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    ユニクロはロボットで工場を改造しようとしているが、服を作るのは當分人から離れられない

    2019/12/26 18:39:00 149

    ユニクロ

    「ロボットが人間の仕事に取って代わる」という話題は年に數回出されているが、過去は主に自動車や攜帯電話などの科學技術製品の生産現場で発生していたが、現在は自動化パイプラインを導入しようとする業界が増えている。これはより多くの人が失業することを意味するのだろうか。

    英紙デイリーメール(Daily Mail)によると、ユニクロは日本の工場を改造して完全自動化に近づいており、衣料品の梱包作業はほとんどロボットが行っているという。

    ユニクロで使用されているロボットは「インテリジェント包裝ロボット」Intelligent Piece Packing Robotと呼ばれ、日本のベンチャー企業Mujinが開発した、テキスタイルの折りたたみ梱包に特化したものです。

    ビデオを見ると、これらのロボットはアームの端にある吸盤を通じて服を箱の中にきちんと置くことができ、同時に服のプラスチック包裝を損なうことなく、紙の文書を包裝の中に単獨で置くことができ、これはより正確な力加減制御と計算機の視覚認識が必要である。

    実は2018年には、ユニクロが東京の倉庫で自動化システムを導入し、ロボットが倉庫內の服裝検査と仕分けを擔當していた。これはユニクロ初の「ロボット倉庫」でもあり、ユニクロはこのシステムが90%の人力に取って代わることができ、24時間無停止で稼働できることを示している。

    ユニクロは毎年13億枚の衣料品を生産し、世界26カ國の3500店で販売しているという。また、衣料品のデザインや材質が多く、この梱包ロボットが大規模に応用できれば、ユニクロのためにコストを節約できる。

    しかし、今のところ、このロボットも服を梱包するという難易度の低い部分にしか使えず、プロセスがより煩雑で、人件費がより高い生産制作段階では、ロボットはまだどうすることもできない。

    このような狀況はアパレル業界だけではなく、アディダスは2016年と2017年に2つのロボット工場Speedfactoryを開設し、ロボットでスニーカーを生産しようと試み、わずかな技術職だけを殘したことがある。

    アディダスの構想によると、ロボット工場は3 Dプリント、アーム、コンピュータ編みなどの自動化技術により、生産効率を高め、「標準的な工業生産時間より36倍速い」速度で靴を納品するだけでなく、消費者のカスタマイズニーズにも迅速に対応することができる。

    しかし、今年アディダスはこの2つのロボット工場を閉鎖した。2つのロボット工場で生産できる靴の種類は非常に限られているため、より多くのデザインのスニーカーを生産するには、人工生産よりも高いコストがかかるからだ。

    実際にロボットの製造業への応用はすでに非常に一般的になっており、例えば自動車生産ラインにねじをねじるアームを溶接するのであれば、なぜアパレル靴類などの業界では、このような自動化パイプライン生産を実現することが難しいのだろうか。

    パイプライン生産モデルは最初に自動車業界で普及し始め、ロボットの製造業での広範な応用も自動車業界から始まった。これは実は自動車製造業の特徴と大きく関係があり、自動車製造は生産量が大きく、標準化の程度が高く、パイプラインの分業が細分化されているなどの特徴がある。

    多くの自動車の部品は汎用性があり、1臺の自動車の生産量は低くないことが多いので、あまり柔軟ではないアームは自動車生産に大規模に応用することができます。

    現在ではロボット生産ラインもスマートフォンなど3 Cデジタル製品に使われており、これらの製品は自動車と似ている點も多い。スマートフォンを例にとると、現在の生産過程で自動化の程度が高いのはディスペンサー、精密貼付、精密圧著、ロックねじなどの段階である。これらの段階は技術的難易度が低いため、また攜帯電話が何世代も更新されても、パラメータを調整すれば使い続けることができる

    しかし、機械全體の組み立て段階ではやはり人力に依存しており、その中で関連しているのは溶接、サイクロイド、シェル合わせ、ディスプレイの清掃、レンズ貼り、テスト測定など、及び補助材料の上材料と貼り合わせなどの技術であり、自動化の難しさは大きい。

    また、スマートフォンの更新が頻繁になり、多くのメーカーが折りたたみスクリーン、サラウンドスクリーンなどの技術的難易度の高い製品を発売し始めた後、既存の自動化パイプラインはすでに需要を満たすことができなくなっている。個性化はロボット生産の標準化、規模化の最大の敵であるため、自動化設備をフレキシブル生産に適応させることは、攜帯電話製造の自動化の最大の課題となっている。

    これは、なぜ衣類靴類の製造が自動化生産を実現するのが難しくなったのか理解することも難しくありません。衣類と靴類の買い替え頻度は攜帯電話よりもはるかに速く、デザインも多く、異なるデザインの衣類生産を満たす機械を製造するのはまだ難しいが、一部のデザインを生産するだけでは規模化生産が難しく、コストがさらに高くなる可能性があります。

    しかし、現在ではアームの認識精度も向上しており、シンガポール南洋理工大學傘下のベンチャー企業Eureka Roboticsが開発したロボットは、精密な光學レンズを人手のように処理することができ、OpenAIが開発したアームは、獨學でキューブを片手で解くことができるようになった。

    これは、將來のロボットが特定のタスクを完了するだけでなく、人間のように學習を通じて多くのスキルを迅速に習得できることを意味し、自動化パイプラインをより多くの業界に大規模に応用し、私たちの服、靴、攜帯電話などの日常用品の製造をロボットが完全に完了させる可能性があります。

    出典:愛範児

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