人間とAIの強みをバランスさせ、最適な製造自動化を実現

人工知能と無限のクラウドコンピューティングリソースの組み合わせは、製造プラントにおける機械の関与を増やし、エンドツーエンド自動化への進行を加速させる。

ベストプラクティスは、人と技術の自然な属性をバランスさせ、最適なコミュニケーション、安全、生産を保証する環境を作ることだ。人と機械の両方のポジティブな属性、そしてそれらの生産的で共生的な関係に焦点を当てるべきだ。

ここでは、重要なヒューマンファクターと機械協働を支援する進化する役割とテクノロジーを探る。

アクセス方法、理解、実践での活用といったヒューマンファクターを考慮せずにデータストレージに投資することは有害だ。機械はデータの取得と蓄積に非常に優れている。しかし人間は、経験や過去の記憶から知覚、イメージ、感情を記憶することに優れている。

機械は、プログラミングされた定義された状況、すなわち生産ラインでの動作繰り返しにおいてのみ信頼できる。

一方、人間は知覚、即興、検出を通じて、定義された運用ドメインの内外で信頼できる。

テクノロジーは我々が指示したことしかできないが、人間は予期せぬ事態が生じたときに新しいプロセスを創造できる。

プロセス製造の各運用チームは異なる目標を共有している。異なるシフトを管理し、さまざまなスーパーバイザーにラインで報告し、彼らは通常企業構造に報告する。全員がテクノロジーを使って仕事をしている。

12時間シフトで、どれだけのデータが保持され、忘れられるか？好調な日なら、生成された大量のデータが保持されるかもしれない。ストレスフルなシフトなら、おそらく半分だけだ。

次のチームへのデータ引き継ぎは、この影響を受ける。特にエラーとコミュニケーション漏れを考慮すると。

人々にすべての情報を口頭または文書で確実に記憶させることに頼ると、安全問題を含むさまざまな問題が生じる可能性がある。

人々の自然な限界を克服するために、使いやすいテクノロジーが必要だ。テクノロジーが人々を支援し、自然な人間能力を拡張し、シフトの洞察を次のシフトへ引き継げるなら、より大きな利益が生まれる。次のシフトはより良い理解を得て、より迅速かつ効果的に行動できる。

共有されるシフト引き継ぎ情報は、継続性の重要な基盤だ。特定期間内の製造プロセスの状態をまとめて記述する、関連イベントと条件の実行プロトコルとして機能する。

デジタル・シフト管理テクノロジーは、引き継ぎの一部を自動化し、プラント運営の正確で形式化されたデジタル記録を必要なすべての関係者と便利に共有する。これにより、関係者は自然な人間能力が役立つ側面に集中できる。

テクノロジーは人を置き換えない。テクノロジーを活用して、人々が自然な能力を発揮し、パフォーマンスを向上させられるようにする。

成功する製造企業は、人とテクノロジーの両方の属性を高め、ヒューマン・マシン・ネットワークがより協働的に機能するアプローチを採用する。これにより、すべてのプラント機能における透明性、信頼性、可視性が向上し、チームがより良くコミュニケーションし、成果を最適化できる。

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