蕗ちゃんの道草日記

医療分野での使用
再生医療部門博士アンソニー•アタラ博士は、患者の生きた細胞を使って3Dプリンタによって移植可能な腎臓を出力した。患者のCTスキャンから腎臓のボリューム全体を再構築することができ、3Dプリントして生成移植することが可能とのことだ。実際、移植リスト上の患者の90％が腎臓を待っており、3Dプリントで腎臓を生成することで多くの患者を救えると言っている。

また、義肢や義顔の製造においても3Dプリンターは使用されている。最近ではバイオプリンターの研究もおこなわれプリンストン大学では人口耳を製造したともいわれている。

自動車業界での使用　試作車両・部品の生成
アメリカの代表的な自動車メーカーであるGMとフォードも製品開発の分野で3Dプリントを使用している。GMは2014年のシボレー・マリブの試作に3Dプリンターを使用して時間を大幅に短縮した。液状樹脂でパーツを生成したことによって車体の重量が軽くなり、燃費が向上することができたとしている。また、風洞で試作車を実験するためにフロントの設計に3Dプリントを使用したり、フロントシートのバックパネルを生成するのにも使用している。

一方フォードは数多くの部品の製造に3Dプリンターを使用している。具体的にはシリンダーヘッドやブレーキローター、シフトノブやベントなどの製造に使用している。またトレンスアベニュー組立工場においてエクスプローラーとエコブーストエンジンの生産のために使用されている。

宇宙開発分野での使用　NASAでの使用
前回、ロッキード・マーチンが宇宙開発分野での使用、特に人工衛星の部品に3Dプリンターを使用しているとの記事を紹介したが、NASAでも使用されている。NASAでは3Dプリンターの研究がなされているが、具体的にはロケットエンジン噴射装置の製造に使用されている。

また、国際宇宙ステーションにおいて、宇宙空間での3Dプリンターの使用を研究している。これは宇宙飛行士が宇宙で部品が不足した場合に3Dプリンターが使用できれば、わざわざスペアパーツを運ぶという必要性がなくなるためである。スペアパーツなどが必要になった場合、地上からデータをアップロードすることによって生成することができるとしている。

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1.はじめに
近年、様々なアプリケーションの開発により協働ロボットの需要が高まりつつあります。
機械加工業においてはまだまだ従来の産業用ロボットの活用が一般的ですが、今回は機械加工業における協働ロボットの活用方法について解説します。

2.統計から見る協働ロボットの現状
協働ロボットの需要は年々拡大傾向にあります。
2018年は世界の産業用ロボット出荷台数全体に占める割合は3％ほどです。
しかし伸び率では23％増となっており、2019年は産業用ロボット出荷台数に占める割合が4.8％となる1万8000台が出荷されています。

全体に締める割合としてはまだまだ少ないですが様々な付加機能が開発されており今後さらに協働ロボット市場は拡大していくと予想されます。

3.協働ロボットとは
産業用ロボットと協働ロボットの大きな違いは安全柵が不要であることです。
安全柵が不要であるため中小機械加工業において問題となるスペース不足の問題を解決しスペースを有効活用することが可能となります。
産業用ロボットと協働ロボットの活用イメージを以下に示します。

・産業用ロボット
①人間を超える生産性向上
②高速、高精度、重可搬
③設置スペース大（安全柵が必要）
④ロボット専門技術が必要

・協働ロボット
①人間のサポート
②ゆっくり、そこそこ、持てる物は軽い
③省スペース（安全柵不要）
④専門知識不要の簡単操作
上記をまとめると、

産業用ロボット→大量生産向け
協働ロボット→多品種少量生産向け
と言えるでしょう。

安全柵が不要で省スペース、それによるフレキシブルな活用が可能、専門的な技術が不要で簡易的な操作、それによる自社での低コストな導入、、、、
まさに協働ロボットは中小機械加工業における多品種少量生産に適したロボットであると言えます。

4.機械加工業における協働ロボットの具体的な活用方法
では具体的にどのように協働ロボットを活用するのでしょうか。
最新の協働ロボットは標準でカメラを搭載している物があります。

カメラが標準搭載されいるため従来、ロボットを画像認識を組み合わせた複雑なシステム構成が不要となり、アイディア次第でユーザーの要望に合わせた運用が可能になります。
従来のロボットと画像認識を組み合わせたシステムでは「キャリブレーション作業」が必須となり、これは専門の技術員が長時間かけて行う大変複雑な作業です。

標準でカメラを搭載した協働ロボットを活用することで、上記のようなキャリブレーション作業が不要となり、例えば以下のようなフレキシブルな運用が可能になります。

運用例
①午前中は旋盤AでワークBをロボットで100ケ加工する
②午後は旋盤BでワークEをロボットで100ケ加工する
③ロボットが加工をしている間、ロボットだと効率が悪い10ケ程度の小ロット品は人間が加工する
→ロボットと人間の「協働」で多品種少量生産対応
上記の運用例はカメラを搭載した協働ロボットの位置補正機能を活用し、フレキシブルに使いたい場所で使いたいときにロボットを使う、という運用を実現した例です。

何度も言いますが、このような運用を行うことはキャリブレーション作業が必要な従来のロボットでは実現不可能な運用方法です。

さらに、大手自動車メーカー等ではAGV（無人搬送車）と協働ロボットを組み合わせたシステムの活用を行っている企業もあります。

例えば、
AGVに協働ロボットを設置しておいて、自動倉庫から素材をロボット付きAGVで搬送して加工機の前まで持っていき、加工して、加工完了品はAGVで自動倉庫に自動で入庫する。
→AGVでは精度の良い位置決めが出来ないが画像認識の位置補正機能があるのである程度の位置決めでワーク投入できる
アイディア次第で様々な活用方法を検討することができます。
面白いアイディアとしては、フレキシブルに使いたい場所で使う運用方法のさらなるアイディアとして、加工機の加工完了ランプをカメラで見て、加工完了を確認しワークを取り出す、というような活用も可能です。

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メカトロニクスの観点で、自動化システムと産業用ロボットの違いは制御です。自動化の場合には、もしもXならばYとする、もしもXでなかったらZとすると手順を決めて動かします。Yを実行させるために、あらかじめ人がXやZを定義し、手順も決定しなければなりません。この制御方法をシーケンス制御といいます。自動化システムは、単純なアルゴリズムで人間の命令通りに動き、必要かつ十分なの賢さを備えた機械システムといえます。

一方、産業用ロボットは、自動化システムでは実現が難しいきめ細やかな動きをさせることができます。日本工業規格JIS B 0134ロボット及びロボティックデバイス-用語によると、産業用ロボットは、自動制御され、再プログラム可能で、多目的なマニピュレータであり、3軸以上のプログラムが可能で、1か所に固定してまたは移動機能をもって、作業自動化の用途に用いられるロボットと定義されています。マニピュレータとは、物をつかんで、ある範囲で自由に動かせる機械です。

例えば、何か物をつまむという動作は、人間にとって特に複雑な動作ではありません。これを機械にさせる場合、どの指をどの位置で、どれくらいの力で安定させてつまむかを、きめ細かく制御するが必要があります。このような制御を得意とするのが、サーボ機構を用いたフィードバック制御です。フィードバック制御は、産業用ロボットのあらゆる箇所で利用されています。

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