ウェアハウスデバイスデータを活用することでワークフローがどのように改善されるか

データを収集し、ビジネスで時間効率を最大化しようとすることは、私生活での予算編成に似ています。その6ドルのコーヒーは比較的安価な購入のように思えるかもしれませんが、時間の経過とともに、仕事の前に毎朝1ドル安くコーヒーを購入すると、約250ドル節約できることになります。これに100人を掛けると、合計で25,000ドルの節約になります。

この概念は、反復的で不可欠なタスクに対処することにより、製造現場で節約された時間に適用されます。バーコードスキャンを実行する：特定のスキャナーは他のスキャナーよりも高速であり、スキャンごとのわずか1秒の違いが効率に大きな影響を与えます。作業員が1日に1,000回のスキャンを実行し、倉庫全体に1,000人の作業員がいる場合、1日あたり100万秒、つまり約12日間の時間を節約できます。

製造現場の付加価値の70％は人間の手によって生み出されていると考えて間違いありません。自動化によってその数は大幅に減少するという一般的な信念にもかかわらず、人間は製造、ロジスティクス、および近い将来のサプライチェーン。このエコシステムは、人間中心の出発点なしでは機能しません。したがって、データ追跡に関連する機能を改善すると、出力を最大化するのに役立ちます。たとえば、すべてのスキャナーをモノのインターネットに接続することで、作業者が倉庫内を移動する距離を短縮することで、時間を節約できます。

さらに、ワーカーによって実行されたメトリックを集合的な値として追跡することで（たとえば、全体的な時間の節約と生産性の向上）、ウェアラブルから収集してワークフローの効率を向上させることができます。また、以前は気づかれていなかった日常業務の弱点を特定することもできます。個人的な支出の例えと同様に、多くの少量を合計し、会社全体でそれらを増やすと、節約は驚くべきものになる可能性があります。倉庫で適切なテクノロジーを利用している企業は、一部の地域で約20％の効率を実現できます。

ドイツのある調査によると、倉庫内の移動時間は、総ピッキング時間の平均40％を占めています。これには、集荷場所に出入りする労働者と、その場所で過ごした時間が含まれます。 IoTにデジタル接続されたスキャナーはこのデータを収集でき、人工知能は改善のためにデータを分析できます。アイテムを受け取ることができるより速いルートまたは好ましい順序はありますか？

プログラムを実行して、そのような変数を決定できます。時々、最も悲惨な問題は、検出されない問題です。データの収集と分析を通じてこれらの死角を認識することは、大きな変革をもたらす可能性があります。

スエズ運河がほぼ6日半にわたって封鎖されたとき、スエズ運河庁長官のオサマ・ラビーは、危機が続いたために毎日1,500万ドルが失われていると述べました。それでも、事件の真のコストははるかに大きかった。週が遅れると、次の週も遅れることになり、リソースがまとめられるため、次の週はさらに遅れます。これは悪化し始め、状況を悪化させ、お金ははるかに法外に失われました。

これとは逆に、新しいテクノロジーによって効率を高めることで、サプライチェーンにプラスの複合効果が生じる可能性があります。労働者がより多くの時間を節約できるので、より多くの時間を達成できるだけでなく、この「作成された」時間は、効率を最大化し、将来さらに多くの時間を節約できるイノベーションを考案する他の方法に進むことができます。

倉庫全体でプロセス分析を提供するテクノロジーを見つけて投資することは、企業がより良い意思決定を行うのに役立ちます。効率と安全性を向上させ、人間のデジタルツインの始まりを生み出すことができます。そこでは、労働者は進化するIoTに接続され、効率を最大化するためのメタデータを提供します。それはすべて、労働者を中心に置くことから始まります。

Axel Schmidtは、製造、生産、ロジスティクス、小売向けの産業用ウェアラブルの開発者であるProGloveのシニアコミュニケーションマネージャーです。