センサーから出力される信号をもとにして装置を制御する役割を担うのがコンピューターです。
自動機の制御には大きくわけると２つの方法があります。
ひとつはシーケンサーとよばれるもので、決まった作業を順番に実行していくようなパターンです。
昔はリレー方式などと呼ばれていました。
もうひとつがフィードバック方式です。
これはこたつの温度を調整するようなもので、実行し確認、実行し確認
というような流れのものです。
実際にはこれらを複雑に組み合わせることで人間の動作にかなり近いことが
自動装置で実現できるようになってきているんですね。

産業機械のルーツを知ることはロボットのルーツを知ることと同じだ。
ロボットの語源は以前にも書いたが、1920年にチェコの劇作家だった人が人造人間を表現するために
使ったことがきっかけと言われています。
また、産業用ロボットとしての概念は特許の出願がきっかけになったと言われています。
日本の産業用ロボットの開発と実用化がスタートしたのは１９６０年代の高度成長期であり
労働力不足を埋めるためのものとして当初は力が入れられていたのでした。

そもそも機械と道具は何が違うのか？この質問に回答できる人はかなり少ないと思います。
機械は人間にかわってパワーを発生させることができるモーターなど動力を持っている、ということでしょうか。
それに対して、道具であるのこぎりやかんなは人間自らが動力力とならなくてはいけませんよね。この点が大きな
違いだと言えます。
道具が発展したのが機械であり、さらに機械が発展したのが産業機械であったり自動機であったりするのです。

一般的に産業機械の分野では
１９７０年代が実用化時代
１９８０年代が生産システムへの活用、応用
といった年代として位置づけられています。
当然のことながら、産業機械と産業そのものとは常にリンクしながら発展を繰り返してきているのです。
産業が少量多品種となった現在、産業機械の技術も同様に少量多品種を開発することに役立つようなもの、
つまりより複雑な操作を実現させるための知能部分、マイクロコンピューターのウェイトがあがってきているということなのです。

産業機械が発達してきた影には、日本人の類い稀なる技術力の他に近年急成長を遂げているデータ解析の技術がある。
データ解析というのはデータを整列させるだけではない。膨大なデータを様々な角度から検証し、そこに一定のルールや意味を見いだすものなのだ。
自動機や自動装置などの装置製造において、こうした視点はもっとも重要な要素と言える。一見、不規則な動きや作業に見えても膨大なデータを解析することで、違う視点からルールを見いだすことが出来る。つまり作業の単純化である。
作業の単純化ができればそれはオートメーション化に繋がる。つまり、機械にまかせることができる可能性が出てくるのだ。
データ解析は産業機械によって生産・製造された製品の品質管理にも使われていることはあまり知られていない。
自動装置とはいえ、100%同じものを製造し続けられるわけではない。使っている部品が摩耗したり様々なことが起こる。つまり、産業機械を使っていても品質管理は重要であるということだ。出来上がってくる一つ一つの製品を人間の目でチェックしていくのは不可能に近いことだ。何よりも機械によって向上した生産性を損なうことになってしまう。
データを取得し、そのデータをプログラムされた解析マシンに分析されることで異常値を発見すればよいのである。
様々な場面で様々な技術力が繋がっているのである。