クラウド ロボティクス: クラウド ロボティクスとは何か、またその機能は何ですか?

クラウド ロボティクスにより、ロボット ハードウェアおよびソフトウェア ソリューションの開発者は、ビジネスまたは家庭用アプリケーション向けに手頃な価格のロボットを作成できます。

クラウド コンピューティングは、IT テクノロジーの分野で次の大きなものになりました。それらの不機嫌そうに見えるデスクトップ ソフトウェアはすべて、より優れた外観とユーザー エクスペリエンスを備えてクラウド上で利用できるようになりました。

同様に、ロボットの設計者や開発者も、さまざまな方法で生産コストを節約するために、ロボット工学プロセスの一部をクラウドに移行することを決定しました。

ロボット工学、クラウド コンピューティング、およびモノのインターネット (IoT) に興味がある場合は、この記事を最後まで読んで、クラウド ロボット工学の基礎知識を学ぶ必要があります。

クラウド コンピューティングとロボティクス

優れたクラウド コンピューティング テクノロジ インフラストラクチャを求める競争は、1963 年に米国国立科学財団 (NSF) と米国国防総省高等研究計画局 (DARPA) によってマサチューセッツ州 MIT で プロジェクト MAC に資金提供されたことから始まりました。

このプロジェクトは、複数の人が同時にコンピュータを使用できるようにするコンピュータ競争の基礎を築くはずでした。

その後、1969 年の ARPANET の開発と公開により、広域ネットワークを介したコンピュータ間でのリソースとデータの共有が、現代のクラウド コンピューティングの技術開発の推進に役立ちました。

正式には、最新のクラウド コンピューティング サービスは、1999 年にクラウド上で Salesforce ソフトウェアがリリースされたことで始まりました。それ以来、Microsoft Azure、Google Cloud、 Amazon AWS などのクラウド ソリューションの登場により、この技術ニッチ分野は急速に発展してきました。

ロボット工学の歴史と発展は、クラウド コンピューティングが最初に考案される数十年前の 1954 年にまで遡ります。ロボット工学は、世界初のロボット工学会社である Unimation がゼネラル モーターズに販売した Unimate ロボットから始まりました。

Unimate は、工場労働者では不可能な重量物を持ち上げたり移動したりできる油圧式の機械式アームでした。それ以来、ロボット工学は今日まで長い道のりを歩んできました。現在では、Robotnik、KUKA Robotics、Triowin などの先進的なロボット工学企業によって製造されたサービス ロボットが存在します。

これらのサービス ロボットは完全または部分的に自動化でき、さまざまなタスクをより速く、エラーなく実行できます。

クラウド コンピューティングがロボット産業の成長に広く貢献していることは疑いありません。そして現在、ロボット工学とクラウドの専門家は、クラウド ロボット工学を使用して、あらゆるニーズに合わせてロボットを簡単に利用できるようにすることを検討しています。

クラウドロボティクスとは何ですか?

クラウド ロボティクスは、クラウドとロボティクス テクノロジーの強力かつ成功した融合です。ここでは、ロボットはクラウド コンピューティング インフラストラクチャを使用して、データ処理、データ インサイト、仮想オペレーティング システム、IoT、オンライン データ ストレージなどの計算リソースを使用して、通常のタスクを実行できます。

クラウド ロボティクスの導入により、ロボット業界のハードウェアおよびソフトウェアの開発者は、開発中のロボットのオンボード機能に依存する必要がなくなりました。

ロボット産業は、業務用または家庭用のロボットを製造する際に、半導体チップや電気・電子部品の使用量を削減できるようになります。これらのロボットはより小型、軽量、より機敏になるでしょう。

クラウド ロボティクスの主なアイデアは、Web ブラウザだけを使用してクラウド上で Adob​​e Express、Canva、Salesforce、Procreate、YouTube、ビジネス CRM、ERP などを使用する場合と非常に似ています。同様に、ロボットはインターネット、イントラネット、IoT デバイスからのデータにアクセスしてタスクを実行できます。

計算を実行するために重いオンボード コンピューターやメモリを搭載する必要はありません。クラウドベースの人工知能 (AI) および機械学習 (ML) ソリューションからインテリジェンスを借用できます。

クラウドロボティクスの機能

#1. 計算量の多いプロセスをアウトソーシングする

ロボット開発者は、処理機能をクラウド ロボット プラットフォームにアウトソーシングしながら、設計、機構、機能、俊敏性、信頼性に集中できます。これにより、より多くの企業がロボット開発事業に参入できるようになる。

#2. サービスロボットの迅速な導入

クラウド ロボティクスにより 1 台のロボットを複数のタスクに再利用できるため、企業はロボットを最前線に迅速に導入できるようになりました。

#3. オンライントラブルシューティング

クラウド ロボティクス ソリューションのこの機能を利用すると、企業は社内にロボット技術者のチームを雇用する必要がなくなります。

メーカーはクラウド ソリューションを使用してロボットのトラブルシューティングを行うことができます。また、これにより、インターネットが利用できるアクセスの難しい場所でもロボットを使用できるようになります。オンボードのハードウェア/ファームウェアの物理的な破壊以外の何らかの理由でロボットに障害が発生した場合、メーカーの技術者がオンラインでロボットを修理できます。

クラウドロボティクスの重要性

クラウド ロボティクスは次の理由から時代のニーズとなっています。

まず、半導体チップやその他の繊細な電子部品を製造するための原材料が不足しています。クラウド ロボティクスによってロボットのすぐに使用できるハードウェア要件を軽減できるのであれば、クラウド ロボティクスはロボット業界にとって必須のテクノロジになります。

第二に、自立ロボットの製造にはコストがかかります。しかし、これでは業務用ロボットの世界的なサプライチェーンに何の価値も付加されません。企業は、大規模な倉庫、梱包、製造などを管理するために、手頃な価格のロボットを大量に必要としています。自立型システムは必要ありません。機敏性と、クラウド ネットワークを使用して 1 台のコンピューターから数千台のロボットを制御する能力が必要です。

最後に、クラウド ロボティクス ソリューション プロバイダーがプログラミング、機械学習、ロボット インテリジェンスを担当するため、ロボット メーカーは設計の改善と機能の追加に集中することができます。

クラウド ロボティクスのコンポーネント

以下は、効果的なクラウド ロボティクス ソリューションを構築するための標準コンポーネントです。

• マシン間接続または M2M およびマシン対クラウド接続または M2C 接続を確立するための物理ネットワークとソフトウェア ネットワーク。 M2M と M2C は、クラウド ロボティクス ソリューション オペレーターが個々のロボットとグループ内のすべてのロボットを制御するのに役立ちます。
• 画像、テキスト、数値、数式、バイナリ データ、ビデオ、座標、ナビゲーション データ、ナレッジベースなど、機械が理解できるデジタル コンテンツのグローバル データベース。
• 複数の受信接続要求を処理して、統計データ、動作指示、スケジューリング、タスク指示、調整を提供できる巨大なスーパーコンピューター。
• ロボット内のニューラル エンジン プログラムにより、ロボットが機械学習に対応できるようになります。
• クラウド ロボティクス ソリューション用のオープンソースかつ独自のソフトウェアまたはコード。
• クラウド ロボットを監視し、必要に応じてリモートで介入する技術者用の GUI コンソール。

ここで、自動化とクラウド ロボティクスの違いを見てみましょう。

自動化 vs.クラウドロボティクス

自動化とクラウド ロボティクスは似ているように見えますが、根本的な違いがいくつか存在します。これらの概要を次の表に示します。

特徴	オートメーション	クラウドロボティクス
意味	自動化とは、人間を機械に置き換えて、反復的な手作業のタスクを効率的に解決することです	クラウド ロボティクスは、ロボットとクラウドをリンクし、これらのマシンにデータの洞察とクラウドからの指示を提供するフレームワークです。
範囲	自動化は仮想世界でも現実世界でもどこでも可能です	クラウド ロボティクスはほとんどが現実世界です
目的	自動化は、単純に退屈な反復タスクを整理して合理化します。	ロボットは反復的なタスクを効率的に解決する一方で、繊細なタスクや大きな力を必要とするタスクを処理するのにも役立ちます。
ハードウェアの要件	自動化にはハードウェアが必要な場合もあれば、必要ない場合もあります。たとえば、Zapier、IFTTT、Power Automate を使用して実行される自動化により、デジタル タスクが自動化されます。	クラウド ロボティクスは特に物理的なサービス ロボットについて言及しており、常にハードウェアを必要とします。

クラウドロボティクスの利点

クラウド ロボティクスの実際的な利点を以下に示します。

#1. 共同開発

ロボット業界のソフトウェア開発者やハードウェア メーカー数社は、サービス ロボットの迅速な開発と導入を目的としたコンソーシアムを便利に結成できます。

ハードウェア製造者は物理的なアイテムに取り組むことができ、ソフトウェア開発者はロボットのクラウド部分に取り組むことができます。

さまざまな関係者が独自の収益システムを構築し、共同でロボットを構築するためのアクセスを確保しながら、相応の利益を得ることができます。

#2. ソリューション開発とアウトソーシング

ハードウェアの設計、成形、製造に優れた企業は、ソフトウェアやファームウェアの開発に深く携わることなく、ロボット産業に参入できます。

彼らは、アウトソーシング代理店から必要なクラウド インフラストラクチャを入手し、ロボットにツールをインストールし、最前線での業務中にデータ インテリジェンスを実現するためにロボットをインターネットに接続できます。

#3. ロボットを安価で入手しやすくする

ロボットが必要なデータや命令にクラウド コンピューターからアクセスできる場合、ロボットに高度なコンピューティング リソースを搭載する必要はありません。

クラウド データを分析し、オンボードのアクチュエーターとセンサーにタスクを実行するように指示できる最小限のコンピューターで十分です。したがって、ロボットに含まれるハードウェアは少なくなり、価格も安くなります。

#4. ロボットの機敏性

初期のロボットはひどく巨大に見えました。シャーシに多くのマシンを収容する必要があったためです。現在、クラウド ロボティクスにより、ロボットは小型で機敏で魅力的なものになっています。

#5. リサイクル

企業は、さまざまな目的に特化したロボットを購入する必要はありません。彼らは、特定の自動化プロセス要件に合わせてクラウド ソリューションを使用して変更できる多目的サービス ロボットを入手できます。

もちろん、生産ラインもそれに合わせて設計する必要があります。ロボットに新しいハードウェアが必要な場合は、クラウド インフラストラクチャを使用するだけではロボットをリサイクルするという目的には役立ちません。技術者はロボットにアクセスして、その物理コンポーネントを変更する必要があります。

クラウドロボティクスの課題

クラウド ロボティクスはまだ開発の初期段階にあるため、このニッチ分野が課題や障害に苦戦することは明らかです。

大金を稼ぐ可能性のある斬新なソリューションを作成して販売するために解決できるクラウド ロボティクスの一般的な問題を以下に示します。

#1. ネットワークのアクセシビリティ

インターネット ネットワークに固有の問題は、多くのデバイスがクラウド上の同じリソースにアクセスしようとした場合の帯域幅不足です。

したがって、メンテナンスや計画的なダウンタイム中にネットワーク インフラストラクチャに障害が発生すると、クラウド ロボティクス対応のサービス ロボットが動作不能になる可能性があります。

#2. エッジ分析

クラウド ロボティクスの説教者は、エッジ アナリティクスの開発により、クラウド ベースのロボットのフェイルセーフを発見しました。エッジ コンピューティング システムは、クラウド ネットワークが利用できない場合にロボットが機能するために必要なローカライズされたデータの洞察をロボットに提供できると考えられています。

ただし、これにより、より多くのハードウェアへの依存が再び増加します。クラウド ロボティクスは、ローカル ハードウェアの使用を削減し、イントラネットやインターネット経由で提供されるネットワーク化されたインテリジェンスの使用量を増やすために導入されました。

#3. クラウドセキュリティ

クラウド セキュリティで最も懸念される課題はネットワーク セキュリティです。ネットワーク上のあらゆるものがハッキングされる可能性があることは理解されています。したがって、クラウド ロボティクス ソリューションは、フィッシング、ハッキング、ソーシャル エンジニアリングなどの重大な標的にさらされることになります。

ハッカーが数千のロボットを制御するクラウド コンソールに侵入できなければ、ネットワーク全体がサービス拒否攻撃 (DoS 攻撃) の標的になる可能性があります。

#4. ロボットの速度

クラウドベースのロボットは、同じデバイスでも条件が異なると敏捷性が異なる場合があります。たとえば、クラウド ネットワークが混雑している場合、ロボットの応答は予想される応答速度よりも遅くなる可能性があります。逆に、クラウド ネットワークが混雑していないときは、同じロボットでも最適な速度と精度を提供できます。

したがって、製造工場は、動作中のロボットの応答の現在の遅延レベルに応じて自動化プロセスを調整する必要があります。

学習リソース

クラウド ロボティクス: 完全ガイド

クラウド ロボティクスに関するこの本は、クラウドベースのロボット プロセスのエキスパート ソリューション開発者になるのに役立ちます。

また、クラウド コンピューティングの対応物に合わせて既存のロボット開発プロセスを最新化する方法を理解することもできます。

クラウドロボティクスの導入

クラウド ロボティクスの実装に関する書籍では、フルサービスのクラウド ロボティクスの実装に対する現在の障害と、そのような一般的な課題を解決する方法について説明しています。

また、既製のロボットを使用し、独自のまたはオープンソースのクラウド ロボティクス ソリューションを使用してファームウェアを変更して、機能的なサービス ロボットを開発する方法論も提案します。

まとめ

ここまでで、クラウド ロボティクスに関する基本的および準高度なアイデアを開発したはずです。一言で言えば、これはプロセスオートメーションにおいて成長を続けるテクノロジーです。

したがって、Microsoft、Amazon Robotics、IBM Corporation、C2RO Cloud Robotics、Hit Robot Group、V3 Smart Technologies、Intel、Google、Omron Adept Technologies、Fetch RoboticsなどのIT大手は、すでにクラウドロボティクス市場での影響力を拡大しています。

Research and Markets の最近のレポートによると、クラウド ロボティクス業界は 75 億 2,000 万ドルの産業でした。しかし、2026年までに235億9,000万ドルの収益をもたらす市場に成長するだろう。

したがって、ニッチ市場はより多くの雇用とビジネスチャンスを生み出すでしょう。

あなたが求職者、個人開発者、またはクラウド ロボティクスを有利に活用して大金を稼ぎたいと考えている企業であれば、今すぐ準備をしておく必要があります。

次に、ロボティック プロセス オートメーション (RPA) をチェックしてみましょう。