ロボットは人間の労働に取って代わることができるでしょうか?アディダスは悲惨な教訓を学び、涙ながらにスマート工場を閉鎖した

ロボットは人間の労働に取って代わることができるでしょうか?アディダスは悲惨な教訓を学び、涙ながらにスマート工場を閉鎖した

科学技術は主要な生産力であると言われています。いつの時代になっても、この言葉は決して古くなることはありません。科学技術の重要性は自明です。それは国の将来の発展と建設に関係するだけでなく、人々の将来の生活条件にも関係します。今日では、人工知能とロボットは最もホットなテクノロジー プロジェクトであると考えられます。 5G時代の到来により、ネットワークの伝送速度が飛躍的に向上し、これまで不可能だった多くの問題が解決され、人工知能やロボットが飛躍的な発展を遂げることは間違いありません。

[[333126]]

多くの人々が人工知能の台頭を懸念し、将来仕事が見つからず失業に直面するのではないかと心配している。では、ロボットは本当に人間の仕事に取って代わることができるのでしょうか? 少なくとも短期的には、答えは「ノー」です。アディダスは今年4月、多額の投資を行って建設した「スピードファクトリー」2棟を正式に閉鎖し、「ロボットによる労働者代替」の取り組みに一時的に終止符を打った。

欧米の人件費が高いため、アディダスの工場の90%はアジア太平洋地域にあります。しかし、アジア太平洋地域の人件費は比較的低いものの、輸送コストが高いため、ビジネスの成長にはつながりません。この目的のために、アディダスは「永久的な」解決策、つまり未来の工場を建設することを思いつきました。アディダスは2016年に、インダストリー4.0工場を通じて生産効率の向上を試み、実際の人間に代わるインテリジェントロボット、3Dプリントなどの技術を活用し、ドイツで初のスマート工場の開設に投資しました。アディダスは2017年に米国に年間約50万足を生産する2番目のスマートファクトリーを設立し、2020年までに既存工場の50%をスマートファクトリーに置き換えるという目標を掲げた。

完全自動化された生産ラインと24時間連続生産は、「未来の工場」に対する人々の期待をすべて満たしているようです。アディダスのスマートファクトリーはエコノミスト誌によって「製造業を再定義する」と評され、ドイツのインダストリー4.0の代表例としても見られている。しかし現在、最新技術を備えたこのスマート工場は、アディダスに期待された成果をもたらさなかったばかりか、むしろ負担となっているようだ。生産開始からわずか4年で、作業停止、生産停止という恥ずかしい状況に直面している。一体何が起きているのか?

まず、スマート ファクトリーの限界についてです。スマートファクトリーの各生産ラインでは、同じ種類の靴しか生産できません。世界的なスポーツブランド大手であるアディダスには、何百種類もの異なるスタイルがあり、それぞれにさまざまなカラーがあります。しかし、スマートファクトリーの各生産ラインでは同じ種類の靴しか生産できません。生産スタイルを変更する必要がある場合、生産ラインを再調整する必要があり、非常に面倒です。通常の工場であれば、従業員は一定のトレーニングを受けるだけで、さまざまなスタイルの靴のさまざまな生産方法を同時に習得でき、いつでも需要に応じて変更できるため、ロボットよりもはるかに柔軟です。

第二に、スマートファクトリーは高価すぎる。まず、研究開発費に関して言えば、これら 2 つのスマート ファクトリーは、アディダスの研究開発資金の 35% を消費しました。さらに、ロボットによる生産効率は手作業よりもはるかに高いものの、コストは下がっていません。労働者を雇う必要はないが、スマート工場で起こり得るさまざまな問題に対処するためにエンジニアを雇う必要があり、エンジニアの給与は一般従業員よりもはるかに高いことは間違いない。機械の消耗などのコストも合わせると、スマート工場のコストは通常​​の工場のコストよりもはるかに高くなります。

その結果、アディダスはスマート工場を放棄し、通常の工場で製品を生産し続けざるを得なくなりました。しかし、アディダスに利益がないわけではない。アディダスのグローバル事業部長、マーティン・シャンクランド氏は「ロボット工場はアディダスの革新的な製造の専門知識を向上させたが、これらの技術的利点をアジアの供給工場に適用すれば、より経済的で柔軟性が増すだろう」と述べた。

少なくとも今のところ、ロボットが仕事で実際の人間に取って代わるまでには、まだ長い道のりがあります。人工知能による失業に対する人々の懸念については、あまり心配する必要はありません。人工知能の目的は、人間の労働力を置き換えることではなく、人間の負担を軽減し、複雑なプロセスを排除し、より重要な仕事に労働力を割り当てることです。大量の人材がテクノロジーやその他のより重要で追跡不可能な分野に流れ込む

<<:  人工知能(AI)がサプライチェーンに導入されると

>>:  洪水期に緊急通信を確保するにはどうすればよいでしょうか?ドローンは誰もが好む新たな力となる

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

Langchain、ChromaDB、GPT 3.5 に基づく検索強化型生成

翻訳者|朱 仙中レビュー | Chonglou概要:このブログでは、検索拡張生成と呼ばれるプロンプト...

「顔をスキャン」すると、実はリスクが伴う。顔認識、個人情報保護の観点から

[[417904]]例:2020年6月、杭州市阜陽区人民法院は、郭兵と杭州野生動物公園との間のサービ...

...

AI データラベリングとは何ですか?課題は何ですか?

データ注釈はほとんどの人工知能の基盤であり、機械学習とディープラーニング モデルの品質を決定します。...

2020 年の最後の 1 か月間に発生した 1,694 件の AI インシデントを包括的にレビューします。ハイライトは何ですか?

今月、ニュースイベント分析、マイニング、検索システム NewsMiner のデータによると、図 1 ...

初心者のための CNN と Keras のクイックガイド

[[201203]] 1. Keras を使用する理由ディープラーニングが大人気の昨今、サードパーテ...

AI推論を加速し、OCRアプリケーション実装におけるインテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーの実用的応用を探る

AIを活用して企業業務の自動化プロセスを加速し、デジタルトランスフォーメーションや業務プロセスのアッ...

AI は今後 10 年間で BAT のリセット ボタンとなるでしょうか?

中国の王朝には必ず一つの法則がある。一代か二代で王位は行き詰まりを迎える。漢の時代には呂后の乱、唐の...

...

AIとIoTの連携方法

人工知能 (AI) とモノのインターネット (IoT) の融合により、イノベーションの新しい時代が到...

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...

最近人気の大型モデルや自動運転コンセプトについてお話ししましょう。

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

ロボット開発で人気の言語:不滅のJava、不滅のC/C++、そして新興のPython

プログラミング言語は流行ったり廃れたりするものですが、Java と C/C++ は変わりません。 [...

注目すべきデータ視覚化の5つの新たなトレンド

[[412404]]データの視覚化はビジネス指標を理解するための最新の方法です情報の世界におけるテク...