未来の工場は、完全に自律化されるでしょう。機械学習や産業用IoT（IIoT）などの新技術の登場は、製造業の労働力に新たな時代をもたらしつつあります。自律型製造はSF映画に出てくるようなものに聞こえるかもしれませんが、デジタルイノベーションがすでに従来の産業を破壊しているため、このアイデア自体は新しいものではありません。近い将来、企業の成否は、この進化するテクノロジーへの適応能力にかかっています。なぜなら、もしあなたがそれを利用していなければ、競合他社が利用している可能性が高いからです。もはやそれは単なる希望ではなく、ビジネス上の必須事項なのです。
無人製造（Lights-out manufacturing）とは？
無人製造は、まさにその名の通りです。人間が介入する必要のない、完全に自律化された工場を指します。これにより、照明や冷暖房換気空調設備（HVAC）といった人間の制約に縛られることなく、自由に稼働することができます。「無人」という言葉は、このことを表しています。
人間なしで適切に機能する工場はまだ稀ですが、自動化の進展はIIoTに大きく依存してきました。IIoTは、データ収集と可視性をより良く管理し、企業がより良いビジネス判断を下すのに役立ってきました。工場現場で問題を特定し、主要なパフォーマンスの問題をリアルタイムで計算する能力は、効率的な無人製造工場の基盤となります。 
産業用コンピュータは、インタラクティブなHMIディスプレイと組み合わせて使用することで、生産上の問題をリアルタイムで特定し、即座に対応することができます。
無人製造はあなたに適していますか？
多くの企業がこの流れに乗り始めていますが、無人製造は万能の解決策ではなく、あなたにとって最適な方向性ではないかもしれません。まず、独立した機械から完全自動化へと移行することは、非常に困難な作業となる可能性があります。さらに、経済的な障壁や教育的な基盤といった他の要素も考慮に入れると、その判断はより複雑になります。
完全自動化に移行する上で最大の危険の一つは、無人稼働のために工場現場を特別に設計する必要があることです。既存の設備を効果的な接続性のためにセンサー対応に置き換え、工場プロセスのあらゆる側面を相互接続することは、費用のかかる事業です。さらに、リアルタイムの生産監視のための新しいシステムについて、従業員を教育する必要があります。無人工場に投資する前に、これらの点をすべて慎重に検討する必要があります。
自動化技術が製造業の労働力に新たな時代をもたらす方法とは？
工場はもはや、個々に稼働する大量の機械の集まりではなく、リアルタイムで通信するサイバーフィジカルシステムの複雑なネットワークです。インダストリー4.0は、完全自動化に向けた主要な推進力となっており、高度なソフトウェアと分析を主流の製造業に統合しています。改善されたマシンビジョンからプログラマブルロジックコントローラ（PLC）まで、高度なロボット工学が提供する機会は計り知れません。危険な作業、単調な作業、問題解決スキルを必要としないあらゆる作業に対応できる能力により、スループットの向上と応答性の向上が実現しています。
しかし、製造業におけるロボットの使用は、人々が自分の仕事がプログラム可能な機械に取って代わられることを恐れる原因となっています。多くの点で、ロボット工学は、より賢明なビジネス上の意思決定を推進するためにデータ収集と可視性に貢献するため、未来を担うものです。しかし、誤解しないでください、高度なスキルを持つ人間は依然としてこのプロセスの一部です。無人製造では低スキルの労働力が置き換えられますが、最先端の技術には常に人間の監視が必要となるでしょう。
インダストリー4.0は、手作業ではなく技術管理に関心のある新しいタイプの労働者を求めています。無人製造はビジネスインセンティブに後押しされて進化を続けると予測されており、企業が継続的に労働力を改善し教育する能力が、その将来の成功を左右するでしょう。
コンピュータビジョンでインダストリー4.0と自動化に焦点を当てる
インダストリー4.0を推進する自動化は、施設で生成・収集される豊富な視覚データを「理解」できる産業用PCに依存しています。機械学習アルゴリズムを採用することで、リアルタイムの物体認識と推論分析を通じてコンピュータビジョンが実現されます。産業用自動化におけるコンピュータビジョンの主要な3つの応用例を以下に示します。
1. マシンビジョン
マシンビジョンコンピューターは、バーコードや光学文字認識から色彩分析、比較検査まで、画像入力から自動機能を実行し、人間の監視よりもはるかに高速かつ信頼性の高いパフォーマンスを実現します。
2. 計測
計測コンピューターは、人間の目には知覚できない欠陥を検出するために厳密な精度を用い、コンピュータビジョンインテリジェンスを使用して、メンテナンス、機器の方向転換、システムの再校正、リソースの再配分を開始することができます。
3. ロボット工学
ロボットは、そのタスクと周囲に関連する視覚データを処理し、インテリジェントな性能決定を行います。ワークフローと環境の変化を予測して調整し、より安全で生産性の高い施設を創造します。