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長良の落陽。

金属3Dプリンターのデメリット

▼造形方式に合わせた知識が必要となる
まず初めに、プリント方式の癖・特徴を捉え機種選定を行う必要があります。
そしてプリント方式によりそれぞれ仕上がりが異なるため、その方式に合わせた「3Dデータの作成」「印刷設定」などの専門的な知識や使いこなすための技術が必須となります。
専門知識・技術を持ったスタッフがいないと上手く運用できないケースもあり、そういったことからやすやすと手を出しづらい現状があります。
▼実用的なアプリケーションが少ない
金属3Dプリンター自体の価格がまだまだ高い、使える技術者がいないなどの理由から導入があまり進んでいません。
また導入している会社が少ないとどのように活用されているかなどの判断材料も情報収集しづらいという点も課題の一つです。
上記のことからユーザー目線で見たところ「導入した際の明確な用途が見えない」となってしまっているようです。
▼費用対効果が見出しづらい
金属3Dプリンターの技術自体2021年現在まだ発展途上であると言え、本体価格も従来の3Dプリンターと比べ高価格となっています。
また材料も(樹脂などの材料と比較すると)価格が高いためランニングコストもかかってしまいます。
最終製品をつくれるほどのポテンシャルを持つ金属3Dプリンターも中にはありますが、一方でそもそも試作の用途しかないというような場合、費用対効果が見出しづらいと言えるでしょう。
「樹脂で試作品を作成し、本製品(金属製品)は従来通り型を用意して大量生産する」という3Dプリンター活用方法がまだ一般的となっています。

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サポート材を最適に使うためのポイント

3Dプリンターで造形する際には、使用量を極力少なくしつつ、支えとして十分な機能を持つようにサポート材を設置しなければなりません。サポート材を最適に使うためには、いくつかのポイントがあるのでご紹介します。
●向きを変える
最も単純かつ効果的な方法が、製品を造形する向きを変えることです。例えば、オーバーハングの例で紹介したT形状はそのまま造形するとサポート材が必須ですが、180度回転させて造形すればサポート材が不要になります。3Dプリンターの機種によっては、サポート材が最小になるように向きを自動で変える機能が付いているものもあります。
●サポート材の密度を小さくする
サポート材の密度を小さくすれば、その分の材料費を削減できます。また、サポート材の除去がしやすくなるので、見栄えもよくなるでしょう。ただし、あまりにも密度を小さくすると支えとして十分に機能しなくなる恐れがあるので、注意が必要です。
●分割して作る
製品を複数に分割して作ってから接合する方法も有効です。例えば、ブリッジ形状の製品を中央で分割すれば、サポート材を使わずに造形できます。後で接合する手間はありますが、製品に強度が求められない場合には効果的な手法です。
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協働ロボットが導入されるようになった背景

協働ロボットの導入が加速した背景には、ロボットに関する法律規制の緩和があります。
実は2013年まで80W以上のロボットは柵に囲み、人に危害を加えないよう取り扱う必要がありました。
柵で囲む必要があるため、ロボットを操作する際に必要以上に手間や負担がかかったり、ロボットや柵を設置するスペースを確保する必要があったりと扱いづらかったのです。
土地やお金がある大手企業では導入されていましたが、中小企業などではとても導入できる機械ではありませんでした。
しかしロボットの技術革新によって安全性にも磨きがかかり、2013年の12月に規制が緩和されました。
柵を必要とせず協働ロボットを利用できるようになり、大きなスペースを確保する必要はなくなったため、多くの企業で導入が加速したのです。
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ハンドリングロボットのメリット

工場の各工程にハンドリングロボットを導入することで、コスト削減、人体の保護、作業精度の向上が期待できます。その他にも、画像処理やAIなど他の技術と組み合わせることで使用用途が広がる拡張性も、メリットとして挙げられます。
(1)コスト削減     
ハンドリングロボットのメリットの中でも、インパクトが大きいのはコスト削減です。ハンドリングを自動で行えるようになるので、人へ支払う給料が不要になります。
ハンドリングロボットは、プログラミングされた作業内容を忘れることはありませんので、人の再教育や新たな人が入った場合の、教育にかかるコストも不要になります。
(2)人体の保護
人が重量物をハンドリングする場合、重量物の重さに人体が耐え切れず、手や腰を痛める可能性があります。
もしもハンドリング中に重量物を落としたとしたら、重量物と地面に人体を挟まれ、手足の骨折などの重傷や最悪の場合命を落とすことさえあり得ます。重量物のハンドリングをハンドリングロボットで行えば、人体損傷や命を落とすリスクを回避できます。
(3)作業精度の向上
ハンドリングのような単純作業を人が繰り返し行った場合、疲労や意識の低下により,作業時間に比例して作業ミスをする可能性が増えます。
ハンドリングロボットを用いればミスすることなく、安定したハンドリングが可能となります。ハンドリングロボットは繰り返し精度も高く、ワークや荷物を一定の場所にハンドリングすることができます。
(4)拡張性
ハンドリングロボットと画像処理技術を組み合わせることで、ハンドリングロボットの繰り返し精度の向上や、バラバラに積まれた部品をビジョンセンサで認識し、それらの部品を一個一個ピッキングするばら積みピッキングが可能となります。
AIによる機械学習をハンドリグロボットに適用すれば、ハンドリングロボットが自らハンドリング作業を効率化できるようにもなります。
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コミュニケーションロボットの現状

さまざまな場面で役立ってくれるコミュニケーションロボットですが、現状はどうなっているのでしょうか。
以下では、コミュニケーションロボットの現状について解説していきます。
企業向けのロボットが多い
株式会社NTTデータ経営研究所が2018年に調査した「ロボットの導入・活用に取り組む企業の実態とは?」の結果によると、企業向けに導入されているコミュニケーションロボットは、個人向けに導入されている数の約2倍となりました。
これは、コミュニケーションロボットはまだまだ基本的に価格が高いので、個人向きではなく業務用として企業が導入するケースが多いことが考えられるでしょう。
人型が60%
株式会社シード・プランニングの調査によると、2018年5月時点では、国内で現在発売されているコミュニケーションロボットは、「人型」が60%を占めています。
そのうちの45%がAIに対応しており、動くタイプと動かないタイプはちょうど半分ずつの割合です。
また、人間型に次いで多いのは「円柱型」「球型」「動物型」の順になっています。
スムーズな会話はまだ難しい
今の音声認識技術だと発話中に認識ができないため、トランシーバーのようなやりとりとなってしまい、残念ながらまだままだスムーズな会話ではありません。
また、ユーザー側も、ひと単語ずつはっきりと喋らなければ間違った意味で伝わってしまうといった現状もあります。
今はまだ、人とスムーズに会話できるレベルに達していないという問題は拭えていないのです。
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