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MICROTECH LABORATORY INC. ロボティクスにおける エッジコンピューティングとOpen IoT マイクロテック・ラボラトリー株式会社 技術部 野村 優介

ロボティクスにおける エッジコンピューティングとOpen IoT · エッジコンピューティングによる制御が重要 細かな情報でもクラウドへデータを蓄積

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Page 1: ロボティクスにおける エッジコンピューティングとOpen IoT · エッジコンピューティングによる制御が重要 細かな情報でもクラウドへデータを蓄積

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ロボティクスにおけるエッジコンピューティングとOpen IoT

マイクロテック・ラボラトリー株式会社技術部 野村 優介

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モータ57%

照明14%

電熱9%

IT機器5%

その他15%

日本の電力消費内訳

引用元:http://www.fed.or.jp/tech/2008/electricpower.pdf

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年代別 日本の将来推計人口

3

16,803 15,827 14,568 12,039 10,732 9,387 7,912

70,995 68,34266,071

59,498

50,07943,924

38,479

10,0378,476

7,337

8,231

7,787

6,089

5,704

8,2109,715

8,155

7,355

8,865

6,627

5,623

6,9637,779

9,179

6,711

7,584

7,202

5,656

14,072 16,45818,790

22,784

22,230

23,846

23,362

2010年 2015年 2020年 2030年 2040年 2050年 2060年

0~14歳 15~59歳 60~64歳 65~69歳 70~74歳 75歳以上

128,057 126,597 124,100116,618

107,276

97,076

単位:[千人]総人口

2048年総人口が1億人を下回る 2060年

4人に1人は75歳以上

総人口のピーク

「日本の将来推計人口(平成29年推計)」国立社会保障・人口問題研究所)(http://www.ipss.go.jp/pp-zenkoku/j/zenkoku2017/pp_zenkoku2017.asp)を加工して作成

86,737

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生産年齢人口と要介護人口の推移

4

総人口 生産年齢人口 要介護人口2020年 124,100 73,408 59% 5,637 5%2040年 107,276 57,866 54% 6,669 6%2060年 86,737 44,183 51% 7,008 8%

※人口単位は[千人],要介護人口は75歳以上の3割と仮定

0~14歳12%

15~59歳53%

60~64歳6%

65~69歳7%

70~74歳7%

75歳

以上15%

2020年0~14歳

9%

15~59歳44%

60~64歳7%

65~69歳6%

70~74歳7%

75歳以上27%

2060年0~14歳10%

15~59歳47%

60~64歳7%

65~69歳8%

70~74歳7%

75歳以上21%

2040年

「日本の将来推計人口(平成29年推計)」国立社会保障・人口問題研究所)(http://www.ipss.go.jp/pp-zenkoku/j/zenkoku2017/pp_zenkoku2017.asp)を加工して作成

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生産年齢人口と要介護人口の推移

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総人口 生産年齢人口 要介護人口2020年 124,100 73,408 59% 5,637 5%2040年 107,276 57,866 54% 6,669 6%2060年 86,737 44,183 51% 7,008 8%

※人口単位は[千人],要介護人口は75歳以上の3割と仮定

「日本の将来推計人口(平成29年推計)」国立社会保障・人口問題研究所)(http://www.ipss.go.jp/pp-zenkoku/j/zenkoku2017/pp_zenkoku2017.asp)を加工して作成

生産年齢人口は8%減り、要介護人口は3%増える・・・

ロボットが人の代替作業を行う

2060年には人間と同じことができるロボットが最低でも約3060万台のロボットが必要!

計算 ・生産年齢人口:73,408 – 44183 = 29,225

・要介護人口 :7,008 – 5,637 = 1,371 合計30,596

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サービスロボットに必要なもの

簡単操作

安全性

信頼性

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▪本質的安全リスクを軽減リスクの原因と要因の除外リスクの発生頻度を低減

▪機能的安全本質的安全で達成できないことをカバー

7

期待されるロボットの [安全性]

脊髄反射 = エッジコンピューティング(人間) (ロボット)

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DIKWモデル

知恵:知識を活用して判断する

知識:情報の法則を導き出す

情報:集められたデータを整理する

データ:様々なケースのデータを集める

8

期待されるロボットの [信頼性]

制御の最適化 故障の予測・検知 メンテナンス性UP

引用元:https://qiita.com/umeee/items/ef5813e41dbd725f4958

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▪マイクロテック・ラボラトリー株式会社▪設立 1981年2月1日(37期)▪資本金 4250万円▪代表取締役社長 二関智司▪本社所在地 神奈川県相模原市▪従業員数 70名

▪営業品目・ロータリーエンコーダ(マイクロエンコーダ)・μDDモータ New!

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会社概要

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▪小型・軽量であり 高トルク一般的なブラシレスDCモータに比べトルク5倍▪自社製の小型エンコーダを搭載

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μDD Motor

ギヤレス化・低減速比化が実現!

ギヤ+モータ+エンコーダ

ダイレクトドライブモータ

小型化軽量化

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出典元:慶應義塾大学 野崎研究室

μDD Motor 採用事例

MTL製SCARA

電流値と角度情報から力覚を検知しコントロールまでできるハプティクスロボット

DDモータで構成されたスカラロボットダイレクトティーチング機能を有し簡単に操作が可能

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μDD Motor 採用事例

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▪デバイス層の情報は使い方次第

▪ ロボットが人に近づくほどエッジコンピューティングによる制御が重要

▪細かな情報でもクラウドへデータを蓄積

▪利便性の追求、世界的な省エネに貢献大きなファクターがモータとその制御

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まとめ

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回転をもっと精密に!

Thank you for your attention.