ホームページ >テクノロジー周辺機器 >AI >国際ロボット連盟: 2022 年のロボット開発の 5 つの主要トレンド
世界中で稼働している産業用ロボットの数は、過去最高の 300 万台に達しており、年間平均成長率は 13% (2015 ~ 2020 年) です。国際ロボット連盟 (IFR) は、世界規模でのロボット工学とオートメーションの開発に影響を与える 5 つの主要なトレンドを分析しました。
「伝統的な産業と新興産業において、ロボットによる自動化の変革が加速しています。ロボット技術が自社のビジネスであることを徐々に認識する企業が増えています。多くの利点がある」とIFR会長ミルトン・ゲリーは述べた。
自動化レベルが低い分野では、ロボットの導入が急速に進んでいます。消費者の行動により、企業は製品をパーソナライズし、数千台のロボットを導入するようになっていますが、5年前にはロボットがまったく導入されていませんでした。
人手不足に対処するために、これまで自動化を検討していなかった企業は、このオプションを再考するでしょう。小売店やレストランなどのサービス従事者に依存している企業は、欠員を補充することができません。したがって、顧客のニーズを満たすために自動化に投資することが予想されます。流通やロジスティクス、建設、農業、その他の分野などの比較的新しいロボット応用分野も、自動化技術の進歩から恩恵を受けるでしょう。
ロボットの導入は複雑なタスクになる可能性がありますが、新世代のロボットはより使いやすくなります。 。シンプルなアイコン駆動のプログラミングとロボットの手動ガイダンスを可能にする新しいユーザー インターフェイスへの明らかな傾向があります。
一部のロボット企業やサードパーティ ベンダーは、実装を容易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バンドルしています。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備えた製品に焦点を当てると、投資と運用時間が削減され、価値が大幅に高まります。
低コストのロボット工学のトレンドには、セットアップと設置の容易さも含まれており、場合によっては特定のアプリケーション向けに事前構成が可能です。サプライヤーは、グリッパー、センサー、コントローラーを適応させるための標準プログラムを提供しています。 App Store は、さまざまなアプリケーションのプログラム ルーチンを提供し、低コストのロボットの導入をサポートします。
ますます多くの政府、業界団体、企業が、次のロボットを準備する必要があると考えています。可能な限り早期に労働力を創出する 基本的なロボット工学とオートメーションの教育を提供します。データ駆動型の生産ラインには、強化された教育とトレーニングが必要です。
従業員向けの社内研修に加えて、社外の教育手段によって従業員の学習プログラムを強化することができます。ロボット メーカーは、30 か国以上で開催されるロボット工学コースに毎年 10,000 ~ 30,000 人の登録学生を受け入れています。
ロボット技術は工場労働者のキャリアを向上させています。最近の「退職の波」が示すように、人々は現代的な環境で働いてキャリアをスタートしたいと考えています。ロボット工学によってもたらされる新しいトレーニングの機会は、企業と従業員にとって双方にとって有利な戦略です: 退屈で汚くて危険な作業がロボットによって自動化され、将来の仕事に必要な重要なスキルを学ぶ機会が人々に与えられ、収入が増加します。キャリア全体を通じて可能性を秘めています。
世界的な貿易環境の悪化と新型コロナウイルス感染症の流行により、製造業の回帰が加速しています。消費者に近づく。サプライチェーンの問題により、企業は自動化ソリューションの検討を促しています。米国の統計は、オートメーションが企業の市場復帰にどのように貢献しているかを示しています。米国先進オートメーション協会 (A3) のデータによると、2021 年第 3 四半期の米国のロボット注文は、同時期と比較して 35% 増加しました。 2020年の期間。注文の半分以上は自動車業界以外からのものです。
この記録的な成長はロボット工学に限定されたものではなく、マシンビジョン、モーションコントロール、モーターも大幅な成長を遂げています。 IFR事務総長のスザンヌ・ビラー博士は、「パンデミックと、それに伴うサプライチェーンと労働力供給の混乱は、多くの人が投資を正当化するために必要な後押しとなっているようだ。自動化に投資する可能性が最も高い企業は、自動化をすでに検討している企業である」と述べた。しばらく前から存在しているが、まだ最後のステップを踏み出していない企業。」
2022 年以降、データは製造業の未来を実現する重要な要素としてみなされるようになると考えています。インテリジェントな自動化プロセスから収集されたデータは、生産者によって分析され、より多くの情報に基づいた意思決定が行われます。ロボットはタスクを共有し、人工知能 (AI) を通じて学習できるため、企業は建物から食品および飲料の包装施設、医療研究所に至るまで、新しい環境でインテリジェント オートメーションをより簡単に導入することもできます。
ロボットに利用されるAIはますます成熟しており、学習型ロボットが主流になりつつあります。業界はパイロット段階を超え、2023 年にはこれらのテクノロジーの大規模な導入が期待されています。
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