先月、私のチームと私は、2025 年の ANYbotics Industry Forum (AIF) に 70 名を超える顧客、パートナー、業界リーダーを迎えました。私たちは現場で膨大な時間を過ごし、産業プラントで顧客と並んで作業するため、全員を 1 か所に集めて 2 日間の集中した質の高い会話を行うことで、自律システムに関する点と点をまったく異なるレベルで結び付けることができました。
私にとって、それは根本的な変化を具体化しました。ロボット検査の最初の数年間、会話はすべてモビリティと自律性に関するものでした。「ロボットは工場内を移動できるか?」
さて、会話は根本的に変わりました。それはロボットを超えて、データの洞察、ワークフローの統合、ロボットの作業から得られるインテリジェンスに移行すること、そして同じくらい重要なことですが、人とロボットを効果的に結びつけるために必要な受け入れとコラボレーションについても重要です。
AIF での議論は、その場にいる誰もが認識していた重要な背景のもとで行われました。それは、スキルギャップの拡大、従業員の退職、インフラの老朽化、情報に基づいた資産レベルの意思決定を行うための関連した洞察の欠如です。
Equinor、Constelrium、Vigier Cement、Titan などの企業から、ロボットの導入、学習、すでに見ている現実世界への影響についての成功事例を直接聞くことができ、刺激的でした。
強力な例は、熱検査に ANYbotics の ANYmal ロボットを使用して機器の過熱を検出し、コストのかかる炉の故障を防止する金属業界の顧客からのものです。これは、わずか数か月で初期導入から完全導入まで運用を拡大し、現在では毎日 18 件の自動化ミッションを実行していることを示しています。
その影響は明らかです。同社はチームの安全リスクを最小限に抑えており、ダウンタイムを回避することで 100 万ドル以上を節約できる見込みです。ロボット工学がコンセプトから運用の中核部分に移行すると、次のようになります。
これらの会話から、私は業界の次の段階を定義する 3 つのポイントを残しました。
1. 自律システムはインダストリー 5.0 時代の到来を告げます
私たちはもはや、インダストリー 4.0 のデジタル化と自動化についてだけ話しているわけではありません。 AIF 2025 での会話は、人間の創意工夫と高度なインテリジェント テクノロジーの統合であるインダストリー 5.0 にしっかりと焦点が当てられていました。
これは、労働者の幸福を中心に置き、人間中心の焦点への移行を示しています。それは、人間が文脈の理解と重要な意思決定に集中する一方で、ロボットが反復的で単調でリスクにさらされたタスクを正確かつ高頻度で引き継ぐ、共同作業環境を作り出すことです。
この新しい協力モデルは、当然のことながら人間の役割についての疑問を引き起こします。一般的な話では、労働者はロボットを日常業務に対する脅威と見なしている可能性がありますが、私たちが現場で見ている現実ははるかに微妙です。
労働者はロボットを拒否しているのではなく、ロボットと一緒に働くことが何を意味するかを交渉しているのです。高度なツールを使いこなすことに誇りを感じる一方で、職人技やアイデンティティを失うことへの不安もあります。 Constellium の Zac Kimbrough 氏が講演中に見事に表現したように、「私のロボットにとって最大の危険は人間です。」
彼の発言はこの移行の本質を捉えています。コラボレーションとは、機械が日々の業務に適応することだけでなく、人間が自らの行動、期待、目的意識を適応させることを学ぶことでもあります。
そしてここに本当の課題があります。それは人間対機械ではありません。それは、人とロボットがどのように最適に連携できるかを理解するために必要な、組織の学習、再定義されたワークフロー、考え方の転換です。最終的には、この人間とロボットのコラボレーションをマスターした企業が成功することになります。
2. 価値はデータではなくインテリジェンスにある
私の 2 番目のポイントは、価値の再定義に焦点を当てています。新しいテクノロジーにとって大きな課題の 1 つは、長期的なメリットをどのように定量化して証明するかということです。
持ち上げた物体のワークを簡単に測定できる従来のロボットアームと比較して、次のような検査ロボットのビジネスケースは次のとおりです。 どれでも より洗練されています。ロボットの動きは価値を提供しません。この値は、生成される頻繁かつ正確な、リモートからアクセス可能なデータから得られます。
このデータは、安全性の向上、プラントの完全性の向上、運用パフォーマンスの向上など、重要な二次的な利点にもつながります。
しかし、データが増えるだけでは価値が生まれません。あらゆる場所に固定センサーを追加するだけでは根本的な問題は解決しないということをはっきりと聞きました。多くの製造工場はすでにデータに溺れています。課題は、そのデータの品質と、そこから有意義な結論を導き出す能力です。
ここでパラダイムシフトが起きています。 ANYmal のようなモバイル プラットフォームは、固定センサーの高密度ネットワークよりもはるかにコスト効率よく、高品質で豊富なコンテキスト データを提供します。これはすでに資産管理戦略を変えつつあります。データの量よりも質を重視するために、冗長センサーを取り除き、モバイルロボットに置き換えようとしている企業からの声を聞いています。
さらに奥深いのは、新しいプラントは最も重要な固定センサーのみを使用してゼロから設計されており、移動ロボットの機能を初日から資産戦略に組み込んでいるということです。
「なるほど」の瞬間を解き放つのは、この高品質でコンテキスト化されたデータです。これにより、データから洞察、インテリジェンス、そして最終的にはアクションに至るまでのチェーンを上流に進めることができます。このようにして根本原因分析を実行し、事後対応型メンテナンスから真の予知メンテナンスに移行します。
3. 自律的な未来は共有エコシステムである
これが私の最後のポイントにつながります。検査業界が直面している課題は、1 つの企業だけで解決するには大きすぎるため、パートナーシップが必要です。 ANYbotics のようなロボット開発者は、ロボットを超えて、顧客の広範なデジタル運用に直接適合する重要な部分を提供する必要があります。
たとえば、SAP のロボット工学イニシアチブの概念実証アプリケーションの初期の成果として、 プロジェクトに組み込まれた AI、計画外のダウンタイムが最大 50% 削減されることが実証されました。このプロジェクトでは、生産性が最大 25% 向上し、製造全体での操作エラーが大幅に減少したこともわかりました。 倉庫の自動化、品質検査。
ANYbotics は、ANYmal ロボティクスと検査インテリジェンスを組み合わせたフルスタックの自律ソリューションを SAP ユーザーに提供します。ユーザーは、ロボットからの継続的なフローを SAP と統合して、業務を自律的なものにするだけでなく真にインテリジェントなものにし、問題が生産に影響を与える前に予測、理解、防止できるようになったときに真の価値を感じ始めます。他にも多数の例があります。
私たち一人ひとりが自分のレーンに集中していますが、それ以上のものを提供する活気に満ちた成長中のエコシステムがあります。これらの車線が交差する場所で、真の自動検査のビジョンが現実になります。
ANYbotics が今後の共有パスをグラフ化
2026 年に向けて、未来は自律型ロボットだけではないと私はこれまで以上に確信しています。それは自律的でインテリジェントな運用を構築することです。
これは共有された旅です。では、2026 年の ANYbotics にとって「ロボットのその先」はどのようになっているのでしょうか?
私にとって、それは、継続的にユースケースを拡大し、新しいセンサーを統合し、ソフトウェア統合を強化することで、より多くの価値を提供するという揺るぎない取り組みを意味します。これは、信頼性と安全基準の最前線を押し広げ、当社のロボットが工場で最も信頼できるツールとなることを意味します。それは何よりも、これを実現する先駆者である皆さんとの連携を深めることを意味します。
著者について
ピーター・ファンクハウザー 産業検査に人工知能を使用する自律移動ロボット (AMR) の世界的リーダーである ANYbotics の共同創設者兼 CEO です。彼はチューリッヒ工科大学で博士号を取得しており、ロボット工学で 15 年の経験があります。
ANYboticsは、安全性、効率性、持続可能性という業界の重要な課題に取り組んでいると述べた。同社の ANYmal ロボットは高度なモビリティとリアルタイムのデータ収集を実現するように設計されており、定期検査、遠隔操作、予知保全などのタスクに適しています。
世界中にエネルギー、電力、金属、鉱業、化学の分野で何百もの顧客を抱える ANYbotics は、自社のシステムが労働力不足に対処し、労働者を危険から遠ざけると主張しました。 2009 年に設立された、 会社 は 1 億 5,000 万ドル以上の資金を調達し、200 人の専門家を雇用しています。チューリッヒとサンフランシスコにオフィスがあります。
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