Custom Sensor Assemblies for Robotic and Cobotic OEMs

静的な生産ライン用ロボットは、その精巧さとは裏腹に、概念的には「シンプル」なものです。例えば、切断、プレス、溶接、塗装など、特定の機能を担うのが一般的です。個々のロボットは、自分が果たすべき機能やその前後のプロセス、ましてやチームワークという概念もありません。

真のインテリジェンスは、ロボットの一連の動作を定義することにあり、それは人間の専門家が提供します。そして「より良い解決策を見つける」ことは、人間が本来備わっている活動です。ロボットにとって、より効果的な概念モデルを模索することは基本的な課題です。それはロボットの設計だけでなく、実際の運用にも影響を与えます。興味深いことに、多くのモデルは自然界から生まれています。

例えば、昆虫の行動は、倉庫で荷物を運ぶロボットの制御に役立っています。個々のロボットは簡単なルールに従って、他のロボットの邪魔をすることなく、自分のミッションを達成することができます。より洗練された概念モデルでは、昆虫や鳥、魚など自然界の群れを観察することで得られた知見を用い、個々のロボットが情報を共有し、行動を調整することで、より効果的に行動できるようにしています。

生産ライン用ロボットの潜在市場は常に拡大しています。工場内で在庫を移動させるロボットは主流です。また、倉庫のスペースを最大限に活用するため、倉庫の棚に登ってピッキングを行うシステムや、倉庫にアクセスするロボットを設計し直したベンダーもあります。

フォロワーロボットは重い荷物を運ぶことができます（農民のための牛車、都市生活者のためのギタのようなものです）。工場や鉱山、倉庫の清掃など民間の産業施設だけでなく、宅配便などの公共空間でも自律型ロボットが活躍しています。一方、移動ロボット、空中ロボット、ソフトロボットといったコンセプトも登場し、新たな可能性を生み出しています。 

ロボットは仕事を一変させるのでしょうか。すでにそうなっています。これまで、繰り返し、退屈、不快、危険だった多くの活動が、すでにロボットによって処理されているのです。その一方で、人的資源が解放され、困難な課題に対して高度で革新的な解決策を生み出すという、人々の最も得意とすることができるようになりました。その流れは今後も続きそうです。もし、生産性を向上させ、世界中のさまざまな社会でより均等に富を分配することができれば、ロボットのある世界は間違いなくより良い場所になるはずです。