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インダストリー4?0では、工場がますますインテリジェント化し、すべての設備、製品部品、従業(yè)員がネットワークに接続され、設備と設備、そして人と製品がリアルタイムで情報をやり取りし、透明な情報の流れに基づいて、工場の製造プロセスがより協(xié)調的になり、結果的に企業(yè)のリスク解消と収益性の極大化に貢獻できるようになる。

近年、iotやセンサー技術のブレークスルーにより、工場のあらゆる役割を無線や有線のネットワークでつなぎ、データ収集が容易になっています。インダストリー4?0の中心にあるのはデータであり、さまざまな業(yè)界の経営者がデータ分析を活用して、新たなチャンスを察知しようとしています。ビッグデータ分析によって生産量は20 ~ 25%増加し、生産停止時間は45%減少します。

かつて産業(yè)用ロボットは単純な作業(yè)や反復作業(yè)しか実行できなかった時代がありました。それは単にプログラムされた機械裝置であり、動作モードは固定された計畫に基づいていたからです。今日、人工知能と機械學習のアルゴリズムは大きな進歩を遂げ、大量のデータの収集分析と知識の蓄積に基づいて、機械システムは知能レベルを持つようになりました。

IBMの認知計算システム「Watson」は、大量の非構造化データを整理して分析することで、複雑な問題に対する答えを導き出す、まったく新しい計算モデルを展開しています。Watsonのシステムには、情報分析、自然言語処理、機械學習など、コンピュータに知能を持たせるための重要なプロセスが含まれています。

スマートマニュファクチャリングには、まずデータ、コンピューティング、コネクティビティの部分があります。これには、ビッグデータ、モノのインターネット(iot)、クラウドコンピューティング技術が含まれます。工場のすべての施設がネットワークに接続されており、センサーを使った大規(guī)模なデータ収集が可能です。

次に、デジタル化の技術は物理の操作に変換することができて、主な目的は生産のコストを下げて、材料の選択を拡大して製品の精度と品質を高めます。たとえば、アディティブ?マニュファクチャリングは、デジタルモデルによる完全な検査の後、3Dプリンターで制裁を加えることで、設計ミスや材料の無駄を省くことができます。

工業(yè)ロボットは人間の重い任務を軽減することができて、従業(yè)員のために更に優(yōu)越な仕事の環(huán)境を創(chuàng)造して、同時に仕事の能率を高めることができて、それではどのように良いロボットを利用して、人と機械の相互作用はとても重要な部分です。人と機の協(xié)働モードの流行に従って、人と機械の相互作用の需要はますます多くなって、相互作用技術の突破は新しい機會をもたらします。

將來的には、インキュベーターの指示制御にとどまらず、音聲や動作姿勢など、さまざまな方法でロボットの制御が可能になるでしょう。外骨格ロボットや、人間の手を模したロボットアームなどは、手袋を裝著することで人間の手の動きがロボットの手に伝わるように制御することができます。

(出典:制御エンジニアリングネットワーク)です。