AR/VR がオートメーションとロボット製造をどのように推進するか

この記事では、AR/VR テクノロジーがロボットにどのような影響を与えるのか、また工場や産業にどのような利益をもたらすのかについて説明します。

新型コロナウイルス感染症の感染拡大が止まらず、サプライチェーンの混乱、労働力不足、インフレなどの課題の出現により、2022年のビジネス環境は大きく変化しました。これらの問題の影響により、多くの企業や製造管理者は、生産、流通、履行施設を改善するために自動化とロボット工学の導入を検討する必要に迫られています。この変革は、生産効率の向上とコスト削減だけでなく、不安定要因による事業運営への影響に対処するためでもあります。先進的なテクノロジーを導入することで、企業は現在の課題への対応を改善し、競争力を向上させ、継続的な経済的課題や企業投資家からの継続的な圧力に直面している

企業に、より大きな競争圧力を与えることができます。その結果、これらの課題に対処するために、工場運営と製品開発チームの効率を向上させる方法を探す必要があります。

もちろん、多くの製造工場は依然として人間の労働力に大きく依存しています。しかし、効率を高め、コストを削減し、人員配置の課題を軽減するために人とのタッチポイントを減らすために、拡張現実と仮想現実 (AR/VR) を活用した自動化とロボティクスを導入する拠点が増えています。

オートメーションへの投資を増やす

Advanced Automation Association は、米国の職場におけるロボットの需要が、2021 年の同時期と比較して、今年の第 1 四半期に 40% 増加したと主張しています。記録的な高さ。

自動化ロボットは、組立ライン生産などの自動車業界で広く使用されています。近年では、航空宇宙、小売、食品製造、建設機械、製薬などの業界でも工場でこれらのロボット技術が導入され始めており、大きな進歩が見られます。

生産性の向上とコストの削減は、企業の収益に明らかにプラスの影響を与えます。しかし、それを超えて、これらのテクノロジーはパンデミックの初期に導入された社会的距離政策の実施にも役立っています。

生産施設の柔軟性の向上

新型コロナウイルス感染症の流行により、企業が高度なテクノロジーと自動化を活用できる柔軟性を高める必要性が浮き彫りになりました。同時に、シフト勤務を中断することなく、プロジェクトの期限に合わせて迅速にスケールアップまたはスケールダウンできるため、生産性がさらに向上します。

AR/VR テクノロジーや自動化ロボットなどのテクノロジーにより、工場全体の効率が大幅に向上しました。これは、サプライ チェーンや物流の需要がより厳しくなっている現在の状況では特に重要です。

半分の労力で2倍の結果を達成

2022年に入ると、世界のサプライチェーンに対する継続的な混乱がますます新たな常態となり、メーカーは連鎖的なイベントにさまざまな方法で対応し続けています。たとえば、サプライチェーンの可視性を向上させ、顧客満足度を向上させることが重要です。 59% がサプライ チェーンの可視性の向上が 2022 年の最も重要なビジネス優先事項であると回答し、45% が顧客満足度の向上を選択しました。より優れた自動化主導のテクノロジーが、これらの改善への道を切り開いています。

クラウドベースのオートメーション テクノロジーが重要であることを証明

AR/VR は今日のオートメーションとロボット工学に必要ですが、このテクノロジーを製造アプリケーションに活用する際には、理解する必要がある重要な点がいくつかあります。 。このテクノロジーにより、設計者や製造業者はリアルタイムの 3D ビジュアライゼーションと CAD 設計と製造を実行できるようになり、トレーニング サイクルが短縮され、専門家はより高いレベルで作業できるようになります。一部のメーカーは、AR/VR を使用すると、コマンド オーバーレイ、リモート アシスタンス、より適切な計画と視覚化によりエラーを最小限に抑えることができると報告しています。場合によっては、これにより生産性が 40% 以上向上しました。 AR/VR テクノロジーは、意思決定プロセスを最適化することで製造および建設プロセスにかかる時間を大幅に節約し、OODA サイクル全体 (観察、位置特定、決定、行動) にプラスの影響を与えます。

没入型複合現実における 3D と人工知能の必要性

複合現実アプリケーションの重要な要件の 1 つは、モデルまたはデジタル ツインのオブジェクトへの正確なオーバーレイです。彼は組み立てとトレーニングの作業指示を提供し、製造エラーや欠陥の追跡を支援します。ユーザーは、作業の進行に合わせてオブジェクトを追跡し、レンダリングを調整することもできます。

ほとんどのデバイスのオブジェクト追跡システムは 2D 画像とマーカーベースの追跡を使用します。2D 追跡では深度を推定できないため、高精度でスケールと姿勢を推定できないため、3D カバレッジの精度が大幅に制限されます。これは、ユーザーが 1 つの角度と位置から見栄えの良い一致を得ることができたとしても、ユーザーが 6 自由度 (6DOF) で移動すると、オーバーレイの位置合わせが失われることを意味します。さらに、ほとんどの場合、オブジェクトの検出、認識、スケールと方向の推定 (オブジェクトの登録と呼ばれる) は、コンピュータによって、または標準トレーニング ライブラリ (Google MediaPipe、VisionLib など) を使用した単純なコンピューター ビジョン手法を使用して実現されます。手、顔、カップ、テーブル、椅子、車輪、規則的な幾何学構造など、小さくて単純なオブジェクトはすべてうまく機能します。ただし、エンタープライズユースケースでは、大きくて複雑なオブジェクトに対してラベル付きトレーニングデータ（特に 3D）がすぐに利用できないため、2D 画像ベースのトラッキングを使用してオブジェクトを位置合わせ、カバーし、永続的に追跡し、3D モデリングでレンダリングをブレンドすることが困難になります。 （不可能ではないにしても）。

オートメーションに最適なプラットフォーム テクノロジー

機器管理者が考慮しなければならないことの 1 つは、すべてのオートメーション テクノロジーが同じように作られているわけではないということです。必要に応じてプロジェクトを真に拡張できるように、テクノロジー インフラストラクチャに細心の注意を払い、クラウド対応プラットフォームを選択することが重要です。メーカーは、分散型クラウド アーキテクチャと 3D ビジョン ベースの人工知能を活用したクラウド ベース (またはリモート サーバー ベース) AR/VR プラットフォームを活用することで、成長の制約を克服しています。これらのクラウド プラットフォームは、業界のイノベーションを迅速かつ大規模に推進するために必要なパフォーマンスと拡張性を提供します。

ロボティクスと AR/VR 主導の自動化テクノロジーを使用するには、適切な速度とデータの精度が必要です。 AR/VR などのテクノロジーは数年前から使用されていますが、多くのメーカーは、すべてのデータがローカルに保存されたライブ環境に基づいた仮想ソリューションを展開しています。

既存の AR/VR インフラストラクチャでは、現在の仮想設計に必要な速度と拡張性が制限されています。これにより、組織間で知識を共有する能力が制限されます。これは、新製品を設計し、仮想的に構築する最適な方法を理解する際に重要です。

今日のメーカーは、分散型クラウド アーキテクチャと 3D ビジョン ベースの人工知能を活用したクラウド ベース (またはリモート サーバー ベース) AR/VR プラットフォームを活用することで、これらの制限を克服しています。これらのクラウド プラットフォームは、業界のイノベーションを迅速かつ大規模に推進するために必要なパフォーマンスと拡張性を提供します。

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