工場の完全自動化が難しい理由
工場の自動化による作業効率化や省人化が進められていますが、工場の完全自動化は非常に困難です。ここでは、工場の完全自動化が難しい理由と自動化の限界、今後の展望についてまとめました。
なぜ工場完全自動化が難しいのか
工場の完全自動化が難しい原因は、ロボットが基本的に同じ作業の繰り返しが得意で、基本的には多品種や少量生産に適していないからです。急な判断を必要とされても、ロボットは対応できません。また、初期投資や維持コストが膨らむことや自社内に自動化技術の管理・メンテナンスを行う専門的な人材が不足していることも、完全自動化を難しくしている要因となっています。
製品の最終検査などでは熟練の作業員による経験や直感が必要になることもありますが、ロボットでの完全な再現は容易ではありません。関係部門との連携が不十分で自動化が進まない要因となることもあります。
パーツフィーダが担う役割と限界
パーツフィーダは、バラ部品を整列して次の工程に供給する装置であり、限定的な自動化ならできます。作業員の代わりに安定した作業をミスなく行えるメリットがありますが、対応できる部品が限られており複雑な形状や粘着性のある部品などには適していません。部品が正しくない方向で搬送されると詰まりの原因になる場合もあります。
また、パーツフィーダは導入コストが高額です。ワークごとにカスタマイズするようなオーダーメイド設計や調整、メンテナンス費用、再製作コストなどがかかり、多品種を取り扱う工場ではコストもハードルです。
完全自動化が難しい主な原因
完全自動化を難しくしている原因としては、工場での生産体制や設備、管理体制などが挙げられます。詳しく見ていきましょう。
部品の多品種・変化対応の難しさ
多品種の生産現場では、そのたびに生産ラインの切り替えを行う必要があります。部品形状や供給条件も変わるため、パーツフィーダの調整も都度行うことになりかえって生産効率が落ちてしまう恐れがあります。ロボットによる自動化は繰り返し作業の効率化がメインとなるため、多品種生産、少量生産には適していません。
ロボットやセンサーとの整合性
パーツフィーダからの排出姿勢が不安定だったり供給速度がロボットと合わなかったりすると、供給不良が頻発してしまいロボット停止の恐れがあります。ワークが詰まってしまえば自動復帰も難しく、時間がかかってしまいます。また、ワークの移動が速い、光の反射などで形状をご認識するような場合は、センサー認識に影響が出て画像処理のエラーが起こる場合があります。
異常発生時の対応
パーツフィーダに搭載されている、詰まり検査センサーやワーク不足検知、オーバーフロー検知などの検知センサーを、AI分析と組み合わせて異常発生時に機械を停止する仕組みをつくっても、停止からの復帰には人の判断や対応が必要になります。不定形な詰まり方は自動検知が難しく人の手で行うことになります。詰まりの物理的な排除の自動化にはコストがかかりすぎるので、人の手で行う方がスピーディーでコストも抑えられます。ただし、人手による対応が必要な状況が頻発すると手間がかかってしまい、せっかくパーツフィーダを導入してもかえって作業工数を増やしてしまうことになります。
部品特性と自動化の相性
軽量・小型・非対称・特徴的な突起や穴などがある部品は、姿勢制御が不安定になるため安定した供給が難しくなります。ばねやケーブルなどの形状部品もボウル内で部品がからまってつまりの原因となってしまいます。
油汚れや防錆材が付着した部品、コーティングされている部品、摩擦帯電しやすい部品も、摩擦係数が変わるのでボウルから滑り落ちなかったり、部品同士が密着してしまうなどスムーズな供給ができない可能性があります。
パーツフィーダ設計の段階でフィーダの適合性を考慮し、ボウルの表面処理や絡まりを解消するための振動、エアーノズルの調整などを行わなければ自動化しても再現性が確保できません。自動化しやすい部品形状・材質の選択と、それに基づく設計が必要です。
技術的アプローチと今後の展望について
パーツフィーダが抱える課題を解決するために、様々な取り組みが行われています。多品種が混在していてもピッキングや整列をおこなうための、従来の供給画面に産業用カメラを組み合わせたビジュアルフィーディングや、振動制御のデジタル化、学習型制御器による自動チューニングなどで、ワークの供給不安定や部品変更時の調整作業を削減できます。
また、多品種に対応するためには部品ごとにボウル部品が必要ですが、その製作に3Dプリンタを活用することで設計の自由度が高まり、短納期・低コストでの試作に対応できます。
これらの技術の進展で完全自動化工場に近づけることはできますが、異常発生時など人による監視や判断をゼロにすることはまだできません。完全自動化の実現を目指しながら、まずは人と機械の役割分担を最適化する自動化設計が現実的です。
工場自動化にはロボットと人が協力・分担して
段階的に始めよう
パーツフィーダの活用を中心とした工場の完全自動化には、まだまだ課題が残ります。現場ごとに条件が異なることに加え、多品種少量生産には向いていないためまずは完全自動化ではなく安定稼働設計を目標として機械と人の役割分担を行い、停止リスクを最小限に抑得ることが重要です。すべての工程を一度に自動化するのではなく、作業分析・製品分析で優先順位をつけて目的を明確にし、生産性向上とコスト削減を目指しましょう。
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