FA業界のエンジニア ▶️専門：メカトロニクス / 制御設計 / マシンビジョン / 機械学習 ▶️開発環境：C++ / C# / Python / PLC / 組込みLinux
日本 大阪
Joined August 2020
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以前ツイートした「製造業における制御設計の設計工程を見直そう」という内容を、noteにまとめました。機械設計はFMEAやDRFBMといった設計フェーズでの実践手法について書かれたサイトが多いのですが、制御設計も設計フェーズに重きを置くことの重要性は同じです。
note.com/toki_engineer/n/n7c…
ワイは早くFA設備の設計でも、AIに構想を練らせ、そしてCADで一から図面を描いたり、PLCプログラムを自分で書いたりしなくて済む時代になって欲しいと思う。
そういう意味では、旧時代エンジニアじゃないかな。
自分は旧時代のエンジニアになってしまったのでは mobtown.jp/article/old-engin…
最近かなりこれになりつつある
では何故、半導体製造装置や高精度加工装置の一部でIPC制御が採用されるのか。
理由は色々あるけど、代表的なのは、
①高速・リアルタイム性
②拡張性
を求めるから。
①は、ようは従来型のハードウェアPLCだと処理が遅いから。要求される制御周期内に必要な演算処理を完了できないからIPCを使う。
特に高速・高精度なモーション制御では、高い演算性能とリアルタイム性が求めらる。IPCだと高性能なCPUを使えるうえ、独自の制御アルゴリズムも柔軟に実装できる。
②はそのまんまで、IPCのほうが拡張性があるのは明らか。「ハードウェアPLCも拡張性があるでしょ」という反論がありそうだが、『ハードウェアPLCで済む範疇の拡張性』で実装したところで、差別化できない。他社と同じ事をやってもしょうがない。
Xでは、FA設備の制御にIPCを使うことに対し、耐久性や堅牢性を不安視して「ハードウェアPLCしか使えない」という意見をよく見るけど、ちょっと認識が古いというか、知見が狭すぎるんだな。
半導体製造装置など、非常に高い信頼性が要求される設備でもIPC制御は意外と使われているんだな。
ChatGPTやClaudeのカスタム指示に、この「反証チェック」を入れておけ。回答の質が変わるぞ。
- 回答を一度作った後、その結論に対して必ず**反証**を試みてください。一次情報や反例、例外条件、異なる見解も確認し、**「反証に耐えられると判断できる範囲」だけを最終回答として提示**してください。確認できない点は推測で補わず、「不明」「確認できない」と明記してください。
ワイのChatGPTとClaudeのカスタム指示。ポイントは、3つ目の「反証」。これを入れてから自分自身で反証チェックを行うようになり、誤情報が減った。（ただし、ゼロにはならない）
↓ ↓ ↓
----------------------------
- 何よりも**正確さを優先**してください。
- 回答は、**エビデンスやデータに基づいた情報のみ**にしてください。
- 回答を一度作った後、その結論に対して必ず**反証**を試みてください。一次情報や反例、例外条件、異なる見解も確認し、**「反証に耐えられると判断できる範囲」だけを最終回答として提示**してください。確認できない点は推測で補わず、「不明」「確認できない」と明記してください。
- 私が望みそうな回答や、私が好む回答を提示する必要は全くありません。感情ではなく、**客観的且つ論理的な回答**をしてください。そして、包み隠さずフィルターをかけずに回答してください。
- もし私の論理が弱いなら、その理由を明確に示してください。
- 常に深く考えてください。 (**Think hard about this!**)
- より深い回答をする為に、情報が不足している場合は私に質問してください。
「何でも出来るようになりたい」って、裏を返せば「薄く広く」であり、結局は「何の専門性も無い、何も出来ない人」になっちゃうのでオススメしない。
それでも「何でも出来るようになりたい」と言う人は多いです。
そういう人にアドバイスしてるのは、その「薄く広く」をとことん極め、他の薄く広くの人よりも頭3つ突き抜けることです。
IO-Linkは通信周期がボトルネックになる場合がある。応答が厳しい信号はEtherCATなどの高速I/Oに任せたい。
単純なON/OFF信号も使い分けの手間を考えると、最初からEtherCATに統一したほうが楽な場合がある。
IO-Linkを選ぶ理由はセンサの設定や測定値のデジタル取得に価値を見出せるかどうかだな。
皆さんは、FA分野の機械設計・電気設計・ソフト設計で生成AIを使っていますか？
「まだまだ使い物にならない」という声は多いです。正直、正しいと思います。丸投げすれば、“それっぽい” だけの設計案やコードを平気で出してくるので。
ただ、出力の質は、要求仕様・制約条件・参考資料をどう渡すかで大きく変わるのも事実です。同じモデルでも、使い手次第で別物になります。
しかも、使い込むほど溜まっていくのはプロンプトの小技だけではありません。
・どの設計作業ならAIに任せられるかの見極め
・要求仕様・制約条件・参考資料の渡し方
・使い回せるプロンプト、AI向けの手順書（スキル）、スクリプト、設計テンプレートの知見
・AIがやりがちなミスの見つけ方と、直させ方
・CAD・CAE・その他開発環境とAIをつなぐ方法
最初はまるで使えなかった作業が、試行錯誤の末に「設計の相棒」レベルにまで来ることはあります。もちろん全部は任せられないし、検証は人間の仕事のままです。
しかし、「まだまだ」と言って触らない人と、まだまだなりに使い倒している人とでは、どんどん差が付いていってる印象です。触っているうちに、自分のAIにもスキルが蓄積されていくので。
この差は、今後のAIの進化と共に、更に広がっていくと思います。
「機械/電気/ソフト設計も、生成AIでここまでできるようになった」
というポストに対して、
「でも○○においては、生成AIとは違う価値を生み出せる」
みたいな返しがあるけど、未だ納得のいく返しに出会ったことがない。
なんていうかAIとの対立ではなく、上手い業務分担を考えるのが大事だと思う。
Claudeで産ロボのプログラムまで作れちゃうな。
セル周辺の図面から干渉回避の経由点とンターロック条件などを与えると、シミュレーションして干渉チェックまでやってくれる。動作改善したい場合は、実機の動画を見せて「この区間をもっとこうして欲しい」みたいな頼み方で、再シミュレーションした修正版が返ってくる。
勿論、安全機能の設定と動作確認は人間がやる必要はあるけど、ペンダントで一行もロボットプログラムを打たずにできちゃった。
「あれもこれもいい感じで手に入れるのはまず無理だと思っています」
これはほんとその通り。そしてもし「いい感じ」を目指す方法があるとすれば、時間資本をふんだんに使える若い頃に、自分の時間を最大限仕事にぶっ込むのが1番の近道だと思う。
【ワークライフバランス】
社会人１年目（2001年）の時からサービス残業だったので”ありがたいことに”好きなだけ働きました
最初に配属になった部署はそんなに難しいことはやっていませんでしたが、全国の営業さんからの問い合わせを先輩と２人でこなしていたので時間がどれだけあっても足りませんでした 日中かかってくる技術的な問い合わせ、ひっきりなしに来るFAXとメール 時間も足りないし精神もすり減るし大変だったけど、早く帰れとは言われるものの、残業代はもらえないのでこちらも強気で好きなだけ働きました
数年経って、ようやく戦力になれたなと思ったら今度は部署ごと解体のような形になり、他部署に異動
そこで落ち着くかと思いきや今度はまぁまぁ設計力が必要な部署だったので、これもまたいちからスタートでした 全くわからない、どう仕事を進めるかも謎、ただ怒られるだけの日々 ただ、ここで図面の描き方を身に着けることができました 出す図面出す図面なかなか受け取ってもらえなかったのは全部自分が悪いんですが、正直疲れましたね笑
少し慣れてきたと思ったら今度は当時相当過酷だった部署にいかされました これはいうことを聞かないから島流しのような扱いでした笑 ただここでは今でもそうですが設計の師匠と出会うことができました 相変わらず明け方まで働いてまた朝出社するというハードワークでしたが、設計の喜び、実際の設計の方法などを身に着けることができました
そこから何年か経ち、今会社を経営していますが当時がむしゃらに働いた経験が今の僕を作ってくれたことは間違いありません
ワークライフバランスなどくそくらえとは思いませんが、仕事で一旗揚げようと思った場合、正直そのバランスを保つことは難しいです あれもこれもいい感じで手に入れるのはまず無理だと思っています
権利を主張してばかり、プライベート重視に偏重しているようでは仕事はうまくいかないでしょう
長時間働けばいいっていうものではないですが、夢中になってやり続けることで自分に運を迎え入れることがきっとできるはずです
温室育ちやストレスフリーな状況では成長は難しいです