ヘンリー・フォードが工場の生産ラインで最初のT型自動車を生産して以来、産業施設は進化し続けています。今日、工場現場ではオートメーションとロボット工学が標準となっています。しかし、メーカーやその他の工場運営者は工場を稼働し続けるためにこれらの機械を保守および修理する必要があり、そのためには継続的なデータ収集と分析が必要です。

移動ロボットの世界的リーダーであるBoston Dynamics社の事業開発担当副社長、Michael Perry氏は、この問題について次のように語っています。「従来のロボットによるオートメーションは、現場が複雑で大規模であるため成功しませんでした。狭いスペースや階段、不整地で苦労する車輪付きロボットや追跡ロボットでは限界があります。データを収集するロボットも、インテリジェンスに接続されている場合に最も有用です。インテリジェンスとは、単にコンピューティングを行うだけでなく、現場で起きていることと、現場のすべてのデータを処理するものとの間のコミュニケーションも含まれます。」

時間の経過とともに、企業は、機械が生成するデータを収集して分析するために、2つの方法のいずれかを主に採用してきました。より伝統的な方法では、工場全体に技術者を派遣して機械の測定値を定期的に記録します。機械に問題が発生するのが年に1回だけであっても、技術者はその機械のデータを毎日または毎週記録して、重大な障害になる前に軽微な問題を発見する必要があります。また、作業者は、場合によっては危険な環境や騒音の多い環境で機器の保守と修理を行わなければなりません。

もう1つの方法は、各機器にセンサーを取り付け、そのセンサー・データを資産管理アプリケーションで収集・分析する方法です。IBMは、クラウドに保管されているこのセンサー・データを分析するために、IBM® Maximo® Application Suiteを設計しました。しかし、メーカーはまず機器を計測するための高いコストに直面し、さらにデータを保存するためのコストがかかり、最終的にはデータを分析するためのソリューションを購入する必要があります。そのため、中小企業では完全な計測器を導入できないことが多いのです。

IBM Research®のDE Research Cognitive IoT SolutionsディレクターであるNancy Greco氏は、次のように説明しています。「エッジベースのセンサーは、クラウドに送られる大量のデータを生成します。メーカーはクラウドの請求書を見て、データがすべて順調で、何も問題がないことを示していることを確認するために、なぜこんなにお金をかけているのか疑問に思っています。」

3つ目のソリューションは、機器を定期的に検査し、テレメトリ機器からデータを収集するように設計されたロボットを派遣することです。これは、Boston Dynamics社によって作成された犬のようなロボット、Spotのインスピレーションとなりました。Spotは、人が行ける場所であればどこにでも移動して、より頻繁かつ正確にデータを収集できます。ただし、カメラやその他のセンサーがあっても、Spot自体はデータを解釈できません。データを分析する必要があるため、Spotが異常を発見した場合、問題を解決するには人間の介入が必要です。

IBMとBoston Dynamics社は、「工場のデータをエッジで安全に収集して分析できるか？」という問いを立てることにしました。両社は、従業員が手作業でデータを収集したり、工場の現場で危険を冒したりする必要性を排除しながら、すべての機器の計装に必要な要件と関連コストを削減できるでしょうか？その答えは「イエス」でした。

Boston Dynamics社とIBMは、両社のテクノロジーを統合して、Spot向けのAIベースのソリューションを作成しています。「Boston DynamicsとIBMは、データ収集とデータ・インテリジェンスの問題を解決しようとしていました」とPerry氏は言います。「両社とも、お客様から同じ質問を受けていました。『この複雑な製造業の現場で何が起きているのか、どうすれば本当の姿を理解できるのでしょうか？』と。」

Spotを使用すると、すべての機器にセンサーを取り付ける必要がなくなりました。そして今、IBMはAIとMaximoソリューションのパワーをSpotに加え、エッジでのアナリティクスを提供しようとしています。IBMの支援により、Spotは搭載カメラとセンサーを通じて「見た」ものを解釈できます。分析はロボット上でリアルタイムに行われるため、クラウド上のデータ保存や分析を別途行う必要はありません。SpotはIBM AI@Edgeのハイブリッドクラウド戦略の延長線上にあるのです。

「Spotはローミングするエッジ・デバイスとなり、ユーザーが必要とするあらゆる場所に分析技術のペイロードを運びます」とGreco氏は述べています。「狭いスペースにも入ることができ、段差を登ることもできます。そして、これらすべての分析も行えます。」

単に問題を特定するのではなく、高度にカスタマイズ可能で最適化されたAIモデルによって、Spotは異常を検知し、直ちに是正措置を開始することができます。Perry氏によると、「Spotは現場を巡回し、問題を特定し、Maximoを使用して、解決に向けた次のステップを含む作業指示書を自動的に生成します。」

IBMは、Maximoにとどまらず、資産管理、AI、5Gテクノロジーにおける幅広い経験と専門知識を最大限に活用し、Boston Dynamics社と共に、AI機能を備えたSpotの共同サービスを構築しています。

IBMコンサルティングのコンサルタントは、Boston Dynamics社に実装とサポート・サービスを提供しています。また、お客様の特定のニーズに対応するための業界コンサルティングも提供します。最後に、Red Hat®テクノロジーを使用するということは、ハイブリッドクラウド環境において、アナリティクスをコスト効率の高い方法で容易に展開できるということです。

Perry氏はこの関係を次のように説明しています。「Boston Dynamics社はロボット・プラットフォームとしてSpotの機動性と柔軟性を、IBMはSpotが収集しているデータを理解するためのシステムのインテリジェンスを提供しています。」

あらゆる製造業のお客様にとって、生産ラインを稼働し続けることが収益性の鍵となります。最も重要なことは、共同のSpotサービスは異常の検出時間を短縮し、致命的な問題になる前に異常を発見するのに役立つという点です。Spotはどのような規模の企業でもこれを実現することができ、100％の機器計装やクラウド・ストレージのコストを支払う余裕のない小規模施設でも、Spotが提供するローミング計測の恩恵を受けることができます。

「お客さまは皆、機器の故障、生産ラインの停止を避けるためのリスク軽減を、コスト的に無理なく実施したいと思われています」とGreco氏は述べています。「Spotは設置費用の削減、データ保管費の削減、遅延とセキュリティという問題の解消をすべて同時に実現します。」

IBM Maximoアナリティクスが組み込まれているため、Spotは機器の稼働率を高めることができます。また、異常を特定できるだけでなく、考えられる原因を解釈し、解決策を提案することができます。さらに、重大な問題に対して作業指示書を作成したり、軽微な問題を再調査したりできます。「IBMのサービスに接続されたSpotは多くの洞察を提供するため、お客様はこれらの資産を長期間実行し、問題が発生する前に発見し、ダウンタイムを回避して資産を稼働し続けることができます。」とPerry氏は述べています。

Spotは人間の労働者に取って代わるものではなく、安全を確保し、効率を高めることを目的としています。Laurenは水漏れの可能性がある箇所を検査するために準備する代わりに、Spotに検査させ、必要に応じてメンテナンスのスケジュールを立てることができます。捜索救助犬が、ハンドラーが行けないところへ行くことでその効果を高めるように、機敏で機動性のあるSpotは、化学物質や騒音、その他の危険のために、今日では作業員が行くことのできない危険な環境に入ることができます。

Spotを使用して問題を検出して修復することは、従業員の代わりにはなりませんが、企業が従業員を彼らのスキルをより有効に活用できる役割に昇格させる機会を提供する可能性があります。Greco氏はSpotを「協働ボット」と呼んでいます。これは、捜索犬がハンドラーと協力するのと同じように、Spotが人間と協働するためです。Laurenのような技術者は、工場内を歩き回って問題を解決できるよう、Spotを扱い、訓練できるようになりました。また技術者は、メーカーが補充できなかった他の重要なハイテク関連の仕事に移るかもしれません。

「問題解決のために時間とエネルギーを費やし、健康を害する可能性のある退屈で単純な作業をするよりも、人の能力を活用する方が良いのです」とPerry氏は言います。「これは、平凡で反復的な作業や危険な環境での作業をSpotに任せることで、人間がより価値の高いトレーニングを受けられるようにするチャンスなのです。」

IBMとBoston Dynamics社がAI機能を備えたSpotの開発を進めるにつれ、両社の興奮が伝わってきます。IBMの各チームは、SpotとIBMアナリティクスを使うことで恩恵を受けると思われるユースケースを、このプロジェクトに取り組んでいるチームに持ち込んでいます。IBMは、5Gなどの分野でエコシステム・パートナーと協力し、そのケイパビリティーを活用して最新のテクノロジーをSpotに導入し、IBMとBoston Dynamics社のクライアントに最大の価値を生み出すことを模索しています。

Boston Dynamics社は引き続きSpotの機能を強化し、IBMはより正確なモデルを構築し続けます。IBM Researchは、音響、匂い、組成分析などを含む、新しい分析の継続的なパイプラインをBoston Dynamics社との関係にもたらします。

Spotでは、「ロボット工学とインテリジェンスの組み合わせがイノベーションを推進しています。それは単に世界を感じ取る能力ではなく、世界を感じ取り、世界と対話する能力なのです」とPerry氏は締めくくっています。

Boston Dynamics（外部へのリンク）は、最も困難なロボット工学の課題に取り組むことができる高機動ロボットの開発と展開における世界的リーダーです。同社は、社会にプラスの影響を与えるよう設計された先進的なロボットの創造と提供をリードすることを中核的使命としています。1992年に設立されたBoston Dynamicsは、MIT Leg Labから独立し、Inc. Magazineの「2020年の最も働きがいのある会社（Best Workplaces of 2020）」の一社に選出されました。