ロボット工学: 次世代のキャリアへの道を開く

ロボットは 1950 年代から産業環境で使用されるようになり、それ以来、製造業者の効率、生産性、品質の向上を支援する上で重要な役割を果たしてきました。 ロボットは、極限状態で休憩なしで長時間働くことができ、人間にとって難しすぎるタスクや危険なタスクを処理するようにプログラムすることもできます。

しかし、当然のことながら、ロボットが存在する場合には、すべてをシームレスに機能させるためにプログラマーやエンジニアといった人間の専門知識も必要になります。

国際ロボット連盟によると、産業用ロボットの世界在庫は、2011 年の 100 万台から 2021 年には 350 万台に増加しました。これは、技術革新やロボット ソリューションのコスト削減など、さまざまな要因によるものです。 この新しいハードウェアとソフトウェアの流入により、高度な技術知識と問題解決スキルを必要とする仕事が大量に生まれています。 未来の工場にはロボットとロボットと一緒に働く人間が配置され、工場が最高の効率で稼働するようになります。

需要に応えるため、企業は、機械学習 (ML)、制御システム、人工知能 (AI)、コンピューター ビジョンなどの分野の専門知識を持ち、ロボットの設計、開発、保守ができる、またロボットの安全性を確保できる高度なスキルを持つロボット エンジニアを求めています。その安全性と効率性。

労働統計局の報告によると、ロボットエンジニアの需要は2020年から2030年にかけて9%増加すると予想されており、これは全職業の平均成長率よりも速いです。 この成長は、製造業、ヘルスケア、航空宇宙/防衛などの業界でロボットの使用が増え続けていることに起因すると考えられます。

同局によると、米国のロボット技術者の平均給与は約10万ドルだが、教育や訓練があまり必要とされないロボット技術者の平均給与は約7万ドルだという。 この 2 つの役割は、持続可能なキャリアの選択肢を例示しており、製造業は収入の可能性が限られた単純な仕事を提供する時代遅れの産業であるという概念に対抗します。

これは、デジタルネイティブとしても知られる、社会人として新たに加わった Z 世代の耳にぴったりの音楽であると考えられます。 テクノロジーに沿ったキャリアパスを示すことで、自動化は新世代を製造業に引き付けるのに大いに役立ちます。

人間の知性に代わるものはありません。 製造現場で最も優れたロボットであっても、プログラムされたことしか実行できません。 力仕事に関しては機械の方が優れている可能性がありますが、反復的なタスクの処理においては人間が一貫性と正確性を実現することを推進しています。

「メーカーがオートメーションへの投資を最大限に活用しようとするなら、人間の知能がどこで最も高い価値を提供するのかを理解する必要があります」と、フレキシブルマテリアルハンドリングオートメーション企業である Vecna Robotics Inc. の製品管理担当上級副社長、アンソニー モシェラ氏は述べています。マサチューセッツ州ウォルサムにあるモシェラ氏は、変革の効率を推進するインテリジェントな産業労働力の約束に元気づけられています。 同氏は、それは人間とロボットの間の仮想ハンドシェイクから始まり、製造を促進するための両方の利点と最良の機能を認識すると述べています。

また、クラウド インフラストラクチャによって推進される自律技術の継続的な改善と、人間が混在する統合システムとしてロボットを展開する「ネットワーク効果」にも依存しています。 結局のところ、Vecna Robotics は、マテハン業界のリーダーはデータと、熟練労働者とインテリジェントな自動化システムの間のワークフローを最適化する能力で勝つだろうと主張します。

かつては持ち上げや溶接などの日常的な作業を与えられていた個人が、今日では製造現場で同じ作業を行うロボット群を管理するかもしれません。 これらのロボットには、適切なワークフローを選択し、可能な限り効率を高めるために人間の知性が必要です。

「価値の低い」と定義されるこれらのタスクは、ロボットにはない機敏性を必要としないため、ロボットに最適です。 人間が作業の責任を負う場合、ワークフローを変更するにはコストがかかりすぎます。