企業は自動化を売りにしています。レガシーなプロセスと比較して、自動化はより高い生産性をもたらし、必要であれば24時間365日のオペレーションも可能です。さらに、作業は効率的で一貫性があり、機械がシフトの終わり近くに集中力を失うことはありません。さらに、自動化されたタスクは、特定の従業員が仕事をうまくこなすのに役立つ部族の知識を保持することにあまり依存せず、従業員の離職が発生した場合、従業員はその情報を持ち出すことはありません。
企業は、自動化がこれらの課題を克服することを認識しています。ただし、企業が完全に発見していないのは、自動化のメリットは、運用全体で連携するスマートソリューションを使用して自律プロセスを作成すると、指数関数的に増大する可能性があることです。
自動化の進化
操作は、次のようなステップでプロセスを繰り返し自動化する傾向があります。
- 手動プロセスから始めて、作業を実行するために完全に人間に依存します
- 次に、従業員がより効率的または正確に仕事をするのを支援するツールを提供し、標準的な操作手順への変更が最小限である半自動化されたステージを作成します
- 次に、マシンがより多くの作業を実行できるようにシフトし、効率をさらに高め、コストを削減し、スループットを向上させ、従業員を検査官またはオペレーターの役割に移動します。
- プロセスは「自動化」から「自律的」に進化し、機械学習（ML）やその他の形式の人工知能（AI）がパターンを認識して決定を下すにつれて、人間の介入の必要性はますます少なくなります。
- 最後に、完全に自律的なプロセスは、学習、「思考」、意思決定、または独自の行動をとるシステムとともに出現します。
プロセスが自律的である場合、人間はマシンに次に何をすべきかを指示する必要はありません。機械は、損傷や危険を防ぐために、いつより速く作業するか、生産を停止するかを知っています。また、物事が正常に機能している場合と機能していない場合、およびプロセスを軌道に戻す方法も認識しています。
次の進化
異種の自動化されたプロセス、自律システム、およびロボットを備えた企業は、効率的な運用を作成するという新たな段階から恩恵を受けるでしょう。 群れの自律性.
自律プロセスの進化のこの次のフェーズでは、スマートシステムを接続して、収集および生成したデータを使用して、操作全体を通じて他のプロセスに通知します。例としては、梱包機がボックスやテープなどの消耗品を運ぶ自律移動ロボット（AMR）と通信できるようにし、さらにAMRが相互に通信できるようにすることもあります。以内 群れの自律性 モデルでは、マシンが連携してシームレスに調整されたプロセスを作成します。
実行中の群れの自律性
イノベーターはソリューションを作成しています 共生的自律のビジョンを実現します。例えば、 FARobot Inc.、ADLINKとHon Hai Technology Group（Foxconn）の合弁会社は、生産の俊敏性を強化するための製造およびロジスティックスオートメーションの絶え間ないニーズに対応するために2020年に設立されました。ミツバチやアリが操作する自然な群れの原理をシミュレートし、安全で調和のとれたナビゲーションと合理化されたロジスティクスプロセスを備えた動的で構造化されていない製造現場でのロボットの集合的なマテリアルハンドリングを可能にすることで、世界初の群れ自律ソリューションを開発しました。
Swarm Coreプラットフォーム、ロボットオーケストレーションソフトウェア、およびSwarm Mobile Robots（SMR）シリーズに支えられた、Swarm Autonomyは、SMR、マルチブランドAMR、AGV、および材料輸送機器のグループを統合して、効率を最適化するために連携します。 Swarm Coreプラットフォームは、ハイブリッドフリートのプラグアンドプレイ展開を可能にするため、あらゆる規模のメーカーにとって非常にスケーラブルです。
もう1つの例は、FairFriendGroupのスマートファクトリーです。世界的な工具メーカーは、労働力不足の課題やロジスティクスのアップグレードを必要とする需要の変化に直面したときに、柔軟性、効率、およびコスト管理を改善したいと考えていました。製造元は、分散データサービス（DDS）をミドルウェアとして使用し、プライベート5Gの低遅延および高速伝送を組み合わせて、AGVのフリートに応答性とコラボレーション機能を提供しました。 Fair Friend Groupの最初の群れの自律性の実装により、AMRは部品やコンポーネントを検査サイトに輸送することができました。
群れの自律性を実現する方法
ROS 2は、自律システムの実現に役立ちました。マルチロボットシステム、安全認証、およびセキュリティのサポートを容易にすることにより、ROS機能を拡張します。また、遅延と帯域幅の課題を解決するのに役立つエッジコンピューティングをサポートし、オープンソースであるため、ソリューションアーキテクトは機能やコンポーネントを追加し、必要なすべてのデータ型を抽出できます。さらに、DSSは、自律的なプロセスでデータがマシンからマシンへ、マシンからエンタープライズシステムへ、そしてマシンから人間へと流れることを可能にするための鍵です。
AMR、AGV、 自律プロセスで移動中の他のマシンも、ロボットまたは車両が経路をたどったり、障害物を回避したりできるようにする同時ローカリゼーションおよびマッピング（SLAM）を必要とします。自律システムが環境と目前のタスクを理解できるようにするには、適切なハードウェアとコンポーネントも必要です。たとえば、スマートカメラシステムとセンサーは、自律移動ロボットに「目」を与え、正しいアイテムを選んで配達できるようにします。
将来性のある自律プロセスを作成する際のもう1つの考慮事項は、スケーラビリティです。より多くのタスクのために設計されたより多くのロボットが生産と効率を高めるように思われるかもしれません。ただし、システムの拡張方法を考慮しないと、次のような事態が発生する可能性があります。 パスとセンサーの干渉 その制限、またはパフォーマンスの低下。 ADLINKは、スケーラビリティの課題に対処します。 ROScubeシリーズ 高度なロボット工学アプリケーション用のロボットコントローラ。動的環境で自律プロセスをサポートするための高性能エッジAI分析が含まれています。
自律的なプロセスで実行中の地面を打つ
完全に接続された自律プロセスの環境は、メーカーにとって現実ではなく目標になっていますが、エキサイティングなニュースは、それらを作成するために必要なすべてのテクノロジーが利用可能であるということです。イノベーションのための創造性と才能を追加すれば、今日の自律的な運用に近づくことができます。
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