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    

推薦する

AIとディープラーニングはもはやハイエンドのビデオ監視アプリケーションに限定されたものではない

[[408248]]最近、ディープラーニング AI を活用したビデオ監視プロジェクトに携わったことが...

...

フォーブス:人工知能が解決できる15の社会的課題

人工知能の応用範囲は非常に広いです。製造業から保険業まで、さまざまな業界がビジネスの改善に人工知能の...

2 回のセッションの後、Ovio は次のように分析します: 私たちは人工知能の時代を迎えましたが、それは良い面と悪い面の両方があります。

2回の会期は3月20日に終了した。今年の全国人民代表大会では、政府活動報告に「人工知能」が再び記載...

JD.com JDataアルゴリズムコンテスト決勝戦が無事終了、優勝賞金30万人民元は「魯班第7号」に

6月6日、JDグループとインテルが共同主催し、単一アルゴリズム競技会の参加者数で世界記録を樹立したJ...

AIが材料科学を覆す!ディープマインドの主要な研究がネイチャー誌に掲載され、220万の結晶構造を予測し、人類より800年も先を行く

テレンス・タオ氏は、ChatGPT が数学的証明を覆すだろうと常に楽観的でしたが、現在、化学分野にお...

DeepMindがAIツールGNoMEをリリース、220万個の新しい結晶材料を発見したと主張

12月1日、GoogleのDeepMindは最近、Nature誌で自社のAIツールGNoMEを披露し...

...

自動運転と軌道予測についてはこちらの記事をお読みください。

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...

53 フレームが 900 フレームになります。 AIを使えば高価な高速カメラなしでスローモーションが作れる

[[424523]]この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI...

Huang 氏の最新インタビュー: 30 年前に戻れるなら、私は NVIDIA を立ち上げることはなかったでしょう!

ベルサイユの中国人起業家サークルに、ジェンセン・フアンというもう一人の大物が加わった。最近の公開イン...

...

毎日のアルゴリズム: 上位 K 個の高頻度要素

空でない整数の配列が与えられた場合、最も頻繁に出現する上位 k 個の要素を返します。例1:入力: n...