IFR: 5つのロボット工学のトレンドに注目
稼働中の産業用ロボットの台数は世界全体で約300万台と過去最高を記録し、2015年から2020年にかけて年平均13%増加しました。
「ロボット自動化の変革は、伝統的産業と新興産業の両方で勢いを増しています。ロボット工学がビジネスにもたらす多くの利点に気づく企業は、ますます増えています。」
IFRは、ロボット工学と自動化を世界的に形作っていると同連盟が考える、次の5つのトレンドを発表しました。
ロボットが新たな産業に導入される
自動化が比較的新しい分野でも、ロボットの導入が急速に進んでいます。消費者の行動から、企業は製品と配送の両方でパーソナライズへの需要に応える必要に迫られています。
eコマース分野の革命はパンデミックによって引き起こされ、2022年も加速し続けるでしょう。現在、世界中には5年前にはこの分野に存在しなかった数千台のロボットが設置されています。労働力不足の解決を目指し、これまで自動化を検討していなかった企業も方針を見直しつつあります。
小売業や飲食店など、サービス業の従業員に依存する企業は欠員を埋められず、IFRは顧客ニーズに応えるため、これらの企業が自動化に投資すると予測しています。配送・物流、建設、農業など、ロボット工学の比較的新しい応用分野も、日々進化する技術の恩恵を受けています。
ロボットはますます扱いやすくなる
ロボットの導入は難しい場合がありますが、新世代のロボットはより使いやすくなっています。アイコンによる簡単なプログラミングや手動によるロボットの操作を可能にするユーザーインターフェースへの明確な傾向が見られます。
ロボットメーカーや一部のサードパーティベンダーは、導入を簡単にするためにハードウェアパッケージとソフトウェアを組み合わせています。この傾向は単純に見えるかもしれませんが、完全なエコシステムを重視したソリューションは、運用の手間と時間を減らすことで大きな効果をもたらします。
低価格ロボット工学の傾向は、簡単な設定と設置、場合によっては特定用途向けの事前設定にも関係しています。ベンダーは、グリッパー、センサー、コントローラーと組み合わせた標準プログラムを提供しています。アプリストアでは様々な用途向けのプログラムが提供され、より安価なロボットの導入を支えています。
ロボットと人間のスキルアップ
政府、業界団体、企業は、次世代に向けて早い段階からロボット工学と自動化の基礎教育を行う必要性をますます認識しています。データ駆動型の生産ラインへの道筋は、教育と研修に重点が置かれるでしょう。
社内での従業員研修に加えて、外部の教育機関も社員研修プログラムを充実させることができます。ABB、FANUC、KUKA、YASKAWAなどのロボットメーカーは、30カ国以上でロボット工学の講座を開催し、毎年1万人から3万人の受講者を集めています。
ロボット工学は工場労働者の仕事を良い方向に変えています。最近の「グレート・リシグネーション（大退職）」が示すように、人々はキャリアを築ける近代的な環境で働きたいと考えています。新たなロボット工学の教育機会は、企業にとっても従業員にとっても一石二鳥の戦略です。退屈で汚く危険な作業は自動化される一方、人々は将来の産業職に必要な主要スキルを習得し、キャリアを通じて潜在的な収入を高めることができます。
ロボットが生産の安全性を支える
貿易摩擦とCOVID-19により、生産は消費者の近くへと移りつつあります。サプライチェーンの問題から、企業は自動化と組み合わせたニアショアリング（顧客に近い近隣国の企業へ業務を委託すること）を解決策として検討するようになっています。
米国の一つの特に示唆的な統計は、自動化が企業の操業再開をどのように後押ししているかを示しています。米国自動化促進協会（A3）のデータによると、2021年第3四半期の米国におけるロボットの受注は、2020年の同時期と比べて35%増加しました。受注の半分以上は自動車以外の分野によるものです。この記録的な成長はロボット工学だけによるものではなく、マシンビジョン、モーションコントロール、モーターも大きな伸びを示しています。
「パンデミックとそれに続くサプライチェーンの混乱や労働力の確保の難しさは、多くの企業が投資を正当化するために必要としていた後押しになったようです。自動化に投資する可能性が最も高いのは、以前から検討してきたものの、まだ最後の一歩を踏み出していない企業です。」
ロボットがデジタル自動化を支える
IFRは、2022年以降、データが将来の生産における重要な要素として重視されると述べています。インテリジェントな自動化プロセスで収集されたデータは、製造業者がより的確な意思決定を行うために分析されるでしょう。
ロボットがタスクを分担し、AIを使って学習できる能力により、企業は建設から食品・飲料の包装工場、医療研究所に至るまで、新たな環境へのインテリジェント自動化の導入もより容易に進められます。
ロボット向けのAIは進化しており、学習するロボットが主流になりつつあります。この業界はパイロット段階を終え、2022年にはこれらの技術のより広範な導入が期待できます。
