製造業における自動化の推進力は非常に単純です。自動化は人間の作業をシミュレートするため、人間は製造バリューチェーンの他の領域に集中することができます。 自動化は、従業員数を削減するために、最初に製造業の生産分野に導入されました。物理ロボットにより工場の生産がスピードアップし、従業員は調達、サプライ チェーン、輸送などの価値の高いタスクに集中できるようになります。 これまでのところ、このシステムは正常に動作しています。しかし、分析、人工知能 (AI)、ソフトウェア自動化の導入により、製造業者はバリューチェーン全体でこの高度なテクノロジーを活用し、生産性を向上させ、ビジネスの成長を促進できるようになりました。ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) と呼ばれるソフトウェア自動化は、人間がコンピューター上で実行する反復的で退屈なタスクをシミュレートし、従業員がより有意義なタスクに取り組むことができるようにします。 過去 10 年間、AI と自動化は消費者向け製品に使用されてきました。たとえば、Netflix は AI を使用して消費者のコンテンツの好みを予測し、Amazon は AI を使用して検索クエリをより深く理解し、Uber は AI を使用して乗客とドライバーの物流を管理しています。 過去 5 年間で、RPA + AI モデルは産業企業でますます導入されてきました。ガートナーは、2022 年までに大企業の 90% が何らかの形で RPA を導入し、そのうち 80% が AI を導入すると予測しています。
製造業における RPA の適用は、ビジネス全体のパフォーマンスに大きな影響を与えることが証明されています。 Global Lighthouse Factory Network (マッキンゼーと世界経済フォーラム) のレポートによると、RPA や AI などのテクノロジーを早期に導入した製造業者は、市場投入までの時間が 30 ~ 90% 短縮され、工場の生産量が最大 200% 増加したと報告しています。一般に信じられていることとは異なり、RPA ロボットは、顧客サービス、販売、財務、研究開発など、あらゆるビジネス部門に導入できます。 サプライ チェーンでは、RPA によって発注管理と入札プロセスを自動化できます。工場レベルでの注文入力、請求、商品輸入プロセスを簡素化します。注文管理レベルでは、RPA は注文の配送状況、配送期間の報告、輸送処理も実現できます。 それだけでなく、自動化によって従業員が反復的なタスクから解放され、創造的なアイデアを開発したり、問題解決や解決策の発見などの価値の高いタスクに集中したりする時間が増えます。これにより、従業員の能力が向上するだけでなく、仕事の満足度、生産性、顧客満足度も向上します。 RPA、高度な分析、AI が製造業界に変革をもたらし続けることは間違いありません。 製造業者はこれらのテクノロジーを適用し始めていますが、バリュー チェーン全体にわたってソフトウェア自動化を活用することの真の価値をまだ認識していない企業がほとんどです。 業界は継続的に変化しており、運用能力は常に差別化要因となります。バリュー チェーン全体で自動化の機会を特定することで、製造業者は企業全体の有効性と生産性を向上させ、競争上の優位性を獲得できます。 |
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