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労働ギャップを埋めるためにロボットを採用する

過去10年間で、サプライチェーンに大きな変化が見られました。 eコマースに対応するための流通センターの進化であろうと、人口センターに近いeコマースフルフィルメントオペレーションの推進であろうと、常に1つの問題は労働力の課題でした。成長するサプライチェーン業界では、労働需要は労働プールを6対1の比率で上回っています。デロイトによる2018年の調査によると、このギャップにより、2028年までに推定240万のポジションが埋められなくなる可能性があります。

しかし、ほとんどのD.C.オペレーションは、自動化への道のりに遅れをとっています。現在でも、手動操作はD.C.の約80%の標準です。これは、eコマースのフルフィルメントがますます複雑になり、ペースが速くなるにつれて、急速に持続不可能になりつつあるモデルです。オンラインショッピングの売り上げは毎年約25%の割合で増加しており、フルフィルメントと流通業務を限界まで押し上げています。

求職者よりも多くの求人が利用できるため、より多くの施設がよりスマートで用途の広い自動化ソリューションに目を向けているのも不思議ではありません。ただし、ほとんどのサプライチェーンの仕事には、現在労働力の約30%しか持っていないスキルが必要であるため、これには独自の課題があります。多くは反復的で危険であり、その結果、離職率が高く、士気が低く、労働者を絶えず再訓練する必要がありますが、すべて高額な費用がかかります。

ロボット工学は、これらの労働力と生産性の成長の課題に対処するための途方もない可能性を提供します。ロボティックオートメーションはサプライチェーン業界にアピールしますが、多くの疑問が残ります。ロボットは、フルフィルメント操作の混沌とし​​た環境に耐えることができますか?従業員や既存の自動システムとどのように統合できますか?どのワークフローをサポートできますか?答えは、各操作の固有のニーズに大きく依存します。ただし、ロボットは、D.C。の現実の課題に取り組み、利用可能な人的労働力を合理的なコストで増強することがますます可能になっています。

自動化の開始

今日の労働力不足に対処するために、D.C。は、独自の課題とニーズを特定するために多面的なアプローチを採用する必要があります。ロボット工学システムを成功させるには、コンベヤーからピッキングテクノロジーまで、フルフィルメント操作内のさまざまな可動部品間の注意深い調整が必要であり、スマートソフトウェアがそれらをすべて結び付ける必要があります。以前の手動タスクの自動化は、単一のイノベーションからではなく、1つの統合パッケージ内のさまざまなテクノロジーによってもたらされます。

自動化に関しては、すべての配布操作で同じレベルのサポートが必要なわけではありません。万能モデルはありません。さまざまなオプションから選択できるため、ロボット工学を採用するための適切な最初のステップを選択することは、大変な作業になる可能性があります。

たとえば、移動ロボットはこれまで以上に効率的に荷降ろし作業を処理できるようになりました。近年、配送トラックや輸送コンテナ向けの完全自動荷降ろしソリューションが導入されており、手作業による大きな需要を軽減することができます。同様に、ロボットソーター誘導技術は、手動誘導に取って代わるか補足することができ、スループットを最大化し、単調で物理的に要求の厳しいタスクから労働者を解放します。

オペレーターは、独自のニーズを慎重に評価して、最適なソリューションを特定する必要があります。業界に関する確かな知識とRoboticsIndustries Associationの認定を受けたパートナーと協力することで、企業はサプライチェーン全体でメリットを最大化するソリューションを見つけることができます。

さらに、操作では、ロボットソリューションを評価するときにシミュレーションツールを検討する必要があります。物理ベースのシミュレーションツールを使用すると、現実の世界で使用するのと同じ制御ロジックを使用して、仮想環境でテストできます。さまざまな製品の形状、サイズ、および重量を使用して、シミュレーションにより、現実の世界に展開する前に、個々の製品シナリオでロボットソリューションがどのように機能するかを示すことができます。これらの強力なツールは、試行錯誤に頼ることなく、ロボットが最も効果的な場所を特定できます。これにより、エンドユーザーは、ソリューションが期待どおりに機能することを確信でき、ソリューションを正当化するために必要な利益を得ることができます。

ギャップを気にする

最良の解決策が特定されたら、フルフィルメント操作はロボットと人間の労働者の間のギャップを埋めることに焦点を当てる必要があります。平均的なD.C.の労働者は、ロボットのサポートを追加しないと、今日の配達速度に対する期待に追いつくのが難しいと感じるかもしれません。自動化は競争力を維持するための鍵ですが、D.C。は、肉体労働を見つけて維持することがますます困難になっていることを認識しなければなりません。

サプライチェーンの仕事の60%には、従業員の20%しか持っていないスキルが必要であることがわかりました。そして、労働者を見つけることができれば、多くの仕事は反復的で危険ですらあります。その結果、士気が低く、離職率が高く、再訓練とそれに関連するコストが発生します。

幸いなことに、仮想現実トレーニング、拡張現実保守支援、音声ソリューションなどのソリューションは、運用スキルと技術スキルのギャップに対処するために利用できます。 D.C.は、労働力の移行をサポートするテクノロジーでロボット工学を補完することで、コストのかかる離職を防ぎ、自動化の移行に伴うスキルとテクノロジーのギャップに確実に対処できます。

今後の展望

拡大する労働力のギャップは、今日のサプライチェーン業界で最も差し迫った問題の1つです。現在、自動化は競争力を維持するために不可欠であり、ロボットは、より価値の高い仕事のために労働力を解放するための労働力の移行をサポートする重要なパートナーです。

今日のペースの速い、eコマース主導の経済の需要に対応するには自動化が必要です。ロボットではなく、企業が競争力を維持できないことは、アメリカの仕事に対する最大の脅威です。ロボット工学と労働ソリューションに戦略的に投資して、運用スキルと技術スキルのギャップを埋めることで、D.C。は、現在および将来の労働力の変化に対応する準備ができていることを確認できます。

Matt Wicksは、Honeywell Intelligratedのチーフロボティクスソリューションアーキテクトであり、Robotics IndustryAssociationの取締役会の議長を務めています。


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