COVID-19：製造業の自動化トレンド-Blue Yonder

ブルー・ヨンダー、EMEA、産業戦略（製造）担当シニアディレクター、アラン・ダンカン、COVID-19と自動化に関連する現在のトレンドについて。「COVID-19 ... アラン・ダンカン、シニアディレクターCOVID-19と自動化に関連する現在の傾向に関する業界戦略（製造）、EMEA、BlueYonderの概要。

「COVID-19はそれ自体で自動化の必要性を推進していませんが、この現在の危機から生まれた企業は、現在の状態からこの方向にシフトします。企業は、現金と業務の回収から、中長期的なリスクを特定して軽減し、回復力を高め、将来の持続可能な成長のためのプラットフォームを構築するまで、可能な限り最善を尽くします。短期的には、管制塔などのツールを使用して、需要、在庫、供給の中断を可視化することに焦点を当てます。中期的には、これは危機の間に発生した特別なコストを排除しようとすることにシフトします–コストの最適化、シナリオプランニング、代替供給源の探求、そして長期的には持続可能な収益性の高い俊敏性に焦点が当てられます。 」

COVID-19による自動化に関して、メーカーが直面している課題は何ですか？

「自動化の種類によっては、企業は、自動化を実際に機能させるために必要な敏捷性のレベルに常に対応できるとは限らないことに気づいています。過去には、企業はコストを削減して生産量を増やすために自動倉庫を設置していましたが、極端な変動と不確実性の期間中に、自動化がメリットではなく制約になることを発見しました。これに対応して、企業は倉庫の自動化のレベルを下げ、より柔軟な人材に置き換えようと動きました。ただし、最近の労働力不足と手頃な倉庫容量の不足により、企業は自動化を真剣に検討しています。

COVID-19のような危機の間の自動化の利点は何ですか？

「多くの製品、特に食品、飲料、消費財について、非常に不安定で予測不可能な需要パターンが見られます。通常の統計的予測手法（販売履歴に基づく）では、将来の需要を正確に予測することはできませんでした。ただし、機械学習アルゴリズムは、一見無関係に見えるデータポイントのはるかに広範な配列からパターンと相関関係を見つけて、需要パターンを学習し、使用可能な精度で予測を提供することができました。」

自動化を使用することで、将来の危機をどのように軽減できますか？

「機械学習は、現在の危機の際に予測を改善する能力を証明しています。次回は、現在の期間から「学習」したことで、パフォーマンスがさらに向上します。サプライチェーンの混乱への対応を自動化し、調達戦略を改訂することで、将来の危機の影響を緩和するのに役立ちます。

関連項目：

• Zapticは、COVID-19安全な職場パッケージを介してサポートを提供します

• PwC：COVID-19の中でメーカーが競争力を維持する方法

• COVID-19：製造業の未来におけるデジタルツイン

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