工業オートメーションは、ロボティクスやセンサーなどの情報テクノロジーと制御システムを使用して、これまで人間が行っていた作業を実行します。自動車やエレクトロニクス製造（英語）、医薬品、食品および飲料の加工などの分野では、品質、生産性、安全条件を向上させるために工業オートメーションが一般的に使用されています。
1913 年のモデル T 組立ラインの導入により、Ford Motor Company は製造に工業オートメーションを導入しました。General Motors が 1968 年にプログラマブル ロジック コントローラー（PLC）を導入したことで、工業オートメーションの現代化が実現しました。PLC はプログラムされた命令で複数の機械を監視および制御でき、GM は自動車製造における PLC の使用の先駆けとなりました。
この初期の工業オートメーションは、24 時間稼働による生産性の向上と人件費の削減に焦点を当てていました。今日の高度な工業オートメーションには、品質を向上させ、可能な限り柔軟（英語）でデータに基づいた製造を実現するための高レベルの優先事項が追加されました。この工業オートメーションの機能の進歩は、基本的なオートメーションからインダストリー 4.0 以降の最先端テクノロジーにいたるまで、オートメーション タイプが進化する段階で見ることができます。
工業オートメーションは多額の初期投資を必要としますが、時間の経過とともに採算が取れ、その他にもいくつかのメリットが得られます。
工業オートメーションは、工場を年中無休で稼働させる可能性を秘めています。自動化システムのリアルタイム データ分析は、予知保全により生産のボトルネックとダウンタイムを軽減し、在庫を調整できます。
自動化された製造は、高度な一貫した再現性を提供し、品質検証を自動化してばらつきを早期に発見し、無駄や手戻りを減らすことができます。
ロボティクスなどの工業オートメーションは、危険で手が汚れるような仕事を人間から引き継ぎ、反復的なストレスや事故による怪我を減らし、従業員がより複雑な作業に専念できるようにします。
監視デバイスは、一元化されたクラウド ソフトウェアで工業オートメーション システムのあらゆるステップからリアルタイム データを収集します。データを分析することで、サプライ チェーンの合理化、新しい収益の流れの発見、情報に基づいた意思決定が可能になります。
ロボティクスやその他の自動化された機械により、アセンブリ ライン内の変更をすばやく柔軟にプログラムし直すことができます。
工業オートメーションは人間による最小限の監視で効果的に年中無休で稼働できるため、工業オートメーションへの初期投資は時間の経過とともに効果が得られます。また、現代の製造自動化のメンテナンス コストも比較的安価です。
Viessmann
急成長するドイツのヒート ポンプ市場に対応するため、Viessmann 社は生産量を増やし、物流を改善する高度な自動化を備えたスマート ファクトリを建設しました。
画像提供：Viessmann
Porsche
ポルシェは、同社初の完全電動スポーツ カー向けに、Autodesk Navisworks のデジタル ファクトリ プランニングを使用して最先端のゼロインパクト施設を建設しました。これは、生産の柔軟性を最大化する無人輸送システムなどの工業オートメーションに依存しています。
画像提供：Dr.Ing. h.c.F. Porsche AG
BLOX
BLOX 社は、オフサイト製造オートメーションの応用として、アラバマ州の工場で病院のコンポーネントを建設し、現場で組み立てるために工業化建設を採用しています。
デジタル ファクトリの自動化されたプロセスと接続されたデータが製造の未来をどのように定義し、市場投入までの時間の短縮、予知保全、リソースの追跡、運用効率をどのように実現するかをお読みください。
高度にデジタル化され接続されたスマート ファクトリ、その自動化システムと意思決定が現代の製造業に不可欠な理由、よりハードにではなく、よりスマートに作業を行えるようにするソフトウェアについて説明します。
この詳細なインフォグラフィックは、スマート ファクトリ（英語）の変革の成功が、繰り返しのプロセスを自動化することで怪我や無駄につながるエラーが減り、リソースの使用と製品の品質が最適化されることをマネージャーや経営幹部に納得させることから始まる理由を説明しています。
スマート ショップ ビデオ シリーズは、マイクロファクトリのジョブ ショップが機械監視、ロボティクス、連携デジタル ワークフローなどの工業オートメーションを小規模にどのように組み込んでその恩恵を受けることができるかについての知恵を提供します。
研究者らは、アセンブリの自動化をより柔軟にし、製品の変更に適応できるようにするために、CAD データを使用して機械学習ロボット システム（英語）をトレーニングしています。
工業機械の専門家を対象としたオートデスクの調査では、クラウドに接続されたソフトウェアの自動データ交換がサプライヤーや共同作業者のネットワークにシステム全体の効率をどのようにもたらすか、といったインサイトが示されています。
工業オートメーションの例としては、倉庫や工場内で製品や材料を移動させるために製作された自動運転車両が挙げられます。鉱山業界では、安全性と効率性を高めるために、自律型または半自律型のトラック、列車、ドリル、その他の機械を使用しています。
大規模な産業用ロボットは、一般に製品の組み立て、溶接、塗装、組立ラインのピッキングなどで使われます。さらにカスタマイズ可能な操作を行う場合は、CNC（コンピュータ数値制御）マシンが製造のための切削、ドリル加工、フライス加工、旋削加工を自動化します。
もう 1 つの例は、発電所や製油所などの施設内のプロセスの温度、流量、圧力などの物理的および化学的特性を自動化するプロセス制御システムです。
オートメーションには、工業、固定、フレキシブルの 3 つのタイプがあります。
工業オートメーション タイプは、静的な組立ラインから、柔軟性のあるインテリジェントな統合システムへと移行しています。
固定オートメーションは、大量生産に使用される工業オートメーションの一種です。固定オートメーションに対して生産の変更を行う場合、コストと時間がかかります。プログラマブル オートメーションはバッチ生産に最適で、多大な労力のかかる特定の操作を変更できる電子制御を提供します。
CNC マシンなどの柔軟なオートメーションは、製品が異なるバッチ生産やオンデマンド製造に使用されます。正確なコントロールが可能で、ダウンタイムを最小限に抑えて生産をカスタマイズできます。統合オートメーションは最も現代的で高度なタイプであり、単一の制御システムが IIoT（英語）デバイスとクラウド データ分析から接続されたファクトリ全体を監視および管理します。
高度な製造業は、資格のある労働者の不足によりスキル ギャップに直面しています。工業オートメーションにより、熟練した従業員をより複雑なタスクに専念させながら、より少ない人数でより多くのことを達成できます。
工業オートメーションは企業に利益をもたらし、生産性の向上、品質管理の向上、安全な労働条件、再構成可能性、運用コストの削減、作成されたデータの継続的なフローから得られる豊富なインサイトを提供します。
工業オートメーションには、初期費用が高くセットアップに時間がかかるなどのデメリットがあります。
また、すべてのタスクやプロセスを自動化できるわけではなく、自動化の候補となるわけでもありません。マシンのオートメーションは、繰り返し一貫した操作を必要とする大量生産に最適です。不規則または一貫性のない形状の製品を扱う場合、または小規模で高度に構成可能な生産工程の場合、オートメーションは最良の選択ではない可能性があります。
また、オートメーションによって現場がより安全になり、熟練労働者の必要性が生まれる一方で、一部の仕事が機械に取って代わられることも避けられないデメリットです。
