Share withArticle by: Asst. Prof. Suwan Juntiwasarakij, Ph.D., MEGA Tech Senior Editor 斬新なデジタル・テクノロジーが、大量の重要データを最小限の費用で収集しテコ入れすることを可能にしている。このことは、農業の現場の作業をもっと洞察性指向で、潜在的にもっと生産的で、効率的なものにしている。農業のエコシステムは、すでに、これらのデジタル・テクノロジーへの投資をはじめている。デジタルベースのサービスの全市場規模は45.5億ドルに達している。デジタル農業サービスをさらに大きく使うことが、農場の財務状態を改善するのみならず、増大しつつある人口が必要とする食料需要にも合致するための必須条件である。 世界人口と食料生産 2100年までに、世界の人口は、112億人に達するものと予測されている。これは現在の76億人から上昇し、現在生産されているよりもさらに多くの食料が必要になってくるであろう。加えて、まさに2050年までには、世界の人口の三分の二が都市に住むことになるので、現在の半数が住んでいるのよりもその比率が上昇し、農業はもっと効率を上げ、もっと生産し、環境への影響はもっと減らすことを求められている。AI、ロボテックス、ドローン、およびIoTは、農業に革命を起こすテクノロジーの例だが、しばしば、期待はずれになりがちである。デジタル農業は、まだ未開拓の潜在的なパワーだと考えられている。 私たち、人類は、すでに世界の居住可能な土地の71%を占め、そのうちの50%は農地であるが、その大部分は家畜に次々と取られてしまっている。食肉と乳製品の消費離れがこのようなバランスに変化をもたらし、農地のうちの31億ヘクタールが解放され、食生活の変化をもたらすものとなった。この点で、もし実験室生産の食肉の味が良くなれば助けとなるであろうが、より知能的な穀物生産農業が解決策を出してくれるにちがいない。 精密農業の必要性 21世紀になって、スマート農場経営やデジタルデータや洗練された高性能のソフトウエアおよびドローン取り付けのカメラのような新しい道具を駆使した精密農業の方式が出現してきた。IoTがコンピュータ化でこれらの推進を約束し、リアルタイムで農業意志決定システムに大変精度の高い情報を提供できるようになった。 個人経営の農場では、精度の高いワイヤレスセンサーが、土の湿り化、温度、日光の当たり具合のような穀物の育成に影響を与えそうなすべての主要な要素の測定を可能にした。牛やほかの家畜さえも様々な主要なセンサーで監視できる。体温、動作、脈拍、正確な居場所が、監視され、農業者も、繁殖や健康不良の兆しを早めに検知できるようになった。さらに、これらのセンサーが、データを、IoTシステムやインフラストラクチャー経由でリアルタイムでクラウドサーバーへアップロードしてくれる。それにもかかわらず、遠隔地、近場に電源のない所や悪天候時には屋外環境での動作信頼性だけでなく、エネルギー消費が非常に少ないので小さな電池か太陽光電源で動く長距離のデータ移送可能なセンサーを求める声が出て来た。GPS経由でのトラクターの遠隔操作はひとつの事例であり、すべての考えられる場所や状況からのリアルタイムデータ 24/7 の収集はまた別の問題になっている。 デジタル農業の未来 様々な世界的なトレンドが、食料の安全性、貧困、および、食料の全般的な持続可能性や農業システムに影響を及ぼしている。将来の需要に見合った農業へ大きな影響を与える四大要因としては、地域的要因、天然資源の希少性、気候変動および食料の破棄がある。農業の未来は極めて明るい。毎月のように現出している精密農業のテクノロジーはますます進んできている。それらの解決策すべては、生産の最適化、経営のより良い管理、資金の節約や収穫拡大による収益などへの農家の努力に対して大いな意義がある。

Share withArticle by: Asst. Prof. Suwan Juntiwasarakij, Ph.D., MEGA Tech Senior Editor ロボットは新しい専門用語ではなく、そして今日の大衆文化において重要な要素となってきた。しかし、ロボットの印象は主要なメディアでの説明に影響され、異なって伝わる可能性がある。「ターミネーター」のスカイネットや、「アイ、ロボット」の個人助手ロボットのような、ハリウッド映画から得た認識を持ち続ける人もいるかもしれない。 実際、ロボット工学はロボットのことを研究する工学の科目である。ロボット工学とは、ロボットの構想、製作、設計、及び運転に取り組む工学の分科である。この分野には機械工学、電気工学、コンピュータ工学、その他が含まれる。しかし、本号の中で説明される「ロボット」は、ロボティック・プロセス・オートメーション（ロボットによる業務自動化、以下RPAと呼ぶ）に見られるもの、という文脈で使われる。 反復的な、またしばしば規則に基づくプロセスを自動化するシステムであるRPAは、最近ますますビジネスに用いられるようになってきた。これらの取引のプロセスは、典型的には、共有の業務センターか、その他のバックオフィスの一部に位置する。人工知能ソフトウェアは、通常「ロボット」として知られるが、複数のITシステムを横断する取引のプロセス、データ操作、及び情報伝達を可能にするために、既存のITアプリケーションの保存や解釈といった特定の仕事に機能するように設計されている。加えて、ロボットの集団は、人間でない仮想の労働力としてサービスを提供することができる。 グローバルなRPA市場は2022年までに43億ドルに達すると予測されている。リサーチ・アンド・マーケット社によると、人工知能や認知学習などの技術における著しい成長により、企業による業務自動化技術の採用が増加してきた。このことは、人間の反復的な努力を排除するための仮想労働力の需要急増を引き起こし、世界規模で市場を動かしている。 ロボット工学市場に関する洞察 RPA市場は、業務により、規則ベースのものと知識ベースのものとに分類される。この2つのうち、規則ベースの方がより大きな収益シェアを有し、2017年に59%を超えたと評価されている。規則ベースの業務は、あらゆる規模の企業から顕著な関心を得てきた。これは、年次及び非常に繰り返しの多い様々な作業を効果的に自動化するソフトウェアロボットを、組織が構成できるようになるためである。また、実質的な人間の作業をほんの一瞬で終えることにより、組織が多くの時間を節約するのにも役に立つ。 重要なプレーヤー RPAの市場は、企業の規模に基づいて、大企業及び中小企業（SME）に分けられる。中小企業は、予測期間を通じてCAGR 37%でのより速い成長に直面し、2022年までに収益では大企業を凌ぐと考えられる。この高成長の原因は、SMEが、業務アプリケーションの自動化により業務効率を強化するために、世界中で業務自動化への著しい興味を示すことであると予測されている。一方でマーケティング基準に関しては、RPA市場の優れたプレーヤーは、実行、変革、顧客の声、といった3つのマーケティング成果で分類できる。　 HFSリサーチ社によると、RPAサービスの価値における供給者の能力は、経験の深さに基づいている。経験の深さの規模は、例えば[1] 経験なし、[2] 10件未満の仕事に従事、[3] 10~25件の仕事に従事、[4] 25件以上を手掛けた専門家、といった目盛りで表される。図表は以下の通りである。 地域のマーケットシェアと成長 北米地域は、技術分野の高度な発展と先進国の存在のおかげで、RPA市場の中で最も大きなシェアを占める。ヨーロッパはRPA市場の優れたプレーヤーの一つである。英国、ドイツ及びイタリアなどの国は、豊かな製造業と自動車産業を抱えているので、市場成長の主な貢献者である。 アジア太平洋地域は、予測期間にわたり、最速で成長する市場として浮上すると予想されている。アジア諸国の発展と消費者向け電気製品の需要のため、製造業者は製造工程において費用効率の高い技術を採用せざるを得なくなっている。地域レベルの市場で期待される成長は、新技術の進歩、進むデジタル化、自動化ソフトウェア産業の発展、そして該当地域の中小企業による業務プロセス自動化ソリューションの採用増加、等の要素に起因すると考えられる。

Share withArticle by: Suwan Juntiwasarakij, Ph.D., MEGA Tech Senior Editor 間違いなく、自動化によってビジネスにおいてフロントエンドからバックエンドに至るまで革命が起きてきました。例えば、アマゾンの店舗ではウォークスルー決済が可能になり、Volvoの経理部ではサプライヤーへの請求書を毎日2,000件以上自動生成できる自動システムが採用されています。ロボットによる業務自動化（RPA）から人工知能（AI）に至る自動化術の開発は操作性、生産性、新たな収益やカスタマーエクスペリエンスを創出します。企業はこれらの利益を得るために膨大な投資をすることが予想されます。例を挙げると、事務所、管理、販売、専門職、管理職向けなどの個人用AI市場は2021年までに485億ドルに達すると予想されています。キャップジェミニ研究所によると自動化への投資額は過去最高になる見込みです。 ロボットによる業務自動化とは？ ロボットによる業務自動化（RPA）とは、知能ソフトウェア型ロボットを使用して、これまで人間にしかできなかった処理を実行することです。ERP、CRM、ウェブアプリなど、特定のロボットが動作して迅速かつ容易に業務に取込むことができます。KPMGの分析によると、定型業務の自動化、一部非定型業務の自動化、高度な自律化（認知）の3つのクラスに分けられています。定型業務の自動化は目新しいものではなく、サービス窓口、注文管理、クレーム処理、請求書の発行など手動で行っていた作業を自動化するソリューションです。 一部非定型業務の自動化とは、非構造化データの読み取りや知識ベースの活用を含む一部非定型業務を自動化するソリューションです。成長段階のアプリケーションには、ITヘルプ窓口、顧客注文の成立、給付請求処理などがあります。高度な自律化又は認知化とは、機械認知学習、AI要素、言語処理、大容量データ分析などを含む高度なテクノロジーであるソリューションのことです。人間のように考えたり、学習したりするこの新技術はセルフサービス業務や複雑な業務における研究や改革をもたらすよう設計されています。 RPA導入の効果 企業がロボットによる業務自動化を導入するにあたって重要な３つの段階があります。ロドイトの分析によると、自動化のためのビジョンや戦略として重要な段階は下記の通りです。はじめに、自動化のためのビジョンと戦略を明確にする必要があります。最初の段階としてリーダーは、IA組織の現状を把握し、どの部分にどのように自動化テクノロジーを導入するのかを判断しなければなりません。自動化のためのビジョンと戦略は一つのアプリケーションに留まらず全体的な改革にまで広がる可能性があります。これは契約、準備、採用といった条件面での懸念事項に対して迅速にまた継続的な利益実現によって対処することで達成することができます。 二番目に、企業は自動化開発をサポートするための基礎となるインフラストラクチャを構築しなければなりません。効果的な導入、継続的なメンテナンス、リスク軽減を促進するために必要なことです。運用及びガバナンスの枠組が孤立しないこと、組織内の社内標準及び主な慣例と整合することが重要です。最後の三番目として、自動化をサポートし維持するための目標状態操作モデルを開発することです。人、業務、技術の相互作用に関するいくつかの重要な相違があります。次の図のように、自動化にあたって3つの段階のどこに位置しているかを考慮する必要があります。 重要事項 RPAを導入する前に、当面の構築を進めながら長期的戦略を立てることが大切です。短期間ですべての業務や手順の評価を行うことは不可能です。RPAのライフサイクルを通じた反復ルーフを介したロードマップを開始及び構築するための小さな領域を識別することで可能となります。これによりすべての機能につながる経路を構築しながら適切な場所へと素早く移動することができます。RPAはあらゆる面で魅力的に見えるかもしれませんが、実際に適しているのは特定の業務だけです。利益のしきい値を設定することで、RPAをロボット工学としてではなく、能力として考える又は改善が必要なプロジェクトを延期します。

Share withArticle by: Asst. Prof. Suwan Juntiwasarakij, Ph.D., MEGA Tech Senior Editor​ インターネットは着実に発展してきており、IoTはインターネットの最初の数少ない大きな進化の1つです。インターネットにおける3つの主要な開発は、一連の閉鎖的なサイロシステムから、新たなオープンアーキテクチャへの移行に力を注いでいますがこれは、標準化された安全ネットワークと、インターフェースと通信プロトコルに基づいて、製造エコシステム(一連の製造工場など)を横断して、インテリジェンスが分散され、行動を取ることができるような新しいオープンアーキテクチャへと移行するものです。 IoTは、感覚的かつ予測的な性質を持つまったく新しい一連のビジネスモデルを設計する可能性を生み出すため、IoTは将来への飛躍です。インターネットはIoT(センシング温度,圧力,振動,水分,ストレスなど)の影響を受けやすくなり,これまで接続されていた装置をインターネットに接続することで拡張を拡大することが期待されています。例えば、すべてのサプライヤマシンと輸送車両を共有IoTプラットフォームを介して接続することで、自動車のOEM(Original Equipment Manufacturer:相手先商標製造)は、部品およびコンポーネントのインバウンドトレーサビリティのためのまったく新しいモデルを作成することができ、その結果、インバウンドサプライチェーン内の予測可能性が向上することになります。 世界的な指数成長 過去10年間で、モノのインターネットの概念は大きな牽引力を得ています。これは、業界関係者、団体、そして学界による努力の集結によるものです。IPSOアライアンス、IIC（産業用インターネットコンソーシアム）、OIC（オープンインターコネクトコンソーシアム）などの業界団体だけでなく、企業のさまざまなコンソーシアムが、世界的なIoTの認識と採用の向上に向けて取り組んでいます。インターネットに接続するデバイスの数が増えると、IoTの採用を促進するうえで重要な役割を果たしています。他の業界関係者と連携した学界は、IoTソリューションの開発と展開をさらに支援しています。デロイトの分析によると、IoTは世界的に急激な成長を遂げており、2020年までに接続機器数は5.5倍から208億ドル、収益は3倍から3兆ドルに達すると予測されています。 市場の急激な成長、技術的、経済的、行動的要因を考慮することで、IoTグローバルの普及が促進されています。低コストのセンサ、接続のコストの低下、処理のコストと時間の削減は、IoTの普及に重要な役割を果たします。さらに、ビッグデータ分析とクラウドコンピューティングの普及により、非構造化データの処理と分析を洞察から先見の明に移すことが可能になります。さらに重要なことには、モバイル機器への依存が高まっていることから、消費者はIoTテクノロジにも関心を寄せています。 これらの8つがグローバルにビジネスに前例のない影響を生み出しているので、すべての組織が注目するべきである新興技術が不可欠です。いわゆる破壊的なテクノロジとは、モノのインターネット、人工知能、ロボット工学、3D印刷、拡張現実感、仮想現実感、無人偵察機、およびブロックチェーンです。これらの混乱の中で、IoTは業界にとって最も混乱を招くものと見なされています。これは約束された投資として戦略的事業計画に変換されます。 テイクホームメッセージ より広い観点では、IoTの力は、サイロではなくAIを組み合わせて使用すると、主にAIに由来します。近い将来、私たちは2つの画期的な新技術が互いに融合して、紛れもない勝利の組み合わせを形成するでしょう。AI IoTの組み合わせは、倉庫内のサプライチェーン管理を変えることができ、日付の収集と処理を正確に予測して収量を正確に予測し、農業における需要を予測するとともに、製造における予測メンテナンスを強化し、消費者の手でスマートホームを提供することによってスマートホームをさらにスマートにすることができます。おそらく、業界は、採用を妨げる可能性がある特定のリスクと問題に対処する必要があります。

Share withArticle by: ASST. PROF. SUWAN JUNTIWASARAKIJ, PH.D., SENIOR EDITOR 3D印刷の商業的可能性が産業界に広がり、ボーダーレスな世界への移行を可能にする、SFフィルムでのみ存在していた技術である3D印刷が、最終的に実現すると誰が考えていたでしょう。プリンターは初歩的なプロトタイピングに主に使用されていたため、付加的な製造技術を使用してデジタルモデルの物理的表現を作成したり、材料を結合するためにレーザーを操作したりする3Dプリンターの市場はかなり小さくなっていました。しかし、新しいアプリケーションが絶えず登場しており、価格は需要に見合ったものになっています。 3D印刷、あらゆるビジネスへの新しい次元 現在、3D印刷用金属は、航空宇宙や防衛、自動車、医療や歯科などの分野で幅広く利用されています。チタンは、軽量化や耐食性などの特性により、航空宇宙分野で使用されています。業界による材料の早期採用は、今後9年間の需要にプラスの影響を与えると予想されています。3D印刷技術の高速製造と幾何学的精度は、予測期間にわたる需要にプラスの影響を与えると予想されます。建設、宝飾品、産業用スペアパーツなどの他の分野での技術の使用の増加は、開発を促進することが期待されています。 アクセンチュアのスピード、精度、容量の追加を目指した投資によって、近い将来、3Dプリンタはより複雑な製品をより大量に作成することができます。エネルギーと工作機械メーカーであるシンシナティ（Cincinnati Inc.）は最近、最新のプリンタよりも200倍から500倍速く、10倍の3Dプリンターを作成するための提携を発表しました。 起源：FORBESを通したTHINKSTOCKPHOTO 世界の3D印刷市場は、2016年の71.3億ドルから2025年には569.09億ドルに、2016年から2025年にかけて26.08％の年平均成長率で成長すると予測されています。3D印刷は、バインダー材料を層ごとにインクジェットプリンターと共にパウダーベッド上に堆積させるプロセスです。3D印刷市場は、主に次の要因によって駆動されます。3D印刷の利用が増えて製造効率が向上し、従来のビジネスと並行して大きな利益を上げています。 私たちの時代の中の最も破壊的な技術の中で3D印刷と添加物製造を挙げることができ、第4次産業革命の最前線にあると予測されています。3D印刷のタービンやシリンダーブロックというアイデアは、大半の人々にはSFのように聞こえるかもしれませんが、3D印刷はプロトタイプの製造のための単なるツールであるという初期の使用法を上回っています。金属鋳物用の工具部品およびパターンは、ニーズの多い分野です。後者は添加剤製造システムに対する世界的な支出の約9％を占めています。3D印刷とサービスの世界市場は、2025年には500億米ドルに増加すると見込まれています。 上昇する3D金属印刷 世界の3D印刷用金属の市場規模は、2015年に1億9290万ドルと評価されました。金属は、完成した製品の強度と軽量化のために、3D印刷市場において著しい成長を見せています。様々な最終用途産業では、金属3D印刷のリードタイムを短縮し、収益性を向上させるために、主力の製造装置として市場に投入することが期待されています。 驚くべきことではありませんが、さまざまなサイズと機能の3D印刷が利用可能になれば、市場の成長が加速するでしょう。しかしながら、純金属の必要性に起因する製品の高いコストと高価なプロセスは、市場の成長を妨げることが予想されます。特定用途向け材料および互換プリンターを開発するために、マーケットプレイヤーによる集中的な研究開発が行われています。3D印刷金属は、航空宇宙・防衛、自動車、医療、歯科などの分野で広く利用されています。チタンは、軽量化や耐食性などの特性により、航空宇宙分野で使用されています。業界による材料の早期採用は、今後9年間の需要にプラスの影響を与えると予想されています。 3D印刷技術の高速製造と幾何学的精度は、予測期間にわたる需要にプラスの影響を与えると予想されます。建設、宝飾品、産業用スペアパーツなどの他の分野での技術の使用の増加は、開発を促進することが期待されています。 地域での3D金属印刷 北米は市場シェアを支配し、収益面で年平均成長率を30％以上上げることが期待されています。3D印刷技術とその早期導入が可能な大企業の存在は、地域全体の3D印刷金属市場の成長を促進すると期待されています。最近の米国内の政策の変化は、3D印刷可能な素材の成長にとって好都合であると予想されます。防衛産業や製造業への投資を増やす政策は、市場の需要を押し上げる可能性があります。この地域の市場における研究開発の増加は、製品開発を促進すると期待されています。 アジア太平洋地域は、中国、インド、東南アジア諸国における製造業の急速な成長と高い経済発展により、大幅な成長が見込まれています。しかし、技術を採用する高い初期資本が3Dプリント金属市場の需要を抑制する可能性があります。そして、中国は自動車産業に技術を利用して高成長を記録すると予想されます。自動車の最大のメーカーの一つである経済は、製品の開発を支援する傾向にあります。良好な政府規制は、経済全体で、さらに市場を強化することが期待されています。 重要な洞察 周りを見てみるとみんながすでに動きはじめていることに気付くでしょう。3D印刷金属メーカーは、生産、流通、販売の事業運営を強化するため、M＆Aや新オフィスの開設に携わってきました。Voxeljet AGは中国市場への進出を可能にする合弁会社としてSuzhou Meimai Fast Manufacturing Technology Coにアプローチしました。

Share with　　　ロボット溶接システムは様々な製造で活用されており、溶接における様々な利点をもたらしている。ロボット溶接の最たる利点は精度と効率です。もう一つの利点は人件費を削減できることです。また、ロボット溶接によって溶接担当者やオペレーターを溶接アーク近くの溶融金属や有害発煙のリスクから遠ざけることができます。通常、ロボット溶接システムには、溶接物の計測や識別、所定位置での溶接、溶接パラメーター制御、生成溶接物の記録などが含まれます。とはいえ、従来のロボット溶接システムは作業員への依存度が高くなっています。従来のロボット溶接では、溶接プール変動、流動、固体、溶接トーチの差異など不確かな溶接環境や溶接条件にうまく対処することができません。一方で、インテリジェント技術により、不確かで予測の難しい現実世界の問題を早急に解決する強力なツールが登場しています。ロボット溶接工程にはいくつかのタイプがあり、それぞれに利点と利用タイプがあります。全体を網羅することはできませんが、下記は一般的なロボット溶接方式のリストです。 アーク溶接：金属を溶かすための十分な熱を電気で作りだし、金属と金属を溶接する方法です。溶けた金属が冷える時に金属同士が結合されます。接触点で金属を溶かすために母材と溶接棒（電極）間で電気アークを生じさせる溶接電源を使用する溶接タイプです。アーク溶接機は直流（DC）または交流（AC）を使用した消耗電極式と非消耗電極式があります。通常、溶接箇所はシールドガス、蒸気、スラグで保護されます。アーク溶接は手動・半自動・全自動で行われます。19世紀後半に登場したアーク溶接は、第2次世界大戦での造船において商業上重要な方式となり、現在でも鉄鋼や車両製造における重要な方式として残っています。 抵抗溶接：抵抗溶接とは金属シートや部材を溶接するために、製造業界で広く用いられている溶接技術です。電極及び/又は溶接材の設定により、組み合わせた金属に強い電流を流して熱を発生させ、所定の溶接点で金属を溶かし溶接を行います。溶接場所において電流を接地面に留まらせるため通電前、通電中、通電後、常に加圧します。ワークピースを鍛造する場合もあります。 スポット溶接：スポット溶接は抵抗溶接の一種で、電流に抵抗する薄板板金を接合します。一般的にシートメタルフレームを接合する自動車産業で用いられています。抵抗スポット溶接（RSW）とは、電流抵抗による熱を用いて接触金属の表面上のポイントで接合する方法です。これは電気抵抗溶接の一部です。 TIG溶接：非消耗タングステン電極棒と金属部分の間にアークを形成させる高品質な方式です。TIG溶接はガスタングステンアーク溶接（GTAW）とも呼ばれ、精度が求められる時に使用されます。 MIG溶接：ワイヤーが熱された溶接部先端に連続して送給される溶着速度の速い方法です。ガスメタルアーク（GMAW）とも呼ばれ、簡素化や高速化が期待される場所に最適です。 MIG溶接：ワイヤーが熱された溶接部先端に連続して送給される溶着速度の速い方法です。ガスメタルアーク（GMAW）とも呼ばれ、簡素化や高速化が期待される場所に最適です。 プラズマ溶接：プラズマガスが銅ノズルを通過することにより超高温を生み出します。プラズマ溶接は速度や温度を簡単に調節できるため、柔軟性が求められる場合によく使用されます。 他にもロボット溶接は存在しますが、一般的に上記の7タイプが産業界であらゆる用途に活用されています。これらのタイプを把握しておけば、ロボット溶接の加工条件において全体像を理解することができます。

Share with高度な分析機能を利用しているメーカーは、プロセスの欠陥を減らし時間とコストを節約できます。彼らは業界で利益を増やしながら成長します。 現在の複雑なビジネス環境で組織はますます多くのデータを生成しており、その情報を使用してより良い意思決定を行うことに対してより一層不安が高まっています。ビッグデータが企業の成功の最も重要な要因の1つになっています。一部の業界では、ヘルスケア、小売、金融サービスなどのデータや分析から生まれる大きな進化を実感しています。 ビッグデータを活用する 収量を向上させるために高度な分析機能を使用したいメーカーの重要な第一歩は、企業が処分できるデータの量を検討することです。ほとんどの企業は膨大な量のプロセスデータを収集しますが、通常は運営の改善の基礎としてではなく追跡目的でのみ使用します。これらの企業にとって、システムやスキルセットに投資して既存のプロセス情報の使用を最適化できるようにすることが課題です。例えば、複数のソースからのデータを集中化または索引付けすることでより簡単に分析することができ、パターンを発見し情報から実用的なインサイトを引き出す訓練を受けたデータ分析家を雇うことができます。 近年、ドイツでは「インダストリー4.0」戦略、米国では「インダストリアルインターネット」戦略、日本では「2014年生産白書」、中国では「中国製2025」計画が策定されて出版され、知的生産が指標とされ、それぞれの国で優先的に支持されています。「中国製2025」と「インダストリー4.0」のサイバーフィジカルシステム（CPS）の背景には、産業のビッグデータと「インターネットプラス」に基づいて知的工場を設立することが不可欠です。現在、生産分野はいまだに様々な世界的課題に直面しています。例えば、新興情報技術によるサポート（産業用無線ネットワーク、ビッグデータ分析、ソフトウェア定義ネットワーク、CPSおよびクラウドコンピューティング）、知的生産品目へのオントロジーモデリングの実施、およびビッグデータ分析を利用した知的品目の診断、最適化および再構成は、重要な研究価値と早急な現実的適応の要求があります。知的生産品目の柔軟性とリソースの利用効率を向上させる新世代の知的生産技術の調査と適応は、理論的に重要な意味を持ち工学的用途の価値を有しています。 知的生産は以下の典型的な特徴を有します。 高度な結びつき：製造/検出/組立装置、倉庫保管システム、伝送システム、ワークピース、サーバー、監視端末がすべて有線、無線、およびリアルタイム /非リアルタイム通信などの複数のタイプのネットワークを介して相互に接続されているネットワーク環境下に存在し、互いに通信し、データを交換することができます。 深い統合化：最下層の知的物理体と上位層の監視端末は、相互接続され、クラウドプラットフォームとインターネット接続されています。リアルタイムでクラウドプラットフォームにアップロードされたさまざまな種類の情報は、産業上のビッグデータを形成するためネットワーク内でデータ処理、制御、物理操作を同時に実行し、各プロセスの情報障壁を破壊し、 サイバー・フィジカル・システムである物理環境と情報環境の深い結びつきを発見することができます。 動的再構成：複数種類および少ロット製品の効率的な生産に適応するには、機器の健康状態および工作物の種類に応じて、必要なタイプの装置および伝送経路を決定する必要があります。装置の健康状態および工作物の種類が動的に変化しているため、システムの操作中に動的にシステムソースを再構成することが不可欠です。 データの膨大な量：知的生産システムは、少ロットの個別設定を満たさなければなりません。それぞれのタイプの知的物質は、装置の健康状態、生産過程の状態および製品情報を含む大量のデータを生成するために、再構成に関するリアルタイム交渉を必要とします。高速ネットワークテクノロジー、クラウドコンピューティングテクノロジー、およびビッグデータ処理テクノロジーの適応は、膨大な量のデータの伝送、保管、処理および分析を可能にします。

Share withBetter Quality Control with Data Management System 　高精度測定システムは、一つひとつの製品の品質の保証のために、リーン生産方式の製造業界でますます重要になってきています。最近では、全品自動検査と自動生産を組み合わせた生産の自動化が急速に進化しています。 　各製造業界のテクノロジーによりもの作りの方法は極めて多様化かつ複雑化してきました。部品の品質管理が非常に重要であり、重要な役割を果たす時代になったのです。連続生産にあたり、出荷する製品の品質を保証するため、生産プロセス能力の証明に必要なデータを計測し、定期的な品質監視の記録・分析をしなければなりません。 計測システムデータ管理の設計は、3つの主要な部分で構成されています。 通信システムと接続：得られたデータについて、設備ごとの情報収集ではなく、設備と測定機により得られた測定データをネットワーク中央処理に向けて直接送信することができます。これにより、お客様の必要な情報を１００％収集できます。システムはシーケンサーまたはパソコンのUSB端子に直接に接続し、SPC・有線（USB-ITN）に加え無線（U-WAVE）通信システムを選択することができます。得られるメリットは、日々同じ手順で繰り返す手作業の検査ミスの削減や検査時間の短縮改善、また管理者はU-WAVEによりリアルタイムのデータを検証することができます。 データ保存：測定と検証から得られた情報は非常に重要なものです。これらの情報に関しミスがあったり、データを紛失したり、またデータを有効に整理できなかったりすると、その時生産した製品の品質管理に影響を与える可能性があります。計測データ管理システムを利用することにより、追加の詳細を定義して、データベースにバックアップを保存することができます。すべての作業は、生産プロセスで段階的に記録され、それに関する情報は、工程管理の計画及び信頼性のある品質管理に活用されます。 生産データの統計的分析または統計的プロセス制御システムのシミュレーション(Statistical Process Control, SPC) の目的は、信頼できる製造プロセスの品質検査方法を決定したり、品質検査上のミスを削減したり、最適な作業環境下でさらに品質を向上させ、ワークピースの種類ごとに適切なツールと機器を計画できるようにしたりします。現在のグローバル市場の変化に対応し効率的に競争することが可能になります。 ミツトヨは世界トップメーカーとして高精度測定機の製造から販売までを行っています。測定工具のデータ処理等に関するソフトウエアを自社で設計し、お客様の様々なニーズにお応えするこれらの測定機は、得られた測定データをSPCに加え無線（U-WAVE）の通信システムによりネットワークで接続し、計測データをエクセルで正確かつ迅速に表示し、製品の品質管理と解析ができるソフトウエアに対応可能となりました。またデータ管理システムをMeasurLink（メジャーリンク）プログラムにより改善し、各種測定機をネットワーク構築によりサーバに集約し、品質情報の一元管理・共有化を実現しました。 製造プロセス中に運ばれていくワークピースを測定するのには、正確かつ高精度の測定、測定時間の短縮が求められます。加えて計測データをリアルタイムで統計処理し『品質の見える化』の実現が求められることから、加工効率の向上と共に、合理的な投資で測定の効率を国際標準に適合するようにできるのは理想的です。これらのことから、本システムはとりわけ「インダストリー4.0」に向けたものづくりのさらなる高度化に向けたビジョンにふさわしいものと認められ、世界中で広く利用されるようになりました。

Share with 人間とロボットのコラボレーションは、人間作業員とプログラム化マシンの相補的なスキルを活用することを目指しています。これは、2人対象者間の高度な相互作用を必要とし、それは特別な専用のロボットによって達成されることができます。既存の産業用ロボットを再設計して、安全要件を遵守して多数の共同作業を実行することが可能です 複雑な産業作業のために人間のオペレータと並行して作業することができるロボットの設計に対して、学術者およびロボット製造業者からの関心が高まっています。自動車組み立て技術に対する革新的な柔軟なアプローチに関する調査では、人間とロボットの協力が重要視されています。複雑な組立作業のなかには、ファスナの挿入やワイヤーハーネスの接続など、正確な操作とセカンダリ組立作業が必要なコンポーネントもあります。 これらのタスクの中には、自動化の精度とスピードが必要なものもあれば、人間操作者の器用さと知性が不可欠なものもあります。 ヒューマン・ロボット・コラボレーション（HRC）は、スピード、効率、生産品質の向上、職場のより良い品質（人間工学）の面で産業アプリケーションに利点をもたらします 人とロボットのコラボレーションが製造革命を推進します 現時点では、製品とその生産スケジュールの多様性により、小規模なバッチ生産ではほとんど自動化されていませんでした。 現場組織は、手作業のシステムを好み、その柔軟性を求めています。今や、いくつかのロボット製造業者が、ロボットと同じ職場で組立作業と溶接作業を人間が行うことを可能にする、協同ロボットと呼ばれる特別なロボットアーキテクチャを導入しています。具体的には、ユニバーサルロボット（UR3、UR5、UR10）、KUKA LBRイワ、ABBユミ、ファナックCR-35iAなどがあります KUKA LBR　iiwaは、微妙な組み立て作業のための軽量ロボットLBR iiwaの登場により、作業スペース内の人間とロボットのコラボレーションを実現しています。これにより初めて、人間とロボットは緊密な協力のもとで非常に繊細な作業においても協力することができます。新しいアプリケーション可能性が広がり、費用対効果と最高効率を実現するための道が開かれます。コラボレーティブで機密性の高いLBR iiwaロボットは、ペイロード容量が7kgと14kgの2つのバージョンがあります。 ユニバーサルロボットは、コラボレーティブロボット界のグローバルリーダーです。 同社は急速に成長しており、今や世界最大のコラボレーティブロボットメーカーとなっています。 同社が開発したプラットフォームであるUR10は、より多くのリーチを必要とする重い装置などで主に使用されています。 UR10はプログラミングに関してライト兄弟と同じ特性を持っています。 このような大型ロボットを制御するにあたってまさに使いやすいインタフェースです。 UR10ユーザーは、プログラミング方法を高速化させ、ロボットに適したツールを見つけるために、UR +プラットフォームの恩恵を受けることもできます。 残念なことに、これらのロボットは、ペイロード、速度、強度の面では限界があり、広範囲に利用されているわけではありません。これら一部の制限は、人間作業者の安全を確保するために技術仕様書ISO 15066を遵守する必要性に関連しています。企業内にロボットを導入することは、確かにビジネスの大きな一歩です。生産量を増やし、生産性を高め、怪我を防ぎ、さらに多くの利点をもたらします。しかし、そこに到達するプロセスは、長く網羅的なものになる可能性があります。これらのステップがすべて完了したら、ニーズに合ったロボットを選択する必要があります。適切なリーチ、自由度、およびペイロードを備えたロボットがアプリケーションの成功には不可欠です。このプロセスの次のステップは、あなたのロボットに適合する様々なツールを選択することです。そうすれば、適切に動作するでしょう。ロボットのための投資は、ロボット統合の一部にすぎません。適切なアプリケーションの把握、適切な人材の紹介、企業内での導入方法なども実装の大きな部分を占めています。

Share with多くの産業はインダストリー4.0での製造を目指して進歩し続けている。自動化の導入に加え、生産の効率化を助ける中心的な役割を果たす、迅速なコミュニケーションに基づく管理システム構築のためのテクノロジーを模索している。 　製造工程の各段階における管理は始めから終わりまで連鎖し、関連し合っている。製造開発から生産計画、サプライヤーから顧客への物流に至るまで、効率を最大限高める製造管理システムがそれぞれのサイクルにおいて不可欠である。先端を行く製造業者たちは市場の要求に応えるべく、しのぎを削っている。生産力を高めるために機械に投資するのではなく、長期にわたる高コストを踏まえて生産効率を高める方法を取っている。製造連鎖管理システムテクノロジーは様々な分野を網羅することができる技術であり、管理を円滑に進める助けとなる方法である。 Enterprise Resource Planning (ERP) 　ERPとは組織内での問題解決のため、業務管理に用いられるツールである。また投資計画や資産管理の効率を高めるためにも用いられる。利益を最大限引き出すために、部門間の壁を取り除き全体を管理することができる。1か所に保管された情報により、各作業分野の適応プログラムを結び付け、すべてのビジネス過程を集約する。使用の簡略化のため、製造分野においてこのシステムは製造情報だけを集めるという制限を設けている。製造工程や設計の分野には関わることができない。この制限のために多くの工場では全体の生産効率を高めるために他のソフトウェアを使用している。 Manufacturing Execution System (MES) 　ERPシステムは様々な制限により工程の各分野の情報にアクセスすることができない。必要な時に工場内のすべての工程を網羅できるように開発されたMESシステムは、PRODUCTION、PERSONNEL、QUALITYという3つの主要な工程を網羅している。顧客からの発注に始まり、生産計画、サプライヤーからの原材料や部品の受取り、可能な限り生産効率が高く低コストで品質の良い製品を製造するまでの工程を網羅する。MESプログラムはリアルタイムに近い情報にするためERPシステムと現場の情報のやり取りを仲介する役割を果たす。さらに、現場だけで決定するためにMESを現場で実際に起きていることを監視するモニターとして使用することもできる。機械はそれらの情報を人や他の伝達経路を介さずに反映することができる。 Product Lifecycle Management (PLM) 　製品の製造ライフサイクルすべてを管理するシステムである。企画から製品開発・複製の設計（CAD/CAM/CAE）に至るまですべての機関を集め、製品の管理工程に加わらせる。実際に始動する前の最も適切な状況での製造設計のためのPredictive engineering analytics とMechatronic system simulation (1D CAE)、複雑な製造を分析するための Finite element analysis（FEA）、Model testing and analysis、生産計画と生産における適切な配置、製品の使用から現在の世界の市場での競争における効率化を高めるためのシステム全体に至るまでが関係する。PLMは Product Data Management と呼ばれる情報管理の中心ともなる。人事、工程、業務管理システム、情報の安全管理システムなどの情報を集める、大企業において現在最も需要の高い主要なシステムである。 Manufacturing Operations Management (MOM) 　最新の成功した方法であり、ヨーロッパやアメリカの産業において急速に広まりつつある。PLMとMES両方の考え方を取り入れ、製品の研究・開発の段階から顧客の発注に応じた柔軟性のある生産、高度な生産計画、生産効率を最大化するための製造工程各段階における最適化までを網羅する SCADA Intelligence と Manufacturing Intelligence システムを用いている。製造管理から生産効率の分析、品質管理・保証、human machine interface（HMI）などに至るまでリアルタイムでシステムの状態を把握するソフトウェアとオートメーションシステムによって実現している。インダストリー4.0の考えを受け入れるためのシステムとも言える。