PALTEK/イノフィス
装着型作業支援ロボット「マッスルスーツ」の廉価・軽量な新モデル「Edge」
PALTEKは、東京理科大学発ベンチャーのイノフィスが開発した装着型作業支援ロボット「腰補助用 マッスルスーツ」シリーズの廉価・軽量モデル「マッスルスーツ Edge」の販売を2018年9月から開始すると発表した。
PALTEKは2018年9月10日、東京理科大学発ベンチャーのイノフィスが開発した装着型作業支援ロボット「腰補助用 マッスルスーツ」シリーズの廉価/軽量モデル「マッスルスーツ Edge」の販売を同年9月から開始すると発表した。
人手不足や従業員の高齢化などが深刻化する中、その解決策の1つとして“ロボットの活用”に注目が集まっている。特に「人や重いモノを持ち上げる」「中腰姿勢を保つ」といった重労働は身体への負担が大きく、労働環境の改善のためにも、こうした負担の軽減が強く求められている。
◎「産業用ロボット」関連記事 ~トレンド、導入・活用事例、効果、課題~ など
» オムロンが示す「産業用ロボットの未来」――人との新たな協調、設備との協調へ
» 「生産現場でのロボット活用」を進めるために必要なプレイヤーとは
» 産業用ロボットがハックされる!? トレンドマイクロがサイバー攻撃のリスクを検証
より軽く、よりコンパクトに――用途にマッチした選択が可能に
イノフィスが開発したマッスルスーツは、空気で稼働する“人工筋肉(McKibben型人工筋肉)”によって、装着者の動作をアシストし、重労働の際の身体的負担を軽減させる。2014年の販売開始以降、介護や製造業、建設業、物流業、農業など多くの現場で導入されており、人手不足や従業員の高齢化に悩む職場の環境改善に貢献してきたという(2018年6月時点で累計3400台を出荷)。
このたびPALTEKが販売を開始するEdgeモデルは、「より軽く、より広い用途で活用したい」というユーザーの声に応えた製品で、本体重量や奥行きを大幅にカットし、従来モデルで5~8kgあった重量を4.3kgまで軽量化した。これにより、形状自体もコンパクトになり、狭い場所でも活用しやすくなった。
Edgeモデルの販売に伴い、マッスルスーツのラインアップは「マッスルスーツ Power」(旧:標準モデル)、「マッスルスーツ」(旧:スタンドアロンモデル)、マッスルスーツ Edgeの3モデル展開となり、用途やニーズに合った幅広い製品選択が可能となった。
◎併せて読みたいお薦めホワイトペーパー:
» ファナック、稲葉会長が語る「FIELD System」の狙い
» ロボット活用でモノづくり現場を革新するオムロンのビジョン
» 活用進む、産業用ドローン――2018年以降、サービスビジネスが大きく伸びる!?
» いまさら聞けない「サービスロボット」基礎
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
製品/サービス(FA)
この記事の著者
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社 Green AI] 脱炭素投資をすぐ回収したい 自動車業界にも有効なCO2削減アプローチ -
製品資料
[株式会社 Green AI] 自動車業界の脱炭素はなぜ進まない? 実務で直面する“壁”の乗り越え方 -
市場調査・トレンド
[スマートジャパン編集部] 「ペロブスカイト太陽電池」の普及戦略が公表 政府が目指すコスト・導入量のロードマップを解説 -
市場調査・トレンド
[スマートジャパン編集部] 導入が加速する再エネ・系統向け蓄電システム コスト・収益性の現状分析 -
技術文書・技術解説
[スマートジャパン編集部] いまさら聞けない「ペロブスカイト太陽電池」の基礎知識と政策動向
関連記事
こんなメディアも見られています
TechFactoryに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
特集
- マテリアルズ・インフォマティクスの動向調査
- 研究・開発職のデジタル活用調査
- 設計・解析業務におけるAI活用
- 3Dプリンタ利用動向調査
- CAD利用動向調査
- つながる工場の現状と課題
- 製造業におけるAI開発および活用の実態
- 設計・製造現場における品質管理
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
ものづくり白書2026を読み解く
-
2
EE Times Japan×EDN Japan 統合電子版:フィジカルAIが生み出す新たな「設計思想」――電子版2026年8月号
-
3
一時は時価総額トヨタ超え キオクシア2026年度の動向
-
4
プリント基板設計の課題を乗り越えた成功事例集
-
5
IMUを活用してロボットの位置推定を強化、より高精度なナビゲーションが可能に
-
6
「サプライチェーン最適化」実践ガイド:効果的な意思決定を実現する秘訣とは?
-
7
AI×DXで効率化する設備保全まとめ
-
8
動き出したファナックの「フィジカルAI」
-
9
製造現場の“人材育成の課題”を一掃、階層別に必要な知識を習得する秘策とは?
-
10
若手設計者が育たない? 「探す」時間を「学ぶ」時間に変えるデータ管理とは
TechFactory SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechFactoryをフォロー