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人工知能対 工場の省エネルギー

Article by: Asst.Prof. Yod Sukamongkol Faculty of Engineering, Ramkhamheang University インダストリアル4.0では、モノのインターネット(IoT)と人工知能(AI)の代替技術が必要です。人工知能は、大規模なデータセットの分析に関連する高度な計算および制御技術の様々な形態を説明するために使用される一般的な用語です。これらの技法は、人間の脳の自然な推論プロセスを模倣しています。現在、AIは、自走車、スマートフォンのユーザー支援、ウェイトレスロボットなど、主に人間のニーズに対応するために使用されています。 AIの特徴 人間的な行動:AIは人間のように行動し、自然な言語を利用してコミュニケーションをとったり、周囲の状態を感知したり、機械学習のように学び、応答することができます。 人間的な思考:AIは人間のように考えることができます。なぜなら、その解析プロセスは、人の神経回路網が人間の脳内の神経系を模倣することを基礎とする数学モデルを使用するからです。 合理的な思考:AIは、データマイニングを基本事例として使用して、論理的、合理的、賢明に分析することができます。 合理的な行動:合理的に考えた後に、AIはリアルタイムの周囲条件によって効率的に反応し、行動することができます。 AIはどのように機能しますか? AIは、機械が経験から学び、新しい入力に適応し、人間のような作業を実行することを可能にします。これらの技術のおかげで、コンピュータは、大量のデータを処理し、データのパターンを認識することによって特定の作業を達成するように訓練することができます。したがって、AIは大量のデータを高速かつ反復的に処理し、インテリジェントなアルゴリズムと組み合わせ、ソフトウェアがデータ内のパターンや機能から自動的に学習できるようにします。    実際には、AIは多くのデータまたはパラメータセットを必要とし、データマイニング技術を使用して履歴データを検索し、プロセス、機会、ボトルネック、および変動性の問題を特定します。ニューラルネットワークが従来の技術よりも賢明に遺伝的アルゴリズムを用いてデータを分析するため、AIは最良の動作設定点および動作条件を選択することによってプロセスを最小限に抑えることができます。そして、その自己学習は、データマイニングの訓練中に発見された知識を含む人工エキスパートシステムを開発し、ドメインエキスパートの知識と共に最適な条件で高性能マシンの動作を制御します。 AIは工場で省エネルギーにどのように使用されていますか? 多くのパラメータデータセットがAIの学習に必要であるため、工場で使用されるエネルギーに影響を与えるパラメータを測定するためには、精度と正確なセンサーとスマートメータが必要です。IoT技術とインターネットネットワークシステムはまた、データを送信してAIと通信する必要があります。産業環境で人工知能技術を利用することの正味の結果は、複雑な産業プロセスに影響を及ぼし、最終的に効率的に使用されるエネルギーにつながる要因の改善となることでしょう。 現在、工業省工業省は、センサー、IoT、AIを構成するスマートボイラーシステムの利用を促進する政策を立てています。必要なパラメーターと運転ボイラーの省エネルギーを分析した結果を下表に示します。                 したがって、人工知能技術を使用することにより、ボトルネックの原因となるボイラーの蒸気生産システムにおけるパターン、またはプロセスの変動性の増大による製品品質の低下またはエネルギー使用量およびコストの増加を発見することが可能です。さらに、AIは、水位、蒸気の圧力、蒸気の温度などリアルタイムでのボイラーの動作を制御することによって、事故の危険性を減少させ、AIはボイラー運転の安全性を高めます。さらにAIは、環境に配慮した規制に従った排出量の質と量をコントロールすることもできます。                 AIは、上述したように省エネルギー、エネルギー効率、安全性、環境に優しいなどのメリットがありますが、現時点では、インテリジェントセンサー、高度な制御、監視装置、ソフトウェアプロセスのモデリングとシミュレーション、データストレージとAI管理システムにより、インストールコストが依然として高いため、工場でのAIシステムの実現可能性の検討が必要です。さらに、このAIテクノロジーには、オペレータ、労働者、所有者などの人的資源が準備され、このテクノロジーが実装されたときに効率的に使用できるように教育されなければなりません。

2030年における巨大都市:残された国々の隆盛

Article by: Asst. Prof. Suwan Juntiwasarakij, Ph.D., MEGA Tech Senior Editor 状況を見回してみよう、拡大する都市化と技術的変化は、どちらも世界規模経済の将来を形作る主要な力である。1世紀前の人々は、誰でも他の1千万人の人と共有された都市に住みたがるものだと想像しただろう。しかし、1930年台までに我々は、現状の巨大都市とみなされる最初の都市である、ニューヨークの街を目の当たりにした。国際連合によると、世界中の巨大都市は1000万人以上の住民を抱え、その規模と数は、共に増え続けている。 国際連合は、2018年に世界人口の55.3%(42億人)が都市部に住むと推定している。この数字は2030年までに60%に達し、その頃には3人に1人が、少なくとも50万人の住民と一緒に都市に住むと考えられる。人口が1000万人を超える「巨大都市」の話をするとき、我々は東京、上海、ロサンゼルス、そしてニューヨークのことを思い出す傾向がある。しかし2030年の巨大都市には、あなたが考えそうにないものも含まれているかもしれない。 アジアとアフリカが急成長している 信じられるだろうか!国際連合によれば、今後の人口増加分の90%はアジアとアフリカで見られ、一方で 遠隔地の人口は徐々に都市に向かって移動していく。最新の情報では、世界の33の巨大都市のうち22が、アジアとアフリカに位置している。2030年までに、デリーは世界最大の都市である東京を追い越す。2018年から2030年までの間に、デリーの人口は1000万人以上増加し、世界で最も人口の多い東京を超えると予測されている。 中国はさらに2つの巨大都市を成都と南京に獲得し、バングラデシュの首都ダッカは2030年までに、2800万人の人口を有する、世界で4番目に大きな都市になる。日本は人口減少と高齢化のため、2030年までに、世界の巨大都市トップ10から脱落する。アフリカに関しては、カイロが大陸内最大の都市であり続けることが確実であり、コンゴ民主共和国のキンシャサが世界10位以内に食い込もうとしている。 巨大都市の開発段階 アリアンツ社によれば、巨大都市の開発成熟度は3段階に分類される。ダッカ、キンシャサ、そしてラゴスのような成熟度の低い巨大都市は、無計画なスラム街、最小限の建築基準、及び非公式の大規模経済を抱えて急成長する若い都市である。これらの都市を特徴づけるものは、非常に大きな不平等、比較的弱い政権、断片的な公共交通機関、混雑、及び基本サービスの不足である。 上海、サンパウロ、メキシコシティのような中位の成熟度の巨大都市は、著しく遅い速度で成長しており、老化し始めている。これらは低成熟の巨大都市よりも豊かでよりよく統治されているが、必ずしも優れたインフラと都市計画を持つとは限らない。より多くの人々が車を買えるようになると、抑えの効かない交通量が主要な問題の一つとなり、混雑、大混乱、及び大気汚染をもたらす。 東京、ニューヨーク、ロンドン、パリのような高成熟の巨大都市は、高齢化する人口と、近代化を要するインフラを抱えている。これらの都市の要となる強みは裕福さであり、革新的ソリューションに投資する方策を持っている。ロンドンを洪水から守るテムズバリアは、その有名な例である。公共交通機関は高度に発達しているが、改善の必要はあるかもしれない。 生活費の上昇は富裕層と貧困層の格差を拡げ、社会的な排除と隔離を引き起こす。

ハイパーコネクティビティ:2018年のトップ戦略的テクノロジ・トレンド

ガートナーによると、人工知能、没入体験、デジタル・ツイン、イベントシンキング、及び継続的適応型セキュリティは、次世代のデジタル・ビジネス・モデルとエコシステムの基盤を作り出しています。ここでは、2018年の戦略的テクノロジ・トレンドのトップ3を説明します。 No. 1:人工知能(AI) AIが事実上すべてのテクノロジーに浸透し、定義され、よく掘り下げられたフォーカスがあれば、よりダイナミックで柔軟性があり、潜在的に自律的なシステムが可能になります。AIを使用した意思決定の強化、ビジネスモデルとエコシステムの改革、カスタマー・エクスペリエンスを再構築する能力は、2025年までのデジタル・イニシアティブの成果を拡大させます。 最近のガートナーの調査によると、組織の59%がまだAI戦略を構築するための情報を収集している段階で、残りの組織は既にAIソリューションのテストや採用を進めています。 人工知能を正しく使うことは、大きなデジタル・ビジネスの成果が生みますが、システムが人だけができる知的タスクを魔法のように実行することができ、人がするように動的に学ぶことができるというAIの一般的な約束(と落とし穴)はまだ不確かです。 ナローAIは、そのタスクに最適化されたアルゴリズムを使用して特定のタスク(言語の理解や車の自動運転など)を目標とする高度な機械学習ソリューションを構成しています。 インテリジェントなアプリケーションは、人とシステムの間に新しいインテリジェントな仲介層を作り、仮想カスタマー・アシスタント、企業アドバイザー、アシスタントに見られるように、仕事の性質や職場の構造を変える可能性があります。 インテリジェントなものが増えるにつれ、スタンドアローンのインテリジェントなものから共同のインテリジェントなものへと変わることが予想されます。このモデルでは、複数のデバイスが独立して、または人間の入力によって一緒に動作します。この分野の最先端は軍隊によって使用されています。軍隊は、軍用機を攻撃または防御するためにドローン部隊の使用を研究しています。 コンシューマー・エレクトロニクスのイベントであるCESのオープニング・ショーケースで、消費者の世界では証明されています。 No. 2:デジタル・ツイン 拡張現実(AR)、仮想現実(VR)、複合現実(MR)は、人々がデジタルの世界を認識して交流する方法を変えています。デジタル・ツインは、現実世界の存在またはシステムのデジタル的表現です。IoTのコンテキストでは、デジタル・ツインは実世界のオブジェクトにリンクされ、相手の状態に関する情報を提供し、変更に対応し、操作を改善し、価値を付加します。 2020年までに210億個のセンサーとエンドポイントが接続されれば、近い将来に数十億個のデジタル・ツインが出現します。 デジタル・ツインは、資産管理の役に立ちますが、最終的には、運用効率と製品の使用方法や改善方法についての洞察を提供します。 No. 3:メッシュ メッシュは、デジタル成果を挙げるための拡大する人々、ビジネス、デバイス、コンテンツ、サービスの間の接続形態です。ビジネス・イベントは、購入注文の完了などのような、注目すべき状態の発見または状態の変更を反映しています。 いくつかのビジネス・イベントまたはイベントの組み合わせは、ビジネス・モメント(特定のビジネス・アクションが必要と認められた状態)を構成します。最も重要なビジネス・モメントは、別々のアプリケーション、ビジネスライン、パートナーなど、複数の関係者に影響を与えるビジネス・モメントです。 しかし、デジタル・ビジネスは、複雑で進化するセキュリティ環境を作り出しています。 ますます洗練されたツールを使用することで、潜在的脅威は高まります。 継続的な適応リスクと信頼性アセスメント(CARTA)によるセキュリティに対応したデジタル・ビジネスへの適応により、リアルタイム、リスク、および信頼に基づく意思決定が可能になります。信頼ではなく所有権と制御を使用する従来のセキュリティ技術は、デジタルの世界では機能しません。これには、ピープル・セントリックのセキュリティを取り入れ、開発者がセキュリティ対策に責任を持つことを可能にすることが必要です。

鉄道による公共交通機関:メガシティのリズム

急成長する経済により人口が大都市に集中するため、私たちはかつて経験したことのない規模の大都市化に直面しています。世界保健機関は、2030年までに世界の各主要都市の人口は現在の人口からおよそ100万人増加し、また、世界の人口の3分の2近くが大都市に住むことになるであろうと予想しています。  KMPG のForesight によると、鉄道はますます公共交通機関の基幹的な形態であると見なされるようになってきています。補完的な交通手段としてなくてはならないものであり、また個人的な移動手段である自動車などに代わる可能性のあるものです。とりわけヨーロッパや日本など、世界の一部地域では全く新しいものではないのですが、その転換の規模は並々ならぬものがあります。長距離鉄道と都市部の鉄道が今や、仕事やレジャーの際の交通手段として、ますます好まれるようになってきているのです。  人々が地方から都市部やメガシティへ移動するのにつれ(特に開発途上国で、)ライトレール(軽量軌道交通)と通勤者のための交通機関に高い需要が生まれるでしょう。これに速やかに対応できない都市は頭を悩ませることになります。経済成長の面で好機を逃がすだけでなく、混雑状態のために生産力を低下させることにもなるからです。 ワンサイズではカバーできない  PWCシンガポールによると、国内の公共交通機関の需要から敷設される鉄道プロジェクトのモデルには他にもいろいろあります。最適の設備を選ぶことは、政府と運輸当局にとって非常に重要な決定事項です。ある種の鉄道輸送は必然的にある状況を招きます。とはいうものの、政府はそれぞれの方法を互いに比べて綿密に検討するべきでしょう。評価は、競合する各々の必要経費と質との両面からなされなくてはなりませんし、技術的な実現可能性、地域環境、プロジェクトの実現により解決されるべき輸送関連の課題、また政府への全体の予算など、他の全ての関連要因も考慮に入れられなくてはなりません。例としては、モノレール、軽量軌道鉄道、地下鉄、そして長距離/高速鉄道という形態があります。 アジア、鉄道を基にした輸送  アジア地域は急速に成長しており、都市化が進んでいるため、輸送機関の建設が必要とされています。鉄道は都市への通勤と長距離移動の需要を満たす一つの実現可能な選択肢です。何十億ドルの投資と支出を伴うプロジェクトが、数多く進行中または建設中です。  タイはバンコクで複数の MRT の線路を建設中です。高速鉄道のネットワークを造設することが目的です。マレーシアでは、Electric Double Tract Project が実施されています。2017年にはKlang Valley Mass Rapid Transit が開始しそうです。さらにマレーシアとシンガポールは合同で、シンガポールとクアラルンプールを結ぶ高速鉄道プロジェクトを承認しました。また、ジョホールバルとシンガポールを結ぶ高速輸送システムが2018年に開始される予定です。台湾では、カオシュンライトレールが2015年以来操業しています。香港ではMRT の新プロジェクトが5つ進められています。西港島線、南港島線(東)と広深港高速鉄道などです。  ベトナムの都市には現在稼働中の MRT システムはありませんが、ホーチミン市とハノイ市で進行中です。フィリピンでは、運輸通信省が LRT 1 Cavite Extension Project  を決定した他、LRT の延長や900㎞ の Integrated Luzon Railway など複数のプロジェクトが進行中です。インドネシアでもジャカルタ MRT を建設中で、最初の区間は2018年までに操業を開始する予定です。ジャカルタのモノレールは開発中であり、またHatta Airport Express Link も進行中です。バリ、バンドン、南スマトラ、スラバヤ、そしてスラカルタといった都市で、鉄道輸送のプロジェクトが計画されています。またジャカルタからスラバヤ・バンドンへの高速鉄道も提案されています。 ASEAN加盟国の課題  振興のASEAN 加盟国の公共交通機関の運営会社と政府当局は、通勤者のための公共交通機関の規模的な課題に直面しています。輸送インフラとサービスの信頼性について、通勤者の満足度が高まるように改善する必要があるからです。アクセンチュアの公共交通機関の分析によると ASEAN の交通機関運営会社は、バス、鉄道、eチケット、路上センサー、そして道路状況と天気情報についての通勤者の優先傾向と、情報システムを統合できるような、複雑なシステムを導入する幅広い展望をもっているということです。これらのシステムは、運営会社が通勤者のニーズにさらに上手く対処していくのを助けるでしょう。

グーグル&ウエアハウス

サプライチェーンをデジタル技術で進化させる:利益増強の方程式。 たったいまお客様がオンラインで注文を発注して即座にデリバリーのコンファメーションが来たとしましょう。そして発注から24時間以内に商品がデリバリー先の戸口に到着。実はお客様はみんな迅速な対応を希望しています。今日のような時代には我々はデジタルサプライチェーンにおける進歩を無視するわけにはいきません。B2CであろうがB2Bであろうが、オンディマンドでのスピード感を持ったデリバリーの体験をお客様にして頂く事は大切です。サプライヤーの最大の関心事は値段競争力を持った全情報をコスト効率を効かせて管理する事。これは倉庫や輸送部隊や販売代理店や卸売業者などをも含めたあらゆる所から来るデータが間髪入れずに完璧に同時進行で入ってくるという事を意味します。データのクオリティーはとても大事です。にも拘らず克服困難な技術的なバリアーがあるので多くの企業は四苦八苦しながら日夜その克服に時間を費やしているのです。最近の研究調査においてデジタルサプライチェーンでは調達コストの低減が図れる(ガートナー)、サプライチェーンの行程コストの低減が図れる(BCG)、収益とEBIT即ち金利、税前収益の成長に貢献するという結果がでています。 拡張現実(AR)が最初の一歩:そしてウエアハウスに展開。 ついこの間まではARを開発してその人気を独り占めしていたのは娯楽産業だったのも今は昔。ターミネーターという映画もその良い例で映画のスクリーンを通してデジタルの情報と普通の風景情報を重ねて見るロボットの目で我々の住む世界を見せてくれた。その30年間の技術開発の後、現実の世界にARのディスプレーを可能にしたスマートグラスなる物が出現した。これは2013年の初頭にはGoogle Glassと呼ばれ開発に携わったトップの貢献者は「今年のベスト発明」としてTime Magazineで紹介された。世間からの色々な批判を浴びてもGoogle Glassはこの斬新なウエアラブルデバイスが消費者に齎す体験の予測を強気で継続した。そんな中その値段とプライバシー侵害に関する議論が持ち上がった。そしてごく最近になってGoogle Glassはサプライチェーンマネジメントの世界を驚きの話題で騒がせ始めた。この中にはサムソンやエプソンやその他の会社も名を連ねていた。 質問: スマートグラスとウエアハウスやDCオペレーションとの関連性は? 当然のことながら、ロジスティック作業の効率を改善するために企業はスマートグラスを使ったウエアハウスにおける実験を増やしています。このウエアラブルデジタルメガネはワイヤレスネットワークを通じてデータの収集した後、メガネに組み込まれた小さなスクリーンに文字や数字を映し出します。ユーザーの眼にはその文字や数字のディスプレーはその時点において人間の目に映る「現実)の風景に重ねあわされてフルサイズで見えるのです。作業者はこれにより手放しでコンピューターからの情報にアクセスが可能、作業中携帯スキャナーを持ち歩く必要などはなく、RF機器や上の資料なども持ち運ぶ必要もなくスムーズな作業が可能となるため生産性の高いワークフローが可能となります。各種混合大型パレットに商品を搭載する作業をしているウエアハウスでは現在ボイスおよびにAGV技術のコンビネーションで作業を行っています。幾つかの大規模DCにおいてはこれらの技術のコンビネーションに移行し始めています。特に競争力維持のために従業員数を減らす事のできない西洋の市場においては、企業によっては現在既にベーターのユーザーと共に今日においては最も最先端の技術であるVoiceソリューションの導入の実験的な 移行を考えています。このようなスマートグラスを通したビジョンピッキングはVoiceの技術やその他の作業パフォーマンスを犠牲にせざるを得ない作業方法に取って代わる事でしょう。 評論家の中にはスマートグラスの存在価値を正当化する明確な理由は無く現実把握の認識を増補させるどころか妨害する恐れもありこんなものは娯楽の域を出得ないと意見しています。しかしこの現実増補メガネはウエアハウスにおいては明らかにその目的を果たしているように受け止められます。現実増補メガネは幾つかの場面においてはVoiceのパフォーマンスを上回る可能性は否定できないでしょう。先ず一つ目は、ロットまたはシリアルコードを知るために追加作業としてのスキャンが必要な商品である場合、この作業はビジョンシステムで行う方が早いはずである。 もう一つのシナリオはパレット乗せの最適化もこの現実増補メガネを使えばその他のソリューションよりも作業が捗るであろう。 この現実増補メガネが音声認識を超えるものかどうかは現時点では判断不能ですが、しかし、この技術はカッコ良いと言えるでしょう。我々は皆ファッショナブルでカッコ良い小物は好きなはずです。スマートグラスはコンピュータースクリーンを解したフューチャーチックなフィルタリングを齎すかもしれません。ウエアハウスの生産性を高めコスト削減も可能でしょう。実際に使ってみればその効果は一目瞭然です。ウエアハウス管理の手段としてはこれはそんなに遠い未来の話ではないでしょう。 実験段階における成功事例。時は今なのか? スマートグラスはウエアハウスのアプリケーションの流れを変えられるのか?2019年においてそれは疑う余地も無いであろう。今この採用を妨げるものはその投資金額、それに掛かるコストを正当化できる明確なビジネスケース、そのビジネスのしきたり、そして他の情報と効率よく利用できる環境の不備などでしょう(CRM、ERP、WMS等など)。これらの要素が解決されると共にエンド ツー エンドの包括的なソリューションとして使えるようになればこの技術はすぐにでも採用されるでしょう。今日においてスマートグラスの技術はまだ限られた範囲での応用しかないかも知れぬが、そんな問題は近い将来には解決されるでしょう。スマートグラスとARの技術は日進月歩の勢いで技術革新が進んでおりロジスティック業界はその恩恵にあずかる最初の業界の一つになる事でしょう。 まとめ: この技術は手を使わないで瞬時にデータへのアクセスを可能にする そして更には、生産性やパフォーマンスの改善が図れる しかし、これを利用可能にするインフラの状況、ビジネスのプロセスやワークフローを考える必要がある そして最後に、ビジネスモデルとしての正当性

Supporting Logistics with Logistics 4.0

物流管理システム     ロジスティクス4.0とサプライチェーンマネジメント4.0もしくはスマートサプライチェーンマネジメントは、end-to-endロジスティクス、インダストリー4.0におけるサプライチェーンマネジメント、モノのインターネット、サイバーフィジカルシステム、エマージングテクノロジー、高度データ分析、AIによる(半)自動意思決定の様々な面と関わりがあります。 インダストリー4.0はスマートファクトリーまたはテクノロジーの実現以上のものなのでしょうか。ここでは、ロジスティクス4.0と言われている、スマートロジスティクスに必要不可欠な要素、ロジスティクスマネージメント、インダストリー4.0におけるサプライチェーンマネジメントについて取り上げます。IoT産業時代のサプライチェーンやロジスティクス、自律型アプリケーション、サイバーフィジカルシステムに不可欠な要素に関する概要以上の情報が必要ならば、ロジスティクスにおけるロボットやコボットの使用、IoT(モノのインターネット)の役割や開発、ロジスティクス関連クラウドや高度分析に関する記事をチェックし、輸送や物流におけるデジタルトランスフォーメーションについて読みたいと思うかもしれません。ここで取り上げるロジスティクス4.0、スマートサプライチェーンマネジメント、デジタルサプライチェーンについて見ていくと、それらの記事に載せられている様々なテクノロジー、開発、課題/ソリューションが有用になることは明らかです。ですから、それらもサプライチェーンやロジスティクスに関する記事の一部とお考えください。 自動化とアプリケーション インダストリー4.0が自律性、知能、自動意思決定を機械や端末に(部分的に)伝達する包括的なものであるように、オーバーラップ、異なるアプリケーション、テクノロジー、人間やビジネスといった側面や要素の上にあるとしてもインダストリー4.0におけるサプライチェーンやロジスティクスもよく似ています。 ロジスティクスには様々なタイプがあり、その定義も様々です。組織、イベント設置のための物流のような複雑な計画や管理から、部品の移動や工程までを含みます。ここで考えるロジスティクスとはビジネスやサプライチェーン、インダストリー4.0において物を動かすという後者の意味です。 ロジスティクスが段階を踏んで物をAからZまで移動させるという本来の意味であると考え、サプライチェーンの構成要素や知能や効率がそれぞれの段階で機能し、それに自律性という側面が加わると、わたしたちが考えているアプリケーションの種類をすぐに見つけることができます。無人輸送からインテリジェントコンテナ、スマート倉庫、スマート港、スマートシェルフ、人との情報交換に至るまですべての可能な物流に関わるつながりや前後関係です。この面で画期的なのはブロックチェーンです。輸送、スマート港、外国への海上運輸、小売りなど書ききれないほど分散型台帳技術の使用例があります。 サプライチェーンにはいくつもの他の構成要素があり、デジタルサプライチェーン無しにロジスティクス4.0は不可能だとイメージできるでしょう。インダストリー4.0の場合と同様、サプライチェーンマネジメントのための全データ、見通し、実装知能を完全に理解するIoT産業が重要な役割担うことも想像に難くないでしょう。 ロジスティクスに関連したインダストリー4.0におけるスマートロジスティクス及びサプライチェーンマネジメントの中核を成すのは下記の通りです。 よりインテリジェントなロジスティクスを作りだすには適正な自律性と知能を加えることが必要です。しかし、よりつながった経済やリアルタイムな経済の要望に応じるためにはもっと効率、効果性、関連性、俊敏性/柔軟性が必要です。 ロジスティクスとサプライチェーンがその一部となっている全体的展望における産業変化の目標から始まり、人と機械の協働(例:倉庫内コボット)やエコシステムの需要を変化させる機能の最終目標による行動と知能に注目することで、自己組織化と(半)自動意思決定と人間の計画の間でうまくバランスを取ることは重要です。 データ分析、情報エコシステム、すべてを管理するために必要なスキル、分散環境の変化、迅速な決定、一括集中型組織や計画アプローチからオンデマンド型計画への移行によるリアルタイム能力と俊敏性の開発、ロジスティクス事前計画の不確実性(デジタル変革の中心)の管理などの現実と側面に沿ったインダストリー4.0の導入による生産ラインの作業や管理方法の変革 未来につながるロジスティクス ロジスティクス革命への突入はIotやAI、ブロックチェーンなどに馴染みがない人にとって脅威かもしれません。幸いなことに、テクノロジーの活用事例や基本概要を説明してくれるホワイトペーパーやビデオなどインターネット上で利用できる豊富な情報があります。第一歩を踏み出す準備が来たなら、次のことを覚えておいて下さい。関係しているロジスティクスそのものと同じように、安全で確実な旅行です

「フォークリフトによって生産性を高めるイノベーション」

 フォークリフトは物流において製品の移動のために使われる機械で、多くの産業で採用されています。フォークリフトを使い最高の効率、生産性を実現するためには、業務、現場、頻度などの基本情報を含むデータの研究、それに加え質の高いサービスと職業意識を維持することのできるサービス提供者が重要です。さらに大事なことは、作業工程を促進し生産性を高める多くのイノベーション、新しいテクノロジーを採用したツール、そして新しいソフトウエアを搭載した新しいフォークリフトの使い方を検討することです。 コスト分析             フォークリフトの使用にかかるコスト分析には、考慮すべきすべき点が2つあります。 基本コスト ・フォークリフトの価格は普通、フォークリフトの所有によりかかるコストのわずか20%を占めるのみです。 ・残りの80%のコストは部品、サービス料、運転手の給与、レンタル料(フォークリフトが壊れた場合)、その他です。 ・フォークリフトの購入が長期的に見て投資に見合ったものかを計算するのは難しいことです。 製品またはパレットの数からのコスト計算 フォークリフトで運搬する製品またはパレット数についてのコストは、移動のスピードと頻度で計算しなければならなりません。この種の計算は棚のデザインをする際に助けとなるので有益です。 1日あるいは1ヶ月にいくつのパレットを移動することになるのかはっきり把握しておくことが必要です。この方法は時間当たりのコストではなく、パレット当たりのコスト計算の際に有効です。 アフターサービスのコスト 価格や製品のみに焦点を当てていないサービス提供者を探すことをお勧めします。効果的な方法であなたの会社のビジネス経営にソリューションを提供できるパートナーを探しましょう。良いパートナーとはあなたのビジネスに特別のアドバイスをしてくれるものです。例えば倉庫のレイアウトのデザインや変更、作業のシミュレーション、フォークリフトその他の台数やモデルについてなどについてです。 状況や背景、制約に関係なく新しい製品やサービスの購入を勧める業者は良くありません。 メンテナンス契約への投資 事業が主に輸送に関するものである場合、メンテナンス契約に投資することが大事です。良くメンテされたフォークリフトは、中断なくより長く作業が可能だからです。自分でフォークリフトのメンテをするのではなく、もっとKPIに焦点を当てるべきです。 製品と部品において良いポリシーを持つパートナーが提供するサービスを選択しましょう。すなわち部品の在庫とメンテナンスに関する専門知識を充分持っているということです。交換部品の用意はあらゆるサービスとメンテナンスの要です。 ACモーターのフォークリフトを選びましょう。 最新のフォークリフトはテクノロジーの一部としてACモーターを使っています。整流子を使うこれまでのフォークリフトと比べ信頼性が高く、また手の届きやすい価格帯になっています。さらに最新のフォークリフトは、バッテリー使用のものより長時間作業ができます。従って、最新のフォークリフトはバッテリーを追加で購入する必要がありません。 運転手付きのフォークリフトのリースまたはフリートマネジメントへの投資 運転手付きのリースまたはフリートマネジメントには資源管理システムが付いてきます。フォークリフトのメンテナンス、エネルギー使用、人材、運転手と修理員、そして安全と事故への対応などといった他の件が含まれています。 この種類のサービスはコストと作業の確認を助けてくれるもので、どの場所で一番コストがかかっているかを分析できます。サービスの提供者は、コスト削減のための最良のソリューションを顧客に提案することもできます。 フォークリフトにテレマティクスと内臓のコンピュータダッシュボードを搭載しましょう。こうることで、正確にコストを反映するためのデータ分析ができます。このシステムからのデータは以下のものを含みます。 –運搬の平均時間 -製品を持ち上げている実際の時間 ストップしている時間 衝突等の頻度 運転とメンテナンスに関する勉強会の提供 サービス提供者は数多くありますので、その中でも、法律と技能開発部門、特別スキルの検査部門が定める規制に沿った勉強会を提供してくれる会社を選ぶことが大切です。 勉強会の結果により、フォークリフトの運転手の運転技能が向上し、その結果事故が減り、フォークリフトの寿命も延び、誤動作の時間も減るでしょう。 イノベーションと特別なアクセサリーの付いたフォークリフトの選択 最新のフォークリフトはイノベーションと人間工学的原則を備えて設計されており、作業中の運転手の疲労が軽減され、視界もより良くなっています。 スピードと荷重の関係を反映する自動調整機能、応答性の良いハンドル、または後退抑制機能が付いたブレーキなどの標準オプションやその他のオプションが、新たなフォークリフト購入に関して考慮すべき点です。 特別レーザーによる距離検知、カメラとディスプレイまたはジョイスティックコントローラーなどのオプションもまた、作業効率を上げるのを助けるので、考慮する価値があるでしょう。

さらに効率的で生産的な倉庫業務

倉庫管理システムと輸送システムの管理は、中規模から小規模の産業の効率を高め、利益を上げるための重要な戦略の一つです。 ほとんどの製造業は、工場敷地の半分以上が納品前の製品の保管や梱包のための倉庫に用いられています。倉庫は原材料や完成品だけでなく、未完成品、部品に加えて製造過程の製品の保管にも用いられます。保管の効率が悪いと保管中の製品や材料に損害が出る場合もあり、コストや利益に大きな影響を及ぼすことも考えられます。効率的な管理、柔軟性、競争での優位性を生み出すために、効率・能率・コストパフォーマンスの良い製品管理方法を探し出す必要があります。そのためには製品倉庫管理システムを研究し、製品倉庫の効率を高めるためのテクノロジーを導入する必要があります。 効率的な製品倉庫管理として、避けて通れない一般的な基本テクノロジーは、GPSバーコードスキャナーを使用する方法です。Mobile 3G技術を用いた車両輸送工程制御システムにより検査・検索・製品輸送車の位置検索ができ、輸送効率を高め経費の有効活用に役立っています。RFIDシステムは荷受け、製品倉庫からの配送検査に役立ち、その際の効率や精度を高めることができます。製品倉庫管理システム(WMS)及び輸送管理システム(TMS)は製品倉庫管理を効率的に行い、製品の搬出入容量管理を厳密に正確に行うテクノロジーです。製造者が効率的な倉庫管理をすればするほど、企業は成功に近づくことでしょう。とはいえ現実には、必要な製品倉庫管理システムに変更できていない企業がほとんどです。これからも製品倉庫の発展のために製品倉庫管理の効率を高める方法を探っていきます。 リアルタイムでの結果表示のためテクノロジーを導入する 倉庫管理の効率を高めるための重要なカギは、スペースの配置をシステム化すること、リアルタイムで製品の出入りを記録するテクノロジーを導入すること、そしてERPプログラムで結果をすぐに表示し製品管理システム(WMS)ですぐに確認することです。この方法により販売部門と配送部門は製品在庫数を直ちに知ることができ、発注通りに配送されたかどうかの確認が可能になり、追加製品製造の仕事量を確定し、適正な資材を準備することができます。また不良在庫品を定期的に検査することでスペースをより適正に管理できるようになります。製品の出入りの流れが速いということは、その事業の効果性を示すものとなります。顧客の要望は常に変化するものであり、ERPシステムにより適性な製品量を予測し確定する必要があります。 リアルタイムテクノロジーの使用で最大限の効果を得る リアルタイムで情報を分析し、効率的に倉庫を管理・活用するため、ERPと合わせたWMSシステム及びサプライチェーンシステムを選択するべきです。WMSシステムは原材料をリアルタイムで管理することができ、作業効率が増すだけでなく、倉庫管理システムの改善点を見つけることができます。もう一つの重要な点は、従業員にIDを付与して従業員の作業結果を表示し、あらかじめ定めた規準と比較することのできるWMSシステムで従業員の作業効率を研究することです。これにより、リアルタイムでKPI値を分析することができます。倉庫内では縦置きにすることで最も適切な仕方で保管スペースを増やすことができます。一部の製造業者は、歩道を狭くして保管スペースを増やす設計をしています。狭い場所でも作業できるフォークリフト技術または作業にロボット技術を導入することで効率を高め、スペースを25-35%ほど増やすことができています。

革新的なシステム・設備の部品をトラッキング

  我々は、コミュニケーションとロジスティクスの発展が進んでいる時代にいる。変化に対する産業の発展を進めるために、それらが一つの重要な点である。   車産業の成長率の評価については、トヨタモーターは車の製造メーカーとして、大会社のフォルクスワーゲンとGENERAL MOTORS(GM)(2012年から現在に至るまでの世界売上1)を超えている。トヨタは日本の車の製造メーカーであり、様々な製品とマーケティングに最も成功し、世界中それぞれのマーケットに合わせた特徴があり、それらの相違点、その他にもToyota, LexusとScionの車との間の相違点もある。サプライチェーンのマネジメントが異なり、そのためトヨタがトップレベルの車の製造メーカーになり、車の製造過程にサプライチェーンのマネジメントとロジスティクスの方針を適用して成功させたため、それらに関する研究事例として持ち上がることとなった。トヨタの製造システムは、製造原価の削減を中心とし、製造過程から過剰在庫・残材を処分する方法であり、販売可能な製品のみを中心して製造している。なぜならば、トヨタは、販売できない製造品も原価の一つとして考えているからである。製造から残材あるいは過剰在庫を発生しない知識を持って適用されるため、他社より低い原価で車を製造でき、2012年前に他の車メーカーはトヨタより売上高が多くても、トヨタの方が最も高い利益を持つ。   トヨタでは、サプライチェーンのマネジメントとロジスティクス面が一つの重要な方針であると考えられている。それが他分野の産業にも適用され、特に日本の大手企業にもよく適用されている。またタイには、Just in time システムが多く適用され、コンセプトについては、“only what is needed, when it is needed, and in the amount needed.”(必要なものだけ、必要なとき、そして、必要な量)である。必要な製造量と一致させるように在庫を管理し、それがZero Inventory式であり(在庫が最小又はゼロレベルに管理する)、カンバンシステム(Kanban System あるいはLean Production)と共に適用し、トヨタの作業Toyota Production System, TPS) は、“Supermarket method”と呼ばれ、製品にいわゆるバーコード・詳細・価格を貼り付けられている。このシステムは、受取者(従業員・サプライヤー・エージェント・顧客)がそれらの製品についての理解を一致させるため、社外内の他部門に送られる前に、送付毎に部品のコードと共に資料の詳細を添付される方針として適用され、次の以下の図表のとおりである。 ロジスティクス面の技術の発展   ロジスティクスシステムのポイントは、顧客の要望で設定期間内に定量的および定性的な作業を行なわれることである。ロジスティクスシステムは、サプライチェーン(Supply chain)の重要な構成の一つであり、特にサプライチェーン管理に適用されているJust in timeシステムでは、面積と労働の規模の削減に着目している。それはロジスティクスシステムがもっと重要な点となり、経営管理に対して定量的および定性的に受けるために、新技術の適用が必要となり、製造者からエンドユーザーまで効率的な輸送を求められる役割である。ただし、製品の輸送技術については、一般的に情報ロジスティックスのみが理解されるが(例えば、EDI ebXMLシステム等)、それはサプライチェーン情報の流れを管理するための技術である。しかし、現代輸送の技術面については、GPS:Global Positioning System “衛星で製品輸送の監視と管理のシステム”は、輸送のための、衛星からの情報の技術であり、信号システムがGPRS : General Packet Radio Serviceを通じて、信号が携帯電話のネットワークに利用され、それらがGPSの中央から信号を通信する技術であり、現在、製品の輸送過程(Transportation)と製品の配送(Cargoes Distribution)に繋がっている。JITシステムに基づきサービス時間内、及びロジスティックス面の原価を削減するために、輸送車が設定された通路・時刻で使用され、燃料に関する費用、部品の管理、輸送車の目的外使用、無駄使い(例えば、エンジンを付けたまま寝る、設定通路外の通行、速度超過等)を管理している。

スーパーストレート穴あけ用マルチドリル

Article by: Sumitomo Electric Hardmetal Corporation, Japan           深い穴の穴加工作業をする際に、穴に詰まることが多い切りくずを考慮しなければなりません。また掘削されるドリルの強度も重要です。特に、多く種類の材料・異なる板厚・異なり鋼材の表面などの条件がワーク全体に影響を与えます。したがって、深い穴加工の作業がご要望に応じた品質と効率を得るために、ドリルとヘッド交換ドリルの選択は非常に重要なポイントです。    日本の住友電気工業ハードメタル株式会社が開発したSumiDrill WDX型およびSEC-マルチドリルSMD型および交換ヘッドのMTL, MEL とMBタイプのシリーズが深穴加工のあらゆるニーズに応える高品質と高精度の穴あけ加工を実現しました。 刃先交換式ドリル「SumiDrill WDX型」 刃先交換式ドリル「SumiDrill WDX型」は鋼鉄、ステンレス鋼、鋳鉄、非鉄金属の加工に最適。 バランスの取とれたデザインによるさまざまな材料へ安定した加工を実現いたします。  また、独自で使いやすい3種類の刀型デザインも品揃えます。チップ管理を簡略化・切削力の低減と共に、低剛性設備に調整が可能となりました。本製品の特長は 1. 外周刃と中心刃のバランス設計により安定加工を実現。 2. 切りくず処理でトラブル解決の刃先強化タイプの3種類のブレーカを揃え 3. 当社独自のコーティング技術を採用、摩耗しにくく欠けにくい材質で、長寿命化を実現しました。 4. 中心刃と外周刃が共用で合計4コーナー使用できることから、チップ管理を簡略化すると共にコスト削減にも貢献します。 ボディーの部分を耐久性に優れるように特殊な加工を施し、使用者は安定して長期使用することが可能になる。そのうえ、一般的な穴あけに加え、切断(穴の拡大、口穴の 追加 等)も可能である。 3種類のチップブレーカであらゆる材料及び用途に対応 「切りくず処理加工」はチップの刃先設計により加工で発生する切りくずの方向管理が効率的になる。チップは3種類あり、あらゆる材料及び用途に対応し、切りくず処理問題を低減する。Lタイプは低回転及びチップコントロール用途 Gタイプは一般用途 Hタイプはハード材用途 と分類されている。 SECマルチドリルSMDシリーズ 及びヘッド交換ドリルMTL、MEL、MB SEC-マルチドリルSMDシリーズは交換可能なヘッドドリル。独自の放射線状 セレーション締結デザインにより高精度かつ高強度のヘッド交換ドリルより生産性、 低コスト。また再研磨代を1.5mm~3mm確保し、さらに工具コストの低減が可能。SEC- マルチドリルSMDシリーズのヘッド交換ドリルは以下の3種類である。 1. MTL型 一般鋼の高能率加工に最適 1. 強い外周刃 2. 大きな刃先処理 高延性材料の大径な穴に最適な刃型設計 1. 低い機械剛性・クランプ剛性にも対応した大径専用刃先処理 2. 高価なワークに対して突発的な欠損を防ぐ 高靭性母材を採用 3. 大きなシンニング角により重切削でのスラスト低減を狙う *遠征の高い材質にもくず処理性を向上させた 強ネジレ角設計 2 […]