製造現場における人間とロボットの協働を最適化する

パンデミックは、米国から数千マイル離れた場所で人間の労働力によって製造された商品に依存することの課題を浮き彫りにしました。既存のサプライチェーンの亀裂と、オンラインショッパーが当たり前のようになった即時配送の衝突を際立たせました。

また、米中間の商業制裁をめぐる継続的な不透明さもあり、特定商品の製造が米国土に戻りつつあるのが見え始めています。

米国製造業の回帰は、以下の3要素で特徴づけられます：

持続可能性：より少ないエネルギーで製品を作り、プロセスでより少ない廃棄物を出す。

カスタマイゼーション/パーソナライゼーション：米国企業が純粋なコストベースで競争することは unlikely です。しかし、自分だけの個人的なタッチがある商品には、ユーザーはより多くの対価を払うでしょう。

ローカライゼーション：これは、レストランで地元の食材を提供することを推進するファーム・トゥ・テーブル運動に似ています。興味深い類似点ですが、そこまで徹底することはないと見ています。

正しく実装されれば、これは、何を作るかを巧みに調整できるローカル（かつ遥かに持続可能な）生産施設の確立を伴います。

これには、人間労働者と新しいタイプのロボットの組み合わせが必要です。非常に大型で高価で、特定の商品を極めて大量に生産するロボットではなく、新しい波のロボットは、より小型、低コスト、再プログラミングが容易になります。

コスト、電力、フットプリントを削減する動きにより、企業は以前は複数の個別サブシステムだったものを、マルチプロセッサーテクノロジーを組み込んだ単一ボードに統合しています。

最近我々が注目している興味深いトレンドの一つは、OEMがウィジェット製造の「レシピ」を製造システムにダウンロードすることです。メーカーは、OEMがコードを実行するためのセキュアな仮想マシンを提供します。メーカーは、このコードが意図的または偶発的に工場設備を誤動作させ、人間を危険にさらすことがないことを確実にしなければなりません。

システムのソフトウェアアーキテクチャは、マシンを動かすコア機能をアプリケーションから分離し、後者が前者のリソースに直接アクセスできないようにする必要があります。

この新しい世界では、ロボット対人間ではありません。人間がロボットと共に働き、その結果として工場に大幅に良い成果がもたらされるのです。

これはロボット技術が提供する価値の話というより、人間をロボットで置き換えるという発想から脱却する話です。完全なタスクを俯瞰し、ロボットと人間の間で分割する必要があります。

新しいプロセスフローにロボットを調整するのは困難で、ダウンタイムは工場のアウトプットと効果に影響します。

人工知能（AI）についてどれだけ謳われても、問題が起きる前に予測し、リアルタイムでその場で意思決定できるのは人間だけです。

一部のジャーナリストが職場へのAIソリューションの殺到を「カンブリア紀の大爆発」と表現したのとは対照的に、実際の導入はより遅くなります。

企業はパンデミックから回復しつつあります—一部は他より多く—and オンラインから店舗へのシームレスな体験を提供する必要性（アマゾンのような巨人と競争するために）が、サプライチェーン全体の再考を迫っています。

これはゆっくり、着実に進みます。工場での機能を加速すると約束する設備が、信頼性に欠け、非柔軟で、あるいは高コストであれば、全体のプラントを助けません。

しかし、広範な導入の前に、ROIメリットを検証するための、よく考えられたPoC（概念実証）と技術トライアルが見られ始めています。