英国のメーカーはインテリジェントな自動化を使用して生産性を高めることができます

英国の製造業の生産性は、他のG7諸国に比べてまだ遅れていますが、ここ数か月でONSの報告によると、生産性が向上したとの報告があります。お気に入り...

英国の製造業の生産性は、他のG7諸国に比べてまだ遅れていますが、ここ数か月、生産性が向上したとONSが報告しています。他の多くのセクターと同様に、英国のメーカーは、世界中の競争圧力に継続的に適応し、サプライチェーンの複雑さが増す中で変化する顧客の需要により迅速に対応する必要があります。どうすればこれを達成し、長期的に生産性を向上させることができますか？

よりスマートな工場

英国のメーカーは、システムが実行、思考、学習する、よりインテリジェントな自動化に投資することで、サプライチェーンの効率を大幅に向上させることができます。反復的なアクションを複製し、判断指向のタスクを処理し、ユーザーとシステムに適応するためにデータを分析することを学びます。同時に、製造業者は無駄のないプロセスを工場のフロアに組み込む必要もあります。工場のフロアでは、運用が成長と生産性の課題に対処するための重要な手段です。

調査によると、英国のメーカーの半数強が、ビジネス効率の向上、生産サイクル時間の短縮、品質の向上を目的として自動化に投資し始めていますが、まだ改善の余地があります。セクター全体で、企業は生産ラインをデジタル化するために、自動化された接続されたデータ駆動型テクノロジーを確実に組み込む必要があります。

ロボット、機械モニター、従業員から最新のデータを収集することですべての製造情報をリアルタイムで追跡する自動化および製造実行システム（MES）は、しばらくの間製造工場に存在していました。クラウド、モバイル、分析により、まったく新しいレベルのインテリジェンスと生産性が実現しました。インテリジェントな自動化によって生成されたデータは、グローバルバリューチェーン全体の詳細な可視性と有意義な洞察に役立ちます。

たとえば、データを分析することで、メーカーは固定保守スケジュールから予知保全に移行することで、生産性を向上させ、運用パフォーマンスを向上させることができます。各マシンにセンサーを組み込むことで、オペレーターはすべてのマシンのリアルタイムの継続的なビューを維持し、マシンまたは特定のコンポーネントが正しく機能していないかどうかを事前に特定し、マシンが完全に故障する前に問題を修正できます。

産業界におけるこの種のスマートで接続された製品の変革は、複数のエンティティの利点を生かすことができます。センサーを機械だけでなく開発中の製品に組み込むことで、メーカーはまったく新しい収益の流れを開き、サービス指向のビジネスモデルを追求することができます。例として、製品を購入するだけでなく、追加サービスとして予知保全を顧客に提供します。

労働力のスキルを向上させ、文化の変化を推進する

このいわゆるロボットプロセス自動化の台頭により、工場の労働力を再配分して新しい高度なスキルの仕事を引き受けることができるため、人々は煩雑で反復的なタスクから解放され、これまでにないほど大きなビジネス価値を生み出すことができます。実際、英国の製造業者の半数強が、自動化によって労働力が追加のスキルを習得する機会を提供できると考えています。これにより、2025年までに最大73,500の英国の製造業の仕事を保護できる可能性があります。

したがって、企業は労働者のスキルを見直して、テクノロジーを効果的に使用していることを確認し、スキルが不足している可能性のあるトレーニングに投資する必要があります。新しいテクノロジーは製造を混乱させる可能性がありますが、それは、従業員がそれらの使用方法を知っていて、それらから収集されたデータを管理、分析、および最大限に活用する場合に限ります。これはインダストリー4.0の変化する状況であり、将来的には、多くのメーカーが最高データ責任者を任命して、生産ラインや接続された製品が工場から出荷された後の流入に対処できるようになると予想されます。

新しいテクノロジーとスキルセットがビジネスの運営方法と従業員の共同作業に影響を与えるため、メーカーは、新しい適応型のコラボレーション環境を推進するための文化的変化があることを確認する必要があります。柔軟性があり、常にスタッフの学習を支援するものです。企業は、従来の作業方法を変更し、強力な変更管理イニシアチブを必要とする一連の新しい運用原則の作成を検討する必要がある場合があります。

さらに、人間が得意とするスキルを最大限に活用することも重要です。人間のニーズを満たす、さらにはそれを超えるプロセスを作成するためのコラボレーション、チームワーク、創造性、好奇心、直感性、発明、共感を持っているのは人間だけです。 。確かに、ロボットは同じタスクを何度も繰り返し実行でき、分散はゼロでエラーは大幅に少なくなりますが、それでも人間は傍観者になりません。代わりに、人間はロボットを監視して、問題が発生した場合に問題を監視、調整、調整、および修正する必要があります。

製造現場でのヒューマンロボットコラボレーションは、真の自動化の次の波です。これまでのところ、ロボットは製造現場の生産性の向上に重要な役割を果たしてきましたが、次世代のロボット工学は、マテリアルハンドリングおよび組み立て環境での複雑なタスクの実行を支援するマルチシステムロボットとロボット群によって、ロボットをまったく新しいレベルに引き上げています。

将来を見据えて

製品の深いパーソナライズと配信のニーズに対する需要は、製造パラダイムの考え方を変える必要があるレベルの複雑さを生み出しています。製造プロセスの変更、よりスリムなサプライチェーン、新しいテクノロジー、より良いトレーニング、より多くのコラボレーションはすべて、リアルタイムの運用効率を高め、リスクを軽減すると同時に、イノベーション、生産性、ビジネスへの影響の基盤を生み出しています。

ハイパーコンバージドの時代はここにあると言っても過言ではありません。 IT、OT（オペレーショナルテクノロジー）、PT（製品テクノロジー）はすべて、次のレベルの生産性と品質のために統合されています。このスマートテクノロジーの使用とインテリジェントな自動化の向上により、英国の自家製製造業の繁栄を支援できます。

Cognizant、イノベーション、製造、ロジスティクスの責任者、PrasadSatyavoluによる

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