IIoT、インダストリー4.0、フォークトラック無料：パート2

運転の安全性

インダストリー4.0、IIoT、およびFTFの原則に基づいて稼働する製造工場は、正しく処理されれば、劇的な安全性の向上の機会を提供します。

工具の急速な変更や機器の物理的な動きさえも含む、急な通知による生産エリアの再構成は、さまざまな安全上の課題をもたらす可能性があります。新しい生産構成ごとに、個別のリスクと安全性の評価が必要になります。安全にリスクをもたらす可能性のあるオペレーターの行動を検出および報告できる機器には、さまざまなデバイスを取り付けることができます。

この機器はさまざまな形をとることができます。最も一般的なものの中には、デジタル画像や映像を収集して中央制御ポイントに渡し、制限区域への侵入などの異常な動作を自動的に強調するインテリジェントカメラがあります、とエドブラウンとライアンブラウンは言います。 （パート1もお読みください）

多くのシステム設計者は、人間のオペレーターが危険な場所に移動したり、特定のプラントに近づきすぎたりした場合にすぐに感知できる安全感知装置を機械に装備することも選択しています。

デフォルトの応答は、通常、機械の電源を切るか、協働ロボットの場合は安全な速度まで減速して、個々の時間を危険から遠ざけることです。カートの場合、カートが暴走しないように、これらの計算が設計に組み込まれています。

製造工場の床での負傷の最大の原因はフォークトラックであるため、この機械を削減または排除することで、安全性向上の指標に対する最も効果的な解決策が証明される可能性があります。人間のパフォーマンスと安全性を組み合わせることで、資産と設備、および人の地理的位置とスキルセットの知識を超えて状況認識を拡張できます。インダストリー4.0とFTFを組み合わせることで、運用上の意思決定者は最適な安全行動を実行できます。

フォークトラックは製造工場のフロアで最も害を及ぼす機械でしたが、新しいIIoTメトリックは、生理学的および生物機械的データを職場のデータ（労働時間、実施されたタスク、福祉記録など）とオーバーレイし、機械学習を組み込んだ高度な分析を実行します。フロアの監督者が、フロアの作業員が身体的または精神的な危害を加えている時期を認識できるようにします。

自動マテリアルハンドリングは、インダストリー4.0、IIoT、FTFの最適な統合を証明します

FTF環境での自動マテリアルハンドリングは、最小限のオーバーヘッドで期待を超える、より効率的なマテリアルワークフローを作成します。自動運転車は、接続された一連のカートを引っ張って、集荷、降車、輸送を自動化し、収納、クロスドッキング、補充、その他すべてのポイントツーポイント配送を実行することでスループットを向上させます。

産業用カートとタガーは、インフラストラクチャがなく、適応性があり、運用、季節、および生産のシフトと再ツールに拡張可能です。車両やカートは障害物の周りや作業員のそばを安全に移動できるため、安全性が損なわれることはありません。

FTFは、人間とロボットの長所とリアルタイムのIIoTインテリジェンスを組み合わせたトータルフルフィルメントソリューションとして特に役立ちます。ピースピッキング、カートピッキング、およびケースピッキング操作を自動化することにより、産業用強度のトッパーカートは、トート、ケース、およびパレットを自律的に配送します。

フォークトラックが無料でIIoTがスループットの目標を上回っています

無人搬送車は、製造工場のスタッフが24時間年中無休の3シフト操作を実行し、毎回訓練されたとおりに実行するように簡単にプログラムできます。トッパーインダストリアルは、AGV（無人搬送車）の背後に一連のカートを備えており、コストのかかるダウンタイムを排除し、スループットの生産性を向上させます。 FTF（Fork Truck Free）イニシアチブのすべての部分とIIoT方法論との統合、AGVとカートの一貫性の両方が、スループットの目標を達成し、超えるために重要です。

IIoTとFTFは、スマートマシンとよりスマートなマテリアルハンドリングに関するものです。業界のプロバイダーは、データをキャプチャし、リアルタイムでロジスティクスの流れを監視できるセンサーを備えたテクノロジーに投資しています。現在、ほとんどの無人搬送車はインターネットに接続されており、予測データを収集するデータが豊富なセンサーである自動運転車は、インダストリー4.0、IIoT、FTF、リーンイニシアチブの拡張機能です。

IIoT、FTF、マテリアルフロー

個別にカスタマイズまたは大量生産されたカスタム製品では、より多くのアイテムを管理する必要があり、よりスリムなマテリアルフローが必要です。これらの要因により、ロジスティクスの複雑さが指数関数的に増加します。製造の中断のほぼ半分は、材料の問題（部品の間違いや欠陥、部品の欠落、製造中の部品の入手不能）が原因です。

最先端の工場は、ロジスティクスの複雑さの増大に備えています。これは、倉庫の自動化と倉庫管理システム（WMS）がブームになっていることからも明らかです。

これらの企業は、古い方法が新しい環境に適用されないことを知っており、母娘カートは頻繁な配達と少量の配達を処理するための設備が整っています。

受け取りの精度と効率が向上し、サプライヤーからのロジスティクス効率の影響が大きくなります。これにより、ASNメッセージ（事前の出荷通知）の使用が改善されます。工場でも製造セルでも、ラインワークは到着するアイテムと対応する出荷単位を知っている必要があります。

材料を製造に移すには、柔軟性、効率、スピードが必要です。 SKUの数が増えると、従来の「インストーラーピック」アプローチは不可能になるか、少なくとも非効率になります。アセンブリは100％ピッキングに向かっています。スーパーマーケットでのピッキングは途中の一歩かもしれませんが、倉庫の自動化とSKUの数の増加により、倉庫から製造へのピッキングが進んでいます。製造のためのピッキングには、速度、品質、効率の面で明らかな利点があります。

すべての予測と分析は、IIoTビジョンへの急速な移行を期待しています。製造業の25％は、30％を超えるコスト削減が実現すると考えています。

Intralogistics 4.0とフォークトラックフリーは、真のパラダイムシフトと労働力不足を組み合わせました

労働力の不足は、イントラロジスティクス4.0およびFTFへの移行を推進する傾向をさらに加速させます。米国国勢調査局によると、2025年までに6000万人の「団塊の世代」が労働力を離れ、4,000万人の新しい労働者だけが雇用市場に参入するでしょう。ますます不足している労働力を見つけ、訓練し、維持するためのコストは、転換点に達しようとしています。

労働は運営予算のかなりの部分を占めるため、人件費の高騰はマージンに大きな影響を及ぼします。労働力のスキルギャップには、問題解決能力、状況対応の専門知識、抽象的な推論、さらには基本的な労働倫理が含まれます。そして、これらの傾向が逆転する兆候はありません。

ロジスティクス、自動化、統合、管理、および資材のロジスティクスフローの最適化におけるこのパラダイムシフトは、フルフィルメントセンター、配送センター（DC）、または倉庫の壁内の情報の流れとともに、企業が潜在能力を活用する絶好の機会を表しています。 。

サプライチェーンの効率、透明性、生産性の向上は、ロジスティクスシステムの要素をインテリジェントにネットワーク化し、大量のデータを記録し、条件付きの結果から学習し、システムの動作を適応させることで可能になります。

2025年までに、イントラロジスティクス業界は、大量にカスタマイズされた製品と配送方法に合わせて、非常に多様な注文および流通チャネルのセットをサポートできる必要があります。顧客は、いつでもどこでもカスタマイズされた製品の納品を期待しており、スループットを高速化するためにDCに厳しい要求を課しています。インダストリー4.0のデータ駆動型アプローチをFTFと組み合わせると、不可欠な役割を果たします。

ブログの作成者はEdBrownとRyanBrownです

作成者プロファイル

フォークトラックのロジスティクスからフォークトラックフリーの運用効率への移行のエンジニアリング基盤は、トッパーインダストリアルの創設者であるエドブラウンと、ウィスコンシンを拠点とする産業用カートFTF革命の社長である息子のライアンブラウンによって代表されています。

エドブラウンは、北米のフォークトラックフリー（FTF）運動の父と見なされています。 1994年、ブラウンはウィスコンシン州スターテバントでさまざまなマテリアルハンドリング機器の大手メーカーであるトッパーインダストリアルの事業を開始しました。

同社は、絶えず変化する産業作業環境のニーズに対するソリューションを見つける上で非常に革新的であることを証明しています。ブラウンは、多くの産業用カートおよびコンベヤーソリューションの発明者です。彼はTopperを長年にわたって運営しており、いくつかの特許を取得しています。

ほとんどの特許は、主にマテリアルハンドリング部門の人間工学と安全性に関連しています。これらの特許製品は広範囲にわたり、トッパーの牽引バー、カップルシステム、カートハンドルの機械的な進歩が含まれています。ブラウンはティルトカートの特許も取得しており、他の多くのトッパー製品は特許出願中です。