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。

機械は人間とともに常に発展し続けています。
古くは古代ギリシャ科学者のヘロンという人が提唱した単一機械という概念です。
これは機械とは
「てこ、斜面、ねじ、滑車、車輪、の５つの要素（単一機械）の組み合わせで実現できるしくみ」だと定義したものです。
その後、
ある行為や目的のために運動し、人間の手助けをする
人力の代わりに動力をもち、作業や運動を行う
といった考え方へと移っていきます。
今では機械もパソコン技術が大半を占めます。機械から自動機、さらに産業機械と呼ばれる
より複雑な作業を行うマシンへと発展するために欠かせない技術だったんですね。

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。

産業機械といえば日本だけ特別に進んでいるように思われがちだが、これは半分正解で
半分間違いだ。
世界での産業機械（ロボット）の稼働台数は日本がダントツの一位である。
２位のドイツの実に３倍近くの稼働率を誇る。
３位がアメリカだが、アメリカとの３倍の開きがある。
４位はイタリアで、５位はイタリアと僅差の韓国である。
産業の規模や発展度合いにほぼ比例していると考えることができる。

ファクトリーオートメーションというのは産業の流れを自動化しようという試みのことです。

自動機や自動装置などの産業機械を用いて従来人間が行なっていた作業を自動化しようとするもの。コスト削減や生産効率を上げるためによく話題にあがるが、産業機械導入の目的は実は品質向上にこそあります。

生産効率があがり、コストが削減されることは当然として、品質向上のレベルはそれらと比較にならないくらい大きく改善されることが知られています。車や飛行機など乗り物の製造の場合、その品質を維持することは極めて意味のあることです。たとえ1%の不具合でも、大きな事故を引き起こす可能性があるために品質には最大限の注意を払う必要があるのです。

自動機や自動装置などの産業機械の導入はこうした品質の問題を解決してくれます。これらの機械は毎回決まった作業をしっかりと繰り返します。集中力等によって品質にバラツキが生じることはありません。

人間だと1%の不具合も、機械の場合、その１００分の１や１０００分の１にまで引き下げることができるのです。

自動機の設置はかなり神経を使う作業である。
自動装置は重量があるものが大半で、その搬送にも相当な技術と注意が必要なのである。
搬送の時点で装置が故障してしまうようなケースもある。
設置後の点検は、かなり重要である。

装置製造メーカーでは、こうした事情もあり
製造だけでなく搬送や管理、保守までを請負う業者が多い。
私もそういった業者の担当者である。

例えば、ある一日。
自動機の設置日である。ベアリングに不具合があったので、新品に交換。
バラしてみたい気もするが、うかつに手を出す訳にもいかない。

午後からは、手動機のセット。研削砥石がかなり減って小さくなっていたので、新品をおろして、成形。
5時間以上かかって手動機のセットを終えた。

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。