ARMインスティテュートが新たな技術プロジェクト8件を選定

ARMインスティテュート（Advanced Robotics for Manufacturing）は、米国の製造業に広く見られるニーズに応える新たなロボティクスプロジェクト8件を発表しました。これらのプロジェクトは、特に国防総省の製造分野における近代化の主要な優先事項に関わるものです。

選ばれたプロジェクトは、国防総省と民間コミュニティが最も緊急かつ重要と考える課題に取り組むものであり、330を超える会員組織からなるARMインスティテュートのエコシステムが解決を支援できる課題です。

これらのプロジェクトは、米国の製造業を強化し、労働者の能力を高めるというARMインスティテュートの使命に沿うものです。ARMインスティテュートはプロジェクト資金として約400万ドルを拠出する予定で、8件のプロジェクト全体への総出資額は約800万ドルとなります。

人工知能によるロボットプログラミング支援

主導：メンフィス大学

パートナー：READY Robotics、FedEx、DeepHow

現在では、ノーコード手法を用いてロボットのプログラミングと設置に必要な知識を大幅に減らせる技術が存在し、工場の作業者にもロボットプログラミングを身近なものにしています。それでもなお、プロセス自動化に関する知識の不足は依然としてボトルネックとなり、ロボット導入の成功を損なう恐れがあります。 

本プロジェクトは、ロボットのタスクをプログラムする際に提案や修正を行うことで、経験の不足を補える支援システムの開発を目指します。システムは人工知能と機械学習の手法を用い、事前にプログラムされたタスクから製造作業のモデルを学習し、そのデータを活用してユーザーを支援します。これにより、初心者プログラマーも専門家に近いレベルでプログラミングできるようになることが期待されます。

視覚・触覚によるロボット表面検査

主導：Siemens

パートナー：GelSight Inc.、カーネギーメロン大学、ATI Specialty Alloys and Components、Boeing

本プロジェクトでは、宇宙船の部品や民間航空機の胴体の表面欠陥検査を自動化する、視覚と触覚を組み合わせたロボット検査システムを開発します。 

これらのロボット技術の改良を取り入れた航空機整備プロセス、特に検査品質を高め、手作業を置き換える技術は、航空資産の信頼性、整備性、稼働率を大きく向上させ、最終的にはライフサイクルコストの削減につながります。 

人工知能とロボティクスを活用することで、さまざまな産業における多くの部品の検査プロセスを標準化し、学習させることが可能になり、ARMインスティテュートの幅広い会員にも恩恵をもたらします。

複雑な幾何学的軌道を追従する最適化されたロボット動作プログラム

主導：レンセラー工科大学

パートナー：GE Research、Southwest Research Institute、Wason Technology

本プロジェクトは、冗長自由度を持つ産業用ロボットを用いて、複雑な曲線形状に対する高速かつ高精度なロボット工具の曲線軌道を自律的に生成することを目指します。これにより、現在しばしば必要となる手動での調整を削減または不要にすることを目指します。 

本プロジェクトでは、与えられた経路を、保証された追従精度のもとで最短のサイクルタイムを実現するロボット動作プリミティブの系列に分解する最適化手法を開発します。シミュレーションに基づくデータを用いて機械学習ツールを訓練し、最適化計算にかかる時間を短縮します。

自律型ロボットによる金属成形加工

主導：オハイオ州立大学

パートナー：Yaskawa、CapSen Robotics

プロジェクトチームは、複雑な金属部品を少量から大量まで生産する課題に取り組みます。金属部品は、民生用自動車、高性能スポーツカー、重工業機械、パワートレイン、さらには航空、陸上、海上の軍事機器など、幅広く使用されています。 

部品の交換が必要になった場合、特に旧式システムでは、品質、コスト、納期のバランスを取って適切な解決策を得ることがしばしば困難です。チームは、多様な形状の部品をタイムリーかつ低コストで柔軟に製造できる、人工知能を搭載したロボットシステムを開発し、導入します。

工程内検査を備えた均一なロボット研削

主導：GKN Aerospace

パートナー：国立航空宇宙研究所、GrayMatter Robotics、ワシントン大学、EWI

ARMインスティテュートによる自動仕上げ表面処理に関する過去のプロジェクトには、経路計画、均一な加工、自動検査が含まれていました。チームはこれら過去のプロジェクトの成果を統合し、多くの産業に役立つ効率的な研削・研磨技術を生み出します。

高温材料向けの高精度適応加工

主導：GE Research

パートナー：GrayMatter Robotics、FANUC

プロジェクトチームは、センサーデータを統合し、工具の軌道や加工パラメータを自動調整するオープンアーキテクチャのプラットフォームを開発することで、高温材料における複雑な冷却路形状の高精度適応加工に取り組みます。これによりレーザー穴あけの最適な解決策を実現します。 

センサーは、入ってくる部品のばらつきを確認するためにも、加工工程の進行を追跡するためにも使用されます。本プロジェクトは、プロセス管理と再現性を向上させることで不良率を低減するとともに、対象タスクに応じて代替の工具やセンサーを容易に交換できる構造を構築します。

セラミックマトリックス複合材のロボットによるピッキング、配置、成形の自動化

主導：Boeing

パートナー：南カリフォルニア大学、3M社

防衛用および民間用の高温構造物を入手しやすくするためには、高性能な耐熱材料から部品を製造する、費用対効果の高い手段が必要です。 

プロジェクトチームは、布基材のプリプレグ（複合材料の中間材）を型形状に沿って成形するための自動経路計画、未固結領域の工程内自動検査、仕上げ加工用の工具経路の自動生成、さらにプリプレグ基材の剥離失敗時に自己修正を行うロボットによる復旧機能の開発を計画しています。

エネルギー材料のための安全なロボット取り扱い

主導：レンセラー工科大学

パートナー：Schlumberger、Interface Technologies、FANUC

プロジェクトチームは、エネルギー材料のロボット加工に関する基盤技術の開発を目指します。エネルギー材料を用いた製造には、工程上多くの制約があり、中でも最も重要なのは、ある空間内に同時に存在しうるエネルギー材料の質量に関する制限です。 

本プロジェクトでは、ロボットをエネルギー材料の補充作業に適用することで、この影響を低減することを目指します。本プロジェクトの実施により、成形炸薬の製造に直接適用可能な安全システム、操作戦略、ロボット設計が実証されるとともに、より広義にはエネルギーを用いる他の装置や製品の製造にも応用可能です。