オーグメンテッド・ワーカーデジタル技術が労働力を強化する方法

製造業の歴史は、自動化の歴史として簡単に語ることができます。織機から自動組立ライン、インテリジェントなコボットまで、製造業は何世紀にもわたり、人間の労働を大規模に再現する方法を見出してきました。

しかし、自動化という観点から厳密に考えるだけでは、すべてを語ることはできません。多くの場合、新しいテクノロジーは人間とともに働き、より効率的、安全、正確に作業できるようにします。これは、新しいデジタル技術が製造作業のあらゆる側面を強化するインダストリー4.0において特に当てはまります。

人間の労働力を強化するこのプロセスがオーグメンテーションです。研究と経験によって、最高のソリューションは製造労働者の能力を増幅させるものであることが何度も示されていることを考えれば、このことは明らかです：

製造業の未来は増強です。

このガイドでは、製造業におけるオーグメンテーションについて、そのテクノロジー、ユースケース、原理を紹介します。製造業におけるオーグメンテーションの意味を定義し、製造業がなぜ今オーグメンテーションを必要とするのかを説明し、そして今現在、現場で働く労働者を補強している様々なテクノロジーとアプリケーションを調査します。

労働力増強」とは何ですか？

製造業の文脈では、"ワーカー・オーギュメンテーション "とは、労働者の仕事のやり方を改善するためのテクノロジーの使用を指します。オーグメンテーション・テクノロジーは、統合された補助的なものです。

統合的というのは、それがワーカーの環境の自然で邪魔にならない部分であることを意味します。また、補助的な技術とは、人間のパフォーマンスを低下させる要因の一部を単純化したり、コントロールしたりするものです。結局のところ、補強技術によって、作業者はより専門的な作業をより慎重に行うことができるようになります。

オーグメンテーションには様々な種類があり、オーグメンテーション・テクノロジーは肉体労働と精神労働の両方をサポートします。よりスマートで直感的なインターフェイスを誇る現在のオーグメンテーション・テクノロジーは、製造環境へのシームレスな統合が特徴です。

拡張技術には様々な形があります。多くのメーカーがオーグメンテーションから連想する例は、機械学習、AI、その他のコンテキスト分析を使用して、装着者の視野に新しい情報をオーバーレイする拡張現実ヘッドセットです。

しかし、これらだけが補強技術ではありません。

その他の例としては、周囲の状況や作業員の健康状態をリアルタイムで監視し、危険の可能性があれば作業員に警告を発する環境センサーや生体情報センサーがあります。作業中にオペレーターと対話するコンピューター・ビジョン・システムもあります。オーグメンテーションはまた、リアルタイムのデータ集計や分析、対話型の作業指示など、作業員の認知的負荷を軽減する技術を指すこともあります。オーグメンテーションは、IoT 接続されたインライン品質チェックのような単純なものから、人工現実のような複雑なものまであります。

オーグメンテーションとは、これらのテクノロジーとそれ以上のものを指します。メーカーがより良く、より効率的に、より安全に仕事をこなせるようにする、あらゆる外部支援システムのことです。

オーグメンテーションが仕事を進化させる

オーグメンテッド・ワークを定義するもうひとつの方法は、デジタル技術を製造プロセスに統合し、その仕事の進め方を進化させる仕事です。ここでは、新しいデジタル技術を使用することで、製造作業の性質が実際に変化します。

デジタル技術が労働者を支援するのか、あるいは労働者の働き方を変えるのかにかかわらず、製造業者はすでにオーグメンテーションを利用して大きな競争上の優位性を獲得しています。より良い注意力、より快適な環境、より革新的な思考、長期的な労働者の幸福など、人間の視点からパフォーマンスの向上を測定することができます。あるいは、製造目標やKPIの観点からも。エラーの減少。より高い品質。スループットの向上。より速い段取り替え。ダウンタイムの削減。

オーグメンテーションの指針となる哲学は、人間のパフォーマンスの向上が製造のパフォーマンス向上につながるということです。

なぜ今増殖手術なのですか？

今この瞬間に補強が必要なのは、3つの要因があります。

第一に、製造業は労働力不足の深刻化に直面しています。今後10年間で、製造業では220万人の雇用が埋まらないと調査会社は予測しています。これは、研究者がスキル・ギャップと呼ぶもの、つまり現代の製造業に必要なスキルセットと労働市場に存在するスキルセットの間に整合性がないことが主な原因です。

第二に、製造業の仕事は加速度的に変化しています。しかし、仕事の道具は、作業者が遅れを取らないようにするほど急速に進化していません。作業の変化により、作業の複雑さが人間のパフォーマンスを低下させる可能性を高めています。これは、自動化するには複雑すぎたり、変化しすぎたりする組立や機械のメンテナンスを任されている最前線のオペレーターにも当てはまります。これは、これまでソフトウェア・エンジニアやIT、データ・サイエンティストが行っていた作業を行うことが求められるようになっている製造エンジニアにも同様に当てはまります。

最後に、自動化は多くの製造アプリケーションではまだ実現不可能です。自動化は法外なコストがかかります。規模を拡大するのも難しい。そして皮肉なことに、労働集約的です。(誰かがロボットアームを管理し、プログラムし、メンテナンスしなければなりません）。フォーブス誌が最近指摘したように、「複雑さ、生産量、マージンのすべてがさまざまな形で組み合わさって、多くの用途でロボットの使用を除外しているのです」。

完全自動化の試みは、人間には欠点があるにせよ、それでも人間は立派な機械であることを思い出させてくれます。彼らは知的で、創造的で、柔軟で、適応力があり、学び、革新することができます。自動化されたソリューションと並べると、より優れた関節を持つグリッパー、「コンピューター」ビジョン（私たちの脳はふにゃふにゃしたコンピューターでしかないのでしょうか？

これらの要因（スキル格差の拡大、ミスの起こりやすい作業システム、自動化の課題）はすべて、製造業者がより多くの成果を上げるために労働力を強化する必要がある状況をもたらしました。

つまり、これらの課題に対する解決策は補強です。

オーグメンテーションは、人間が製造業の中心的存在であり、当分の間、製造業の中心的存在であり続けることを認めています。しかし、最適なパフォーマンスを発揮するためには支援が必要です。

労働力の増強が可能なのは、製造業が技術開発の変曲点に達しているからです。

この技術の可能性は大きいのですが、メーカーが独自の課題に適応するには柔軟性に欠けることが多いのです。そのため、デジタルの可能性が素晴らしい時代であっても、現場で紙の帳票やストップウォッチを目にすることは珍しくありません。

いくつかの基本的な進歩が、協調して機能することで、広範なオーグメンテーションを可能にしています。このセクションでは、オーグメンテーションの背後にある実現技術をレビューし、メーカーが柔軟でカスタマイズ可能な方法でそれらを展開する方法を提案します。

IoT

ほとんどの拡張戦略が機能するのは、人間がインテリジェントな方法で機械と連携して作業できるようにするためです。機械の出力や状態にリアルタイムで反応し、オペレーターが情報に基づいた意思決定を行えるように、その信号をオペレーターに伝えます。 IoT接続は、このようなコミュニケーションを可能にしました。

"コネクテッド・ワーカー "が "オーグメンテッド・ワーカー "の代名詞として使われているのを耳にしたことがあるかもしれません。このIoT コネクティビティは、まさにそのことを指しています。

労働力の増強を検討している製造業者にとって、IoT インフラ（無線LAN、クラウド、セキュリティ）は、柔軟性とコミュニケーションを増強戦略の基盤に組み込むのに適した場所です。

センサー

最新の拡張技術の特徴のひとつは、製造環境とのシームレスな統合です。これが可能なのは、センサーが小型化される一方で可能性が高まっているからにほかなりません。これらの柔軟で応答性の高いセンサーは、衣服や身体に装着したり、製造ステーションの何十ものポイントに設置したりすることができ、環境を解釈し、展開するイベントを記録します。これらのセンサーは、ますますエッジで計算できるようになっています。センサーが収集したデータはIoT通信され、人間とモノが常に "対話 "する工場が実現します。

柔軟性を求めるメーカーにとって、これらのセンサーは人間と機械のパフォーマンスを同様に測定する必要があります。

ビッグデータ

拡張技術の主な特徴の1つは、作業員の行動、周囲の状況、または機械データにリアルタイムで対応できることです。これらのシステムは、製造作業を通じて収集されたデータを集約し、人間の洞察力を向上させる方法で整理するのに役立ちます。AI、機械学習、その他の予測・分類アルゴリズム技術は、オペレーターやエンジニアの意思決定能力を向上させます。

人間のパフォーマンスを向上させるには、人間の失敗の根本原因を理解する必要があります。

エネルギー省によると、産業界における作業ミスの80％はヒューマンエラーによるものです。

この数字には文脈が必要です。

DOEは、数十年にわたる研究を検討した結果、これらのエラーのうち、個人のミスによるものはわずか30％であることを発見しました。残りは、「エラーが発生しやすい状況」、つまり「作業の要求が個人の能力を超えている場合、または作業条件が人間性の限界を悪化させる場合」を特徴とする作業構造に起因するものでした。

DOEの結論は、「ヒューマンエラーは......故障だけの原因ではなく、むしろシステム内のより深い問題の影響である」というもの。ヒューマンエラーは無作為に発生するものではなく、人が使用する道具や作業内容、作業環境などの特徴と体系的に関連しているのです」。

これは重要な発見です。疲労、集中力の欠如、不十分なトレーニング、劣悪な職場環境など、私たちがヒューマンエラーの原因としてきた従来の原因の多くは、人間のパフォーマンスに還元できるものではないことを示唆しています。むしろ、優れたパフォーマンスは優れたシステム設計の効果なのです。

報告書はこう続けます。"どんなに設備が効率的に機能し、どんなに優れた訓練、監督、手順があり、どんなに優れた作業員、技術者、管理者が職務を遂行したとしても、人はそれを支える組織以上のパフォーマンスを発揮することはできない"。

オーグメンテーティブ・テクノロジーは、人間のパフォーマンスを最適化するための条件をどのように作り出すことができるのでしょうか？組織はどのように従業員をサポートし、力を与えることができるのでしょうか？適切なテクノロジーがどのように役立つかを理解するために、製造上の問題の一般的な原因を見てみましょう。

疲労

疲労した労働者はミスを犯しがちです。また、仕事中に怪我をしやすくなります。疲労と闘うために、拡張テクノロジーは作業員が疲労の兆候を示し始めたことを検知することができます。

製造業では、防護服に組み込まれたウェアラブルセンサーが、作業員が重い荷物を持ち上げる際に姿勢が悪い（疲労の兆候）ことを検知します。組立作業に従事する作業者にとっては、デジタル作業指示が相互作用を促進し、エンゲージメントの向上に役立ちます。ウェアラブルデバイスは、疲労に特徴的な作業者の身体機能の変化を感知し、休憩を取るよう警告することができます。

集中

どんなに優れていても、人間の仕事には集中力の欠如がつきものです。どんなに優秀な労働者でも、調子の悪い日はあるものです。このような集中力の低下は、長時間労働、反復作業、精神的疲労といった製造業の性質に起因することが多いのです。

拡張テクノロジーは、労働者を仕事に集中させることで、集中力の向上に役立ちます。あるものは仕事を「ゲーミフィケーション」化することで、またあるものは反復労働の側面をゲーム化することで、常に自分自身と競争することで、これを実現します。また、静的な指示をインタラクティブなデバイスに置き換えることで、これを実現するものもあります。

ミスが発生した場合、IoT 支援するインライン品質チェックにより、下流に進む前に人間が不適合を検出することができます。

トレーニング

オペレーターはしばしば、短期間で新しい仕事を覚える必要があります。新入社員が生産ラインに入る前に、新しいスキルや工程を学べる期間は短い。そして、新人を教育するのに最適なベテラン従業員は、急速に退職していきます。このようなことが、効果的とは言えないトレーニング・レジームの原因となっているのです。

新しい拡張技術は、従業員のトレーニングや再スキルアップに役立ちます。例えば、トレーニング用の製造アプリは、新入社員が段階を追ってプロセスを学ぶことができます。メディアリッチでインタラクティブなトレーニングモジュールにより、これらのアプリはあらゆる学習スタイルに対応し、オペレーターが初日から実践しながら学べるように設計できます。さらに、IoT 接続と埋め込みセンサーにより、これらのアプリは作業員が新しいスキルを適切に実行しているかどうかを検出します。これにより、早期の介入が可能になり、オペレータが誤った技術を強化しないようにします。

デジタル作業指示書による生産性の向上

自動化されたソリューションがほとんどの反復的な手作業をこなすようになったため、オペレーターは自動化には複雑すぎる、あるいは変化しやすいアセンブリを任されるようになりました。カスタマイゼーション、短い製品サイクル、多品種少量生産への要求が依然として主流であるため、この傾向は今後も続くでしょう。

インタラクティブなデジタル作業指示書は、このような課題に直面している作業員を補強する簡単な方法です。デジタル作業指示書は、複雑な工程を最小限に押し付けがましくなく、作業者をガイドします。ビデオや写真のような埋め込みメディアにより、作業者は各工程をどのように行うかを確認することができます。ブレイクビームやピック・トゥ・ライトのようなIoT デバイスは、作業者を正しい部品に誘導し、一般的な組み立てミスを防ぎます。

デジタル作業指示書は、人間が目の前の作業に集中できるようにすることで、人間特有の能力を補強します。

インライン品質保証によるエラープルーフ

品質上の不適合は製造業にはつきものです。品質問題を未然に防ぐことは不可欠ですが、問題が発生したときにそれを特定することも同様に重要です。品質エラーの多くは、人間が発見するにはあまりに微妙です。また、疲労していたり、注意力が散漫になっているオペレーターは、生産ノルマを達成するために労働しているうちに、品質ミスを見逃してしまうかもしれません。

現代の品質システムは、人間が品質問題を100％発見できるわけではないことを認めています。秤、ノギス、カメラなどのIoT 機器によって既存の品質チェックを補強しています。これをデジタル・ポカヨケと考えることもできます。決定的な違いは、これらのツールが人間の代わりに仕事をするのではないということです。むしろ、人間がすでに行っているチェックを、強化されたデジタル機能で補い、合理化しているのです。

コンピュータ・ビジョンによる生産の合理化

コンピュータ・ビジョンは、デジタル時代に登場した最もエキサイティングな技術の一つです。伝統的なマシンビジョン技術と高度な機械学習やAIを組み合わせることで、コンピュータビジョンシステムは作業中のオペレーターの行動をガイドし、分析することができます。

コンピュータ・ビジョンが製造作業を補強する方法は数多くあります。コンピュータ・ビジョンは、オペレーターのジェスチャーや動作を識別し、それに反応することができます。例えば、特定のハンドジェスチャーを見ると、コンピュータビジョンシステムがデジタル作業指示アプリを起動し、次のステップに進むことができます。テキストやバーコードの読み取り、視野内の物体の識別も可能です。また、品質保証のための警戒ツールとして機能し、規範からの逸脱を識別してフラグを立てることができます。

リアルタイム・パフォーマンス追跡による可視性の向上

プロセスの可視化は、プロセスの改善に不可欠です。従来、製造業におけるデータ分析では、さまざまなソースや部門からデータを収集し、集計して、最終的に数値から改善の機会を見つける必要がありました。新しいデジタル技術は、製造データの継続的なストリームを自動的に収集・分析し、エンジニアがより迅速かつ正確に意思決定できるようにします。IoT 接続、製造アプリ、分析ダッシュボードが連携し、エンジニアに最新情報を提供します。

No Code Appsプロセス制御を強化

現代の製造業では、エンジニアは異種のプロセスやシステムを高度に制御する必要があります。ノーコード 製造アプリプラットフォームは、エンジニアに新しい方法で機械と人をつなげる能力を提供します。ノーコードの前提は、同じオペレーションは2つとなく、同じような課題に直面している同じようなオペレーションであっても、必ずしも既成のソリューションに従うとは限らないということです。カスタム・アプリを設計するか、テンプレートをカスタマイズすることで、エンジニアは、従来はIT部門や経営陣の支援が必要だったソリューションを自ら実装することができます。

オーグメンテーションは、人的労働の柔軟性やコスト面での利点を犠牲にすることなく、既存の労働力を強化する方法をメーカーに提供します。

重要なのは、人間が働くシステムを改善することで、コンディションを向上させ、最適なパフォーマンスを発揮できるようにする手段をメーカーに提供することです。

労働力の増強方法を検討する際には、業務のどの部分がエラーの原因となる可能性があるか、またワークフローを成功させるためにどのようなテクノロジーが必要かを慎重に検討してください。