圧縮し、ソリューションのプレビューを高速化し、一般的な処理リンクを完成させることができます。ただし、非標準システムのプロセス結合、エンジニアリングのコラボレーション、またはオンサイト納品に代わるものではありません。この堀を時が経っても消されないのは、やはり工程を知る技術者、装置を知る技術者、現場を知る技術者、そして彼らが構築する規格外の自動化システムです。

いわゆる「置き換えられる」というのがありますが、これは過剰なマーケティングによって生み出された誤った命題です。実際に起こっているのは、ツールのアップグレード、効率の向上、役割の再編です。これらの状況はすべて、機械工学の分野で過去 30 年間にわたって繰り返し経験されてきました。