製造業における「デジタル拡張」が拡張現実以上の意味を持つ理由

ここ数ヶ月、オーグメンテッド・ワーカーの台頭を概説する論評が飛び交っています。ほとんどの場合、「オーグメンテッド・ワーカー」は、拡張現実というひとつのテクノロジーと同義です。

しかし、オーグメンテーションを拡張現実の観点から厳密に考えても、全体像が見えてきません。新しい補助技術が、製造労働者の仕事をより良く、より速く、より安全にするのに役立っているのです。

最近このトピックが注目されていることから、労働者の増強についてより広い視野で考える良い機会だと考えました。

デジタル技術が製造業の労働者を補強するその他の方法をいくつかご紹介します。

デジタルオーギュメンテーションの定義は以下の通りです：

デジタル・オーグメンテーションとオーグメンテッド・ワークは、デジタル技術を製造工程に統合し、その仕事の進め方を進化させる仕事です。

口が悪いですね。しかし、その核心はシンプルです。

オーグメンテーションとは、デジタル技術を駆使して、そのツールがなければできないこと以上のことができるようにすることです。

マサチューセッツ工科大学（MIT）のFluid Interfaces（流体インターフェイス）研究グループの責任者であるPattie Maes氏によると、オーグメンテッドワーカーの台頭を可能にするテクノロジーにはいくつかの特徴があるとのこと。

• 高感度センサー - より小型でコンパクトなセンサーが、作業者の動きを解釈し、作業者の環境から情報を収集します。
• シームレスな統合 - これらのセンサーやデバイスは、シームレスな方法で作業者のコンテキストに統合されます。あるものは身体に、あるものは衣服やPPEに、またあるものはワークステーションやワークフローに統合されます。
• 応答性の向上 - これらのデバイスは、常にリアルタイムで内外の刺激と相互作用します。コンテキストを意識したアシスタンスにつながります。

これに加えて、インダストリー4.0を考えるときに私たちが従来から思い浮かべている技術的進歩、つまりインダストリアル IoT、クラウドコンピューティング、コンピュータビジョン、デジタルツイン、AIと機械学習、ビッグデータなどが加われば、製造業の仕事をより良い方向に変革することが約束されます。

作業指示書

これを説明するために、ディスクリート・メーカーが直面する一般的な問題、すなわち多品種アセンブリを見てみましょう。

多くの工場では、作業者は紙ベースの作業指示書だけを使って複雑なアセンブリを進めています。製品に複数のバリエーションやカスタマイズのオプションがある場合、その結果、かさばる書類を通して「自分で冒険を選ぶ」ことになり、作業員のスピードが落ち、ミスが増えます。

解決策は、デジタルでインタラクティブな作業指示書によって作業員を補強することです。これらの作業指示書は、IoT デバイスを使用して作業者の行動にリアルタイムで応答し、画像やビデオを使って正しい組み立てを確認しながら、組み立てをガイドします。

さらに、これらの作業指示書は、オペレーターが次のステップを探すために作業を中断する必要がありません。アセンブリにシームレスに統合されているのです。

インライン品質チェック

オペレーターを補強するもう一つの方法は、IoTインライン品質チェックです。

品質問題の中には、目視では検出できないほど小さなものもあります。また、作業者の疲労が原因となっているものもあります。原因の如何にかかわらず、多くの品質問題は、作業者がその原因を突き止められなかったために、下流へと流れていきます。

その解決策は、カメラ、スケール、ノギスなどのIoTデバイスを使用して、オペレーターの品質チェックを支援することです。

どのメーカーでも、インラインで品質をチェックするプロトコルは持っています。しかし、適切なツールで補強されたオペレーターは、より多くの不適合をキャッチし、スクラップを減らし、後の再加工時間を減らします。

これまでのところ、これらの例はどちらもオペレーターに焦点を当てています。私が明確にしたいことのひとつは、製造業におけるオーグメンテッド・ワーカーはオペレーターだけではないということです。プロセスエンジニア、品質エンジニア、ワークセルマネージャー、ITスペシャリストなど、製造現場で肉体労働や知的労働を行うすべての人が対象です。

では、オーグメンテーションはエンジニアにどのように役立つのでしょうか？

エンジニアの仕事は知識労働です。そのため、思考と創造的な問題解決を促進するツールが必要です。

リアルタイム分析

例えば、エンジニアは、さまざまなプロセス、資産、部門からのデータの集計に多くの時間を費やすかもしれません。これには、ストップウォッチを使ってレガシーマシンのデータを収集したり、CNCのパフォーマンスデータを取り出したり、エクセルを使ってオペレーションの意味を理解しようとしたりすることが含まれます。

このような言い方をすると、口先だけのように思われるかもしれませんが、機械や人間のパフォーマンスを表すリアルタイムのデータを編集して表示する分析ダッシュボードは、一種の拡張機能です。エンジニアの仕事では、最新の正確な情報にアクセスする必要があるため、これらのダッシュボードを使用することで、分析作業を進化させ、意思決定を改善することができます。

それが増強の定義です。

No-Code開発

しかし、エンジニアにとって最大の補強は、ノーコード・プラットフォームという形でもたらされます。

機械と人間がますます複雑な相互作用を強いられているのが、現代の製造現場の現実です。

エンジニアは、以前はITエンジニアやソフトウェアエンジニアが行っていた技術的な仕事を行うことがますます求められています。

ノーコードの出現により、エンジニアはプロセスや改善のソリューションを自ら設計できるようになりました。一行のコードも書かずに。IT部門に切符を切らずに。

NoCodeは、問題に最も近い人たちの手に、より大きなコントロールを委ねることで、新たな製造改善を可能にしています。

ここでは、新しいテクノロジーが製造業の労働者を補強する方法をいくつか挙げました。しかし、結局のところ、誰かがこれらの拡張を可能にするアプリケーションやプロセスを最初に作成する必要があります。これがノーコード・プラットフォームの役割です。エンジニアの作業を補強し、ひいては工場全体の作業を補強することで、ノーコード・プラットフォームは、製造業者が新たなレベルのプロセスとコスト効率に到達するのを支援します。

これらの拡張の根底にあるのは、メーカーがすでに行っている作業をサポートし、増幅させるデジタル技術です。それは、人間と機械、内部と外部をつなぎ、製造作業の進化をもたらすものです。