産業革命の時代において、オートメーションは何らかの形のロジックに依存してきました。フォードのコンベア組立は、マニュメーション(手動自動化)と呼ばれる論理的なワークフローに依存していました。
その後、日本の半導体工場は、いわゆる「オートメーションの島々」と呼ばれるものを導入しました。これは、半製品を1つの「島」から次の「島」へと供給する独立したオートメーションシステムです。これらのアイランドがプログラム可能なオートメーションによって相互に接続され、完成品が製造されるまで、一つのシステムが他のシステムから制御を引き継ぐことで、完全な統合が実現しました。
オートメーションは、事前に定義されたシーケンスを精度と再現性をもって実行するように設計された一連のシステムであるため、このアプローチは安全、スループット、一貫性を実現しましたが、その柔軟性という制約がありました。
シカゴで開催された2025年Automation Fairにおいて、ロックウェル･オートメーションの会長兼CEOであるブレイク･モレットは、「Industrial Autonomy (産業における自律化)」と名付けた詳細な技術ロードマップを発表しました。これは、従来のプログラム可能なオートメーションから、人間の継続的な介入なしにリアルタイムの適応、予測、意思決定を可能にするシステムへの決定的な転換です。
モレットは基調講演で、この進化を漸進的なアップグレードではなく、現代の製造業を支える基盤アーキテクチャの再設計と位置付けました。これは、未来学者がインダストリ4.0と呼ぶものへの一歩であり、スマートマシンはタスクを完了するためにプログラムされるのではなく、指示を受けることになります。
この自律性は、固定された命令セットを、環境からのフィードバック、センサを豊富に含む運用データ、そして実際のシナリオとシミュレーションの両方で訓練された予測モデルに基づいて動作を継続的に調整する制御システムに置き換えます。この移行を実現するには、成熟しつつある複数の技術を統合された運用スタックに統合する必要があります。
「私たちは、永続的に学習し、改善するシステムを構築しています」と、モレットは強調しました。
工場規模のエミュレーション
このアーキテクチャの基盤となるのは、動的なデジタルツインを基盤とした、新たなレベルの仮想モデリング機能です。ロックウェル･オートメーションの最高責任者は、これらのデジタルツインはもはや静的な設計成果物ではなく、物理システムの継続的な同期表現であり、リアルタイムで更新され、パフォーマンス結果を予測するのに十分な精度を備えていると強調しました。自社のEmulate3DソフトウェアをNVIDIAのOmniverse APIと統合することで、機械挙動、熱特性、電気負荷、そして複数システムの相互作用を高忠実度でモデル化できる物理ベースのシミュレーションエンジンが実現します。
その結果、モレットが「工場規模のエミュレーション」と呼ぶものが誕生
エンジニアは、孤立した機械をモデリングするかわりに、マルチベンダー機器の相互作用、材料フローのダイナミクス、自動倉庫･回収システム、ネットワーク通信パターン、そしてプロセスライン全体にわたる負荷依存の挙動など、生産環境全体をシミュレートできるようになりました。この仮想環境は、開発プラットフォームと検証ツールの両方として機能します。
機械学習モデルは、数千ものシミュレーションされた動作条件(物理環境ではテストが非現実的または安全ではない稀な故障モードを含む)に対して学習させることができます。その後、提案された制御変更を、導入前に予測結果と比較評価できるため、立上げ時間を短縮し、プラント変更のリスクを軽減できます。
ソフトウェア･デファインド･オートメーション
自律性を実現するには、アプリケーションロジックとハードウェアの分離も必要です。ロックウェル･オートメーションはこの概念をソフトウェア･デファインド･オートメーション(SDA)と呼んでいます。従来のアーキテクチャでは、制御プログラムは特定のPLC (プログラマブル･ロジック･コントローラ)ファミリー、ファームウェアバージョン、I/O (入出力)マッピングに密接に結びついていました。SDAはこの関係を抽象化し、アプリケーションロジックを物理的なコントローラプラットフォームから独立して開発、テスト、実行できるようにします。
この分離により、高度なアルゴリズムを導入するためのライフサイクルがより柔軟になります。機械学習モデルと更新された制御戦略は、ハードウェアを交換することなくランタイム環境にプッシュできます。モレットは、NVIDIAの小規模言語モデル(SLM)であるNemotron Nanoをロックウェル･オートメーションのFactoryTalk Design Studioに直接統合した点を強調しました。
エンジニアリングツールに小規模言語モデルを組み込むことで、制御ロジックの自然言語生成が可能になり、開発サイクルが加速し、ますます複雑化するシステムの手作業によるコーディングの負担が軽減されます。このAI統合は、ネットワークの各コンポーネントが「自己思考」する産業の自律性にとって不可欠です。
モバイル･センシング･プラットフォーム
OTTO Motorsのような資材搬送に使用される自律走行搬送ロボット(AMR)は、固定センサの到達範囲を拡張するデータ収集プラットフォームとして再考されています。より高機能なセンサを搭載したこれらのAMRは、静的なインフラでは容易に測定できない空間データセット(無線信号マップ、温度勾配、気流特性、粒子濃度など)を取得します。
これらのロボットは、日常的な作業中に施設内を移動する際に、包括的な環境データセットを生成し、機械学習モデルとリアルタイム最適化エンジンに入力します。これにより、自律制御システムの状況認識が向上し、複雑で変動の大きい生産環境における観測ギャップが補われます。
複雑なものをシンプルに
モレットの見解では、産業における自律性とは、人間の専門知識を排除することではなく、それを増幅させることです。彼は自律システムを、高頻度の制御ループ、データ集約型の監視、異常検知を処理し、戦略的な意思決定を人間のオペレータに委ねる認知拡張ツールと表現しました。彼の言葉を借りれば、その目的は、労働者に「スーパーパワー」、つまり、支援なしでは管理できないほど複雑な環境を管理する能力を与えることです。
自律性が実現可能となるためには、各コンポーネントが一貫したシステムとして機能しなければなりません。予測可能性、確定的な動作、そして検証可能な安全は譲れない条件です。課題であり、また機会でもあるのは、従来の自動化の信頼性を維持しながら、次世代の製造業に必要な適応型インテリジェンスを付加するアーキテクチャを構築することです。
「私たちの目標は、複雑なものをシンプルにすることです。AIを活用し、あらゆるものを可能な限りシンプルな形で統合できるようにしたいと考えています」と、モレットは述べています。製造業の複雑さは、数百、または数千もの相互作用する変数を必要とするようになり、人間の直接的な監視能力を超えています。そのため、手動による最適化はますます非現実的になり、産業における自律性が唯一の現実的な解決策となっています。
初出: The Manila Times