2022年の展望: 自動化におけるイノベーションと機会

テクノロジーへの関心と導入が多様化するにつれ、多くの企業が将来の進路を決める岐路に立たされています。自動化の分野では、テクノロジーによって企業はさまざまなタイプの作業環境を作り出すことができます。新しいインフラの進歩が加速するにつれ、国内の自動化市場は急速に成長しました。 MIRデータバンクのデータによると、2021年上半期の中国自動化市場の成長率は近年で最高を記録し、市場規模全体は1529億元に達し、前年比26%増加した。

ロボットによる自動化が最前線へ

ロボットによる自動化には、協働ロボット、ロボットによるプロセス自動化 (RPA)、自律移動ロボット (AMR)、マイクロフルフィルメントセンターが含まれます。 2022年は、今後5年間でこの分野が爆発的に成長する基盤を築く年となるでしょう。ロボットによる自動化は、デジタル情報システムやモバイル技術とともに業務の基盤となるでしょう。これを踏まえて、メーカーは、原材料の調達や完成品の配送が行われる倉庫や配送センターにスマート ファクトリー モデルを拡張する方法を検討する際には、柔軟な考え方を持たなければなりません。今日のロボット自動化ソリューションが提供する柔軟性と拡張性を活用する方法を学ぶ必要があります。これらのソリューションの中には、1、2 日で導入できるものもあります。

「中国製造2025」計画の重要分野として、ロボットの応用需要の急増は、国内のロボット産業の急速な発展と生態環境の構築を促進しました。 「中国ロボット産業発展報告（2021年）」によると、中国のロボット市場規模は2021年に839億元に達すると予想されており、そのうち産業用ロボットは445.7億元で、国内市場規模は拡大し続け、2023年には589億元を超えると予想されています。一方、ロボットと人間が協力して働く姿は、今年さらに目立つようになるだろう。従業員の生産性が向上し、プロセスと履行の効率が向上します。今日のソリューションが人間とロボットの作業を最適化することを意思決定者が認識すると、期限に間に合わなかったり、廃業したりする懸念は軽減されます。つまり、2022年には人間とロボットの長所を組み合わせ、労働市場に両者の余地があることを証明することになります。従業員はロボットが行える仕事をする必要がなくなり、従業員がやりたくない仕事をロボットが引き受けることができるようになります。ロボットが労働力を増強し、従業員に現在かかっているストレスを取り除き始めると、誰もが士気と仕事の満足度の向上を実感するでしょう。

産業オートメーションが新たな勢いをもたらす

ディープラーニングは現在の原動力であり、トレーニングを通じて何が正しいか、何が間違っているかを明示的に指示されることなく、システムが例から学習します。オーバーヘッド スキャン アプリケーションは、ハンドヘルド ワークフローからハンズフリー ワークフローへの移行を可能にし、効率性の向上をもたらすため、あらゆる倉庫で役立ちます。従業員が読み取り対象のバーコードを製造施設や梱包施設で使用されるすべてのラベルと簡単に比較できることを考えると、バーコード検証の人気は今後も高まり続けるでしょう。

一方、企業は今年、追跡・追跡技術において大きな進歩を遂げると予想されている。幸いなことに、無線周波数識別 (RFID) ソリューションは現在クラウドに移行しており、あらゆる規模の企業が利用しやすくなっています。 RFID クレードルを使用すると、最前線の作業員が使用するモバイル コンピューターを RFID ハンドヘルド リーダーに簡単に変換できます。 2022 年には、特に輸送、物流、サプライ チェーン プロバイダーの間で RFID ソリューションの市場導入が拡大すると予想されています。 Zebra Technologies は、業界の多くの企業に RFID ソリューションを導入し、絶えず変化する市場における企業の競争力とデジタル化の向上を支援してきました。

同時に、製造元でタグ付けされるアイテムが増えるにつれて、サプライ チェーン全体にわたって自動追跡、トレーシング、在庫管理、レポート作成に RFID がより簡単に適用できるようになります。コールドチェーンや液体製品では信頼性の高いタグ読み取りが常に困難であったため、ケータリングサプライチェーンでも位置決めシステムが厳密にテストされます。このアプリが機能し、テクノロジーが信頼できるものであれば、レストラン、製薬、その他の業界におけるサプライチェーンの追跡とトレースに革命をもたらす可能性がある。

さまざまなソフトウェア駆動型自動化モデルが登場している

データ サイエンティストが情報を手動で分析する必要がなくなる分析自動化は、より適切な計画を立てるためにリアルタイムのパフォーマンス更新を必要とする企業にとってますます価値が高まっています。ビジネス システムに組み込まれたインテリジェントで自動化された予測および処方分析プラットフォームにより、すべての従業員が市場、需要、在庫、パフォーマンスの傾向を簡単に確認して理解できるようになります。人工知能 (AI) と機械学習アルゴリズムが設定されると、システムは自動的にパターンを分析し、関係者に実用的な通知をプッシュして、次のステップとその理由を通知します。

ワークフローの自動化も長年にわたり企業にとっての優先事項となっています。ヘルスケア業界を例に挙げると、Zebra Technologies が最近発表したビジョン調査レポートによると、経営幹部の約 80% が、サプライ チェーン管理の改善、主要な機器や医療資産の所在確認の容易化、緊急治療室や手術室の配置の改善、従業員のスケジュール管理の簡素化を目的として、2022 年までにワークフローを自動化することを計画しています。しかし、データのデジタル化が成熟し、物流・配送の労働力が引き続き増加しているため、今年はこの分野への投資がより緊急なものとなるでしょう。これにより、企業は、タスクを識別して割り当て、ステータスを追跡し、期限が近づくとすぐに対処できるインテリジェントな SaaS (Software as a Service) ソリューションへの投資を増やすことになります。優れたワークフロー自動化ソリューションは、シンプルでわかりやすいものでなければなりません。将来的には、新入社員はモバイル データ端末のみを使用して、ほとんどの最前線の職務で初日から十分な生産性を発揮できるようになります。

最後に、意思決定の自動化には、アプリケーション領域に応じて、マシンビジョン、コンピュータービジョン、人工知能/機械学習、予測分析および/または処方分析、位置情報技術が伴います。意思決定の自動化により、従業員の負担が軽減され、限られた情報に基づいて適切な意思決定を行うことができます。幸いなことに、小売業者や倉庫運営者を含む業界全体の多くの意思決定者は、意思決定プロセスの向上と自動化を支援するために、ワークフローをよりインテリジェントにするための対応する計画を策定する意向を示しています。