ロボット工学と自動化：アプリケーション、トレンド、社会的影響の包括的な分析
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公開：2025年4月10日 /更新：2025年4月10日 - 著者： Konrad Wolfenstein
ロボット工学と自動化：アプリケーション、トレンド、社会効果の包括的な分析画像：Xpert.Digital
ロボット工学の未来：自動化が私たちの世界に革命をもたらす方法
焦点：ヨーロッパのロボットと自動化の焦点
ロボット工学と自動化は、今日の単なるキーワード以上のものです。それらは、ビジネス、社会、私たちの日常生活の大きな変化の背後にある原動力です。製品の製造方法とサービスの提供方法から、職場や互いに相互作用する方法まで、ロボット工学と自動化は私たちの世界を急速に再設計します。
この包括的なレポートは、ドイツとヨーロッパに特に焦点を当てた、ロボット工学と自動化の中心的な概念、多様なアプリケーションの分野、およびクロス部門の効果を照らします。人工知能（KI）、共同ロボット（コボット）、自律システム、ヒューマノイドロボットなど、この革命を前進させる主要な技術に対処し、それらに関連する機会と課題を調べます。
ロジスティクスや生産、建設、医療、教育、モビリティ、農業まで、さまざまなセクターへの影響を調べます。結局のところ、これらのテクノロジーの利点と欠点を分析し、重要な質問をします。ロボット工学と自動化を責任を持って使用して、経済的に成功し、社会的に公正な未来を形作るにはどうすればよいですか？
に適し：
ロボット工学と自動化 - 定義と境界
ロボット工学と自動化という用語は、よく同義語で使用されることがよくありますが、効果の範囲を完全に把握するには、それらの微細な違いを理解することが重要です。
コアの概念と原則
オートメーション
本質的に、自動化とは、最小限の人間の介入なしにプロセスまたは手順を制御および実行するためのテクノロジーの使用を指します。これは、機械的、電子的、またはコンピューター支援システムを介して行うことができ、部分的または完全に自律的にタスクを実行することを目指しています。自動化の主な目標は、効率、一貫性、セキュリティを改善することです。
自動化は決して新しい概念ではありません。正確に実行する工場またはコンピューター制御マシンのアセンブリを考えてください。しかし、現代の自動化は、これらの伝統的な例をはるかに超えています。また、オフィスの繰り返しタスクを自動化するロボットプロセス自動化（RPA）など、ソフトウェアを介したデジタルプロセスの自動化も含まれています。
ドイツでは、システムが安全かつ効率的に機能することを保証するために、自動化方法とプロセスの定義と標準化において、標準化機関が重要な役割を果たします。
ロボット工学
ロボット工学は、学際的な科学と工学の分野であり、ロボットの設計、建設、運用、使用を扱っています。メカニック、エレクトロニクス、コンピューターサイエンス、数学の知識を統合して、タスクを自律的に実行できるインテリジェントマシンを作成します。
ロボットは、基本的に、その周囲を知覚し、意思決定を行い、行動を実行できるシステムです。最新のロボットは、センサーを使用して、環境に関する情報、アクチュエーターが動きやアクションを実行し、複雑な制御システムを実行して意思決定を行い、アクションを調整します。
国際ロボット連盟（IFR）は、主に生産で使用されている産業用ロボットと、人間または機関にサービスを提供するサービスロボットを根本的に区別しています。
ロボット
ロボットは、その環境と相互作用する物理的または仮想ユニットです。物理ロボットは、センサーを使用して、環境に関する情報、アクチュエーターが動きやアクションを実行し、意思決定と制御アクションを制御する情報処理のためのシステムを実行します。物理的なタスクに人を交換したり、意思決定を行うときに交換できます。産業用ロボットは生産で使用するように設計されていますが、サービスロボットは人や機関にサービスを提供します。カルテシアン、スカラ、デルタ、ニッカーム、または関節や動きの軸が異なる共同ロボットなど、さまざまなデザインがあります。ロボットアーム自体に加えて、機能的なロボットシステムには、エンドエフェクター（グリッパー、ツール）、コントロール、センサー、安全対策も必要です。
ロボットプロセスオートメーション（RPA）：
物理ロボットとは対照的に、RPAはソフトウェアシステムのユーザーインターフェイスとの人間の相互作用を模倣するソフトウェアアプリケーションです。 RPAボットは、フォームの記入、データのコピー、または構造化されたドキュメントからの処理情報など、定期的で繰り返しのデジタルタスクを実行します。彼らは、これらの特定の活動のために、人間の労働者よりも日常的なタスクと安価に完璧に、24時間体制で働きます。したがって、RPAはデジタル空間でのプロセス自動化の一形態です。
サービス
この分野には、人間の幸福や機関のためであろうと、工業生産以外の部分的または完全に自律的なサービスを提供するロボットが含まれています。訓練を受けたスタッフ（AMR、医療ロボットなどの物流ロボットなど）が運営するプロフェッショナルサービスロボットと、レイパーソンズが使用する個人または国内のサービスロボット（例：ダスティングロボット）が区別されます。中央の研究開発分野は、知覚、ナビゲーション、操作、人間とロボットの相互作用（MRI）およびセキュリティです。
コア原則
ロボット工学と自動化は、以下を含む多くの中核原則に基づいています。
- 知覚：カメラ、ライダー、強度センサーなどのセンサーを介して環境を把握する機能。
- ナビゲーション：エリア内を移動してローカライズする機能。
- 操作：グリファンまたはツールによってオブジェクトと物理的に相互作用する能力。
- 制御と規制：動きと行動を制御する能力。
- セキュリティ：特に人々の近くで安全な操作の保証。
- 自律性：人間の介入なしでタスクを実行する能力。
- インテリジェンス/認知：意思決定を行い、変更された条件に適応する能力を学ぶことができます。
ロボット工学と自動化の関係と相乗効果
ロボット工学と自動化は密接に接続されており、互いに補完されます。多くの場合、ロボット工学は、特に物理的なタスクの自動化に関しては、現実の世界で自動化を実現する手段です。自動化は、プロセスを制御するためのテクノロジーの使用を説明する包括的な概念です。
自動化されたロボットシステムは、ロボット自体、センサー、コントロール、ソフトウェアなどのさまざまなコンポーネントを統合して、独立してタスクを実行します。相乗効果は、ロボット工学が物理的な能力を提供する（アクション）、一方、自動化テクノロジーは、ますます情報、制御システム、およびAIに基づいており、インテリジェンス、調整、制御を提供することです。 RPAはデジタル作業プロセスを自動化し、物理ロボットは物理プロセスを自動化します。どちらも自動化の一般的な用語に該当します。
ただし、特にAIおよびソフトウェア定義システムの進歩により、用語間の境界がますます曖昧になっています。最新のロボット工学には、本質的に高度に開発された自動化機能が含まれることが多く、その逆も同様で、物理ロボットアーム、モバイルプラットフォーム、ソフトウェアボットなど、ロボット要素を統合することがよくあります。焦点は、純粋なフォーム（ハードウェア対ソフトウェア）から能力、つまりタスクの自律的な実行に移行します。したがって、「インテリジェントオートメーション」は、さまざまなテクノロジーによって実現されるより高いレベルのトピックになります。
同時に、ロボット工学の概念が拡大しています。これは、基礎となる自動化とAIテクノロジーによって駆動される自律的なタスクを作成する能力に基づいた機能的ビューを反映しています。この概念的拡張には、それぞれのコンテキストで正確な定義が必要です（たとえば、産業自動化とサービス療法対プロセス自動化など）。
に適し：
クロスセクターアプリケーションと効果
ロボット工学と自動化は、単一の業界に限定されませんが、ますます多くのセクターで使用されています。ただし、特定の実装と効果は、業界によって異なります。
ロジスティクス
一般的な役割とアプリケーション
世界のGDPの約10％を占める物流業界は、熟練労働者の不足に対抗し、効率を高め、倉庫、輸送、配達の精度を向上させるという課題に直面しています。ここでは自動化が重要です。
典型的なアプリケーションには、ドライバーレストランスポートシステム（FTS/AGV）および自律モバイルロボット（AMR）、ピッキング（ピッキング）、パッケージング、ソート、パレット、デッピング、積み込みと積み込みトラックまたはパレットを介した材料輸送が含まれます。倉庫管理システム（WMS）や輸送管理システム（TMS）などのソフトウェアは、これらのプロセスの制御と最適化において中心的な役割を果たします。
ケーススタディネスプレッソ
コーヒーカプセルメーカーのネスプレッソは、流通センターの自動化ソリューションを使用して、電子商取引の注文を処理しています。ロボットはコーヒーボックスを描写し、他のロボットは顧客の注文の塗装とパッケージを引き継ぎます。このシステムは、スループットが高いことを可能にし、エラー率を大幅に削減します。
ネスプレッソは、一般に、たとえばブロックチェーンを使用したサプライチェーンの透明性や、パワーアプリによるカスタマーサービスの改善など、テクノロジーにも投資しています。生産は、かなりの投資が行われた高度に自動化された作品で行われます。
効果
ロジスティクスの自動化は、効率、精度、生産性、スケーラビリティの大幅な増加につながります。コストの削減を可能にし、注文処理の質を向上させ、労働者の不足に対抗するのに役立ちます。これにより、特にeコマースでは、配送時間が速くなります。
ロジスティクスオートメーションは、よりインテリジェントで柔軟なシステムへのシンプルなサポートおよび並べ替えシステムから離れて発展しています。自律的なモバイルロボット（AMR）とAIがサポートするピッキングロボットは、eコマースとオムニチャネル取引の高い変動性と速度要件をよりよく扱うことができます。高度なハードウェアに加えて、これにはオーケストレーションのためにWMSやAIなどの高度に開発されたソフトウェアも必要です。この開発は、単純な繰り返しのみを実行するのではなく、複雑さを管理する統合されたインテリジェントなシステムへの移行を反映しています。
利点にもかかわらず、特に中小企業（中小企業）にとって、高い初期投資と実装の複雑さはハードルのままです。これにより、企業が自動化能力を借りたり、エントリの障壁を引き下げたりする自動化能力を貸したり、使用法ベースに支払うことができるように、ロボティクスAs-as-as-as-a-Service（RAAS）などの代替ビジネスモデルの開発につながります。
産業と生産
一般的な役割とアプリケーション
産業と生産は、ロボット工学を使用するための歴史的なコアエリアです。ロボットは、単調な、汚い、危険な、または高精度（「4 d's」：鈍い、汚い、危険、繊細/器用）の人々のためにここでタスクを実行しています。主なアプリケーションには、材料の取り扱い、アセンブリ、溶接、塗装、研削、研磨、粉砕、機械の折りたたみ、品質チェックが含まれます。
ロボット工学と自動化は、生産性、品質、効率、柔軟性、競争力のための決定的なドライバーです。これらは業界4.0の中心的な要素であり、「スマートファクトリー」などの概念を有効にします。
ケーススタディエストニア
この国は、従業員のトレーニングを含む自動化、デジタルテクノロジー、ロボット工学の導入のための州のサポートプログラムによってサポートされている、業界のデジタル変革のための野心的な戦略を追求しています。エストニアは、高度にデジタル化された国である「e-estonia」としての地位を占めており、この強さを使用して業界をより競争力のあるものにしたいと考えています。
ケーススタディエンドレス+ハウザー
プロセス業界向けの測定および自動化テクノロジーのグローバルプロバイダーとして、Endress+Hauser自身は、生産施設で集中的な自動化とロボット工学を使用しています。生産はリーンおよびカイゼンの原則に従い、最新の製造技術と高精度のキャリブレーションシステムを使用して、高い種類のバリエーションを効率的に生成します。
ケーススタディチャイナ
中国は、産業自動化における前例のない漁獲量を実施し、ロボット密度でドイツと米国を追い越しました。これは、大規模な州の投資と補助金、強い内部需要、賃金コストの増加の結果です。中国は、世界最大の産業ロボット市場であり、2022年に世界中のすべての新しいロボットの半分以上に設置されています。この国は現在、2027年までにヒューマノイドロボットによる大量生産におけるリーダーシップの役割を目指しています。
ケーススタディインフィニオン
半導体メーカーInfineonは、自動化された工場（FAB）のロボット工学の重要なユーザーであり、ロボット業界の主要コンポーネント（センサー、電力構築要素）の重要なサプライヤーの両方です。
効果
業界の自動化は、生産性、効率、品質、セキュリティの大幅な増加につながります。コストを削減し、委員会とスループットの時間を減らし、柔軟性を高めます。複雑な製品の生産を可能にし、熟練した労働者の不足に対抗するのに役立ちます。さらに、生産能力を移動する手段（弾薬/近接）と競争力を確保する手段と見なされています。
生産における自動化は、シンプルで反復的なタスクを超えて発展します。 AI、高度なセンサー、およびIndustry 4.0（パーソナライズされた生産、ロットサイズ1）の要件によって駆動される傾向は、認知的で柔軟なロボットシステムに向けています。これらには、バリアント、寛容、予期せぬ出来事に対応できるようにするために、より高いレベルの自律性と適応性が必要です。
特に自動車産業では、大企業が早期適応を引用していますが、中小企業（中小企業）にとって自動化にアクセスしやすく経済的になることがますます焦点を当てています。これは、よりユーザーフレンドリーなプログラミングコンセプト（低コード/ノーコード、デモンストレーションによる教育）、安価なロボット（低コストロボット工学）、およびRAASなどの新しいビジネスモデルを通じて行われます。
工事
一般的な役割とアプリケーション
伝統的に保守的で労働集約的であると主張されていた建設業界は、ますますロボット工学と自動化を適応させ始めています。ドライバーは、専門家の不足、効率を高めるためのプレッシャー、セキュリティの懸念、持続可能性の目標です。アプリケーションには、自動壁、溶接、掘削、材料輸送、重い負荷の取り扱い、解体およびリサイクルロボット、コンポーネントまたは建物全体の3D印刷、ドローンまたはロボットを使用した検査と監視、土工および道路構造の自律構造機械、および肉体的に困難な活動の労働者をサポートするエクソスケットが含まれます。
ケーススタディwirtgenグループ
同社は、デジタル地形モデルを使用し、機械制御を自動化する道路建設用の統合システムを提供しています。 GNSS/RTKの位置決め、フライスの深さ、傾斜、仕上げのステアリング、および平面の位置は、正確かつ自動的に制御されます。ウサギの場合、Wirtgenは、コンクリートプロファイルの主要なワイヤレスインストール用のGPS/GNSSベースのシステムを提供します。
ケーススタディMOBAモバイルオートメーション
MOBAは、アスファルト準備、掘削機、グレーダー、ホイールローダーなど、建設中のモバイルワークマシン向けの自動化ソリューションを専門としています。道路建設のために、彼らはボーレの高さと傾斜を自動的に調節し、さまざまな参照で動作できるレベリングシステムを提供します。 Earthworksでは、掘削機のコントロールのポートフォリオだけでなく、ドライバーが計画に従って正確に作業し、効率を大幅に向上させるのに役立つグレーダーや毛虫のコントロールも同様です。
効果
建設におけるロボット工学と自動化の使用は、効率の向上、建設プロセスの加速、より高い精度と一定の品質、危険な活動を引き受けることで職業的安全性の向上、コスト（作業、材料、リワーク）、材料廃棄物の削減、資源のより良い使用による重大な利点を約束します。また、熟練した労働者の不足に対抗し、3D印刷などの新しい革新的な建設プロセスを可能にすることもできます。
建設中の自動化は、制御された工場環境とは異なる特別な課題に直面しています。建設現場は、通常、構造化されていない動的で粗い環境条件です。これには、ロボットシステムが周囲の特に堅牢な認識、困難な条件下での信頼できるナビゲーション、高い適応性自体、および人間の労働者との相互作用を必要とする必要があります。
効率を高め、コストを削減する可能性がかなりありますが、特に小規模な建設会社にとって、専門的な建設ロボットの高い買収コストと運用と保守のための資格のある人員の必要性は、幅広い適応のための大きなハードルのままです。
ヘルスケアとケア
一般的な役割とアプリケーション
ロボット工学と自動化は、患者のケアを改善し、外科的介入をより正確に行い、運用効率を高め、スタッフを緩和し、老年または障害の独立生活をサポートするために、健康とケアのセクターでますます重要になっています。
アプリケーションスペクトルは広くなっています。外科的支援、ロジスティクスと輸送、清掃と消毒、患者の取り扱いとモビリティサポート、診断、薬局の自動化、ソーシャルおよびそれに付随するロボット、テレポットとリモートモニタリング。
老人ケアフェアの例
この見本市は、ケア業界の現在の傾向を示しています。これには、高齢者のエンターテイメントと励起のためのソーシャルロボット、ロボットの提供、ウォーキングサポートのためのエキソ販売、電気リフティング、上流のエイズ、および管理タスクの救済のためのAIベースのソフトウェアが含まれます。
例ケーペニック（ソーシャルファンデーション）
KöpenickSocial Foundationは、住民の社会的参加を促進するために、シニアセンターでソーシャルロボット「ウィリ」を紹介しました。この使用には、井戸の効果を調べるために科学的に伴います。ベルリンには、夜に養護施設の住民を監視するロボット「オスカー」のスタートアップ編集者や、高精度の運用に脊椎ロボットを使用するカリタスクリニックドミニカスなど、他のイニシアチブがあります。
例ライプツィヒ（アバタープロジェクト）
ライプツィヒのさまざまなイニシアチブは、学校のレッスンに物理的に参加できない長期の子供や青少年のために「代理」として機能するテレプレゼンスロボットを使用しています。タブレットを介して、子供たちは教室でアバターを制御し、レッスンに従い、報告し、クラスメートに話しかけ、事実上学校旅行に参加できます。
効果
ヘルスケアのロボット工学により、潜在的に速い回復を伴う正確で侵襲性の低い操作が可能になります。これにより、物流、清掃、薬局の活動の効率が向上します。スタッフの身体的ストレスを減らすことができます。ロボットは、人員のボトルネックをクッションにし、患者の安全性を高めるのに役立ちます。支援とソーシャルロボットは、独立と社会的参加を促進することができます。
健康とケアにおけるロボット工学の適応は、2つの部門を示しています。一方で、専門の診療所で確立されているが高い投資が必要な高度に開発された高価な手術システムがあります。一方、ロジスティクス、ソーシャルサポート、またはテレペランスのためのますます費用対効果の高い支援とサービスロボットが作成されます。ただし、これらは、複雑な人間の環境への統合、ユーザーの受け入れ、コスト効率の証拠と実際の利益の課題に直面しています。
顕著な重要性の倫理的考慮事項は、健康とケアセクターで特に重要です。患者の安全性、データ保護、人間の近接性と共感の喪失のリスク、およびテクノロジーが非本質的な人間の相互作用にサービスを提供および置き換えることの保証、開発と実装を慎重に考慮する必要があります。
教育
一般的な役割とアプリケーション
ロボット工学は、教育分野で2つの方法で使用されます。教理支援として、およびサポートテクノロジーです。教育資料として、ミントの科目（数学、コンピューターサイエンス、自然科学、技術）から学生と学生を伝えるのに役立ちます。支援技術として、ロボット、特にテレプレゼンスアバター、長期の病気や障害のある生徒は、遠くから学校のレッスンや社会生活への参加を可能にします。将来、AIベースのロボットは、パーソナライズされたチューターまたは学習仲間としても使用できます。
例Hennigsdorf
LEGOロボットキットは、10歳の子供や青少年をロボット工学とプログラミングで実際に経験できるようにするために、コンピューターAGまたはMINTワークショップで使用されています。 AGは、世界ロボットオリンピアード（WRO）などの大会に参加しています。
例ライプツィヒ（アバタープロジェクト）
ヘルスケア/ケアセクションで説明されているように、ライプツィヒのイニシアチブはテレプレスロボットを使用して、長期患者がレッスンや学校生活への仮想参加に参加できるようにします。
効果
教育分野のロボット工学は、ミントの主題への関心を高め、重要な将来のスキル（プログラミング、批判的思考、コラボレーション）を促進することができます。物理的に存在できない学生の教育のアクセシビリティが向上します。また、パーソナライズされたインタラクティブな学習体験の可能性をもたらします。
したがって、教育の文脈におけるロボット工学は二重の機能を果たします。一方で、それは技術と造幣局に関する知識を伝え、将来の専門家を訓練することを学ぶことの主題として機能します。一方、学習プロセス（アバター）または学習プロセス（潜在的なチューターロボット）を拡張および個別化するためのツールとして機能します。
ただし、スポンサーシップ、サポートプログラム、競技、または追加のカリキュラムのアクターとのパートナーシップなど、ロボット工学の日常生活への統合の成功は、多くの場合、外部サポートに依存しているようです。これは、コスト、教師のトレーニング、カリキュラムのアンカーは引き続きハードルを表しており、ロボット工学はまだ教育システムの包括的な基準ではないことを示しています。
可動性
一般的な役割とアプリケーション
ロボット工学と自動化は、人と商品の輸送に革命をもたらします。これには、自動運転車（車、トラック）の開発、最後のマイルの配送ロボット、さまざまなタスクのモバイルロボットプラットフォーム（例：検査、パブリックエリアでの清掃）、およびモビリティが限られている人々のインテリジェントなモビリティエイズが含まれます。目標は、セキュリティ、効率、快適性、アクセシビリティの改善と、Robotaxisや自動化された公共交通機関などの新しいモビリティサービスの作成です。オフロードや探索ロボットなどのニッチアプリケーションも含まれています。
例川崎
日本のグループは、滑らかな表面で車輪を走り、粗い地形で4本の足を走ることができるライディングロボットを含む、4つの足のロボットの概念を提示しました。
ヒュンダイ/ボストンのダイナミクスの例
ヒュンダイモーターグループによるボストンダイナミクスの大部分の買収は、大規模な自動車メーカーと大手ロボット企業との間の戦略的なつながりを示しています。ヒュンダイは、製造業の専門知識を使用して、ボストンダイナミクスのロボットの生産を拡大し、高度なモバイルロボットの世界有数のメーカーの1つになる予定です。
効果
自動化されたモビリティは、運転中（二次活動を通じて）運転中の交通安全性の向上、交通の流れの向上、快適さと生産性の向上、ライセンスのない人々の新しいモビリティオプション、より効率的なロジスティクスを約束します。同時に、キロメートルの増加とエネルギー消費（リバウンド効果）の増加、データ保護とサイバーセキュリティに関する懸念、複雑な倫理的問題（事故シナリオなど）などのリスクがあります。
モビリティセクターは、ロボット工学、AI、従来の車両構造の収束の代表的な例です。これにより、完全に新製品カテゴリ（Robotaxis、Delivery Robots）の開発と既存の（自動車、トラック）の変換につながり、自動車メーカーがテクノロジー企業になり、テクノロジー企業がモビリティ市場に参入します。
一般的な道路交通のための完全に自律的な乗用車は、依然として重要な技術的、規制的、社会的ハードルを克服する必要がありますが、より制御された環境での自動化（物流におけるAMRなど）、および専門的なアプリケーション（モビリティエイズ、ニッチの概念など）がすぐに進歩しています。
農業
一般的な役割とアプリケーション
ロボット工学と自動化は、労働者の不足、効率の向上、精度の向上、生態学的効果を減らすなどの課題に対抗するために、農業において成長しています。この開発は、「精密農業」（精密農業）または「賢明な農業」の概念の一部です。
典型的なアプリケーションは、自律型トラクターとフィールドロボット、収穫ロボット、植え付けと食事ロボット、雑草コントロールロボット、ドローン（UAV）、搾乳ロボット、動物飼育ロボットです。
効果
農業の自動化は、効率と生産性の向上につながり、（多くの場合、希少で高価な）手動作業への依存を削減し、人件費を削減します。コストを節約し、より正確な資源（水、肥料、農薬）を使用することで環境への悪影響を節約できます。収穫の品質と収穫量を改善し、ロボットを24時間体制で使用できます。
農業自動車の適応は、経済的要因（賃金コストの上昇、労働不足、効率性、効率的圧力）と持続可能性の側面（資源の保存、化学使用の削減）の両方によって強く進歩しています。
高い可能性にもかかわらず、農業のネルコモティックスの広範な導入には大きな障壁があります。これには、特に中小企業にとっての高い購入コスト、運用と保守のための技術的ノウハウの必要性、既存の裁判所インフラストラクチャとプロセスへの統合の課題、および農村部のデータ接続性に関する潜在的な問題が含まれます。
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ローカルからグローバルへ: 中小企業は賢い戦略で世界市場を征服 - 画像: Xpert.Digital
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自律システム：ナビゲーションと知覚の未来
技術的な重要な傾向
ロボット工学と自動化のさらなる開発は、主にいくつかの連動する技術的傾向によって形作られています。
人工知能（AI）の統合
説明
AIは、ロボットを事前にプログラムしたマシンから、学習可能な適応性に変換します。 AIは、ロボットが周囲を知覚し、理解し、経験から学び、独立して意思決定を行い、より自然に人々とやり取りできるようにすることができます。
ロボット工学のAIの形式
分析AI：分析、パターン認識、移動シーケンスの最適化、予測維持（予測維持）のために、リアルタイムで大量のセンサーを処理しました。
生成KI：自然言語を使用したプログラミングロボット（コードの代わりに）などの新しいインタラクションオプションを開きます。また、シミュレートされた環境でロボットを有効にします。
物理KI /具体化されたAI：物理的な体（ロボット）を制御し、現実の世界と相互作用するAIシステムについて説明します。
効果
AIは、ロボットをより自律的、より柔軟で使いやすくします。これにより、ロボットは複雑で非構造化された環境で行動し、まったく新しいアプリケーションフィールドを開くことができます。 KIは、効率、品質、セキュリティの向上に大きく貢献しています。
に適し：
協調ロボット（コボット）
説明
コボットは、近くで行動するために、または共通の作業エリアで人間労働者と直接協力するために特別に開発されたロボットのクラスです。従来の産業用ロボットとは対照的に、多くの場合、フェンスを分離する必要はありません。
アプリケーション
コボットは、人間の柔軟性と判断をロボットの精度と持久力と組み合わせるさまざまなタスクに使用されます。これには、アセンブリ、機械の荷重、パッケージング、パレトリー、品質チェック、溶接、接着、ねじ込み、材料の取り扱いが含まれます。
市場とトレンド
コボット市場は強力な成長を遂げています。重要な傾向は、負荷と速度の向上、モバイルプラットフォームの統合、AIと機械学習の増加の増加により、自律性と学習能力の向上、人間とロボットの相互作用の改善、さらに開発されたセキュリティ概念です。
効果
コボットにより、生産プロセスの柔軟性を維持しながら、生産性と効率を向上させることができます。彼らは、危険、ストレスの多い、または単調なタスクを引き受けることにより、労働安全と人間工学を改善します。彼らは、熟練した労働者の不足を満たし、特に中小企業の自動化のエントリーハードルを下げるのに役立ちます。それらは、人々とロボットの間の新しい形の直接的な協力を可能にします。
自律システム（ナビゲーション、知覚を含む）
説明
自律システムは、直接的な人間の制御なしにタスクを実行し、意思決定を行うことができます。それらの自律性は、知覚（センサーによる環境とあなた自身の状態の認識）、ローカリゼーション（位置決定）、マッピング（環境表現の作成）、および計画（ルート発見、運動計画、行動の選択）に基づいています。
知覚（知覚）
自律システムは、周囲に関するデータを収集するために、カメラ、LIDAR、レーダー、超音波、慣性測定ユニット（IMUS）、GPS、触覚センサーなどのさまざまなセンサーを使用します。これらのセンサーデータの解釈は、AIと機械学習がますます重要な役割を果たすコアタスクです。
ナビゲーション
環境のマップ（マッピング）を決定または使用し、障害物が避けられ、独自の位置を決定または使用するために、安全で効率的なパスを目標に計画して追求するシステムの能力がある場合。
効果
自律性により、堅実な生産ラインを超えた複雑な実際の環境でロボットを使用できます。これは、現代の物流、輸送部門、農業、建設、検査、保守、探査のタスクの基本です。運用の柔軟性と効率を高めます。
人型ロボット
説明
ヒューマノイドロボットは、外部の形で人体にモデル化された機械です。彼らのデザインは、人間によって設計された人々に行動し、人間のようなタスクを実行できることを目的としています。
アプリケーション
ヒューマノイドロボットは現在、主に研究開発またはパイロットプロジェクトにあります。潜在的なアプリケーションの分野は多様です。産業と製造、物流と倉庫、医療とケア、小売＆カスタマーサービス、教育と研究、危険な環境、個人支援＆世帯です。
市場とトレンド
ヒューマノイドロボットは現在、メディアの注目を集めており、かなりの投資を集めています。技術的傾向は、モビリティ、微細な運動能力とスキル、AIによる認知スキル、人間とロボットの相互作用とエネルギー効率、および生産コストの削減に焦点を当てています。
効果
ヒューマノイドロボットは、多くのセクターでの深刻な労働不足を緩和する大きな可能性に起因しています。人間のような機動性や器用さの必要性のために、以前は自動化するのが困難だったタスクを引き受けることができます。同時に、彼らは深遠な倫理的および社会的質問を提起します。
さらに新たな傾向
- デジタルツイン：物理的なロボット、セル、または生産施設全体の仮想画像がますます使用されています。
- IoTの統合と接続性：産業インターネットのインターネット（IIOT）を介した包括的なシステムとのロボットのネットワーキングは、業界4.0のコア要素です。
- 持続可能性とエネルギー効率：エネルギーコストと生態学的要件の増加を考慮して、ロボットのエネルギー効率がますます重要になっています。
- 簡単な操作 /低コード /ノーコードプログラミング：特に中小企業でのロボット工学の適応を促進するために、プログラミングと操作の簡素化に重点を置いています。
- Robotics-as-a-Service（RAAS）：このビジネスモデルは、高い初期投資を行う代わりに、レンタルまたは使用法に基づいてロボットテクノロジーにアクセスできるようにします。
- モバイル操作（MOMA）：モバイルロボットプラットフォーム（AMRS）とロボットアーム（マニピュレーター）の組み合わせにより、さまざまな場所でタスクを処理できる非常に柔軟なシステムが作成されます。
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自動化による作業の支払い：リスクと新しい視点
利点と課題の分析
ロボット工学と自動化の幅広い導入は、慎重に計量する必要がある重要な利点と重要な課題の両方をもたらします。
重要な利点
- 効率と生産性の向上
- 品質と一貫性が向上しました
- セキュリティの向上と人間工学の改善
- コスト削減
- 柔軟性とスケーラビリティの向上
- 新しいスキルの開発
- 競争力と回復力の向上
本質的なハードルと課題
ロボット工学と自動化を提供する否定できない利点にもかかわらず、関連するハードルと課題を認識して対処することが不可欠です。企業は、これらの課題がこれらのテクノロジーの最大限の可能性を活用することを防ぎ、慎重な計画と戦略的決定を必要とすることができます。
導入コストが高い
ロボット工学と自動化への初期投資は重要です。ロボット自体は、必要な周辺機器、ソフトウェア、統合、適応とともに、かなりの資本支出になる可能性があります。さらに、メンテナンス、修理、ソフトウェアの更新、スタッフのトレーニングの継続的なコストが発生します。
中小企業（中小企業）の場合、これらのコストは乗り越えられないハードルになる可能性があります。これを克服するために、企業がロボットソリューションをレンタルまたはリースして初期の資本負荷を削減できるようにするロボットAS-A-A-Service（RAAS）などの革新的な資金調達モデルが登場しました。
職務シフトに関する原因
ロボット工学と自動化に関連する最大の社会的懸念の1つは、雇用の潜在的な変位です。ロボットと自動化されたシステムは、これまで人間によって行われてきたタスクをますます実行できるため、多くの仕事が失われるという恐怖があります。
ただし、この懸念をニュアンスすることが重要です。一部の職場は自動化のために失われますが、ロボット工学の設計、プログラミング、メンテナンス、統合などの分野でも新しい仕事が作成されます。さらに、自動化はタスクを合理化し、生産性を向上させることができ、従業員がより多くの価値のあるアクティビティに集中できるようにします。
課題は、自動化から生じる新しい仕事に備えるために、労働者を訓練して訓練することです。政府、教育機関、企業は、自動労働市場で成功するために必要なスキルを人々に与えるプログラムを開発するために協力しなければなりません。
倫理的な質問
ロボット工学と自動化は、慎重にチェックする必要がある多くの倫理的な質問を提起します。これには、プライバシー、データセキュリティ、アルゴリズムのバイアス、責任に関する質問が含まれます。
たとえば、ヘルスケアシステムでのロボットの使用は、患者データの保護と、アルゴリズムが不公平または差別的な治療の推奨につながる可能性について懸念を引き起こす可能性があります。同様に、戦での自律兵器の使用は、生と死に関する決定の責任の観点から倫理的ジレンマを引き起こす可能性があります。
ロボット工学と自動化の開発と使用を指示する倫理的枠組みの条件とガイドラインを開発することが重要です。これらのフレームワーク条件は、これらのテクノロジーが、人間の価値観に一致し、プライバシーと権利を保護し、責任を促進する方法で使用されることを保証する必要があります。
セキュリティリスク
ロボットと自動化されたシステムは、特に人の近くで使用される場合、セキュリティリスクをマウントできます。ロボットエラー、ソフトウェアエラー、またはサイバー攻撃は、事故、怪我、または損害につながる可能性があります。
これらのリスクを減らすためには、厳格なセキュリティ基準とプロトコルを開発および実装することが不可欠です。これには、安全なロボットの構築、堅牢なセキュリティメカニズムの実装、ロボットシステムの安全な取り扱いにおける従業員のトレーニングが含まれます。サイバーセキュリティ対策は、不正アクセスと操作からロボットを保護するためにも不可欠です。
技術の複雑さ
ロボット工学と自動化システムの実装とメンテナンスは、複雑で厳しいものになる可能性があります。すべての企業で利用できない可能性のある高度な技術的専門知識が必要です。
この複雑さは、遅延、オーバーランコスト、パフォーマンスの問題につながる可能性があります。この課題を習得するために、企業は、必要な専門知識にアクセスするために、ロボット工学インテグレーター、コンサルティング会社、トレーニング機関とのパートナーシップを締結できます。よりユーザーフレンドリーでより直感的なロボットシステムの開発は、技術の複雑さを減らすのにも役立ちます。
柔軟性の欠如
最新のロボットシステムはより柔軟になりましたが、予期せぬ変化や予期しない状況に適応する能力に制限があります。ロボットは一般に、構造化された環境で特定のタスクを実行するように設計されています。予期しない障害やバリエーションに遭遇した場合、反応が困難になる可能性があります。
この制限を克服するために、AIはロボットシステムにますます統合されており、リアルタイムで学習し、適応し、意思決定を行う能力を提供します。 AI制御ロボットは、センサーデータを分析し、パターンを特定し、それに応じてアクションを適応させることができます。これにより、柔軟性と適応性が向上します。
規制とコンプライアンスの問題
ロボットおよび自動化業界は、ますます多くの規制とコンプライアンス要件の対象となります。これらの規制は、セキュリティ、データセキュリティ、プライバシーの保護、倫理的考慮事項を確保する必要があります。
これらの規制の遵守は、企業にとって複雑で高価な場合があります。最新の規制を最新の状態に保ち、ロボット工学と自動化システムがこれらの要件を満たすように設計および運用されるようにすることが重要です。
に適し：
ドイツとヨーロッパのロボットと自動化
ドイツとヨーロッパは、ロボット工学および自動化業界のトップにあります。これは、工学、製造、研究の分野における強い基盤によるものです。この地域のロボット密度は高く、特に自動車産業では、従業員10,000人あたりのロボット数です。
ドイツ、スウェーデン、デンマークなどのヨーロッパ諸国は、高度なロボット工学と自動化技術の開発と使用の先駆者です。彼らは、革新と成長を促進するロボット企業、研究機関、州のイニシアチブの強力なエコシステムを持っています。
欧州委員会は、ヨーロッパのロボット工学および自動化業界をサポートするためのいくつかのイニシアチブを開始しました。これには、研究プロジェクトの資金調達、科学と産業の協力の促進、イノベーションと競争力を促進する基準と規制の開発が含まれます。
「Industry 4.0」戦略により、ドイツは特に野心的なアプローチを追求しています。このイニシアチブは、ロボット工学、自動化、AI、モノのインターネットなどのテクノロジーの統合を通じて、ドイツの生産業界を変革することを目的としています。
しかし、欧州連合も課題に直面しています。これには、研究開発への投資を増やし、資格のある労働者を育成し、中小企業（中小企業）にロボット工学と自動化の導入を促進する必要性が含まれます。さらに、ロボット工学と自動化に関連する倫理的および社会的問題に取り組む必要性が高まっており、これらの技術が責任を持ってヨーロッパの価値観に従って使用されるようにしています。
世界的な競争
ロボットおよび自動化業界は非常に競争が激しく、これにより、世界中の企業が市場シェアと技術的支配のために戦っています。米国、日本、中国、韓国、台湾は、世界市場で最も重要な関係者の一人です。
米国には、AI、ソフトウェア、ロボット工学などの分野の革新によって推進される強力なロボットセクターがあります。 Boston Dynamics、Google、Amazonなどの企業は、ロボットの研究開発に強く投資しています。
日本はグローバルなロボットパワーセンターで、ロボット工学の開発と生産の長い話をしています。 Fanuc、Yaskawa、Kawasakiなどの日本企業は、産業用ロボットの市場のリーダーです。
中国は、近年、ロボット工学および自動化業界の重要なプレーヤーに発展しています。中国政府は、ロボット工学の研究開発に強く投資しており、中国を世界有数のロボットセンターにすることを目指しています。
韓国と台湾もロボット市場の重要なプレーヤーであり、製造自動化とサービスロボットの開発に強く集中しています。
ロボット工学および自動化業界における世界的な競争は、イノベーションと成長を促進しています。企業は研究開発に強く投資して、新しいテクノロジーを開発し、ロボットのパフォーマンスとスキルを向上させています。これにより、ロボット工学と自動化の分野でのより速い進歩につながり、これらの技術が企業や個人にとってよりアクセスしやすく手頃な価格になります。
AIと自動化がどのように私たちの将来を持続可能にすることができるか
ロボット工学と自動化の将来は、産業を変え、生産性を向上させ、私たちの生活を改善する可能性を変えることを約束しています。いくつかの重要な傾向がロボット工学と自動化の未来を形作ることが期待されています。
AIのより深い統合
AIは、ロボットにリアルタイムで学習、適応、意思決定を行う能力を提供することにより、ロボット工学と自動化においてますます重要な役割を果たします。 AI制御ロボットは、構造化されていない環境で複雑なタスクを実行し、人々と協力し、経験から学ぶことができます。
自律システムの増加
ロボットは人間の介入なしに機能することができるため、自律システムはますます使用されます。これにより、輸送、物流、農業、ヘルスケアなどの地域でのロボットの使用が増加します。
新しいエリアでのより広いアプリケーション
ロボット工学と自動化は、従来の製造や物流分野を超えて、ヘルスケア、建設、農業、サービスなどの新しい分野に拡大します。これにより、革新と成長のための新しい機会が生まれます。
持続可能性に焦点を当てます
ロボット工学および自動化業界では、持続可能性がますます重要になっています。企業は、エネルギー効率の高いロボットの開発と、持続可能な製造業務の導入にますます注力しています。
倫理的および社会的考慮事項
倫理的および社会的考慮事項は、ロボット工学および自動化業界でますます重要な役割を果たします。ロボット工学と自動化の開発と使用を導く倫理的枠組みの条件とガイドラインを開発し、これらの技術が人間の価値観に合わせ、プライバシーと権利を保護し、責任を促進する方法で使用されるようにすることが重要です。
ロボット工学の責任ある革新が決定的である理由
ロボット工学と自動化は、産業を変え、生産性を向上させ、私たちの生活を向上させる可能性を秘めた変革的な技術です。ただし、職場の移転に関する懸念、倫理的な質問、セキュリティリスクなど、かなりの課題も提供しています。
ロボット工学と自動化の可能性を最大限に活用するためには、これらの課題に積極的に対処することが不可欠です。これには、ガイドラインを開発し、教育とトレーニングに投資し、倫理的枠組みの条件を作成するために、政府、企業、研究機関、教育機関間の協力が必要です。
ロボット工学と自動化の責任ある使用により、経済的に成功し、社会的に公正な未来を形作ることができます。これらの技術を使用して、新しい雇用を創出し、生産性を向上させ、生活の質を向上させ、社会の最も緊急の課題に対処することができます。ロボット工学と自動化の未来への旅には、明確な見解、戦略的な考え方、責任あるイノベーションになるという揺るぎない義務が必要です。これは、これらの変革的技術の可能性を最大限に発揮し、誰にとってもより良い未来を作ることができる唯一の方法です。
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