二足で歩くヒューマノイドロボットがコンベヤーベルトに置かれた箱を持ち上げた後、体を左にひねった。ヒューマノイドが車輪の付いた四足歩行の物流搬送用ロボットに箱を渡すと、搬送用ロボットが自律走行で移動し、反対側に立つホイールタイプのヒューマノイドに引き継いだ。両脚の代わりに車輪が付いたホイールタイプのヒューマノイドは長い腕で箱を持ち上げ、2m以上の高さの棚に積載した。
LG CNSが披露した未来の物流現場の様子である。3台のロボットはLG CNSのロボット転換（RX）プラットフォーム「フィジカルワークス」を基盤に作動し、人の介入なしに自律的に作業を遂行した。LG CNS関係者は「ロボットの頭脳に当たる『ロボット・ファウンデーション・モデル（RFM）』に基づく学習を経て、ロボットが100%自ら判断して働く場面だ」と述べ、「物流現場では多様な形態の物品をつかんで入れる業務が多いが、異なるメーカーが作ったロボットが物品を認識し、どうつかむべきかを自ら判断しながら自律的に協業する」と説明した。
LG CNSがロボットソフトウエア分野を新たな成長エンジンとして育成し、RXの先導企業へ飛躍する抱負を7日に明らかにした。ロボット本体は製造しないが、ロボットが製造と物流の現場で自動的に業務を遂行できるよう支援する人工知能（AI）基盤のプラットフォームを提供する構想である。ロボットが現場を理解し自ら動いて企業の生産性を高め、コストを下げることに寄与するのが目標だ。
この日LG CNSは、自社のロボット事業拡大の中核となるRXプラットフォーム「フィジカルワークス（Physical Works）」を電撃公開した。国内企業がロボットの学習から運用まで全過程を統合管理する「エンドツーエンド（E2E）」RXプラットフォームを自社ブランドで披露したのはLG CNSが初めてだ。
ヒョン・シンギュンLG CNS社長はこの日、ソウル麻谷のLGサイエンスパークで開かれた「RXメディアデー」で「ロボットは単純な自動化設備を越え、生産と運営を実際に担う主体へと生まれ変わっている」と述べ、「こうした変化の中で企業の競争力は、ロボットをいかに速やかに現場へ適用し、安定的に運用して成果につなげるかにかかっている」と語った。
これまでロボット産業はハードウエア性能を中心に発展してきたが、産業現場の成果はロボットのハードウエアだけでは十分でなく、ロボットが実務を理解し安定的に遂行できるソフトウエアを適用することが重要だという説明である。
ヒョン社長は「ロボット転換の核心は個別ロボットの性能ではなく、現場に合った学習と検証、統合運用体制を整えることにある」とし、「LG CNSは物流と製造の現場で数百件の知能化・自動化事業を遂行し、多様なロボットを適用・運用してきた経験を蓄積してきた分、今後は顧客のRX全過程を支援する中核パートナーへ生まれ変わりたい」と述べた。
LG CNSは今年下半期からRX市場攻略を本格化する計画だ。これに向け自社でロボット運用・学習プラットフォーム「フィジカルワークス」を開発してきており、今年は米国のヒューマノイドロボット企業「デックスメイト」に戦略的投資を断行した。先立って米国のロボットブレイン開発企業「スキルドAI」に投資し、ヒューマノイドの両腕制御に特化したRFM企業「コンフィグ」とも協業している。
LG CNSはフィジカルワークスの最大の強みとして、異なるメーカーが作った多様な種類のロボットを一箇所で統合制御・管制できる点を挙げた。産業現場では業務の種類により二足歩行・四足歩行・ホイールタイプなど多様な形態のロボットを使う必要があるが、これまでメーカーごとに制御方式と運用画面が異なり、ロボットの種類が増えるほど効率的な管理が難しかった。フィジカルワークスはロボットの作動状態と制御情報を標準化し、この問題を解決した。
フィジカルワークスは、データ学習と検証を支援する「フィジカルワークス・フォージ」と、二足歩行・四足歩行・ホイールタイプなどメーカーの異なるロボットを運用する「フィジカルワークス・バトン」に分かれるが、LG CNSは2つのプラットフォームを基盤に、知能型ロボットの学習から現場投入までに要する時間を従来の数カ月から1〜2カ月へ短縮できるようになったと説明した。
また自律走行ロボット（AMR）、無人搬送ロボット（AGV）など100台規模のロボット運用環境にフィジカルワークス・バトンを適用する場合、生産性が約15%以上向上し、運用費は最大18%まで削減できる見通しだ。多様なメーカーのロボットが混在する環境ほど、重複移動や滞留、手動介入が減少し、効果が大きく表れるという説明である。
LG CNSは現在、主要産業分野の顧客企業20社とロボットの概念実証（PoC）プロジェクトを進行中である。「フィジカルワークス・バトン」は釜山スマートシティ国家試験都市事業で、巡回・バリスタ・荷物運搬・清掃の4種のロボットを統合管制するのに活用している。実際の産業現場に適用して運用するロボットはまだないが、実地に適用してから成果を出すまでには2年程度かかると会社は見込んでいる。
ヒョン社長はLG CNSならではの競争力として、40年にわたり蓄積した生産ITシステムの力量と現場に対する高い理解度を挙げた。これをフィジカルワークスに適用し、製造・物流現場に最適化したRXプラットフォームを構築する計画だ。会社はまず韓国の製造・物流現場に適用して高度化した後、他分野へ拡大する構想である。フィジカルワークスの適用事例を確保し高度化した後、産業特化のRFMも追加で構築することにした。
ヒョン社長は「従来の産業用ロボットは、あらかじめ定義された作業を反復遂行する自動化中心だったが、フィジカルAI時代には知能を備えたロボットが自ら状況を認識・判断し、作業を自律的に遂行するのが特徴だ」と述べ、「顧客現場に最適化したロボット導入戦略を策定し、フィジカルAI商用化の新たな標準を作り、究極的にはロボット中心の自律運用体制を実現する」とした。