産業用ロボティクスとは

産業用ロボティクスは、製造や産業分野でタスクを実行するための自動機械（ロボット）の設計、製造、導入に焦点を当てたロボティクスの一分野です。

産業用ロボットは、さまざまな特定タスク、繰り返しタスク、危険なタスクを効率的かつ確実に処理するように設計およびプログラミングされています。現在、さまざまな業界に導入されており、人間の作業者と協力しながら物流業務の最適化、品質管理プロセスの改善、生産プロセスの高速化を実現しています。 

現在、さまざまな分野で産業用ロボットが導入されています。特に導入台数が多いのは自動車業界ですが、高度なヘルスケア分野などさまざまな分野で活用されています。

自動車製造

産業用ロボットは、精密溶接、塗装、高速アセンブリ作業を実行するために、自動車の生産ラインで広く使用されています。2025年には、自動車事業の約65%が産業用ロボットを導入していると推定されています。BMW社、Tesla社、トヨタ、Mercedes-Benz社など、大手自動車メーカーの多くが、さまざまな工程で産業用ロボットを採用しています。大半のロボットは多関節ロボット（5軸または6軸）であり、製造プロセスの精度と安全性を向上させることが目的です。また、人間の作業者ではアクセスできない場所や有毒な煙が発生しているなどの理由で危険性が高すぎる場所で溶接できるという利点もあります。自動車業界では、産業用ロボットを導入したことで、製造コストを削減しながら、人件費の削減、安全性の向上、生産の加速を実現しています。

ヘルスケア

産業用ロボットは、医薬品分野での無菌ハンドリングや部品検査、高度な義肢（外骨格など）の開発、内視鏡ロボット手術など、ヘルスケア分野で多くのタスクに使用されています。特に、ロボット手術は、高精度な多関節アームやエンドエフェクタを使用する産業用ロボティクスの最先端分野です。外科医は、ロボットアームを自分の腕の延長として操作できます。現在では毎年200万件を超えるロボット支援手術が実施されており、ヘルスケア向けロボティクスの市場規模は2030年までに450億ドル、2034年までに540億ドルを超えると推定されています。

これらのロボットを導入することで、たとえば、経験豊富ではあるものの、以前ほど細かい作業ができなくなった外科医でも長時間の執刀が可能になります。また、衛星通信を介した良好な5G接続が確立できれば、外科医は操作の遅延なく遠隔手術を実施できるようになり、高度な医療を利用できない農村部や遠隔地でより高度な医療処置が可能になります。現在、Intuitive Surgical社、Stryker社、Medtronic社、Smith & Nephew社、Siemens Healthineers社など、多くの企業がヘルスケア分野向けの産業用ロボットを開発中です。

‌航空宇宙および防衛

航空宇宙分野では、自動車メーカーとは異なる規模でロボットが導入されています。航空宇宙メーカーでは、自動車メーカーほどの生産量はないため、ロボットの導入台数はそれほど多くありません。航空宇宙メーカーは、主に大型の胴体やその他の重要なコンポーネントに複数の複合材シートを積層する作業に産業用ロボットを導入しています。航空宇宙分野では、産業用ロボットを導入したことで、廃棄物の削減、安全性の向上、持続可能な製造を実現しています。

これに対して、防衛用途ではロボットが広く使用されています。防衛分野では、物質の処理、埋蔵されている地雷や爆弾の発見、水中探査、放射能汚染の可能性がある核運用などの危険な探査ミッションに産業用ロボットを使用しています。産業用ロボットは、人間にとってリスクが高すぎる、あるいは危険性が高いとみなされる環境で使用されます。

Airbus社、Boeing社、Lockheed Martin社、Northrop Grumman社、Raytheon社などの大手航空宇宙企業に加えて、NASAや米国国防総省も産業用ロボットを採用しています。これらの組織の多くは、ロボットをよりスマートにするために、あらゆる応用分野で高度な人工知能（AI）機能と組み合わせて導入しています。

エレクトロニクス製造

産業用ロボットは、電子および半導体のさまざまな組み立てラインでも広く使用されています。汚染による影響を受けやすく、ミクロンレベルの精度と高いスループットが要求されるさまざまなタスクを実行するために導入されています。エレクトロニクス製造分野では、ウェハやコンポーネントのハンドリングや、はんだ付けなどの組み立て作業を行うために、スカラ（SCARA: Selective Compliance Assembly Robot Arm）ロボットや、ベースのユニバーサルジョイントに接続された3本のアームを持つデルタロボットが広く使用されています。

Industrial Federation of Roboticsによると、世界のエレクトロニクス業界では約100万台のロボットが導入されており、そのうちの約50.6万台が産業用電子部品専用に稼働していると推定されます。産業用ロボットの導入台数の増加は、生産需要の増加に牽引されています。この生産需要は、少なくとも2030年まで毎年5.6%成長すると予想されています。その内訳は、アジア太平洋地域が市場の42%を占め、ヨーロッパが28%、北米が23%と続きます。

ロジスティクス

物流分野では、コスト削減と効率向上のために、さまざまな協働ロボット（コボット）や搬送ロボットが使用されています。倉庫業務を自動化し、休息を必要とする人間のオペレーターでは達成できない効率を24時間365日提供するために導入されます。物流の現場に導入される産業用ロボットは、さまざまな自動ピックアンドプレイス、選別、パレタイジング、モノのインターネット（IoT）によって可能になるスマート在庫追跡、倉庫内のナビゲーション操作を実行します。物流用ロボティクスを活用している最大規模かつ最良の事例は、Amazon社です。現在、同社の倉庫では100万台を超えるロボットが導入されています。また、世界の倉庫自動化市場は、2027年までに410億ドルに達すると推定されています。

産業用ロボットは、用途にあわせてさまざまな種類が使用されています。また、複数の用途に対応可能なロボットクラスもあります。以下に、最も一般的な産業用ロボットクラスを示します。

多関節ロボット

多関節ロボットは、多軸回転ジョイントを備えたロボットです。人間と同様の器用さで動作が可能な高い操縦性を備えています。自動車製造で広く導入されているロボットであり、単純なロボットよりも高価ですが、高度にカスタマイズ可能で汎用性が高く、さまざまな用途に適応できます。

スカラロボット

スカラ（SCARA: Selective Compliance Assembly Robot Arm）ロボットは、主に水平方向の動きをする単純なロボットです。垂直方向のリーチは限られています。シンプルであるにもかかわらず、ピックアンドプレイス操作などの平面タスクでは、多関節ロボットよりも優れた性能を発揮します。最小限のメンテナンスを必要とし、小型で、既存のワークフローに統合できるため、エレクトロニクスおよび製薬業界で広く導入されています。

直交座標ロボット

直交座標ロボットは、付加製造技術などの用途に広く採用される構造が比較的単純な産業用ロボットです。これらのロボットの運動は線形であり、直交座標に対して事前に定義されています。スカラロボットと同様に、安価で使いやすい反面、柔軟性に限界があります。一方で、自動化やコラボレーションワークフローには簡単に統合できます。

デルタロボット

デルタロボットは、デルタD形状を特徴としています。産業用途で使用される最も高速なロボットの1つであるため、高速ピックアンドプレイスによく採用されています。長期間にわたって高速に稼働できるため、包装、製薬、エレクトロニクスの分野で広く導入されています。ただし、複数のアームと並列連動部を持ち、エンドエフェクタではなく固定ベースからアームの動きが制御される（「逆運動学」と呼ばれる）ため、他のロボットよりも複雑です。

円筒座標ロボット

円筒座標ロボットは、他のロボットアームとはわずかに異なります。軸上で移動する代わりに上下に移動できる主アームがあり、アームが伸縮する動きを特徴としています。円筒座標ロボットは、3D座標系を使用して移動先の位置を指定したり、アクションを実行します。このタイプのロボットは、ハンドリング、スポット溶接、鋳造および成形、コーティングと仕上げ、自動コンベアベルト操作で使用されます。

産業用搬送ロボット

産業用搬送ロボットは、施設内を移動できるロボットです。産業用搬送ロボットには、主にガイド付きとガイドなしの2つのタイプがあります。

ガイド付きの搬送ロボットは、「無人搬送車」（AGV: Automated Guided Vehicle）と呼ばれ、施設周囲の固定経路をたどるため、どの時点でも経路から逸脱することはありません。Amazon社の倉庫で採用されているロボットの多くがAGVです。AGVは半導体製造にも広く使用されています。

ガイドなしの搬送ロボットは、「自律走行ロボット」（AMR: Autonomous Mobile Robot）と呼ばれています。このタイプのロボットは、さまざまなセンサー（カメラ、LiDAR、超音波、赤外線、慣性計測装置（IMU）センサーなど）と、SLAM（自己位置推定と地図作成の同時実行）アルゴリズムを使用して、誘導経路に依存せず、障害物を回避しながら施設内を自律的に移動します。さらに、初期経路を進めない場合は自律的に新しい経路を見つけます。AMRは、工場の現場、倉庫、セキュリティおよび監視業務、探査ミッション、病院内での機器の搬送など、多くの用途で使用されています。

協働ロボット（コボット）

コボットは、互いに衝突することなく、協調的に作業を行い、さらには人間とも協力しながら作業するように設計されたロボットシステムです。さまざまなタイプのロボットがコボットとして分類されるため、他のロボットカテゴリと単純に区別できないこともあります。すべての静止ロボットは、協働して動作するように設計できますが、コボットは、高精度な安全プロトコル、空間把握システム、通信システムが完全に連携して稼働することが必要となるため、より複雑です。センサーはコボットの重要な部分を占めています。なぜなら、定義された作業空間内でロボットアームが他のロボットアームや人間の作業者と衝突しないようにするには、認識機能と視覚的画像認識機能が鍵となるからです。コボットは、インダストリー5.0にとって重要な役割を持ち、最新の機械学習およびAIテクノロジーをサポートしています。

さまざまな産業用ロボットシステムがすでに確立されていますが、新しい技術の進歩は、最先端ロボティクスの限界を押し広げています。

ヒューマノイドロボット

ロボティクスの進歩に伴い、機能型ヒューマノイドロボットはより効率的になり、広範な普及にますます近づいています。人体をモデルにしたヒューマノイドロボットは、グリッパー、マニピュレーター、その他の付属肢を使用して繊細な作業を実行します。ヒューマノイドロボットには、最新の移動およびインテリジェンス技術が多く適用されていますが、技術的なボトルネックがまだいくつかあります。

高度なセンサーおよびハードウェアの開発

AMRおよびコボット開発の発展は、高度なセンサー技術の新たなイノベーションを推進しています。これらのロボットには、高度なセンサー、画像認識、および通信技術を使用したインテリジェントな認識機能が必要です。最新型ロボットには複数のジョイントと多数の集積型センサーが搭載されているため、適切なアクションを実行できるように、すべてのセンサーデータを処理して解析するための複雑なアルゴリズムも必要になります。こうした理由から、最新型ロボットでは高度な中央処理装置（CPU）とグラフィックスプロセッシングユニット（GPU）がより重要になっています。さらに、5G/6Gを介した遅延のない通信も、ロボット（特に他のロボットや人間とともに移動、または相互作用するロボット）の制御にとって、ますます重要になっています。

ソフトロボティクス

ソフトロボティクスも、近年多くの開発が行われている分野です。ソフトロボティクスは、硬質な金属構造の代わりに、ポリマー、エラストマー、ハイドロゲルなど、より繊細で柔らかい材料を採用しています。ソフトロボティクスは、ヒューマノイドロボットのジョイントやアクチュエータの一部として使用することで、複数のモータを必要とせずに柔軟性と可動範囲を向上させることができますが、これらの柔らかい材料を使用して、動物の挙動を模倣するスタンドアロンロボット（多くの場合、非常に小さい）を開発することもできます。

人工知能（AI）と機械学習（ML）の統合

どのロボティクス分野でもAI/ML統合が進んでおり、高度な認識機能とセンシング機能を備えた産業用ロボットの開発が増えています。たとえば、（複数のセンサーおよびビジョンシステムからのデータを組み合わせて）視覚データをより正確に解釈する、ピックアンドプレイスのためのオブジェクトの形状とサイズを特定する、自律走行中に障害を回避する、人間の腕の仕草をより適切に認識するといった領域で大幅な改善が見られます。さらに、AI/MLは、高度な意思決定とwhat-ifシナリオの解析のために、人間の認識力とインテリジェンスをさまざまな産業用ロボットに組み込むのに役立ちます。また、運用面では、ロボットのセンサーデータとAIを活用して予知保全を行い、故障やダウンタイムを削減して、生産性を向上させています。

ロボットは、多くの製造および倉庫業務で主力となっています。これらは有用で多くの利点がありますが、欠点もあります。

産業用ロボティクスの利点

• さまざまな用途において生産性と運用速度を向上させる
• 重くて危険なペイロード（核廃棄物など）を持ち上げる能力が向上し、産業環境の安全基準が向上する
• 人命を危険にさらすことなく、高リスクの建設やトンネルなどのインフラ開発などの危険な環境で利用できる
• スマートマニュファクチュアリング環境での意思決定機能やコンベアベルトからの不要な物体の除去機能を向上させる
• 生産性とスループットの向上、廃棄物の削減により、長期的にコストを削減する

産業用ロボティクスの欠点

• 多くの産業用ロボットの調達と設置にコストがかかるため、初期費用が高くなる
• ロボットの採用は、さまざまな業界で雇用の喪失につながる可能性があるため、現従業員の雇用安定性に対する懸念が高まっている
• ロボットの複雑さによって問題が発生した場合にコストが嵩む
• ソフトウェアやハードウェアのアップデートを含む継続的なメンテナンスが増加する（コストがかかる可能性がある）
• ロボットにカメラ、マイク、センサーが組み込まれているため、プライバシー侵害に関する懸念が高まる
• 人々がコボットや支援ロボットと一緒に作業するときに、人間の安全性に関する問題が発生する確率が高くなる

複数の異なる機能を持つコンポーネントが追加され、相互に連携して動作する必要があることから、最新型ロボットはますます複雑化しています。こうしたロボットの設計および開発にシミュレーションと高度なモデリングを導入することで、設計プロセスを効率化し、コストのかかる不要なプロトタイプの作製を回避できます。

シミュレーションは、ロボット設計プロセスのすべての段階で使用できます。概念設計段階では、設計者はジオメトリ、ジョイント、アクチュエータ、センサーに関連する可能性を検討し、環境の制約に取り組むことができます。詳細設計段階では、運動解析と動解析に忠実度を付加することで、設計の振動性能と耐久性の側面を詳細まで把握できるようになります。また、マルチフィジックスシミュレーションを実行して、温度、湿気、または電磁界が産業用ロボットの設計に与える影響を確認することもできます。産業用ロボットは、コンポーネントレベルだけでなく、システムレベルでもシミュレーションできます。

ここでは、産業用ロボティクス設計のシミュレーションと改善に使用されるAnsysのソリューションの一部を紹介します。

Ansys Motion - マルチボディダイナミクスシミュレーションソフトウェア: ジョイントの動きがエンドエフェクタの位置にどのように影響するか、さらには異なる荷重条件によって重要な位置で異なる力やトルクがどのように発生するかを調べるために導入できます。

Ansys Maxwell - 高度な電磁界ソルバー: ロボットのモータおよび制御システムの設計に使用されます。

Ansys Mechanical - 構造の有限要素法解析ソフトウェア、Ansys Sherlock - エレクトロニクス信頼性予測ソフトウェア、Ansys SIwave - プリント回路基板（PCB）およびパッケージの電磁界シミュレーションソフトウェア: 個々のコンポーネントやシステムの物理的挙動、さらにこれらのシステムにかかる力を調査するためのマルチフィジックスアプローチを提供するために使用されます。

Ansys Twin Builder - シミュレーションベースのデジタルツインプラットフォーム: システムレベルのモデルを開発するために使用されるデジタルツインソフトウェアです。

Ansys LS-DYNA - 非線形動的構造シミュレーションソフトウェア: 衝突後の物体自体の損傷と環境への損傷の程度を調査するために使用されます。

Ansys HFSS - 高周波電磁界シミュレーションソフトウェア: 高度な産業用ロボットのアンテナや通信システムの設計、さらにはさまざまな電磁センサーのモデル化に使用されます。

Ansys Lumerical - フォトニックコンポーネントシミュレーションソフトウェア、Ansys Zemax OpticStudio - 光学系の設計および解析ソフトウェア、Ansys Speos - CADに統合された光学および照明シミュレーションソフトウェア: 個々の光源の生成から、コンポーネント、システム、環境レベルのシミュレーションまで、光学コンポーネントや光学センサーの設計に使用されます。

マルチフィジックスアプローチがより高度で安全な産業用ロボットの設計にどのように役立つかについての詳細は、Ansysのテクニカルチームにお問い合わせください。

関連リソース