Partagez soigneusement les tâches entre humains et robots

La pandémie a mis en évidence les défis de compter sur des biens fabriqués à des milliers de kilomètres des États-Unis par une main-d'œuvre humaine. Cela a accentué la collision des fissures existantes dans la chaîne d'approvisionnement et la livraison immédiate à laquelle les acheteurs en ligne se sont habitués.

Parce que nous avons également une ambiguïté persistante autour des sanctions sur le commerce entre les États-Unis et la Chine, nous commençons à voir un retour de la fabrication de certains produits sur le sol américain.

La hausse de l'industrie manufacturière aux États-Unis sera caractérisée par trois éléments :

Durabilité :utilisation de moins d'énergie pour créer des produits et création de moins de déchets dans le processus.

Personnalisation/personnalisation :il est peu probable que les entreprises américaines rivalisent sur la base des coûts purs. Mais je pense que les utilisateurs paieront plus pour des produits qui ont leur propre touche personnelle.

Localisation :Ceci est similaire au mouvement de la ferme à la table qui promeut le service d'aliments locaux dans les restaurants. C'est un parallèle intéressant, mais je ne le vois pas se jouer à ce point.

Correctement mis en œuvre, cela impliquera la mise en place d'installations de production locales (et beaucoup plus durables) capables d'ajuster ce qu'elles fabriquent.

Cela nécessitera une combinaison de travailleurs humains et d'un nouveau type de robot. Au lieu de robots très gros et coûteux capables de créer des biens spécifiques en très grand volume, la nouvelle vague de robots sera plus petite, moins coûteuse et facile à reprogrammer.

La volonté de réduire les coûts, la puissance et l'encombrement pousse les entreprises à implémenter ce qui était auparavant plusieurs sous-systèmes discrets jusqu'à une seule carte qui intègre la technologie multiprocesseur.

L'une des tendances récentes les plus intéressantes que nous avons relevées est que les équipementiers téléchargent leur "recette" pour créer un widget dans le système de fabrication. Le fabricant fournit une machine virtuelle sécurisée à partir de laquelle l'OEM peut exécuter son code. Le fabricant doit être certain que ce code ne peut pas, délibérément ou accidentellement, provoquer un mauvais comportement de l'équipement de l'usine et mettre les humains en danger.

L'architecture logicielle du système doit pouvoir isoler les fonctions centrales qui font fonctionner la machine, loin des applications, ces dernières ne pouvant pas accéder directement à ces ressources.

Dans ce nouveau monde, cependant, il ne s'agit pas de robots contre humains. Nous verrons des humains travailler aux côtés de robots, le résultat étant un résultat nettement meilleur pour l'usine.

Il s'agit moins de la valeur offerte par la technologie robotique que de s'éloigner de l'idée de remplacer les humains par des robots. Nous devons considérer la tâche complète de manière holistique et la répartir entre un robot et un humain.

L'ajustement des robots aux nouveaux flux de processus est un défi, et les temps d'arrêt ont un impact sur la production et l'efficacité de l'usine.

Malgré toutes les affirmations de l'intelligence artificielle (IA), seul un humain peut prédire les problèmes avant qu'ils ne surviennent et réfléchir rapidement pour prendre des décisions en temps réel.

Contrairement à une "explosion cambrienne", que certains journalistes ont utilisée pour décrire l'assaut des solutions d'IA sur le lieu de travail, l'adoption réelle sera plus lente.

Les entreprises commencent à se remettre de la pandémie, certaines plus que d'autres, et la nécessité d'offrir une expérience fluide du commerce en ligne au magasin (afin de concurrencer des géants comme Amazon) nécessite de repenser l'ensemble des chaînes d'approvisionnement.

Ce sera lent et régulier. Un équipement qui promet d'accélérer les fonctions d'une usine n'aide pas l'ensemble de l'usine s'il n'est pas fiable, rigide et/ou coûteux.

Mais nous assistons à des preuves de concepts et à des essais technologiques bien pensés pour valider les avantages du retour sur investissement avant que des déploiements plus larges ne soient à venir.