当初は、物を持ち上げたり、ある場所から別の場所に移動したりするなど、人々が困難な作業を行うのを支援するだけでしたが、この機械はあらゆる予想を超えて進歩しました。 今日、機械は人間の助けを必要とせずに、思考、学習、分析、予測、タスクの実行を行うことができます。
この記事では、自動機械業界の新たなトレンドについて説明します。 読み続けます。
目次
自動機械市場の概要
自動機械業界の6つのトレンド
まとめ
自動機械市場の概要
工業オートメーション は大幅に成長しており、今後数年間も同様の上昇傾向にあると予測されています。
ロボット業界の統計によると、市場規模は 18.8億米ドル 2018 年には売上高が 59.9% となり、2026 年までに 15.7 億米ドルに達すると予想されています。
世界人口の増加と必需品の需要の高まりにより、企業は製造の自動化を推進しています。 これは、需要の増加に対応するために生産を増やすためです。
自動機械業界の6つのトレンド
ロボット工学の台頭
約 400,000万台の新型産業用ロボット 毎年市場に導入されています。 この増加の主な理由は、費用対効果が高く、柔軟性が高く、使いやすいためです。
ロボットの導入 はさらに進化し、よりシンプルな設計とよりコンパクトなインターフェースを実現し、取得とメンテナンスの全体的なコストを削減しています。 また、人間とロボットが協力して作業する協調ロボティクスにより、いくつかの産業分野でプロセスを自動化するロボットの必要性が高まっています。
以前は人間とロボットは共存していませんでしたが、最近では協力し始めています。 協調ロボット工学が台頭しています。 今日、特定の作業を処理するために組立ラインにロボットが取り付けられているのを目にすることができます。
手作業と機械作業を統合することで、製造工場のロボットの柔軟性と効率が向上します。 ロボットは組立ライン、積み込み、積み下ろしエリアで動作します。 また、非常に複雑なタスクも処理できます。 ロボット工学は効率的ではありますが、機械溶接など、作業が XNUMX つの作業のみに限定されている場合には、より多くのロボットが必要です。
データ収集からデータ分析への移行
データは企業の運営と長期計画に不可欠です。 機械学習 (ML) や人工知能 (AI) などのテクノロジーの出現により、人々のデータの見方が変わりました。 現在、企業は AI と ML を使用してデータを分析し、業務の結果を予測できます。
幸いなことに、AWS、Google Cloud、Microsoft Azure などのクラウド サービス プロバイダーからは、無制限のデータに対する分析ソリューションを提供するツールが提供されています。 製造会社は、品質管理、製造プロセスの最適化、予防保守、作業員の安全、物理的セキュリティのためにクラウド サービスを使用できます。
垂直統合: IIoT、データ、クラウド
垂直統合とは、生産と流通のさまざまな段階を XNUMX つの会社の管理下に置くプロセスです。 産業用モノのインターネット (IIoT)、データ、クラウドに関しては、センサー、データ管理と分析、クラウドベースのサービスを単一の自動機械システムに統合することが含まれます。
自動機械におけるトレンドの XNUMX つは、効率、精度、生産性を向上させるために IIoT とデータ駆動型テクノロジーの使用が増加していることです。 たとえば、センサーを機械に取り付けて、パフォーマンス、使用状況、メンテナンスのニーズに関するデータを収集できます。 このデータは、高度なアルゴリズムと ML 技術を使用して分析され、傾向を特定し、プロセスを最適化し、潜在的な障害を予測できます。
IoT、データ、クラウドの統合により、自動機械がより自律的に動作できるようになり、人間の介入の必要性が減り、リアルタイムのリモート監視と制御が可能になります。 たとえば、クラウドベースのサービスは、リアルタイムのデータと分析へのアクセス、およびリモート制御と管理機能を提供できます。
全体として、IIoT、データ、クラウドの垂直統合は、効率、精度、生産性の向上、柔軟性と制御の向上など、自動機械にさまざまなメリットをもたらします。 より多くの企業が業務を改善し、市場での競争力を維持するためにこれらのテクノロジーを採用するにつれて、この傾向は今後も続くと考えられます。
3D印刷
3D印刷 デジタル設計コンピューターの支援により、物理的な製品の製造を支援します。 製品設計者は XNUMX 次元テクノロジーを使用して、プロトタイプをより迅速かつ安価に作成できます。
同様に、製造業者は、ツールやその他のモデルをインポートすることなく、3D プリンターを使用して工場でツールやその他のモデルを設計および開発できます。
3D プリンティングが適用される例としては、自動車製造分野が挙げられます。 自動車メーカーは、ボディパネル、エンジンブロック、ピストンなどの自動車部品を設計できます。
3D プリンティングを使用すると、企業は特定のニーズや要件に合わせた部品を作成できるようになり、標準部品の大量在庫の必要性が軽減されます。
全体として、自動機械での 3D プリンティングの使用は成長傾向であり、これにより企業は製品開発プロセスを改善し、カスタム部品やコンポーネントを作成し、従来の製造方法への依存を減らすことができます。 3D プリンティング技術が進化し続け、よりアクセスしやすく手頃な価格になるにつれて、この傾向は今後も続くと考えられます。
米国へのリショアリング
リショアリングとは、生産と製造を海外から米国に移転するプロセスです。自動機械のトレンドの文脈において、リショアリングとは、企業が機械を他国にアウトソーシングするのではなく、米国で製造することを選択する成長傾向を指します。
この傾向の理由の 3 つは、米国で XNUMXD プリンティング、オートメーション、ロボット工学などの高度な製造技術の利用可能性が高まっていることです。 これらのテクノロジーは、製造に必要なコストと時間を削減し、企業が米国で高品質のカスタマイズされた機械を作成できるようにします。
もう一つの理由は、国内外で米国製製品への需要が高まっていることだ。 多くの顧客や企業は米国で製造された製品を望んでおり、そのためにはより多くのお金を払う用意があります。 このため、企業は製品を他国にアウトソーシングするよりも米国で製造した方が収益性が高くなりました。
全体として、米国へのリショアリングの傾向は自動機械業界にとって前向きな発展です。 これにより、米国で雇用と経済成長が創出され、企業は高度な製造技術と米国製製品の需要の高まりを活用できるようになります。 企業が米国で製品を製造するメリットをますます認識しており、この傾向は今後も続くと考えられます。
予測メンテナンスと予防メンテナンス
メーカーにとってダウンタイムは時間と収益の多大な損失につながります。 平均して、メーカーは毎年次の製品を扱います。 800時間のダウンタイム。 XNUMX 時間のダウンタイムは約 3百万米ドル 損失で。 したがって、製造業のあらゆるビジネスにとって、機器の最適なパフォーマンスは非常に重要です。
予防保全は、問題が発生する前に、検査とメンテナンスの異なる時間をスケジュールすることによって、機械が正しく動作しているかどうかを確認する従来の方法です。 これにより、効率が向上し、機械の故障が減り、機械の寿命が延びます。
しかし、テクノロジーの進歩により、クラウド コンピューティングと ML は、メーカーが潜在的な故障を防ぐだけでなく、マシンがいつ故障するかを予測することにも役立ちます。 センサーはデータを収集し、予測処理と分析のためにクラウドに送信し、メンテナンスのために機器を停止する時期を技術者に通知します。
予知保全の利点は次のとおりです。
- メンテナンス費用の節約
- 突然の故障を軽減
- 修理の時間を節約できます
- 機器の寿命延長
- 機械の効率を向上させます
まとめ
機械自動化はまだ初期段階にありますが、それを生産ラインに組み込んだ企業はすでにメリットを実感しています。 自動機械業界における XNUMX つの新たなトレンドについて説明してきました。
