ロボットティーチングの基礎知識

ロボットティーチングとは？

工場に配属された新入社員が仕事を覚えるまで何もできないように、ロボットも設置するだけでは何もできません。しかも、ロボットに仕事を教えるときは、具体的な座標を動作一つごとに教えないといけません。これをロボットティーチング、あるいはティーチングといいます。

ロボットは工場におけるあらゆる作業を自動化することが可能です。各作業に応じたロボットハンドを用いることで搬送や溶接、組立など人間が行うような作業から、ミーリング（切削）や積層（3Dプリンターのような加工）など、専用機が行う加工まで幅広く対応できるのが特長です。

ロボットティーチングの重要性

ロボットティーチングは非常に重要な作業です。ロボットを導入する目的には、生産性向上や品質安定、あるいは高品質化があります。このような目的を達成するためにはロボットティーチングが不可欠となります。

一方で工場における作業や製品の品質は、熟練の作業者による技術によってこれまで担保されてきました。しかし、作業者を育てるには時間とコストがかかるだけでなく、近年は少子高齢化による生産年齢人口の減少、現場作業者のなり手不足など、労働力不足が問題となっています。これらの問題をロボットで解決するためには、各作業に応じた適切なティーチングをしなければなりません。

ロボットティーチングの方法

主なティーチング手法の紹介

一口にティーチングと言ってもさまざまな方法があります。

オンラインティーチング

オンラインティーチングとは実機（ロボット）に直接動作を教示する方法です。ロボットの近くに作業者が立ち、ティーチングペンダントと呼ばれるコントローラーで動作一つひとつの座標を指定して動作を教示します。

オンラインティーチングでは、生成した動作をその場で再現（ティーチングプレイバック方式）できるため、実環境で確認できるというメリットがあります。ロボットを目の前にしてティーチングするため、現場にいるからこそ出るアイデアもあるかもしれません。

しかしロボットは、ティーチングをしている間は稼働できず、生産ラインを止める必要があるのがデメリットです。ロボットの導入目的の一つは生産性向上ですが、これでは逆に生産性が低下してしまうことになります。

オフラインティーチング

オフラインティーチングとはロボットを含めた作業環境を仮想空間で再現し、シミュレータを用いてティーチングする方法です。ティーチングは仮想空間で行うため、実機やティーチングペンダントは使用せずPCを使用します。

オフラインティーチングの最大のメリットは、生産ラインを止める必要がないことです。また、シミュレータによるティーチング時に、他の設備との干渉や特異点を検出してくれることもメリットです。

デメリットとしては、ソフトウェア導入によるコストアップが挙げられます。オフラインティーチングを行うためには、必ず専用のシミュレータが必要です。また、オフラインティーチングはデジタルツインの考え方に近いため、導入するロボットはもちろんのこと、周辺環境まで仮想空間で再現しなくてはなりません。これらの3Dデータをインプットする必要があるのはもちろん、3Dデータや仮想空間と実空間に差異があると正確なティーチングはできません。

ダイレクトティーチング

ダイレクトティーチングとは、人間がロボットアームを手動で動かして、座標を教える方法です。

ダイレクトティーチングの最大のメリットは、直感的に操作できて専門知識が不要なことです。ティーチングペンダントやシミュレータを操作する必要がないため、これらの知識は必要ありません。また、オンラインティーチングと同様に、実空間でリアリティのあるティーチングができるのもメリットです。

しかし、ティーチング中はロボットが稼働できないこと、数値制御ではないため最適な動作（軌道）を生成できないことがデメリットとして挙げられます。また、万が一ロボットが誤作動を起こすと作業者に危険が及ぶため、入念なリスクアセスメントも必要です。

AIによるティーチングレス

ロボットは基本的にティーチングなしでは稼働しません。しかし近年、AIや各種センサを用いてティーチングなしで稼働できるロボットが登場しました。例えば、ロボットでバリ取りをするには、ワークの稜線に沿って専用のヘッドを取り付けたロボットを動作させる必要があります。しかし、ティーチングレスのロボットではカメラや3Dセンサ稜線を読み取り、AIが動作を自動で生成してくれます。

上記のように、ティーチングには専門知識が必要だったり、生産ラインにダウンタイムが発生したりと何らかの実作業上のデメリットがありました。しかし、ティーチングレスのロボットならそもそもティーチングが必要ないため、これらのデメリットは発生しません。

用途に応じた手法の選び方

ロボットに行わせたい作業は様々で、例えば穴にワークを挿入する作業でもグリップするものが細長い棒状のワークなのか、球状のワークなのかによって難易度が変わります。また、一台のロボットに行わせたい作業は一つとは限りません。

このように各工場においてロボットに求めることは多種多様です。それぞれの現場に応じた最適なティーチング方法を選定することが必要です。

ロボットティーチングの課題と解決方法

よくある課題

細かい動作設定の難しさ

ティーチングでは細かい設定を行う必要があります。作業に慣れている熟練者なら問題ないかもしれませんが、新入社員や経験の少ない配属されて間もない作業者の場合、ティーチングの前に細かい設定に苦労するでしょう。

生産ラインへの影響（停止時間の発生）

オンラインティーチングやダイレクトティーチングでは必ず生産ラインにダウンタイムが発生します。そのため、24時間稼働している工場なら必ず生産効率は下がってしまいます。

一方、平日のデイタイムしか稼働しない工場であっても、ロボットが稼働しないタイミングにティーチングをするには、夜間や休日に行う必要があります。そうなるとティーチングに合わせて作業者が出社しなければならず、余計な労務コストがかかることになります。

ティーチング人材の不足

オンラインティーチングやオフラインティーチングは、特に専門知識が必要です。一方、ダイレクトティーチングは、専門知識は不要でもロボットの動かし方のコツ（要点）を習得する必要があります。

いずれも誰でもできる作業ではなく、ティーチング人材を育てるには時間もお金も必要です。生産年齢人口の減少や現場作業者のなり手不足が問題となっている現在では、作業者の確保すら難しい状況です。

導入や運用コストの高さ

ロボットを導入するには導入コストと運用コストがかかります。中長期的に見れば作業者の労務コストより安くなりますが、比較的規模の小さい企業にとって短期的かつ大きなキャッシュアウトは経営の観点から決断を躊躇することもあります。

解決方法

ロボットシミュレータの導入

ロボットシミュレータとは、導入検討（構想）のために仮想空間でロボットを動作させるシミュレータのことです。オフラインティーチングのティーチングソフトのように実空間を仮想空間に再現することで、ロボット導入前の段階で詳細な検討が可能です。さまざまなトライアンドエラーができること、そして可視化して検討できることで検討不足や確認不足による失敗を防げます。

ロボットシミュレータの中には、ロボット導入後にティーチングソフトとしてそのまま使用できるものもあります。

ティーチングソフトの活用

ティーチングソフトによっては直感的なUI（ユーザーインターフェース）となっているものもあり、選定次第ではオフラインティーチングに必要な知識習得の負担を軽減可能です。そのため教育時間の削減にも役立つだけでなく、ロボット実装までの期間短縮にも役立ちます。

また、シミュレータには干渉検出や特異点検出の機能があります。これらを活用すれば、現場で実装する前に重大な問題をつかめるため、大きな手戻りの防止にも有効です。

トレーニングや教育プログラムの活用

ロボットシミュレータやティーチングソフトは直感的なUIで使いやすいですが、使いこなすには一定程度の教育も必要です。オンライン講座を活用すれば就業場所で知識を深められるほか、セミナーなどに参加すれば外部の刺激を受けながらスキルアップできます。

外注やパートナー企業の活用

社内のリソースが足りない場合は、ティーチングをアウトソーシングする方法もあります。ティーチング時間短縮という効果はありますが、社内情報を社外に提供する必要があるため情報管理を厳重に行わなければなりません。

ロボットティーチングを圧倒的に効率化できるシミュレータとティーチングソフトの紹介

ロボットティーチングの効率化には、先進的なシミュレータやティーチングソフトの活用が不可欠です。 ここでは特に注目すべき2つの製品をご紹介します。

ロボットシミュレータ「SF Twin™ Cobot 2.0」

SF Twin™ Cobot 2.0はティーチング機能付きのロボットシミュレータです。そのため詳細な導入検討ができるだけでなく、ロボット実装時には同じソフトを利用してティーチングも可能です。また、ロボットのログ収集機能もあるため不具合時の原因究明だけでなく、予兆保全にも役立てられます。

SF Twin™ Cobot 2.0の詳細はこちら

ロボットティーチングソフト「OCTOPUZ（オクトパス）」

OCTOPUZ（オクトパス）は仮想空間でティーチングできる、オフライン用のティーチングソフトです。周辺設備の3Dデータを読み込ませることで干渉確認や特異点の検出もできます。また、座標指定による一般的なティーチングだけでなく、「時間最小限」や「移動最小限」となる動作を最適化演算により自動生成してくれるのが特長です。

OCTOPUZ（オクトパス）の詳細はこちら