公開：2025年2月12日 /更新：2025年2月12日 - 著者： Konrad Wolfenstein
ロボットの波：インテリジェントマシンがグローバル市場を支配する理由：xpert.digital
将来のテクノロジーロボット工学：焦点における機会、リスク、倫理的な質問 - 背景分析
AIはロボット工学に会います：高度なテクノロジーが私たちの生活をどのように変えるか
インテリジェントマシンは、もはやサイエンスフィクション映画のビジョンではありません。洗練されたテクノロジーと人工知能（AI）のおかげで、ますます効率的になっている高度なロボットに依存している業界が増えています。彼らは、単調または危険な仕事の人々を解放し、生産性を高め、同時に、労働市場、倫理、データ保護の点で、さまざまな新しい課題をもたらします。それにもかかわらず、ロボット工学の市場はこれまで以上に動的です。数年後には数年で3桁の10億ドルのセクターに到達すると見積もりが達成される可能性があります。平均年間成長率は予測されており、これは明らかに2桁の割合の範囲にあります。ヨーロッパはこれにおいて中心的な役割を果たしており、ますます自信を持っています。以下では、最も重要な開発、適用分野、ロボット工学の傾向の包括的な概要が与えられ、機会とリスクに関する興味深い事実と考慮事項によって補足されています。
経済成長と市場の可能性
グローバルロボット市場は、企業、投資家、研究機関にとって非常に有望な活動分野として専門家によって評価されることがよくあります。 2030年までの期間を視聴すると、全体が1,800億ドルを超える範囲で全量が増加する可能性があり、平均成長率は年間20〜25％増加する可能性があると推定しています。多くの要因がこの開発を促進しています。業界の自動化に対する需要の高まり、多くの国での賃金コストの上昇だけでなく、人工知能とセンサーの分野での技術的ブレークスルーもあります。
このブームの中心的な特徴は、ロボットがこれまでのところしっかりと人間の手にある地域でますます使用されていることです。過去数十年で自動車生産または重工業の産業用ロボットが使用されてきましたが、メーカーは現在、多数の新しいビジネス分野に開放されています。これには、ロジスティクス業界、ヘルスケア、小売、美食、農業、あらゆる種類のサービスエリアが含まれます。
に適し：
開発の中心にあるヨーロッパ
製造業におけるロボット密度 2023 – 画像: Xpert.Digital
国際的な比較では、ヨーロッパは、非常に革新的な企業を積極的なスタートアップシーンに生産するために、トップ機関のロボティクスからの研究において長い間重要な役割を果たしてきました。欧州連合の多くの国では、特に産業自動化のための新しい技術を対象とした資金調達プログラムが存在します。同時に、生産品質と速度に対する需要を増やすことにより、企業がロボットソリューションにますます投資することができます。
「ますます多くのヨーロッパ諸国は、経済に対するロボット工学の戦略的重要性を認識しています」と要約することができ、それに応じて、全国的および身体全体の両方で行動する多くのイニシアチブとネットワークで、さまざまな産業のための新しいソリューションを探しています。過去にはアジアと北米が先駆者と見なされることがよくありましたが、ヨーロッパは今では将来のプルーフテクノロジーに関してより重要になりつつあります。
特に注目に値するのは、世界的な競争にもかかわらず、重要な市場シェアを確保することができたヨーロッパの企業です。産業用ロボットの生産を専門とする確立された企業は、日常のアプリケーション向けに革新的なサービスロボットを開発する若いプレーヤーと同様に言及する価値があります。一例として、この地域のヒューマノイドと共同ロボットの範囲を拡大するより大きなグループによるヨーロッパのロボット支店の買収です。このような合併は、競争力を高め、革新的な強さを強化し、企業や公共の場で「インテリジェントマシン」のより大きな存在を確保します。
南アメリカの成長機会
ヨーロッパだけでなく、南アメリカなどの地域も、自動化の世界的な波からますます利益を得ています。強力な生産と自動化ベース、およびアクティブなアセンブリ産業、特にメキシコを備えた国々は、ここでスポットライトに陥っています。この地域の企業は、ロボット工学に焦点を当てた業界団体を設立することにより、イノベーションとベストプラクティスについてのアイデアを交換するための強固なプラットフォームを持っています。賃金コストの増加と正確で安全な製造プロセスの必要性を考慮して、産業部門はロボットでますます増加しており、これにより世界的なニーズがさらに高まります。
ロボット市場の大規模なプレーヤー
非常に専門化されたロボットソリューションを開発することが多い中規模のさまざまな企業や中小企業がありますが、グローバル市場は一部の主要なプレーヤーによってリストされています。その中には、世界中で知られているドライブと自動化テクノロジーに長い伝統がある企業があります。これらは、顧客ベースを継続的に拡大し、戦略的協力を使用して市場シェアを統合し、利益を増やすことに焦点を当てています。
これらの企業の一部は、産業用アプリケーション向けのターンキーロボットシステムの提供を専門としています。その他は、ケアやガストロノミーなど、サービスロボットに依存しています。大規模なロボット企業は最近、最小の産業ロボットを導入しました。これは、敏感な組み立て作業、特に厳しい生産環境に適しています。このような革新により、製造業者は、ミリメートルの作業が必要な電子機器や産業の他の分野がますますより細かく複雑な製品を生産するという事実に反応します。
さまざまな種類のロボット
時間が経つにつれて、幅広いロボットタイプが開発されており、これは建設、アプリケーション、およびスキルの点で異なります。テーブルの形状が短い代わりに、最も重要なカテゴリを詳しく見る価値があります。
1。産業用ロボット
これらのロボットは伝統的に生産に使用されており、溶接、塗装、組み立て、取り扱いなどのタスクを採用しています。多くの場合、高精度と速度のために設計されています。現代の産業用ロボットには、周囲を知覚するために高度なセンサーを装備できるようになりました。その結果、それらは前任者よりもはるかに柔軟であり、新しい要件や製品のバリエーションにより簡単に調整できます。
2。サービスロボット
サービスロボットは、サービスセクターでサポートしています。食べ物や飲み物を美食で提供することができます。ホテル業界では、タスクの清掃に取り組むことができます。また、看護スタッフのための支援システムとして、ヘルスケアにはますます多くのサービスロボットがあります。 AIが制御する音声認識、ジェスチャー、表情を通して、一部のサービスロボットは合理的に共感的な仲間にさえなり、場合によっては社会的なタスクを引き受けることができます。
3。医療ロボット
医学では、ロボットは外科的介入、リハビリテーション、または患者ケアに使用されます。手術ロボットは、低侵襲の操作を最小限に抑え、高精度の動きを通じて複雑な介入における成功の見通しを高めることができます。リハビリテーションロボットは、治癒プロセスを監視およびカスタマイズすることにより、患者がモビリティを回復するのに役立ちます。技術が進むほど、健康システム全体がロボットの恩恵を受け、看護スタッフを緩和し、同時により高い質のケアを可能にします。
4。自動モバイルロボット（AMR）
自律的なモバイルロボットは、センサーを使用し、ナビゲーションと障害物検出のためにアルゴリズムを使用することにより、周囲に独立して自分自身を向けることができます。 SO -CALLEDのドライバーレストランスポートシステムとは異なり、AMRは固定ルートをたどるのではなく、動的にパスを計画し、変更された条件に適応します。キャンプや制作ホールでは、異なるステーション間で自律的に商品を輸送することができます。人工知能と機械学習のおかげで、それらはますます柔軟になり、個別化が強くなり、ロジスティクスの効率が高くなります。
5。ドライバーレストランスポートシステム（AGV）
ドライバーレストランスポートシステムは、固定ルートを実行する明確に構造化された環境に適しています。彼らはAMRよりも運動パターンが制限されていますが、その信頼性により多くの工業地域で不可欠になります。このような輸送システムは、特に自動化されたハイビームベアリングなど、人と機械が分離されている重要なサービスを実行します。
6。
gelecrobotsには、アクションの大きな半径と非常に柔軟な取り扱いを可能にするいくつかの可動車軸があります。典型的なアプリケーションは、電子コンポーネントを組み立てるとき、またはより大きな金属部品を溶接するときなど、幅広い動きが必要な生産とアセンブリにあります。高度な税と管理技術のおかげで、共同群衆は非常に細かく服用し、正確な力を実行できます。
7。ヒューマノイドロボット
ヒューマノイドロボットは、外観や行動において人間に似ているように設計されています。多くの場合、2本の脚、2本の腕、センサー、カメラ、またはマイクが設置されているヘッドエリアがあります。これらのロボットは、とりわけ、研究、エンターテイメント、または場合によっては看護の場合に役立ちます。それらは、人間のような解剖学と運動能力のおかげで人間の環境で行動するため、さまざまなAI実験のプラットフォームとして適しています。デパートや見本市で簡単な情報を提供するヒューマノイドロボットは模範的です。
8。コボット（共同ロボット）
共同ロボットは、広範な安全料金を必要とせずに人々と緊密に連携するために作成されます。抵抗器にすぐに反応する敏感なセンサーがあり、怪我をしないように触れたときに自動的に停止できます。コボットは、たとえば精度を必要とする部品を設置するときに、人間と機械が生産ラインで手を握って作業する企業で使用されますが、人間はより複雑な認知的決定を下します。
9。ハイブリッドシステム
ハイブリッドロボットは、これらのロボットタイプのいくつかを1つのシステムに組み合わせています。例は、統合されたジョイントアームを備えた自律型モバイルロボットで、制作ホールでのみ独立して移動し、コンポーネントを吸収するか、配置します。このような多機能システムは、特に柔軟で汎用性が高いため、より重要になっています。
重要な技術としての人工知能
AIは、ロボットに、変化した環境条件に適応し、経験から学び、独立して意思決定を行う能力を提供します。その結果、ロボットは、恒久的にプログラムされたルーチンによってアクションの半径が制限される単なる実行マシン以上のものになっています。 AIアルゴリズムにより、もともと人間の認知能力のために予約されていた複雑なタスクに対処できます。
たとえば、ナビゲーションでは、多くのロボットは、オブジェクトや人を認識し、状況に合わせて適応できる機械的見方の方法を使用しています。製造システムでは、AIベースのロボットは、ワークピースをますます正確に取得したり、完全に再プログラムすることなく新しいモデルに適応することを学ぶことができます。 AIはロボット制御にも不可欠です。リアルタイムでの外部の影響に適合した深いニューロンネットワークを使用して、複雑な運動パターンを作成できます。
アプリケーションの多様な分野は、人工知能がロボットに実際の「脳」を与えることを示しています。ただし、これにより、ロボットとAIが密接に連携しており、両方のフィールドを戦略的に考えることが重要であることも明らかになります。
に適し：
継続的な学習による新しいスキル
AI制御ロボットの重要な利点は、学習能力にあります。周辺地域からのデータを記録、分析、実装できます。これにより、以前は考えられなかった多数のアプリケーションが開きます。生産では、これはロボットがシンプルで繰り返し可能なアクティビティを実行するだけでなく、リアルタイムで学習し、新製品、材料、または組み立ての手順に適応することを意味します。
機械学習と再執行学習の方法のおかげで、ロボットはエラーを認識し、その動きを最適化し、将来より速く、より正確に行動するために、あらゆる実行から利益を得ることができます。この継続的な学習は、仮想ロボットがシミュレーション環境でトレーニングされる前に、実際の生産環境で使用するデジタル双子を介してシミュレートすることもできます。
さまざまな業界への影響
ロボットを介したプログレッシブオートメーションは、多くの産業に大きな影響を与えます。ロボットは製造業、特に自動車の建設に存在していますが、現在では、たとえば、eモビリティやバッテリーセルの生産の分野など、より厳しい用途が常にあります。そこには、高精度のアセンブリとテストプロセスが必要であり、ロボットの高い再現性によって適切に実装できます。
ロジスティクスでは、ドライバーレストランスポートシステムと自動モバイルロボットが、ピッキング、商品輸送、在庫などのストレージ作業を引き継ぎます。これにより、配送時間が短縮され、企業はジャストインタイムの生産をより効率的にすることができます。ヘルスケアシステムでは、医療ロボットがより正確な介入を可能にし、より集中的な患者の接触を求めて人的資源を自由に解放する日常的なタスクのために医師を緩和します。
ホテルとケータリングビジネスのサービスロボットはトレンディです。彼らは食事を提供したり、カクテルを混ぜたり、きれいな床を提供したりします。それは常に純粋な効率だけではありません。一部のゲストは、オリジナルの魅力のようなロボットを感じています。病院や養護施設では、サービスロボットがスタッフをサポートし、薬や食事を持ち込み、重要なパラメーターを測定したり、リハビリテーションエリアで患者の訓練を支援したりします。
課題とハードル
すべての前向きな成長の見通しにもかかわらず、ロボット工学とユーザーは、習得する必要があるさまざまな課題に直面しています。
熟練労働者の不足
ロボットの開発、プログラミング、メンテナンスには、高度に専門的なスタッフが必要です。これらの分野の資格のある専門家の欠如は、成長のダイナミクスを遅くする可能性があります。したがって、企業や教育機関は、将来のために十分な専門家を確保するために、トレーニングとさらなる教育に投資する必要があります。
に適し：
高コスト
センサーやプロセッサなどの特定のコンポーネントの価格の下落にもかかわらず、一部の企業のロボットの購入と統合は高価なままです。さらに、レトロフィット、ソフトウェアライセンス、および必要に応じて生産ホールでのコンバージョンのコストがあります。特に中小企業は、ロボット工学への投資がいつまでも払われるかを慎重に検討する必要があります。
相互運用性
多くの企業には成長した不均一なシステムがあります。新しいロボットと既存の生産管理およびITシステムとの接続は、包括的な計画と技術的専門知識を必要とするタスクです。それぞれの通信プロトコル、コントロール、およびインターフェイスは、スムーズなプロセスが保証されるように調和する必要があります。
倫理的および法的側面
AI制御ロボットを使用すると、多くの倫理的な問題が発生します。たとえば、自律マシンが損傷を引き起こす場合、誰が責任を負いますか？ロボットが環境に関するデータを収集および分析するとき、データ保護とプライバシーはどのように保存されますか？ロボットをまったく委ねることができ、共感と社会的責任を確保するために人間の手にとどまるべきタスクは何ですか？
社会での受け入れ
新しいテクノロジーは、特に日常生活に深く介入し、ロボット工学と同じように機能する場合、懐疑論を引き起こすことがよくあります。したがって、雇用主、組合、協会、協会、政治的決定は、ロボットの社会的に受け入れられる使用を保証し、これらの技術に対する信頼を強化するソリューションを一緒に開発しなければなりません。
触媒：KI、5GおよびIoT
5Gやモノのインターネット（IoT）などの高速ネットワークの進歩的な広がりは、ロボット工学の新しい次元を開きます。ロボットは、クラウドベースのコンピューティングパワーにリアルタイムでアクセスし、大量のデータを評価し、他のマシンと協力できます。ネットワーク化された工場では、ロボットは生産プロセス、障害、またはメンテナンス間隔に関する情報を常に交換し、プロセスをより効率的かつ柔軟にします。
データ処理の一部が現場で直接行われるエッジコンピューティングの使用は、イベントに迅速かつ確実に対応することをより簡単かつ確実に対応することを可能にします。ロボットが人々と直接協力して行動したり、タイトな地形をナビゲートしたりする場合、特にセキュリティが批判的な領域では、エッジコンピューティングによるラッツの削減は決定的になります。
倫理的な意味と社会的責任
成長するロボット使用は、多くの倫理的な問題を提起します。特に、仕事への懸念はデリケートなトピックです。将来、マシンによって何回の手動アクティビティが引き継がれ、人間のスタッフはどの分野で必要ですか？過去には、技術の激変はしばしば、老人が姿を消している間に新しい仕事のプロファイルを発達させました。それにもかかわらず、自動化された世界の人々が有意義で資格のある雇用を見つけ続けることができるように、高度なトレーニングと再訓練が必要です。
もう1つの重要なポイントは、データ保護です。カメラとマイクを備えたサービスロボットは、個人領域に迅速に浸透できます。老人ホームであろうと私立の世帯であろうと - ロボットが健康、習慣、または会話に関するデータを収集する場合、保護されたままであることを確認することが不可欠です。ここでは、匿名化や暗号化などのテクノロジーが中心的な役割を果たします。
質問も発生します。ロボットが独立して決定を下した場合、これらの決定が間違っていて損害を引き起こす場合、誰が責任を負いますか？メーカー、プログラマー、ユーザー、またはロボット自体さえ？多くの国の法的枠組み条件はまだ新しい技術的可能性に完全に適合していないため、ここでは行動が必要です。 「立法者と製造業者は、虐待や望ましくない開発を防ぐための明確な規則を策定および維持するよう求められます」と要求する可能性があります。
ヒューマンファクター
すべての自動化にもかかわらず、人々は多くの点でかけがえのないままです。複雑な創造性、共感、道徳的判断、危機的状況で直感的に振る舞う能力は、今日によれば、ロボットを同じ程度にカバーできない強みです。この傾向は、人間と機械の間の緊密な協力に近いものです。ロボットは精度と持久力の強みを完全に活用していますが、人間は問題とコミュニケーションを解決するためにスキルを貢献できます。
この例は、現代の工場での共同の仕事です。そこで、コボットの側面は、組立ラインで従業員と並んでいます。ロボットは、ねじやはんだで十分であり、人間はより複雑なまたは創造的なステップを踏みます。ただし、この密接な相互作用は、使用されたロボットが安全で直感的であることを前提としています。
これへのパッセネル：
将来の開発の見通し
ロボットは、短時間で多くのことが変わることができる動的な分野であり、引き続き残ります。今後数年間でより重要になると予想されるいくつかの傾向があります。
1.ヒューマノイドロボットのさらなる開発
ロボットを可能な限り人間のようにしたいという願望は、サイエンスフィクションのファンにとってのギミックではありません。ヒューマノイドロボットは、複雑な変換なしで、人間のために設計された環境で機能する可能性があります。ドアハンドルを操作したり、階段を上げたり、人間の人間工学のために設計されているツールを使用できます。ロボット工学が人間の解剖学に近づくほど、バランス、エネルギーの供給、制御が発生した場合に技術的なハードルを解決できる場合、アプリケーションスペクトルが大きくなります。
2。農業におけるロボット工学
農業はまた、ますます知的なロボットの恩恵を受けています。自動播種と収穫、散水、雑草、植物の成長の監視など、可能性は多様です。ドローンとフロアロボットがデータを収集し、肥料または作物保護をターゲットにした方法で使用する精密農業は、リソースを保護し、収穫量を増やします。この傾向は、特にフィールドワークの専門家がまれな地域では、今後数年間で加速する可能性があります。
3。ケア中のロボット
老化した人口を考慮して、看護部門における支援技術の需要は増加します。ロボットは、持ち上げや周囲の患者などの物理的に疲れ果てたタスクを引き受けることができます。あなたは、服を着たり、物を握ったりするときの支援を通して、彼らの日常生活に対処するために制限のある人々を助けることができます。さらに、高齢企業を担当したり、薬を服用したりすることを思い出させるソーシャルロボットもいる可能性があります。
4。ロボット工学と気候保護
ロボットは、水中の廃棄物処理など、環境保護プロジェクトや自然の埋蔵量を監視するために使用できます。ロボットは、ソーラーまたは風力タービンの待機と監視に関して、エネルギーセクターでもより重要になります。そのようなシステムはしばしばハードからリーチの場所に設置されるため、ロボットは検査を行い、より効率的かつ安全に修理できます。
5。調整と標準化
ロボットが他のシステムや人々とスムーズに相互作用できるようにするには、互換性を容易にする標準と規範が必要です。多くの組織が、安全で効率的なロボット工学アプリケーションのガイドラインに取り組んでいます。将来的には、ロボット工学に入る際の企業のハードルを減らすために、相互運用性と簡単な使いやすさにさらに価値が置かれることが予想されます。
6。量子コンピューティングへの接続
将来、量子コンピューティングは、自律的なロボットに関連する非常に複雑な計算と最適化タスクに役割を果たすことができました。特定の数学的問題の処理がかなり高速であるため、新しいレベルの複雑さで動き、環境分析、またはリソース計画を可能にするインテリジェントなアルゴリズムを開発できます。量子コンピューティングはまだ初期段階にありますが、ロボットコミュニティは進行状況を非常に密接に観察しています。
ロボット工学は、経済的機会と技術革新が密接に関係する段階にあります
自動化の需要の増加に駆り立てられた急速な成長に伴い、ロボットはますます多くの産業で見つかり、そこでサービスを確実に実行できます。世界中の企業は、研究開発に広範な投資を行うことにより、この開発に反応しています。
同時に、専門家と政治的決定は、社会的、倫理的、法的問題がインテリジェントマシンの勝利の行進に関連していることに同意します。労働市場と社会の利点とクッション性の欠点の公正な分布を保証するフレームワーク条件を作成する必要があります。これが成功すれば、ロボット工学は、より多くの繁栄を生み出し、危険または単調な活動を自動化し、厳しい創造的な活動の人々に集中するために重要な貢献をすることができます。
ヨーロッパは、イノベーションを促進し、同時にデータ保護と社会的責任を促進することが可能な場合、主導的な役割を引き受ける可能性があります。公的機関や民間企業が一緒に運ぶイニシアチブは、研究、開発、標準的なアプリケーションが密接に関連するのを支援できます。
多くの業界は、インテリジェントマシンの使用における可能性を発見したばかりですが、ロボットソリューションではすでに豊富な経験があります。将来的には、ロボットが私たちの生活と仕事の世界をどのように変えるかをさらに見るでしょう。人々との相互作用とコラボレーションのスキルは、成熟し続け、したがって、人々と機械の強みがお互いを完全に補完する新しい作業モデルを可能にします。
ロボットは、近い将来、日常生活の不可欠な部分になる可能性があります。高齢者をサポートしたり、料理をしたり、災害地域で私たちを助けたりすることです。大都市の自動配送ボットから、病院や工場のハイテクアシスタントまで、「未来はロボットアシスタントのものです」まで、再版で言うことができます。この変化を責任を負い、可能な限り役立つようにテクノロジーを使用するために巧妙な決定を下すことが重要です。
今後数年間、センサーの改善、洗練されたAIアルゴリズム、より高い適応性により、新しいロボット世代が市場に出てくることを控えることができます。また、人々が重要な役割を果たし続ける共同のアプローチもあります。問題は、ロボットが日常生活に統合されているかどうかではなく、これがどれほど速く、どの程度起こるかということです。
今後数年間、センサーの改善、洗練されたAIアルゴリズム、より高い適応性により、新しいロボット世代が市場に出てくることを控えることができます。また、人々が重要な役割を果たし続ける共同のアプローチもあります。問題は、ロボットが日常生活に統合されているかどうかではなく、これがどれほど速く、どの程度起こるかということです。
ロボット工学は大きな機会を抱いています。それは、緊急に必要な製品をより効率的にし、熟練した労働者の不足を緩和し、人生の多くの分野で救済を行うのに役立ちます。同時に、考えられるリスクを無視するべきではなく、積極的にそれらに取り組む必要があります。責任ある政治、前向きな規制、およびオープンな社会的議論は、開発がすべての人を使用する方向に進むことを保証するために不可欠です。
最終的に、インテリジェントなマシンが地球全体を征服していることがわかります。今後数年間の市場量が実際に数十億人に到達するか、それを上回るかが示されています。しかし、兆候は、ロボット工学が21世紀の中心的な技術の1つになることを示唆しています。今日、この未来に頼って、良い時期に研究、開発、トレーニングに投資する勇気を育てている人は誰でも、明日は恩恵を受けるでしょう。そして、それはまさにこのインターフェースにあり、経済的機会と社会的責任から、ロボットの大きな可能性を賢明かつ持続可能に活用するための鍵です。
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