ローコードは産業プロセスをより速く自動化します

ローコード開発により、組織はまったく新しい自動化されたプロセスを発明し、以前は一緒に使用されていなかったソフトウェア要素を組み合わせることができます。

自動化という用語は、成功への重要なイネーブラーとして最近宣伝されています。しばしば言及されていないのは、産業用自動化が何十年も前から存在しているということです。何が新しく、自動化に大きな関心が寄せられているのかというと、組織が革新的な産業用自動化プロセスを迅速に使用できるようにするためのローコードアプリケーション開発の使用が増えていることです。

違いは何ですか？古いものの自動化は開発に長い時間がかかり、静的でした。たとえば、製造業者は、部品がその前を通過したときにアクション（たとえば、塗装、溶接、移動）を実行するように組立ラインロボットをハードコーディングします。または、プロセスが厳密に定義されている可能性があるため、Aが発生した場合（溶液が特定の温度に加熱された場合）、Bを実行します（反応物を追加します）。

確かに、これらの古い学校の自動化の例は、同じタスクを手動で実行するよりも改善されています。しかし、現代の自動化アプリケーションに関しては、それらはひどく欠けています。

今日、タスクとプロセスの自動化には、次のようなはるかに優れた機能が必要です。

柔軟性： 産業組織は、急速に変化する市場の状況に満足する必要があります。国間の紛争は、新しい材料またはプロセスへの切り替えを義務付けるスターリフを呼び起こします。ソーシャルメディアの影響力者の推奨により、製品に対する消費者の需要は急増しています。原因が何であれ、市場の衰退に対応するために、プラントの運用をオンデマンドで迅速に刷新する必要があります。

カスタマイズ： 大量の均一なバルクを生産するのではなく、産業プラントが特定のクライアントの仕様に合わせてそれぞれがパーソナライズされた少量のアイテムを製造することは非常に一般的です。例としては、オンライン注文システムで可能になるカスタマイズされた印刷操作から、ディーラーの注文に合わせて車にさまざまな研磨仕上げを適用する自動車メーカーまであります。

データ駆動型： 産業活動は、反応的かつ受動的なものから積極的なものへとますます移行しています。以前は、完成品の検査が行われ、主要業績評価指標（KPI）が月次または四半期ごとに評価されていました。現在、IoTデバイスからのデータの可用性のおかげで、品質とKPIをリアルタイムで評価できます。データの迅速な分析はプロセスに結び付けることができ、自動化はその場で調整を行って品質を維持し、出力を最適化することができます。

ローコードは、これらすべての分野で役立ちます。ローコード開発により、一度ハードコードを作成してそれに触れることはなく、組織は新しい自動化アプリケーションを迅速に作成してテストできます。

新しいものと一緒に

おそらく、自動化に使用されるローコードの最大の価値は、市民の開発者を巻き込むことです。自動化によって何を改善できるかを誰が決めるのが良いでしょうか？製造現場の労働者は、理想的には捕らえることができる豊富な経験を持っています。

例としては、動作温度が予期せず10度上昇した場合、デバイスが設計仕様の範囲内で動作していても、24時間以内に故障が発生する可能性があることを知っている機器オペレーターが挙げられます。このような経験則を標準の開発方法で自動化することは問題外です。しかし、ローコード開発では、オペレーターは意思決定自動化ルーチンをまとめることができます。このようなアプリケーションは、温度が10度上昇したときにサービスチケットをトリガーするなどの明白なアクションを自動化できます。

現代の工業用地はより革新的である可能性があります。自動化により、生産があまり使用されていないラインに切り替わり、機器の温度が下がるまで現在のラインでの逆生産が抑制される可能性があります。

接続された製造現場を介した自動化の相乗効果

ローコードと自動化がうまく調和するもう1つの領域は、接続された製造現場に関するものです。

これまで、ほとんどの自動化の取り組みは、1つのプロセッサと1つのタスクに重点を置いていました。自動化はその1つを最適化します。今日の接続された製造現場では、操作のより広い視野が可能になります。生産ラインまたはプラントフロア全体の相互依存性を知ることで、エンドツーエンドの自動化が可能になります。

より高度なアプリケーションは、実稼働環境を超えて拡張されます。ますます、産業企業は組織全体で自動化を推進しています。製造現場からのIoTステータスデータをメンテナンス作業やスペアパーツの在庫にリンクしています。プロセスの自動化をサプライチェーンに拡張するものもあります。

すべての場合において、ローコード開発は、新しい自動化アプリケーションをすばやく試して構築する機会を提供します。

刺激的な新しいアイデア

ローコードにより、産業組織はまったく新しい自動化プロセスを発明し、以前は自動化の取り組みで一緒に使用されていなかった要素を組み合わせることができます。新しい（より）自動化アプリケーションの代表的な例は、ロボットプロセス自動化（RPA）と人工知能（AI）の自動化への組み込みです。

RPAは、エンドツーエンドのタスクを自動化する機能が支持されています。以前は、タスクを完了するために実行される一連のステップをコーディングすることにより、プロセスを自動化することができました。条件に基づいてさまざまなアクションを実行するプロセスの柔軟性を提供するif-thenステップがいくつかある可能性があります。

RPAアプリケーションは、情報を解釈し、異種システムを介して動作し、応答をトリガーし、他のシステムと通信して反復的なタスクを実行するように設計できます。

AIは、インテリジェントな意思決定機能をプロセスストリームに注入できます。 AIは、生産ラインに沿った画像分析やオブジェクト検出などの基本的な機能を実行するために使用できます。また、データを調べたり、状態を理解したりするためにも使用できます。そのような洞察を持っているので、AIは次のステップを決定して行動することができます。

このような自動化アプリケーションは、さまざまなソフトウェア要素を1つのまとまりのあるアプリケーションにまとめる必要があります。ローコード開発は、このプロセスを容易にするのに役立ちます。