複雑な課題に対するスマートなソリューション: 自動化の成功への道

複雑な課題に対するスマートなソリューション: 自動化の成功への道

マッキンゼーの「2022年世界産業用ロボット調査」によると、産業企業は世界的な労働力不足に対処するために、今後5年間でロボットと自動化に投資する予定です。

世界的に、自動化は設備投資の 25% を占め、企業は出力品質、効率、稼働時間における利益を期待しています。アジアだけでも、倉庫自動化市場の価値は 107 億 6,000 万ドルと推定されており、2028 年までに 238 億 9,000 万ドルに達すると予想されています。しかし、導入に関しては、特にコストと理解度の面で対処すべき問題があります。

この調査では、従来のテクノロジーと異なるインターフェースで構成されるセットアップに新しいテクノロジーを実装するという、もう 1 つの重要な課題が浮き彫りになっています。回答者の 42% は、(i) ニーズに合わせてソリューションをカスタマイズできるエンドツーエンドのソリューション プロバイダーを入手することに課題があると指摘しました。

(ii)ロボットを既存の空間や有人作業にシームレスに統合できること、および(iii)機械と製品間の互換性について懸念があります。 4 つの期待投資収益と 6 つの実装経験不足により、これらの懸念がさらに悪化します。

自動化導入の障壁を克服する

この記事では、企業が自動化ソリューションのメリットを享受できるようにする潜在的なソリューションについて詳しく説明します。

従来の倉庫をサポートするカスタマイズ可能なソリューションへのアクセスが不足していることを受けて、革新的なソリューションを提供するためにロボット工学の新興企業と提携する世界的な OEM が増えています。同社の目標は、シームレスな運用エクスペリエンスとより迅速な倉庫展開を提供しながら、ハードウェアとソフトウェアの両方のソリューションを提供することです。

ロボット工学と自動化を既存のスペースや有人運用に統合するという課題に対応するために、企業は再構成を最小限に抑えるブラウンフィールド対応のソリューションを検討できます。

選択された自律ソリューションには、リアルタイムの障害物回避などの重要な機能が組み込まれている必要があります。これにより、有人および無人が混在する環境での安全な操作が可能になり、生産性が最適化されるとともに、人間主導のタスクと機械主導のタスクの安全で調和のとれた共存が維持されます。

企業は、機械と製品間の互換性と相互運用性を確保するために、スマート倉庫制御システムを導入することもできます。 異なる倉庫サブシステムと機器を制御システムに統合することで、企業は人間の介入なしにワークフローをシームレスに調整し、生産性とスループットを向上させることができます。

自動化に伴うコストに関しては、2 つの考え方があります。 従来の ROI の観点から見ると、プロセスの自動化に必要な先行投資は、資本支出のみに基づく従来のアプローチよりも大きいと思われるかもしれません。

しかし、自動化を実装しない場合の最終的なコストの影響が必要な初期投資を上回る可能性があることを認識している企業が増えています。 自動化により、企業は効率性を向上させ、労働力不足に伴うリスクを軽減し、最終的には長期的なコスト削減を実現できます。

最後に、実装経験の不足という課題に対処するために、企業は実績のある経験豊富な自動化企業との提携を検討することができます。

パイロットや小規模な自動化プロジェクトから始めることで、企業は規模を拡大する前に潜在的な問題を特定できるようになります。 このプロセスは、企業がより大規模で複雑な自動化の取り組みの実装プロセスを学習、反復、微調整できる制御された環境を提供します。

自動化により拡張性と適応性を高める

人工知能 (AI)、機械学習アルゴリズム、統合された高度なセンサーによって駆動される自動化により、生産計画を最適化し、リソースを効率的に割り当て、企業が市場の状況や予期しない混乱に迅速に対応できるようになり、最終的には生産性と出力レベルが向上します。

自動化がなければ、企業はエラーが発生しやすい手動プロセスに依存するリスクがあり、その結果、コストが増加し、生産サイクルが長くなり、顧客の好みの変化やサプライチェーンの混乱への対応が困難になります。

自動化を導入するのは難しいかもしれませんが、同じ考えを持つスマート ソリューション プロバイダーと提携することで、特に今日の進化するビジネス環境において、成功するビジネス モデルへの道が開かれます。

<<:  レポート: Meta の Llama 2 と OpenAI の ChatGPT の「オープンソース」は透明性に欠ける

>>:  AIがAIに勝つ: Googleの研究チームがGPT-4を使ってAI-Guardianのレビューシステムを打ち破る

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

新しい量子アルゴリズムは非線形方程式を解読しました。コンピューターは人間に取って代わり、預言者になれるのでしょうか?

かつて私たちは、コンピューターがどれだけ強力であっても、未来を予測するには不十分であると考えていまし...

IDC: 2021 年の中国スマート デバイス市場に関するトップ 10 の予測

過去 10 年間、中国のスマート デバイス市場では、一連の技術的変化、エコシステムの変化、ユーザーの...

...

ロボットは痛みを恐れる:これは技術的な進歩なのか、それとも倫理的な課題なのか?

時代の発展と科学技術の進歩に伴い、ロボットは人々の生活の場にますます入り込んできましたが、私たちの従...

AGI(汎用人工知能)は数年のうちに実現されるでしょうか? 3つのテクノロジー大手が判決を下す

2011年、Google DeepMindの共同創設者であるシェーン・レッグは、2028年までにAI...

数独問題を解くには人工知能や量子コンピューティングを使うべきでしょうか?

楽しいボードゲームとして誕生してから 100 年経った今、数独はどのようにして計算研究の焦点となった...

URLベースのクライアント監視と分析における機械学習の最適化と実践

従来のクライアント監視および分析シナリオでは、特定の URL に基づく統計分析方法が使用されます。た...

AIキーストロークパターン検出によるパスワードの認識を防ぐ方法

著者: Vision NP翻訳者:陳俊レビュー丨Chonglou最近、比較的隠れていたネットワーク ...

レコメンデーションシステムにおけるディープラーニングの応用: パーソナライズされたレコメンデーションの新たな領域

インターネットの発展により、人々は膨大な量の情報と製品の選択肢に直面しており、パーソナライズされた推...

...

テキストからキーワードを抽出するにはどうすればいいですか? Daguan Dataが使用する3つのアルゴリズムから始めましょう

導入自然言語処理の分野では、膨大なテキストファイルを処理する上で、ユーザーが最も関心を持っている問題...

...

人工知能の環境コスト: 計算能力のために私たちは何を犠牲にする覚悟があるのでしょうか?

コンピューティング能力の需要が高まり続けるにつれて、さまざまな環境への影響が生じ、人工知能 (AI)...

人気のSoraはDiTを最前線に押し上げ、GitHubのホットリストにも載りました。新しいバージョンのSiTに進化しました。

リリースされてから1週間近く経ちますが、OpenAIの動画生成モデルSoraの衝撃はまだまだ続きます...

IEEE: 新興人工知能サイバーセキュリティの課題と解決策

合成現実(1)課題人工知能は、人々がこれまでしたことのない、または言ったことのないことをしたり、した...