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2021.06.17 10:44

企業はパンデミックをはじめとする様々な要素の作用で急速に変化する産業環境に対応して柔軟に変化できる、
新しい意思決定プラットフォームとインフラを構築しなければならない課題に直面している。

韓国内の所々の産業現場では製造競争力の向上と生産性革新のために
ロボットを導入する「工程自動化」の試みが盛んに行われている。

主に包装や移送のように単純作業を徐々に自動化しており、
ロボットの物体認識および制御機能の向上に多くの関心と投資を傾けているが、
製造生態系の中核である中小企業たちは自動化に必要な費用が負担になって躊躇っていて、
それに必要な高級人材も不足な状況である。

それで、韓国生産技術研究院(以下、生技院)のスマート製造革新研究部門のS.H.LEE博士の研究チームは、
作業者が1回のみ実演するだけで自ら作業方式を学習し、工程の自動化に必要なコストと時間を大幅に削減してくれる
「人工知能(AI)基盤のスマートマシン(ロボット)ソリューション」を開発した。

従来の工程自動化の方式は現場特注型設備とロボットを製作·設置しなければならず、
作業環境が完璧に統制された状況で事前に入力された繰り返し作業だけが可能であった。
そのため、作業環境が変われば、データプログラミングを通じて
ロボットを毎回新たに学習(ティーチング)させなければならない短所があった。

この場合、労働者が手作業でロボットに数万枚の写真データを入力し、
様々な状況を合成しなければならないため、相当の費用と時間が費やされた。

S.H.LEE博士の研究チームは、模倣と強化学習を適用してプログラミング手続きを除去することで、
自ら何を学ぶべきかを判断し、最適の作業方式をわかることができるスマートマシンソリューションを具現したことである。

作業者がどのように働くのかを1回だけ見せれば、ロボットは仮想世界でこれに真似しようと努力し、
トライアンドエラーを経験しながら作業データを収集する。
その後、蓄積されたデータを基に現実の作業を進めつつ、最終的に状況に適合な作業方式を学ぶ強化学習が起こる。

このように、ロボットが自ら最適な作業方式を導き出すので、人がデータを一つ一つ入力したり、
不要な設備を追加設置したりする浪費を防ぐことができる。
これにより企業は工程自動化費用の半分以上(約56~73%)を占めるカスタマイズ費用を大幅に削減することになる。

さらに研究チームは、開発したソリューションを適用してすぐ工程に投入できる様々なスマートマシンも作り出した。

代表的な例として、「ディープパッカー(Deep Packer)」は振り、摘み等の機能で
ランダムに積もった物体を自由に扱い、包装できるスマートマシンである。

さらに一段階発展した「ディープソーター(Deep sorter)」は、形状が定型化されていない不良品を
リアルタイムで検出·分類するマシンで、既存のラインに簡単に設置ができ、必要に応じて移動させながら作業できる。

開発されたこれらのマシンは付加設備が不要で、どんな物体でも作業でき、
何よりもたった一日で現場に設置できるという長所があり、
工程に構築された場合、既存の作業に投入された労働者の人件費に比べて30~40%ほど費用を節減できると期待される。

S.H.LEE博士は「開発されたロボットは作業者の実演が容易な製造業、流通業など様々な産業分野と作業に拡張することができる、
究極的に既存の設備に付着すれば完成品のように使えるセットトップボックスの形で提供するのが目標」と述べた。

一方、今回の成果は生技院を代表する技術「キーテック(Key-Tech)」の成果の一つで、
2014年に韓国産業通商資源部の「ロボット産業中核技術開発事業」から始まった。

S.H.LEE博士は兼職創業した会社「トート」を通じて2022年1月にディープパッカーとディープソーターを正式に発売する計画で、
この2つのマシンは現在、韓国内のある紙製品メーカー(Y社)で現場実証を終えた状態だという。


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