【WhereNext】製造の自動化が進むにつれて注目を集める屋内への意識

国際的な物流の遅れやサプライ チェーンの混乱が続く中、北米の製造業はルネッサンスに向かっているのかもしれません。しかし、国内の労働力不足と高いインフレに直面する中で現地での生産能力を高めようとするビジネス リーダーたちは、いかにコストの効率を上げつつそれを実現するかということに注力しています。

屋内の位置情報から新しいレベルの効率性を発見している人もいます。意思決定者は、スマート マップでオペレーションを可視化・分析することで、さらなる最適化が可能なのはどこかを理解することができます。

自動化されたオペレーションをマップで管理

長年にわたり、サプライヤー、メーカー、販売会社、物流業者は、工場や倉庫のフロアで業務効率を高めるために、AI ベースのプログラム、IoT センサーやロボットなど、自動化技術に投資してきました。

しかし、時として、新しい技術や自動化を導入することで、運用が複雑になってしまうことがあります。また、よりスマートなシステムとは、監視する人間を増やさずに管理する機器を増やすことを意味することが多いです。オペレーション リーダーは、メンテナンスに先回りしてシステム障害を早期に発見し、プロセス改善の機会を見つけることで、生産プロセスを円滑に維持する必要があります。

経営者がスマート マップやダッシュボードでビジネスの状態を監視するのと同じように、オペレーション マネージャーは工場や倉庫の設備を監視することができます。地理情報システム (GIS) 技術で作成されたデジタル施設地図は、資産の位置と状態を明らかにし、使用時間や修理履歴などの詳細を閲覧することができます。

製造業者や物流業者は、GIS をレポート ダッシュボードと組み合わせて、どの設備に最もメンテナンスが必要か、どの倉庫の通路が最も混雑しているかを確認することができます。また、センサーやカメラ、その他の IoT デバイスと同期させ、施設のリアルタイムのデジタル ツインを作成することができます。

データ ストリームの接続でより深い洞察を

製造業や物流業の管理者にとって業務の可視化は重要な関心事ですが、屋内型 GIS の機能は可視化にとどまりません。GIS は、どこで何が起きているかという情報を分析し、改善すべき領域を指摘します。

たとえば、製造業や物流施設において、組み立て中や仕分け中の製品を検査する一連の AI 対応カメラ、製品をパレットに移す搬送ロボット、各パレットの重量を測定するセンサーがあるとします。屋内型 GIS は、カメラが不良品と判定するたびに、搬送ロボットが 1 時間に何回移動するか、パレットが 1 日に何回満杯になるかなどを追跡し、距離や移動パターンに基づいて洞察を得ることができます。

それぞれのデータ ストリームは、品質保証のプロトコルや倉庫のキャパシティ チェックなど、即時のアクションに役立ちます。しかし、GIS マップ上でデータを総合的に見ると、生産性とプロセスに関するより大きなストーリーが浮かび上がり、意思決定者が、コンベヤー ベルトを搬入口の近くに移動させるなどの 1 つの調整が全体的な業務効率に与える影響を理解し、予測するのに役立ちます。

ロケーション インテリジェンスを屋内に

多くの物流会社を含むスマート マッピング テクノロジーをいち早く導入した企業は、長年にわたりロケーション インテリジェンスを活用して、たとえば、製品を顧客に迅速に届けるルートや、人口が増加する地域に新しい倉庫を開設するなど、中核施設以外の意思決定に役立ててきました。

今、屋内空間がよりスマートになるにつれ、リーダーたちは業界を問わず、ロケーション インテリジェンスが屋内でも同様に価値があることを発見しています。たとえば、一般的な組立部品が最も使用されるラインから離れた港湾に保管されていることや、特定の搬入口付近で安全事故が不釣り合いな割合で発生していることは、マップだけが示すことができます。

調達からフルフィルメントに至るまで、こうした洞察は、自動化の競争力を高め、屋内業務の効率性を高めることができます。異種のテクノロジーがどのようにつながって完全なスマート システムを形成するかを示すマップがあれば、経営者はテクノロジーの自動化を導入し、屋内環境にとって理にかなった方法で利用の最適化をするために、より有利な立場に立つことができるようになります。