Figure 03がBMW Group Plant Spartanburgで取り組むのは、大きな容器に未整列で入った部品を取り出し、車両の組立順にシーケンシングトロリーへ配置し、カートを指定の引き渡し地点へ移動させる物流作業です。BMWは2026年6月25日にHall 52でプロジェクトを開始すると発表し、Figureは6月30日に最初の物流ワークフロー実演を公開しました。
FigureはHelix 02が視覚入力から手、腕、胴体、足を協調させ、部品やカートの位置ずれへ対応すると説明します。ただし、Figure 03の1時間当たり処理数、連続稼働時間、初回成功率、誤配置率、人の介入、遠隔操作・監督制御の範囲は未公表です。したがって「BMW量産ラインへの完全自律配備が完了した」とは言えません。
Figure 03の仕事は部品を組立順に並べ直すこと
BMW Groupの公式発表によると、部品は大きな容器へ整列していない状態で到着します。Figure 03は対象部品を見つけて取り出し、シーケンシングトロリーの定められた位置へ、車両の組立順に合わせて配置します。
トロリーが準備できた後は、Figure 03が指定の引き渡し地点へ動かします。そこからtugger trainまたはSmart Transport Robotが組立位置へ運び、作業員へjust in sequenceで供給します。Figure 03が車両を組み立てるのではなく、物流と組立の間で部品の順番を整える役割です。
場所は米国サウスカロライナ州のBMW Group Plant Spartanburg、Hall 52です。BMWはHall 52を組立・物流ホールとし、BMW X3の派生モデルと将来の電動BMW iX5を組み立てる予定と説明しています。現場と工程を特定することで、一般的な倉庫ピッキングと自動車の順序供給を混同せずに読めます。
ピッキング、仕分け、供給の一般的なシステム構成は倉庫ピッキングロボットの解説で補えます。本記事ではBMW Hall 52の部品シーケンシングだけに焦点を当てます。
| 工程 | 入力・状態 | Figure 03の役割 | 次の担当 |
|---|---|---|---|
| 部品到着 | 大型容器内で未整列 | 対象部品を視覚で探す | Figure 03 |
| 把持 | 薄い部品、位置・向きに変化 | 部品を傷めず取り出す | Figure 03 |
| シーケンシング | 車両の組立順が指定 | トロリーの所定スロットへ配置 | Figure 03 |
| カート移動 | caster wheel付き金属カート | 引き渡し地点まで引く | Figure 03 |
| ライン供給 | 順序完成済みトロリー | 作業員の組立位置へ搬送 | tugger train／Smart Transport Robot |
| 組立 | just in sequenceの部品 | 車両へ取り付け | BMWの組立工程 |
単純なピック＆プレースより難しい理由
Figureの現場発表は、薄い部品を精密に持ち上げて配置し、同じ流れの中でcaster wheel付きの重い金属カートを引くと説明します。指先の精密さと、足を踏み替えて大きな力を出す全身動作が一つの仕事に含まれます。
部品、箱、カートは毎回同じ位置に固定されるとは限りません。部品は回転し、ほかの部品に隠れ、前の試行で容器内の配置も変わります。カートも停止位置や向きに小さなずれが生じます。固定座標だけを再生すると、把持点やスロット位置がずれたときに失敗します。
さらに、順序を間違えた部品は単なる一回のピック失敗ではありません。後工程で別仕様の車両へ誤った部品が届く可能性があるため、部品識別、スロット確認、作業指示との照合、例外処理が必要です。公式発表は全てのIT連携方式や誤配置検査を公開していません。
Figureは、この仕事を固定自動化や従来の6軸ロボットアームで構造的に解きにくい課題と表現します。これは同社の評価であり、代替設備と費用、処理量、安全、設置面積を比較した公開試験ではありません。現場の選択肢を排除する証拠としては使えません。
Figure 02の板金投入とFigure 03のシーケンシングは別の実績
BMWは以前のFigure 02について、2025年に10か月、10時間勤務日で生産を支援し、BMW X3を30,000台以上、部品90,000個以上、約1,250時間、約120万歩という数字を公表しています。これらはBMWの2026年公式回顧で確認できます。
FigureのFigure 02回顧は「11か月の展開」と表現します。BMWの10か月は生産支援期間、Figureの11か月は展開全体を数えている可能性がありますが、公式資料は差の詳細を示していません。どちらかを誤りと決めず、出典ごとの期間定義として併記します。
Figure 02が担当したsheet-metal loadingと、Figure 03の部品シーケンシングは作業が異なります。Figure 02の3万台、9万部品、1,250時間、120万歩をFigure 03の成果へ移すことはできません。前世代の現場経験があることと、新作業の性能が証明済みであることを分けます。
Figure 03についてBMWはプロジェクト開始、Figureは最初の物流ワークフロー実演と表現しています。長期のシフト運用、量産時の処理量、展開台数を示す段階ではなく、作業を現場へ導入し、評価を始めた状態と読むのが適切です。
| 比較 | Figure 02の既公表実績 | Figure 03の現在の公表範囲 |
|---|---|---|
| 主な仕事 | 板金部品の投入 | 部品のシーケンシングとカート移動 |
| 期間 | BMWは10か月、Figureは11か月の展開 | 2026年6月にプロジェクト開始 |
| 支援車両 | BMW X3 30,000台以上 | 未公表 |
| 部品数 | 90,000個以上 | 未公表 |
| 稼働時間 | 約1,250時間 | 未公表 |
| 歩数 | 約120万歩 | 未公表 |
| 資料の位置づけ | 顧客が生産支援数値を公表 | 顧客の開始発表＋メーカーの初回実演 |
Helix 02は手から足までを一つの流れで扱うという説明
Figureは、Helix 02をpixels-to-actionsのVLAとして説明し、カメラの画素入力から手、腕、胴体、足の動きを協調させるとしています。部品を持ったまま足を置き直す、胴体を回す、カートを引くという移動操作（loco-manipulation）では、上半身と下半身を別々に考えるだけでは姿勢が崩れます。
同社によると、高頻度の視覚運動制御が、部品の移動・回転・隠れ、箱やカートの小さな位置ずれをオンラインで補正します。ただしBMW向け発表では、このhigh-frequencyに具体的なHz値は付いていません。別資料の周波数を今回の現場ワークフローの値として移してはいけません。
Introducing Helix 02はモデル全体の技術説明を提供しますが、BMWの6月25日発表はHelix 02という名称、制御周期、自律性指標を記載していません。BMWが確認したのはFigure 03のプロジェクトと作業内容であり、Helix 02の内部構造と性能値はFigure側の技術主張です。
S0・S1・S2などの詳細構造はFigure Helix 02の解説で確認できます。本記事では、BMWの部品ワークフローに必要な全身協調と位置変化への対応だけを扱い、一般アーキテクチャを重複して説明しません。
| Helix 02に関する主張 | 発表した主体 | BMW資料での確認 | 追加で必要な検証 |
|---|---|---|---|
| 画素から行動を出すVLA | Figure | 名称・構造の記載なし | 現場入力・出力と安全境界 |
| 手・腕・胴体・足の協調 | Figure | Figure 03の作業は確認 | 全工程の無中断時間 |
| 位置変化へオンライン補正 | Figure | 定量値なし | 変化幅別の成功率 |
| 高頻度の視覚運動制御 | Figure | 具体的Hzなし | 周期、遅延、最悪値 |
| 固定自動化より適する | Figure | 比較試験なし | 費用・処理量・安全の対案比較 |
自律動作、遠隔操作、監督制御の範囲は未公表
FigureはHelix 02が視覚から全身を制御し、位置変化へ対応すると説明します。これは学習モデルが動作を生成するという主張ですが、BMWのワークフロー全体で、作業指示の受信から完了報告まで人が一度も関与しないことを示すものではありません。
公式資料は、遠隔操作でデータを収集したか、現場で技能を人が開始したか、監督者が例外時にリセットしたか、カートの移動先を誰が与えたかを明らかにしていません。遠隔操作があったとも、なかったとも断定できません。「Helix 02で制御」と「完全無人運用」を同義にしないことが重要です。
また、Figure 03の安全認証範囲、BMWの生産システムとの連携、作業員が近づいた際の停止、部品を落としたときの回復、誤スロットの検出、通信断の挙動も未公表です。実演映像の成功だけから、長時間の無監督運転を推定できません。
全身を使う動作の技術背景はロボットの全身制御で確認できます。制御方式の高度さと、現場での自律運用範囲、機能安全の検証は三つの別問題として評価します。
生産配備を判断するには未公表の分母が必要
Figure 03のサイクルタイム、1時間当たり部品数、初回成功率、最終成功率、誤配置、部品損傷、カート位置誤差、介入、停止、復旧、稼働率は公表されていません。分母がないため、公開された一連の実演から生産能力や投資回収を計算することはできません。
評価では、部品の向き、重なり、照明、容器残量、スロット位置、カート角度を変え、同一条件を繰り返します。成功を「最終的に置けた」とするのか、「一度で正しいスロットへ規定時間内に置けた」とするのかで数字は変わります。人が止めた試行、再開した試行、部品を戻した試行も別に数えます。
映像を確認する際は、カット、速度変更、対象条件、連続試行、失敗例、操作者の有無を見ます。ヒューマノイドロボット動画の検証方法は、初回ワークフロー実演と長期生産実績を混同しないための基準になります。
Figure 02の実績は、同社がBMW環境で生産支援を経験した証拠として有用です。しかし、新しい機体、新しいVLA、新しい部品、新しい物流工程には新しい評価が必要です。前世代の分母を新世代の分子へ付けて成功率を作ることはできません。
現時点ではプロジェクト開始と初回実演までが確認範囲
BMWとFigureの両方が確認しているのは、SpartanburgのHall 52でFigure 03による新しい部品シーケンシングプロジェクトが始まり、最初の物流ワークフローが実演されたことです。入力となる未整列部品、トロリーへの順序配置、カートの引き渡しという作業像は具体的です。
FigureはHelix 02による全身の視覚運動制御を説明していますが、現場の自律比率と生産KPIはまだ示していません。長期の量産運用を確認するには、BMWからFigure 03固有の処理数、稼働時間、品質、介入、安全に関する数値が出るかを見る必要があります。
作業ログが次の学習へ戻る一般的な流れはロボットデータファクトリーで補えます。ただしBMWデータの所有、共有、再学習の具体的条件は今回の公式発表では明らかにされていません。
結論として、Figure 03は「部品を組立順に並べ、カートを移す」という明確な仕事をBMWで試し始めています。これは単なる歩行デモより現場に近い一歩ですが、完全自律配備や量産性能の証明ではありません。プロジェクト開始、メーカーの技術主張、未公表の生産指標を分けて追うのが正確です。
よくある質問
Figure 03はBMW工場へ正式に大量配備されたのですか？
BMWはSpartanburgで部品シーケンシングのプロジェクト開始を発表し、Figureは最初の物流ワークフロー実演と表現しています。長期のシフト運用、ロボット台数、稼働率、拡大スケジュールは未公表で、大量配備完了とは言えません。
BMWでいう部品シーケンシングとは何ですか？
大型容器に未整列で届いた部品を取り出し、車両の組立順に合わせてトロリーの指定位置へ並べる物流作業です。完成したトロリーは別の搬送システムが組立位置へjust in sequenceで運びます。
Helix 02はFigure 03を完全自律で制御していますか？
FigureはHelix 02が視覚から手・腕・胴体・足を協調させ、位置変化へ対応すると説明します。ただしBMWワークフロー全体の開始信号、遠隔操作、監督制御、人の介入、失敗・復旧指標は未公表です。
確認した公式情報
- BMW Group：Figure 03 project in Spartanburg
- Figure：F.03 Arrives at BMW
- Figure：Introducing Helix 02
- BMW Group：Figure 02 production results
- Figure：Figure 02 at BMW
最終確認日：2026年8月6日