객관적으로 말하자면 AI (인공 지능) 로봇의 등장은 제조, 운송 및 물류와 같은 산업에 실제로 개선을 가져 왔습니다. 예를 들어, 로봇은 집중력을 유지하면서 지루하고 반복적 인 작업을 수행 할 수 있으며 오류가 발생할 위험이 없습니다. 또한 사람이 쉽게 액세스 할 수없는 장소에 액세스 할 수 있으며 재고를보다 정확하게 평가하고 재고 할 수 있습니다.

또한 McKinsey Consulting은 2030 년까지 8 억 개의 일자리가 사라질 것이라고 예측합니다. 따라서 근로자가 "미래"의 위협을 느끼는 이유를 이해하는 것은 어렵지 않습니다. 그러나 이것은 단지 가정 일뿐입니다. 사실, 제조, 운송 및 물류 분야에서 자동화는 생산 효율성을 크게 향상 시키지만 인간의 역할은 여전히 ​​중요합니다.

제조의 "인간 접촉"

산업 시대, 따라서 더 나은 자동화 산업을 운전, 산업 일 (IIoT), 데이터 수집 및 교환을위한 클라우드 컴퓨팅 및인지 컴퓨팅 기술의 사용을 포함, (4.0 제조)의 출현으로 4.0.

이 새로운 접근 방식을 통해 관리자는 운영에 대한 완전한 가시성을 확보하고 각 프로세스에 대한 관련 데이터를 수집 할 수 있습니다. 기계가 아닌 인간이 궁극적으로 분석하게 될 이러한 정보는 생산 효율을 높이고 따라서 비용 절감을 달성 할 것입니다. 또한, IIoT 기술은 또한, 지속적으로 예를 들어, 생산성을 향상하고 문제의 일부를 피하기 위해, 원자재, 재고 보충에 대한 규제 직원의 실시간 재고를 모니터링하는 데 사용할 수있는 경우 페인트 또는 자동차의 주식의 일부 구성 요소의 부족.

자동차 산업은 생산을 주도하기 위해 자동화를 사용하는 제조 분야에서 중요한 영역입니다. Troy Design & Manufacturing (TDM)은 금속 스탬핑과 Ford Motor Company의 자회사를 전문으로하는 디트로이트의 회사입니다. 이 회사는 시카고 수정 센터에 위치한 얼룩말의 솔루션, 자동화 된 추적 시스템은 하루의 150 개 이상의 차량의 감독과지도의 각 단계에 대한 수정해야합니다.

TDM은 무선 주파수 식별 (RFID) 기술을 통해 강력한 차량 추적 기능을 구현하기 위해 Zebra Technologies의 파트너 인 Lowry Solutions와 파트너 관계를 맺었습니다. 라 제품과의 친숙 함과 제브라의 파트너로서, 광범위한 연구 TDM 산업을 수행 한 후 얼룩말의 호의에 대한 기술을 이해하고, 제브라 고정 RFID 리더 및 통합 안테나를 선택했다.

결국 RFID 기술을 기반으로하는 자동화 된 워크 플로우는보다 정확한 시각화 및 데이터 수집을 가능하게하여 장비 효율 및 수율에 대한 높은 기준을 설정했습니다. 차량 추적 인프라를 배치함으로써 TDM은 RFID 자동화의 많은 이점을 경험했습니다. 오늘날 통신 사업자는 자체 작업을 수행하는 데 더욱 집중하고 워크 플로는 단순화되며 종이 기반 문서 및 추적의 양이 줄어 듭니다.

앞으로 TDM은 특히 RFID 기술 구현으로 더욱 혁신적 일 것으로 기대하고 있습니다. 종이 기반의 수동 추적을 포기하면서 90 % 이상의 비즈니스가 자동화되어 인간의 눈으로 모니터링되고 궁극적으로 생산성이 향상되었습니다.

즉, TDM 강조로, 자동화 제조 부문의 각 단계에서 프로세스의 개선을 촉진하지만, 가장 최대의 효율성을 달성하기 위해 데이터를 활용하는 방법에 관해서는, 응답 및 개발, 여전히 인간의 상호 작용의 가장 기본적인입니다 의사 결정이 중요합니다.

운송 및 물류 분야의 "인류"

운송 및 물류 분야의 자동화에는 명백한 이점이 있습니다. 창고에서는 모바일 컴퓨터 및 스캐너를 통한 자동화를 통해 직원에게 최신 인벤토리 정보가 제공됩니다. 요즘에는 소비자가 배달 서비스가 1 시간 이내에 완료 될 것으로 예상되므로 이는 중요하고 도전적인 과제입니다.

보다 효율적으로하기 위해 재고를 확인하는 모바일 컴퓨터를 사용하여 최신 버전, 70피트보다 바코드를 스캔 할 수있는 에너지를 절약하면서, 창고에서 다른 작업을 완료하는 데 직원 시간을 절약 할 수 있습니다.

창고의 질서 있고 원활한 운영을 완료 한 후 다음 단계는 물류 운송입니다. 자동화를 통해지면 및 항공화물 및 소화물 발송물을보다 똑똑하고 연결성이 향상된 배포 네트워크로 만들 수있어 실시간 의사 결정과 처리 작업을 개선 할 수 있습니다.

부하 강도 및 트레일러 용량과 같은 데이터를 캡처함으로써 기업은 최고 수준의 성능 및 수익성을 달성하는 데 유용한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 과정에서 인간의 상호 작용은화물이 적재되었는지 아닌지를 모니터링하고 차량이 중요한화물을 언제 발사 및 인도 할 수 있는지를 결정하는 인간의 사고 또한 필요합니다.

오늘날의 새로운 스마트 계획은 전자 상거래와 즉각적인 제공이 기대되는 "물류 회사"가 따라야하는 "수요가있는 경제"의 상승을 이끌 기 때문에 중요합니다. 또한 로딩 및 언 로딩 프로세스의 속도, 정확성 및 효율성을 더욱 최적화 할 수있는 솔루션에 대한 요구를 이끌어 냈습니다.

미래를 내다 보며

자동화는 제조, 운송 및 물류 산업에 새로운 흥미 진진한 새로운 발전을 가져올 것입니다. Industry 4.0이 등장하면서 IIoT를 통해보다 비용 효율적인 운영을 촉진하기 위해 Industry 5.0도 곧 출시 될 예정입니다. 기술은 시각화 및 데이터 수집을 향상시켜 생산성을 향상시킵니다.

당연히 어떤 사람들은 인간이 기계로 교체 될지도 모른다고 우려하지만 자동화는 새로운 일자리를 창출 할 수도 있습니다. 예를 들어, 운송 및 물류 분야에서 UAV 기술의 소비자 제품 납품이 점차 증가함에 따라 전문 무인 항공기 관리자의 성장이 기대됩니다. 너무 멀리 소리가 나지 않습니다.

또한, 창고에서 무인 지게차 수가 증가하면 원래의 운전자가 감독 작업이 될 가능성이 있습니다. 또는 그보다 더 나은 시간은 회사 내에서보다 까다로운 작업을 완료하는 데 사용될 수 있습니다.

자동화가 원활하게 진행된다면 인간은 여전히 ​​어떤 형태로든 반응하거나 상호 작용해야 할 것입니다. 결국 일부 전통적인 게시물은 줄어들지 만 의심 할 여지없이 새로운 게시물이 만들어지고 필요할 때 재배포됩니다. 우리는 인공 지능 (AI)의 새로운 세계로 나아가고 있지만, 우리는 인간의 지혜가 계속 필요합니다. 이것은 효율적인 작업을 달성하기위한 최우선 과제입니다.