株式会社 新興技術研究所 取締役会長

熊谷 卓

1955年03月 東京大学工学部精密工学科卒業
...もっと見る 1955年03月 東京大学工学部精密工学科卒業
1955年04月 マミヤ光機株式会社入社
1962年11月 技術士国家試験合格・機械部門技術士登録
1963年03月 株式会社 新興技術研究所設立　代表取締役就任、現在　同社取締役会長（業務内容：自動組立機をはじめ各種自動化設備機器等の開発・製作・技術指導）

【歴任】
米国・欧州自動化技術視察団コーディネータ　8 回
自動化推進協会　理事・副会長
精密工学会　自動組立専門委員会　常任幹事
日本技術士会　理事・機械部会長
中小企業大学校講師
日本産業用ロボット工業会　各種委員
神奈川大学講師
自動化推進協会理事
高度職業能力開発促進センター講師
等を歴任

【業績】
著書
自動化機構300選（日刊工業新聞社）、メカトロニクス技術認定試験教本（工業調査会）ほか多数
講演
アジア生産性機構講演で自動化システムを W・T・MACS で表示・解析を提示（世界初）ほか多数
論文
自動化システムのデバッギング理論「チェック機構と最適稼働率」が欧州年間論文大賞にノミネイトほか多数
発明
メカトロニクス技術実習モジュールの発明、地震予知システム「逆ラジオ」の発明ほか多数

株式会社新興技術研究所 熊谷会長様のご好意による「生産性向上とメカトロニクス技術講座」の 37 回目、第 5 章「これから面白くなる自動化の考え方・第 4 世代のシステムへ」の 1 回目です。

当月は「ベテラン作業員の頭の中はカム曲線の集合か？」「 W・T の状況に合わせたフィードバックのアルゴリズム 」について紹介します。

5 これから面白くなる自動化の考え方・第４世代のシステムへ（1）

ちょっと工場の現場を考えてみましょう。現場には優秀なベテラン作業員がいます。

この人のところへ、「次の製品の試作だけど・・」といって現状よりさらに細いドリルでかなり硬いワークに深穴をあけてみてもらうように頼んでみます。

「またこんなやりにくい仕事を・・・」などと文句を言いながら、細いドリルを使って新しい試作用のワークにきれいに穴をあけてくれます。

勿論彼はこの条件での穴あけは初めてですが、失敗はしません。一発で穴あけして「はい、できたよ」と言って持ってきてくれます。

初めての条件なのになぜ一発でできるのでしょうか？

彼の頭の中にたくさんのカム曲線があって、その中から最適の一本を選ぶ（？）というわけでもありません。

おそらく彼は、「このくらいの状況になったら一度ドリルを抜きあげてもう一度下し直さなければ切りくずでうまくいかなくなってしまう」というような「状況判断」があり「その状況に対応する操作」があり、これに従って加工するのでどんなドリルでもどんなワークでも一発で加工できるのでしょう。

つまりこれはカム曲線ではなく、「考え方」なのです。

従って我々はその「ドリリングのための考え方」を入手してそれに基づいた制御方式を採用すれば、どんなドリリング作業でも自在にこなすことができるはずです。ではどう考えているのでしょうか？

本当のところはベテランの作業員に聞いてみなければわかりませんが、例えば、「ワークを抑えている手に感じる振動が大きくなったらドリルをワーク上面から 10mm ぐらい上まで引き上げる」ということかもしれません。或いは「ドリルの根元側の振れが少し増えてきたらたらドリルをワーク上面近くまで抜きあげて切りくずが外れるようにすればいい」というのかもしれません。更には振動ではなく音を聞いているのかもしれません。「サーという音がゴーに変わったらドリルを抜きあげる」というようなことも考えられます。

いずれにしても図 5-1 のように、ワークとツールとの何らかの条件を検出して、それに応じてツールに所定の操作を加える、ということで、フィードバック信号をワークとツールから取っていることになります。

フィードバック信号の取り方としては一番いいシステムです。

W・T の状況に合わせたフィードバックのアルゴリズム

図 5-1 では作業するのは人間なのでコントローラが頭脳でその内容が「考え方」になっています。

これを自動化システムに当てはめると、コントローラは当然コンピュータ系となるでしょう。

コンピュータを動かすプログラムに組み込む「考え方」を「アルゴリズム」といいます。したがってこの場合の自動化システムは図 5-2 のようになります。

当然そこにはワークの振動状態を検出するセンサ、ドリルの振れ巾を検出するセンサ、或いは場合によると切削時の音の変化を検出するセンサなども必要になるかも知れません。これらのセンサの出力がある状態に変化したらドリルの進む速度を遅くする、また別の状況に変化したらドリルを急いで抜きあげる、などの考え方／アルゴリズムを制御用コンピュータのプログラムにしておくことになります。（図 5-3 参照）

前述のように第 3 世代のソフトウエアカムによるロボット駆動システムがワークを無視したフィードバック信号の取り方なので、現在、それに対する反省から何とかワークの状態を検出してフィードバック信号をとろうとするのが世界的な趨勢です。

ロボットなどの展示会でも、山積みになったランダムな状態のワークを画像センサなどでの状態検出によって、ロボットハンドでランダム対応ピックアップするような第 4 世代のシステムが花盛りといった有様です。

「展示会で花盛り」ということは、まだまだ工場内で実用化されている第 4 世代のシステムは少ないということでもあります。

上に例として述べた図 5-3 のような第 4 世代のドリリングシステムは原理的には構築可能ですが、今のところどこの工場でも働いてはいないようです。

しかし、これから第 4 世代の技術が工場内で活躍するのはさほど遠い先ではないと言えるでしょう。

次回は、かなり昔から稼働していた第 4 世代のシステムの実例として、オルゴールの振動板自動調律装置の例を解説します。

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