付け焼き刃で話しています
サマリー
本エピソードでは、ラボラトリーオートメーション(LA)とファクトリーオートメーション(FA)の共通点や違いが議論され、特に実験室における自動化の必要性やその利点が考察されています。化学系のプロセスや品質管理の重要性、再現性の向上にも焦点が当てられています。また、ファクトリーオートメーション(FA)とラボラトリーオートメーション(LA)の違いや共通点についても討論され、実験室の自動化が必要とされる理由やその課題、勉強会の活動状況についても触れられています。ラボラトリーオートメーションの精度や自動化に関する議論が展開され、人間が行う工程と機械が行う工程の違いが明らかにされています。さらに、LAの研究がエンジニアリングとどのように異なるかが説明され、研究対象としてのLAの重要性も強調されています。市場規模や企業の投資に対する考え方についても詳しく解説されています。
ラボラトリーオートメーションの概要
明日のファクトリーオートメーションへようこそ。メインパーソナリティの高橋です。
クリスです。
よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
本日もお手やりいただいております。ありがとうございます。
ありがとうございます。
ラジオネーム、愛車精神のある会社員様よりいただきましてありがとうございます。
ありがとうございます。
高橋さん、クリスさん、はじめまして。
私は実験機器メーカーで、制御担当としてPLCに携わっております。
FA関連の情報を収集する中で、いつも楽しく番組を拝聴しております。
FA勉強会がLA勉強会とコラボされることがありますが、
お二方から見て、ラボラトリーオートメーションとファクトリーオートメーションにはどのような共通点や違いがあるとお考えでしょうか。
私の意見としては、LAは比較的小規模な製品が多いという印象です。
その理由として、KESのKVnanoシリーズでも十分に制御できる装置がほとんどであることが挙げられます。
これは高速な位置決め指定やフィードバック制御があまり必要とされないためだと考えております。
また、製造業とは異なり、ミリ秒単位での資料の状態が変化するような場面も少ないことが関係しているのではないでしょうか。
もしよろしければ、お二方の科学基金に関するご意見を伺えましたら幸いですということでございます。
自動化の必要性と品質管理
なるほど。
そういえば、ラボラトリーオートメーションというのはご存知ですか?
FA勉強会の時に初めてそういう言葉をしていたんですね。
実験室の中の自動化ということですね。
私の認識では、例えば、流用制御とか、金流用制御とか、温度とか、制御とか、自動データを取るとか、
そういうところであるラボラトリーオートメーションの一つじゃないかなと思いますね。
どうですか、このLAではの人と関わったことはあるんですか?
ラボラトリーオートメーションというものをやっている人というのは、LA勉強会でしか関わったことないですけど、
LAに関する支援というか、自動化をしているような人たちとは少し話したことがあります。
主にあるオートメーカーだとか、機器メーカーですね。
その中に必要なのは?
私のイメージですね、FAと比べれば、規模が小さいというか、小さいイメージがあるんですけど。
何を小さいかというかですよね。
FAが小さいかというと、FAも小さいケースがあるじゃないですか。
そうですね、ケースパーケースか。
例えば、設備が1個あって、そこに物を入れて加工して出てくる。これも立派なファクトリーオートメーションですよね。
だから、小さい大きいというのは、比較的大きい、比較的小さいぐらいの規模感だとは思いますね。
当然、それは大規模な実験なんて考えたら、意味わからないぐらいプロセス多かったりしますし。
逆に言うと、FAだってすごい小さいものもありますしと。
ただ、ラボラトリーオートメーションっていうぐらいなんで、少なくとも実験室ぐらいの単位がベースですよねっていう。
実験室超えるものね。
そこより超えてくると、実験室っていうよりはどっちかっていうと工業プロセスに近い実験になってくるよねっていうところで。
ターゲットとしては実験室レベル。
実験室で置けれる、稼働できるような設備という感じですね。
なるほど。
これがどういう自動化をしているかっていうと、基本的にはよくターゲットになるのが化学系とかですよね。
もう一回言いますか。
化学、化学、化学で化学、化学、化学ですね。
例えば試薬を混ぜたりとか、例えば試験管に何かと何かを混ぜて、それを混ぜてそれを分析器に入れて中の結果を観察するとか。
そういう少しの作業。
それが繰り返しやるんじゃなくて、似たような工程なんだけど入れる材料はしのほど違いますよとか。
なるほど。
あとはあれですね、粉末とか。
例えばこのこれを乳鉢に入れて砕いて粉状にして実験しますとか。
こういうのを過去もやっぱり人がやってたんですよね。
あと細胞とかですかね。
あとペレットに細胞を入れて、それに何か手を加えて観察する。
なるほど。
面白いな。
棚崎博士今日結構面白いなと思って。
ラブやってることが。
えー。
一つはものすごい人手作業が多いってことですね。
基本手作業が多いんですよね。
すごくいろんなパターンを毎回ちょっとだけ違うことやるから、それを一々機械で自動化する。
機械で装置ですね。装置で自動化するってやっぱ高くなりすぎて現実的じゃないから人でやりますよねっていうのが一般的なところで。
ただあまりにも人の反復作業が多いので、これはちょっと自動化したいですよねっていうのはまず一つ。
なるほど。
もう一つが品質の向上ですね。
はい。
例えばですけど、人が入る以上はやっぱ異物リスクっていうのがあります。
あー。異物リスク。髪の毛とか。
そうですね。いわゆるゴミと言ってもいいでしょう。
はい。ゴミが入ると。
なるほど。
例えば日焼けのした人が入ったら皮膚が剥がれて入ります。
ヒゲのある人が入ったらヒゲが抜けて入ります。
人の髪の毛が入ります。
うんうんうん。
人の息の中に何か入ってるかもしれません。
で、これはすごく実験環境を阻害するんですよね。
要は彼らはこの前提条件だったらこういう結果が出ますっていう実験をしてるわけなんですよ。
なるほど。
で、そこに。
もう一回申します。
そこに不確定な要素あんまり入れたくないってことですね。
なるほど。なるほど。
例えばすごくいい結果が出ました。でも他の人が入れた結果が出ませんでした。
それはたまたまじゃあ他の人の何かゴミが入ってそれが反応してましたみたいなことは全然あるわけですよ。
だから細菌性と繰り返し性がすごい求められてるってことですよね。
そうですね。
で、あとは例えば細胞とかだとコンタミンリスクっていって。
何かせっかく細胞を飼ってるのにそこに細菌が混入してその先だらけになっちゃいましたみたいなものは普通にありますし。
だからクリーンルームとかもそうなんですけど。
F8ね。
人が入るっていうこと自体が非常に汚染的にはリスクなんですよね。
人は汚いんですよ。ものすごく汚いから。
クリーンルームの環境に比べたら。
自動化の具体的なケース
常に何か落ちてるから。
そうそう。
例えばクリーンルームってどういう管理をされてるか。
まあラボーターでクリーンルームじゃないですけど。
クリーンルームがどういう管理されてるかっていうと。
空気中の1メーター四方にホコリが何粒ありますみたいにこういうレベルのクリーンなんですよね。
高橋さんクリーンルーム入ったことあるんですか?
それはありますよ。私は電池やってますからね。
こんなこういう防護服みたいな。こんな時みんなあの白い服、あんな服着る入るんですか?
入りますよ。
まあそういうものなんですよ。
だからそもそも人が入ることがすごくリスクだから、やっぱり人が入らずに作業できるっていうのはそれだけリスクを減らすことができますよねっていう面でやっぱり品質の向上っていうのがあると。
なるほど。
機械にやらせた方がそういう面ではリスクが少ないかもしれないですよね。
機械は機械ちゃんとゴミ出るんですけどね、擦れたところとか。でも人とは違うゴミなんで。
流せるものもだいたいわかるんですね。
もうそうだし対策もしやすいですね。
なるほどね。人間何でも手で動かないから。
あとは。
あとPCは。
まだあるから。
クリスさんがもう1個言ってました。再現性って話です。
例えばさっき乳鉢で砕きますって言いましたよね。
あとは練ったりするんですよね。粉を水を入れて練って。
練って。
練ってお団子みたいな状態にしてから実験しますみたいな。
これってやっぱり練り方とか、練る回数とか、時間とか、水分量とか、練る速さとかでやっぱり変わるんですよ。
これ人間に同じをやっていれば難しいですね、これ。
そうですね。それを数値化できないっていうのはなかなか難しいところですね。
何回の力加減で何回練ったとか。
記録取れないじゃないですか、人がやってたら。
取れないですね。
でも機械だったらその時のやり方っていうのは取れますよね、データを。
取れますね。
何回回してどういうトルクで取ってみたいな。
じゃあ再現性っていうものが評価しやすいんじゃないですかって。
毎回の作業を同じの環境に。
そうですね。
なるほど。再現性。
っていうのが一般的なラボザティオートメーションのやってることと、狙う効果っていうんですかね。
こういうところが一旦そういうことになると。
どういうことが自動化の対象になってるかっていうと、さっき言ったサンプルの処理ですね。
使う材料とかの処理。
棚から持って引っ張ってきたりとか、あとは試験管に入れたらこれは何ですよっていうラベルを貼ったりとか。
あとは水とか入れて希釈したりとか、そういうあれですね、そもそも使う実験材料の処理。
次はそれをいろんな分析をするわけですね、機械に入れて。分析機とかに入れて。
その分析の操作。
例えば分析に入れて、当然その分析のパネルぽちぽちぽちぽちっと押して、分析に入れるじゃないですか。
そういうのも人が打たないといけないんで、それの自動化であったりだとか。
時間、結構多いね、人間に手をやることも。
まあまあ、今まで全部人間なんかでありますからね、こういうのは。
そうですね。あとは実験の記録を取らないといけないですよね。
数値を見て、この実験結果はこれだったんだなって記録を全部取っていくわけです。
みんな手、みんな紙とか手。
そうですね、はい。
でもその自動でついたら楽じゃないですか。
楽。
楽ですよね。
楽ですね、はい。
あとは人の操作。上のやつは含みますけど、ロボットとかで人のやつはピュピュピュピュピュって人の操作を大体したりとか。
あとはそもそも人が見てた、例えば顕微鏡とかで観察したときって今まで人がこれはこういうことだみたいな判断をしてましたけど、
これを画像認識化していくみたいなことが一般的な今のラボラティオートメーションの流れなのかなっていうふうにFA側からは見てます。
そこまでやってるんですか、画像までやってるんですか。
そりゃやってますよ。別にこれはLAだからとか言わず、装置自体がそういうふうになってきてますよね。
そういうイメージでまだね、皆さんこうやってこういう、日本語なんていうんだっけ。
顕微鏡ね。
そもそもここで見てこちょこちょちょのイメージ。今でもそうなんですけど、もう機械でやってるんですね、そこまでは。
まあ顕微鏡でまず、最初は見てたりしますけどね。
その後機械化してるんですね。
例えばめっちゃくちゃ小さいものを見るものだったら普通のもう顕微鏡では見れないんで、めっちゃ大きい機械で光学顕微鏡でめっちゃ拡大するみたいな。
なるほどね。
そういうのもありますし。
そうか、面白いな。全然知らない世界ね、本当に。
だからやってることとしてはFAのセル生産に近いと思いますね、基本的に。
セル生産?
セル生産っていう、セル生産方式って知らないですか、クリスさん。
知らないです、セル生産。
FAとセル生産の概念
それはファクトリーオートメーションの半分ぐらいのものを知らないと言ってるのに等しいですよ。
マジ?
はい。
そうね、一人がただそういうんですよ、作業チーム組んで。
これがセル生産ですね、なるほど。
見たことはありますよね。
例えば机がこの字に組んであって、そこに機械が3つぐらい並んでて、人が1個ずつ入れていくみたいな。
で、できたらまとめて横に流すみたいなね。
ある程度の人の作業のまとまりをそこに置いてる。
これが人が2人、3人入ることありますけど、大体そんなイメージですよね。
これはセル生産だね。見たことないけどこの言葉はセル生産なんだ。
なるほど。
だからその人が何か作業をしていくつかの工程を入れたり出したりしながらやっていくというのがセル生産になるんですけど。
これが非常にLAに近いのかなというふうには思いますね。
なるほど。これは自動化に進めてるというところですね。
そうですね。
で、FAのセル生産においてはほぼ同じものを作るんですけど、
ダボラテオトメッシュに関しては結構バリエーションが出てくるってことですね、その作業自体。
さっき言えた、粘土の回数もちょい違ったりとか、回せるものもちょい違ったりとかですね。
実際にはそんな変わらないですけどね、機械化するときはないっていうのがあるのかなという。
実験室も入ったことないですね、そんなに。
社会人になってからほぼ入ったことないですね。
本当はLA勉強会のときが台風でちょっとなくなったんですけど、当時ね。
そのときに本当はその実験室を見せてくれる予定だったんですよ。
これ実験室本当にクリーン吹っ切るんですかね?見たいな。
そうですね。どの道僕はその日インフルエンザだったので行けなかったんですけど。
そうですか。なるほど。
だからそのときだけ僕が司会じゃないんですよ。なぜなら僕はインフルエンザで寝てたから。
LA勉強会今まだやってるんですか?
やってますよ。あれは多いですよ。月いっちゃってますからね。毎月やってますから。
そんなに?
はい。
LA勉強会本当にあるんだ。コンバースが出てるんだ。めっちゃあるんですよ、LA勉強会が。
そうです。
FAより多いね。
はい。ちょっとLA勉強会が多分わからない人いっぱいいると思うんで。
まず僕が主催してるのはファクトリーオートメーション設備技術勉強会っていう勉強会をやっていて、
これはファクトリーオートメーションに関する設備や機械に関する勉強会なんですよね。
それとは別に、ラボラトリーオートメーション勉強会っていうのがあって、
これは別についになるような勉強会を始めたわけではなくて、たまたまほぼ同じ時期にこの2つの勉強会が立ち上がって、2019年に。
別に一緒にやろうじゃなくて、たまたま?
たまたまですね。それがなんとなく5年ぐらい両方続いてて、ここまで近いんだったらコラボしましょうみたいな感じで。
感じで済んだのが始まりですね。
LA勉強会の内容
面白い。今ちょっと知らないんですけど、これから一番早くやるのは7月25日ね、金曜日ですね。
周回制約の会社の中でやるんですね。
すごいな。行けなかったな。行ってみたいな。今度はちょっと8月のうちを狙っていこうかな。
これ誰でも参加できるんですかね。
行きますね。皆さん興味があれば見に行っていただければなとは思いますけども。
FA勉強会も皆さん参加してください。
そこからあれですね、違いとしては、質問があるように違いとしては、
多品種少量かどうかっていうところじゃないですかね、基本的には。
高田さんもさっき言ってた、バリエーションが多いって言ったんですよね、基本LAは。
多品種少量のところじゃない。明らかにこれですね、だったら。
FAっていうのはほぼ同じ品質のものをひたすらに作り続けていくっていうことが一般的な命題ですけど、
実験っていう方向に関しては、ある目的に近いものをいろんなパターンを試して導き出していくっていう目的がまず違いますよね。
ゴールがあって、今度これダメだ、これ試しよう、これダメ、これ試しようみたいな感じですよね。
そうですね、だからその実験の品質が非常に高度な品質であるということの前提がおけるんであれば、
同じ実験っていうのは基本的にないはずなんですよ。
ないね、ないですね。
実験失敗したりとか、実験に何かばらつきがあるから同じ実験何回もやりましょうっていうのはあるかもしれないですけど、
じゃあこれが正しくきちんと実験されてますっていうことを仮に仮定できるんであれば、
多分同じ評価っていうのは2回出てこないですね。
これ結果で出したら、成功でもダメでも終わったらもう終わりです。
終わったら終わりです。
その条件はもうわかったから、もう知見になったんで二度とやる必要はないですよね。
確かにね、ほぼない限りは。
だから繰り返さないっていうのがやっぱ違いでしょうね。
そうですね。
そっか。
なるほど。
でも大きさ的には壮大的に大きいのと小さいのもあるし、
というかそこまで変わらないってことですね。
共通点としては、作業はほぼ共通ですよね。
例えば物を運んだりとか、機械に何かを入れたりとか。
混ぜたり動かしたりとか。
要は何か動作をして何かをやる。
運転だぞ。
要は搬送と加工に大きく分類できるっていうのはほとんど似通ってると思いますね。
結局搬送と加工か、これはただの。
そうですね。
搬送の加工ですね。
搬送加工検査ぐらいですね、あるのって。
はい。
なるほど。
これは要素としてはもう変わらないわけですね。
ここに使われる技術的な要素もほとんど変わらないです。
搬送のためのモーターで使うとかって同じですもんね。
そうですね、はい。
なるほど。
使う技術はほぼ一緒ですよね。
ほぼ一緒ですね。
あとはここに求められてくるものがちょっと変わってくるよっていうことですね。
求められてるもの、制度。
それは先ほど言った目的が違うよって。
目的が違うんだったら必要な技術も変わってくるよねっていう。
なるほど。
でも大体の要素技術っていうのはほとんど一緒です。
そこは重要視するものが変わってくるっていうことですね。
例えば愛車精神のある会社員さんが挙げてくださっているように、
高速な位置決めとか、めちゃめちゃ高精度な高度なコントローラーとかは別にいらない。
いらない、いらないですね。
サイクルタイムが遅いからね。
FAで言うと、とにかく速くしたいから、同じものをたくさん作りたいんで。
作りたい。
高速なコントローラーだとか、めちゃめちゃ高精度っていうか、
めちゃめちゃすごいスピードで動いて、すごいちぎめがピタッと止まるみたいなものが好まれてくるわけです。
同じ自動カーでも目的が違う、クセにする機械も機器も違う。面白いですね、こういうところは。
そうですね、はい。
なるほど。
だから、愛車精神さんが入れたこのKV-NANOとかでも全然大丈夫じゃないという話。
多分そういう理由ですね。
そうですね。これKV-NANOでいいって言ってるのは、
演算速度だとか演算のステップ量みたいなのはそんなにいらないですよっていうことを多分言ってるんだと思います。
そうですね。小型で十分使いこなせる?
そうかもしれないですね。
なるほど。
ただ、現実的には結構高度な分析だとか、高度な搬送だとか、
やっぱりいろいろやるわけなんで、結局のところはすごく高サンプリングでセンサーデータを取ったりだとか、
こういうことは場合によっては求められると思いますね。
高速の通信とかも場合は多分強いかもしれないですね。
そうですね、はい。
ただ、現状のラボラトリーオートメーションで言うと、装置は結構人が使うものと共用なんですよ。
人が使うものと共用?
要は、ラボラトリーオートメーション専用の分析装置とかって世の中にまだあんまりないですね。
なるほど、なるほど。
だから、人が使うものをうまく自動化装置を組み合わせてやりましょうみたいなのが今のところのアプローチですね。
ちょっと待ってください。人が使うもの?
これちょっと理解できないのですみません。人が使うものを何らかうまく自動化できるっていう。
クリスさん、まず分析装置とかそういうのってイメージつきます?
物を入れて、ドアを閉めて、パチパチとカメラで見たりとか、そうですよね。
それがいわゆる自動化向けの製品っていうものがあんまり売ってないですね。
例えば、Ioを入れたら扉が自動で開くとか、Ioを入れたら起動するとか。
そういうんじゃなくて、基本的にはポチポチしてくださいねみたいな、ボタンを押してくださいねみたいな。
ボタンを押してドア閉めてくださいっぽいですね。
なるほど、そういうところを。
これは人間のやるところですね。
例えばモーターを外からつけて扉を開けるようにしましょうとか。
もしくはロボットが扉を開けて自分で何かを入れましょうとか。
そういうところですね。分かりました。
要は自動化向けの専用の分析装置とかを作ると高くて買えないわけですね。
カスタマイズをするっていうのはね。高くて買えないわけなんで。
人間の手間をどんどん減らすところから自動化を始める、入れてるというイメージですね。
装置と人間の役割
違います。装置が高いんです。
さっきのドアを開けるとかあれじゃなくて、そういうこと?
ドアを開けるとかも、もともと装置は一緒なんですよ。分析装置は同じなんです。
はい、なるほど。分かりました。
それは人も使うんですよね。
使いますね。
人も使うんですよね。そこをうまく共用化していくっていうのが、ここでよく起こってる流れだと思います。
というので、いわゆる今のFAに関する人強調みたいなところに非常に近いです。考え方としては。
人強調?
人強調ロボットとかあるじゃないですか。共同ロボットとかありますよね。
あります。
ああいう考え方に非常に近いと思います。
人間だと一緒に。
要は例えば、FAだと昼は人が働いてて、夜はロボットが働くみたいな。
そういうイメージに近いですね。
でも使ってるものは同じですと。
なるほど。なるほど。では分かりました。
そういうイメージに近いですよね。
理由は値段だと思ってます。僕はね。
僕はLAの専門じゃないんで、もしかしたら違うかもしれないですけど。
値段が大きい原因一つじゃないかというようですね。
なるほど。
これはまだ、いわゆるこういう、何て言うんですかね。
加工の品質とか分析の品質っていうのを装置がほとんど担保してるので、
今、PLCだとかその他諸々の精度はいらないっていう風に言われてるだけな気もしますね。
ああ、装置が。装置が一番大事なのが全部担保してるから。
そうですね。
なるほどね。
分析機の中とかで精度いらないんですかっていうと、めちゃくちゃいるわけですよ。
いるんでしょうね、分析機は。
すごい小さいものを使ってるわけですから、下手したらナノ単位で精度出してる機械なんていっぱいありますからね。
ラボラトリーオートメーションの精度
だから、ラボラテリオオトメーションの工程全体で全然精度いらんかっていうとそうじゃなくて、
単純に精度のいることは分析機が担保してて、そこの分析機に物を入れるっていう作業に対して精度がいらないよって言ってるだけに等しいですね、たぶん。
ああ、なるほど。コアのいわゆる搬送とか加工とか、その後の部分のそんな精度いらないんですけど、
分析機は自体はすごい精度が高いものを担保してるんですよね、ということですね。
そうですね。
ある。
そうか。
確かにそうですね。
今はその搬送の部分に関して、ほとんど搬送の部分が主ですけど、そこに関して自動化っていうのがまずラボラテリオオトメーションの入りなので、
その精度に関する問題、塩残量に関する問題っていうのはたぶんあんまり出てないでしょうね。
すごい仕事分けてますね。ここは精度が、なんかここは精度いらない、ここは精度が大事だから、担保することだからすごい仕事分けてますね。
そうですね。
例えばさ、これがさ、さっき乳鉢に入れて何か砕くとか練るみたいなこと言ってたじゃないですか、僕が。
言ってましたね、はい。
あれをロボットにやらせましょうなんて言ったら、もうバチバチの精度とかバチバチのトルク制御とかがやっぱ必要になるわけですよね、ヒルワーク制御も含めて。
いりますね。
いいますよね。なんかいるんですよ、ものによっては。
いらないわけじゃないですね、全然。
そうですね。
工程と実際にやることによっては、いるとちょっとそこまで求められないことも分かれていますね。
自動化と人間の工程
そうですね。でもただその練るっていう工程は別に装置化することもできるわけですよね。
まあやればできますよね。
乳鉢にその粉を入れて、ポチッと押したら中でめっちゃ精度のいい機械が出てきて練りますみたいなの全然あるじゃないですか。
ありますね、はい。
やり方として。
じゃあやればいくらでもあるしね、あるんですよね。
そうですね。
ただ装置を買って入れるっていう考え方は値段が高くつくんですよ、FA的な考え方をすると。
装置入れてやらせる。
そりゃそうですね、だって。
例えば装置全部同じPLCで制御した方が安いじゃないですか、普通に考えたら。
安いですね、同じファイル。
同じコントローラーで制御した方が安いじゃないですか。
でもLAは装置入れてやらせる。
別に今は分かれてるんですよ、今は分かれてもこれは別に構わなくて。
ただそこを統合するような流れがもし今後見せてくるんであれば。
統合する可能性、はい。
例えば全部同じPLCでやりましょうとか。
そうですね、はい。
この装置は機械で買ってきて制御は別ですとか。
僕はしばらく再三の関係は絶対になんないと思ってますけど、
未来図の一つとしては多分あると思うんですよね。
なるほどね、それを言ってるんですよね。
そうなってくると、いわゆる計算量が少ないとか位置決めがいらないっていう制約自体は別になくなってくる可能性っていうのもあると思いますね。
あと統一制御は統一。
なるほどね、されてるから。
あとは今ゆっくりでいいって言ってるのも本当にゆっくりでいいかは分かんないですね。
ゆっくりでいいのか、なるほど。
今は人がやってることをベースに大体の実験量とか生産量の値っていうのは多分決まってると思うんですよ。
大体人がこれくらいでやってるからそれベースで考えたらこんなもんだよねって。
例えばそこを自動化したとしても、その前の工程は人がやってるから、ここがこれくらい時間かかるからこの後そんな早くなる意味ないよねみたいな決まり方がしてるはずなんですよ、多分。
それあるね、前の工程が人がやってるからそこ時間かかっちゃうから、これどんなに早くてもそんなに変わらないってことですね。
逆に言うとそういう前提がちょっとずつ変わってきたり、前もオートメーション化しますとかそういう話が変わってくると、今のゆっくりでいいっていうサイクルタイムももしかしたら変わるかもしれない。
あとは全部自動化してるから、もう一回やらせたら多分もう人間が、この工程が遅くなったりとかそこのもう無くなるかもしれないですね。
サイクルタイムも早くなるかもしれないですね。
そうですね。これはだから工場の歴史みたいなことを考えていくと、工場の歴史はそういうふうなことをたどってきてるので今のところ。
それと似た話が別の機内とは限らないなっていうのは思ってます。
同じ歴史の歩みが歩いてるかもしれないですね、こういうところは。
そうですね。
人間が、なるほど。人間が出るからちょっとサイクルタイムが遅くなってる。論議以外の切り替えは変えられる可能性もなくはないですね。
例えば複数のラボを集めて、いわゆる向上化しますっていうのもしかしたらあるかもしれないし。
そうですね。複数のラボを集めて向上化する。確かにそれはあり得るかもしれないですね。
例えばですけど、分析時間から分析室3台並べて搬送機が1個でいいかもしれないですよね。
もちろん、向上できない考え方になっちゃうんですね、本当に。
温度できればレイアウトとかそういうどういう組み方の線も向上的な考え方になっちゃうね。
そうなったら搬送装置の速度ってやっぱ3倍いるわけですから、今までの。
なるほどね。そっか、そういう考え方になっちゃうと、なってないかどうかですね。
今はまだそこまで入ってないから、ゆっくりでいいんですよということかもしれないですね。
例えば分析機とか入れたりするのって、結構すごいことするんですよ。
例えばカフェぶち壊して入れたりとか、部屋の中に。
えっ、そうですよね。でも大きいから。
大きいから扉通らないじゃないですか。そういう時どうするかっていうと、カフェぶち壊して入れるんですよ。
すごいね。すごいね。カフェぶち壊して入れるんですね。
まだこのほうしかないんですよね。
で、それやったらそんなことするよりも、平屋のすごく大きい扉があったどこかのほうが都合よかったりするじゃないですか。
なるほどね。だからさっき言った普通のラボ合体したりとか、何か良い方法で搬送したりとか、何か考えられるかもしれないですね。
カフェぶつかる、壊す、すごい考えられないですね。
でも実際に大きい製薬会社とか、そういうところは多分そうなってると思いますけどね。
新しいキャラ導入するっていう。
LINEっていうよりは大きいスペースの中にいろんなものを並べてっていう。
あり得るね、これあり得るんですね、これは。
なるほど、なるほど。なんかハイデカックに立てるわけじゃないですよね。
作ったものが入れるんですね。
ただ結局オペレーションがちょっと違うっていうのが一番大きな違いだと思うんですよ。
さっき言ってたちょっとこねたりとかの回数違うし、力の加減も違うし、いろんな微妙が違うんですよね。
それが一回の、例えば1ヶ月プロジェクトがあって1ヶ月プロジェクトの実験をするじゃないですか。
それが終わったらその次は違うプロジェクトの実験をするかもしれませんよね、機械で。
その時に使う工程が全然違う可能性だとあるわけですよ。
あり得るね、あり得ますね。
となったらいろんなものを変えないといけないわけですよね。
そうだね、はい。
となるとオペレーションだとか工程だって変わってくるので、これをいかにうまくやるか。
いかに吸収できるか。
計画するかとかプログラミングするかとか。
それが研究者っていういわゆるエンジニアじゃない人たちがどうやってやるのかとか。
そうですね。
こういうところが研究対象に、そもそもの研究対象にすらなってるわけです。
普段はどういうプロセスをやってるか、仕事、実験。
それと機械掃除でどういう設計をしているのかも考えなきゃいけないですよね。
だからLA勉強会の人たちってエンジニアリングじゃないんですよね、やってることって。
LAの研究とエンジニアリングの違い
研究なんですよね。
ラボラトリーオートメーションの研究をしてるわけです。
ラボラトリーオートメーションの研究?
いわゆる論文を書いてるわけです。
ラボラトリーオートメーションに関する論文を書いてるわけですね。
こういうやり方で、こうやればこういう効果があって、それは再現性がありますよっていうことをやってるわけです。
なるほど。
でもこれどう再現するのか、人間の手なのか機械の側では言えない。
違います。
そうじゃなくて、ラボラトリーオートメーションを使った研究じゃなくて、ラボラトリーオートメーション自体を研究してるんです。
自体を研究するんだ。
自体を研究してるんですね。
例えばどういうやり方をすればいいかとか、どういう設計をすればいいかとか。
そもそもそれ自体が研究分野の一つであるってことです。
で、そういうのをやってる人たちがいわゆるLA勉強会っていうものを開催してるわけですね。
だから実際に中の人は理研だとか、そういう国の研究機関の人とかが多いです。
面白い。
ちょっと次探しようか、このLA勉強会。ちょっと聞いてみよう。面白いですね。
実際はね、ちょっと僕はよくわかんないけどね。
触りしかやってないんで。
どうなんだろうな。ちょっと何て言うんですか。
ちょっと違う?違う?
違うというか、やっぱりFAとは結構考え方が違うわけですよね。
違うっていう、例えばさっき。
例えばですけど、じゃあLAの人たちがやってる計画を僕が考えたとするじゃないですか。
じゃあ、例えば多分効率は良くなると思うんですよ、エンジニアリング観点から言って。
高谷さんが考えたほうが効率じゃないですか。
もっと良い効率的な言い方っていうのは多分提案できるけど、それだと多分運用に耐えないんだと思いますね。
運用に耐えない、そういう問題出てくるんだ。
だから僕が考えた時に、実際にラボで使える人たちのスキルだとか、
どれだけ変なものが突然入ってくるのとか、
あとは想定し得るリスク管理は何かとか、
そういうものがおそらく僕は考えつかないんだと思うんですよ。
そもそも考慮してることは違うってこと?お互いに。
そうですね、だから僕がLAを見た時にこれなんかちょっといけてないなって感じるとか、
たぶんちょこちょこあると思うんですよね、僕がパッと見たら感じることって。
でもそれはたぶん別の観点からそういう最適化っていうのをした結果、たぶんそうなんだと思います、合理的に考えてね。
高谷さんがこれどう考えるかちょっと違和感があんじゃない?
僕の体でこれはすごい合理的なものなんですよ。
合理的に考えてそうだよ。
ただ実際それが何かっていうのは、僕は実際やってるわけじゃないから、
理解って、ちょっと理解が難しい。
そう、そこにまだ思い当たらない、いわゆる腹落ちまでやっぱりまだ至ってないんじゃないかなとは思いますね、自分の中で。
なるほど、面白いですね。これちょっと一回見たことがあるんですよ、伊沢さんも。
面白い、なんかこういう考え方するんだね。
なるほど。
だから研究分野としては非常に広いし、
大きいですよね、これ分野って。
ただ、産業的な金額としてめっちゃ大きいかっていうと、別にそこまでではない。
産業的な金額が大きいかというと、そうでもない。
市場規模と企業投資
例えば、日本の研究室と日本の工場ってどっちが多いですかって言ったら、
圧倒的に工場の方が多いわけですね。
それはもう何百倍何千倍と数あるわけですよ、工場の方が。
そう考えると金額。
金額面っていうのはやっぱり市場としてはまだちっちゃいですよね。
ちっちゃいですね。
定算で済ませるから、分からないけど、多分そんなに予算は分からないですけど、そういうところまでですね、多分。
でも企業がちっちゃいって言っても、分析装置だとか実験装置っていうのは産業としては成立してるわけです。
分析機械とか、分析とか。
めっちゃ高価ですよね、そういうもの。
高価なんですけど、だからその目に入らないぐらい別に市場がちっちゃいわけではない。
なるほど、なるほど。
分析機とかそういうコアの部分がすごいお金かけてやってるんですけど、その他の部分はそんなに大きくないですよね。
そうですね。
高いものをやっぱり売っていくっていうのはあるんでしょうね。
例えばそこにベアリング売りますとか、そういうのは多分ないんでしょうね。
ないね、ないですね。
数の原理的に。
今FAで売ってるベアリングをそのままラボ立てオートメーションにベアリング売りましょうとか、リニアガイド売りましょうとか。
そうではないですね。
それは多分そこまで魅力的な数は多分出ないんでしょうね。
そこまでじゃないし、そこまでツンツンな部分ここじゃないですよね、今までお金かけた部分も。
例えば産業ロボットだとかそういうぐらいの価格化になってくると、多分産業としてちょっと成立してくるんだと思います。
やっぱり金額的には大きくないかってことですね。
そうですね、ちょっと金額が大きいもの。
でも今までバリバリ人がやってるところだから、人の人件費がすごいわけですね。
人1年働かしたら何百万飛んでくわけですから。
そうですね、そう考えるとやっぱり何か代わりものがありたいかもしれないですね。
代わりものというか、いわゆる効果は高いからやることに対する。
その効果が借り取れるようなものは高い値段でも売ることは可能でしょうね。
そっか、人間代わりにこのものを入れたら多分1年これ入れたらもうおまけなんだったら、もっと取れるんだったらそれでもいいかもしれないですよね。
あとは品質が上がるっていうのもそうですね。
そもそも装置自体が1億2億するんで。
実験結果がちゃんと出るんだったら、1千万プラスしたらどうですかっていうのは全然ありですよね、金額感からすると。
人件費と代替の重要性
お金が一番大きい、お金ですね。
サンドをセガとするからってお金を投資するかどうかで。
そうですね、いわゆる価値を示せるかどうかということですね。
価値を示せるかどうか、確かに。
という感じかなというふうに思いますね。
なるほど、わかりました。
勉強になりました、これ。
LA勉強会も初めて知ったので、ちょっと今度やって行ってみたいと思います。
ぜひ行ってみてください。
じゃあ今日はここで終了したいと思います。
愛車施設のある会社員さんありがとうございました。
ありがとうございました。
ありがとうございました。
42:57
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