Industrial Next、作業切替は数分と説明。BMWの技術部門が評価へ

要点： Industrial Nextは10月13日のTechCrunch Disruptで、高忠実度シミュレーションで訓練した自己完結型のロボットステーションが、作業切替を週単位ではなく数分で行えると述べた。壇上では、BMWグループ・テクノロジーオフィスが製造用途でこのシステムを評価すると発表した。試験であり、発注ではない。

誰が、何を

• 2021年、サンフランシスコでLukas Pankau氏とAllen Pan氏が創業。二人はTeslaで出会った。Pankau氏はTeslaのリード電気アーキテクトを務め、その後Waymoに移った。TechCrunchは、Pan氏がTeslaの自律工場の取り組みを率い、その後Neolixのチーフアーキテクトになったと伝え、Pankau氏はMomentaにもいたと回想したとしている。
• ステーションは、視覚、タスクの文脈、動作をつなぐ同社独自の基盤モデルを使うという。新しい作業はシミュレーションと示範から教え、手書きのロボットプログラムではない。
• シミュレータについてPankau氏は、実世界の動力学に十分近く、ロボットは「部品をほとんど見なくても」高精度作業ができると述べた。製品の背後にあるsim-to-realの賭けだ。

すでにラインにあるもの

Pankau氏は、一部のステーションが世界で最も売れているスマートフォンの一つの製造に使われていると述べた。顧客名は明かしていない。挙げた作業は、細いフレキケーブルを通すこと、小さなコネクタキャップをはめること（メーカーが何年も自動化できなかった、と同氏は言う）、そしてカメラモジュールとボタンの保護フィルムを、人並みかそれ以上の速さで剥がすステーションだ。見たことのない新型とラインに移しても**精度100%**を保った、と同氏は述べた。TechCrunchが本人の説明を伝えているのであり、独立した監査ではない。

掲げた目標はもっと大きい。製品に人が一度も触れずに、クルマを端から端まで組み立てることだ。

なぜ重要か

ヒューマノイドの実証のほうが記事にはなりやすい。スマホ組立では、器用なフィジカルAIは歩留まりで見られる。BMWの技術オフィスと名前の付いた評価は、あとから確認できる。顧客名のないスマホと100%という数字は、Industrial Nextか顧客が公表するまで確認できない。

Teslaのあとで会社を始めた理由を、Pankau氏はこう語った。「周りは自分の仕事が本当にうまい人たちだった。クルマを設計し、自動運転を設計する。それが工場では、1980年代の設備を前にして事実上お手上げだった。」