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なぜインダストリアル・オートメーションが重要なのか
インダストリアル・オートメーションの長所と短所
インダストリアル・オートメーションのヒエラルキー
オートメーション・ツールの種類
インダストリアル・オートメーションの例
2020年以降のオートメーション
企業や消費者が購入した製品の多くが、数百人、さらには数千人の労働者を雇用する大規模な工場で製造されていたのは、それほど昔のことではありません。このような工場は、"機械化"、つまり各労働者の生産性を向上させる動力付きの機械や工具による人的労働の強化（代替ではない）により、以前の製造方法よりも生産性と収益性が高くなりました。
機械化は、ヘンリー・フォードの組立ライン技術の革新がもたらした最大の貢献でした。生産ラインの革新により、フォードは毎年数万台の自動車を製造し、工場労働者が手頃な価格で販売できるようになりました。
機械化によって生産性が向上しても、結局は人間がその輪の中に入っていました。そして、人間は悲しいことに、逆効果の特性をいくつも持っています。
それゆえ、工場のオーナーたちは、生産性と利益をさらに高めるために、機械化の次の段階を求めていました。その次のレベルが自動化（オートメーション）です。
自動化とは、人間の労働力が機械に置き換えられることです。1936年の映画「モダン・タイムス」でチャップリンが演じたように、人間が手動のレンチや電動工具を使って必死にボルトを締め付ける代わりに、機械が自動的にボルトを締め付けるのです。
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このように、人間の労働力の代わりに機械（特にコンピューターで制御された機械）を適用することを「インダストリアル・オートメーション」と定義しています。
現代のグローバル経済では、製造業者、特に米国などの先進国の製造業者が、産業オートメーションに投資することがこれまで以上に重要になっています。発展途上国のメーカーとの品質・コスト両面での競争は、無視できないものになっています。既存のメーカーが収益性を維持するためには、プロセスからできるだけ多くの無駄を排除し、リーンで効率的、そして安定した高品質の製品を作る必要があります。
ほとんどの産業プロセスでは、これは自動化を意味します。
インダストリアル・オートメーションは、適切に導入されれば、さまざまなメリットがあります:
しかしながら、デメリットもあります。最も顕著なのは、産業用オートメーションのハードウェアとソフトウェアを調達し、設定し、導入するための初期費用が高いことです。また、機器を効果的に使用するためのトレーニングや、稼働率を高めるためのメンテナンスも必要です。
これらのコストの一部は、戦略的に自動化に取り組むことで相殺することができます。まず、簡単で利益率の高いいくつかのプロセスを自動化し、コスト削減を実現することで、企業全体に段階的に導入することができます。
しかし、それと同じくらい重要なことは、自動化のためにはまず自社のプロセスを精査し、無駄を省くことが必要だということです。そもそも、やるべきでないプロセスを自動化しても何の得にもなりません。
産業用オートメーション制御システムは、どれも同じというわけではなく、製造現場に適用できるシステムの階層（最低レベルから最高レベルまで）があります。
最新のコンピュータハードウェアのコスト削減と計算能力の向上により、次のような幅広い自動化ツールの開発が可能になりました。
監視制御およびデータ取得（SCADA）：このツールは、監視および生産管理のカテゴリに分類され、下位レベルのデバイスからのデータを組み合わせて、読みやすいダッシュボードに表示します。 このツールは、1つ以上の製造プロセスの状態を要約し、リアルタイムの監視と制御を可能にします。
ヒューマンマシンインターフェース（HMI）：過去のダイヤル、ノブ、サイトグラス、ゲージはなくなりました。 産業用オートメーションデバイスは、PC、ラップトップ、タブレット、さらには携帯電話や拡張現実（AR）ヘッドセットで制御できるようになりました。
人工ニューラルネットワーク（ANN）：機械学習システムに使用される人工知能（AI）の一種です。これらの技術は、何らかの注釈が付けられたデジタル画像などの何千ものデータオブジェクトを調査し、数学的モデルを形成して時間をかけて調整することで「学習」し、システムがその注釈と一致する方法でデータオブジェクトにラベルを付けたり分類したりできるようにします。
産業界では、コンピュータビジョンシステムが、品質基準を満たす製造品とそうでないものとを区別することを学習することができます。このような自動化されたシステムは、人間の品質検査員が一般的に行っているようなサンプリングだけでなく、すべてのアイテムを検査することができます。センサーデータを取り込むことで、AIを搭載したQAシステムは、人間の検査員よりもはるかに正確に欠陥品を特定することができます。
分散型制御システム（DCS）：このシステムでは、プロセスコントローラーを1つの上位装置に集中させるのではなく、生産機器にできるだけ近い場所に分散させます。これにより、信頼性を高めつつ、HMIによる監視の可視性を確保しています。
ロボット：産業用ロボットの性能と適応性はますます高まっています。工場に固定されたロボットは、これまで以上にプログラムが簡単で、さまざまな製品や製品ラインに対応できるようになっています。R2-D2のように自然言語による指示を理解するレベルにはまだ達していませんが、そのユーザーインターフェースは以前の産業用ロボットよりも直感的で、操作に必要なスキルも少なくなっています。
多くの業界が自動化されたプロセスを採用し、その恩恵を受けています。ここではそのいくつかの例をご紹介します。
自動車メーカーは数十年前から産業用ロボットを導入しており、現在ではほとんどの組立ラインで部品加工と最終製品の組み立ての両方にロボットが使用されています。最近では、テスラ社が自動化を進めすぎて問題になったこともありますが、今後も自動車製造業の自動化は進んでいくでしょう。
3Dプリンティングとも呼ばれるアディティブ・マニュファクチュアリング（積層造形）は、航空宇宙産業などで広く採用されている技術です。3Dプリンティングは、製造された部品の形状やサイズを正確に制御することができ、航空機やヘリコプター、宇宙船に必要な軽量、高強度、高耐久性の高度な素材を使用することができます。
バイオ医薬品業界は、生物学的プロセスの産業自動化に目を向けています。 これらのプロセスでは、バイオリアクター環境を正確に監視および制御して、最終製品の高収率と非常に重要な品質、有効性、および安全性を確保する必要があります。 ハミルトン社のような企業は、さまざまな化学的および物理的パラメータ用のインラインセンサーを開発しており、幅広い動作条件で高い精度を実現しています。
さらに、多くの業界のメーカーが、製造の自動化を推進するためにCAM（コンピュータ支援製造）に注目しています。「3D相互運用性」 と呼ばれるプロセスにより、CAD（コンピュータ支援設計）ソフトウェアで開発された設計ファイルを製造機械に直接取り込むことができ、エンジニアリング図面を製造パラメータに手動で変換する際に生じるエラーや曖昧さを軽減することができます。さらに、CAMアプリケーションの開発者は、CADファイルを特定の製造工程に合わせて準備する前処理工程を自動化する方法を求めています。スペイシャルSDKは、このような開発者をサポートする最先端の製品です。
2020年代は、着実に進んでいた自動化の進展が、急速な革新の流れに変わる10年になるかもしれません。人工知能、無線センサーネットワーク、ロボットなどの自動化された機械の進歩により、明日の製造現場は今日とはまったく違ったものになるでしょう。完全に自動化されたプロセスでは、人間は自分の才能や知識を生産性、品質、イノベーションのさらなる向上に集中させることができます。
その結果、先進国と開発途上国の両方で製造業のルネッサンスが起こり、高品質で低コストの製造品が世界中の企業や消費者に提供されることになるでしょう。
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