로봇을 수용하여 노동 격차 해소

지난 10년 동안 공급망에 상당한 변화가 있었습니다. 전자 상거래를 수용하기 위한 유통 센터의 발전이든, 인구 밀집 지역에 더 가까운 전자 상거래 이행 작업의 추진이든, 한 가지 변함없는 것은 노동 문제였습니다. 성장하는 공급망 산업에서 노동 수요는 노동 풀보다 6:1 비율로 앞섭니다. Deloitte의 2018년 연구에 따르면 이 격차로 ​​인해 2028년까지 약 240만 개의 자리가 채워지지 않을 수 있습니다.

그러나 대부분의 D.C. 운영은 자동화로의 여정에서 뒤쳐져 있습니다. 수동 조작은 오늘날에도 D.C.의 약 80%에서 표준입니다. 전자 상거래 이행이 점점 더 복잡해지고 빠르게 진행됨에 따라 빠르게 지속 불가능해지고 있는 모델입니다. 온라인 쇼핑 판매는 매년 약 25%의 속도로 증가하고 있으며 주문 처리 및 유통 작업이 한계에 도달했습니다.

구직자보다 더 많은 일자리를 구할 수 있기 때문에 더 많은 시설이 더 스마트하고 다재다능한 자동화 솔루션으로 전환하고 있는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 그러나 대부분의 공급망 직업에는 현재 노동력의 약 30%만 보유하고 있는 기술이 필요하기 때문에 이는 자체적인 문제를 제시할 수 있습니다. 많은 것들이 반복적이고 위험하기 때문에 높은 이직률, 낮은 사기, 직원들을 지속적으로 재교육해야 하는 결과를 초래하는데, 이 모든 것이 막대한 비용을 치르게 합니다.

로봇 공학은 이러한 노동 및 생산성 증가 문제를 해결할 수 있는 엄청난 잠재력을 제공합니다. 로봇 자동화가 공급망 산업에 호소하지만 많은 질문이 남아 있습니다. 로봇은 주문 처리 작업의 혼란스러운 환경을 견딜 수 있습니까? 직원 및 기존 자동화 시스템과 어떻게 통합할 수 있습니까? 어떤 워크플로를 지원할 수 있습니까? 대답은 주로 각 작업의 고유한 요구 사항에 따라 다릅니다. 그러나 로봇은 D.C.의 실제 문제를 해결하고 가용 인력을 합리적인 비용으로 증가시킬 수 있게 되었습니다.

자동화 시작하기

오늘날의 노동력 부족을 해결하기 위해 D.C.는 고유한 문제와 요구 사항을 식별하기 위해 다각적인 접근 방식을 채택해야 합니다. 성공적인 로봇 공학 시스템은 컨베이어에서 피킹 기술에 이르기까지 이행 작업 내에서 다양한 움직이는 부품 간의 신중한 조정을 필요로 하며 스마트 소프트웨어는 이들을 모두 함께 묶어야 합니다. 이전에 수동 작업을 자동화하는 것은 단일 혁신이 아니라 하나의 통합 패키지에 있는 다양한 기술을 통해 이루어집니다.

자동화와 관련하여 모든 유통 작업에 동일한 수준의 지원이 필요한 것은 아닙니다. 만능 모델은 없습니다. 선택할 수 있는 옵션이 다양하기 때문에 로봇 공학 채택을 위한 올바른 첫 번째 단계를 선택하는 것은 압도적인 작업이 될 수 있습니다.

예를 들어, 모바일 로봇은 이제 이전보다 더 효율적으로 하역 작업을 처리할 수 있습니다. 최근 몇 년 동안 배달 트럭 및 선적 컨테이너를 위한 완전 자동화된 하역 솔루션이 도입되어 주요 육체 노동 수요를 완화할 수 있습니다. 마찬가지로 로봇 분류기 유도 기술은 수동 유도를 대체하거나 보완하여 처리량을 최대화하고 근로자를 단조롭고 육체적으로 힘든 작업에서 해방시킬 수 있습니다.

운영자는 최상의 솔루션을 식별하기 위해 고유한 요구 사항을 신중하게 평가해야 합니다. 강력한 산업 지식과 Robotics Industries Association 인증을 보유한 파트너와 협력하면 기업이 공급망 전체에서 이점을 극대화하는 솔루션을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한 작업에서는 로봇 솔루션을 평가할 때 시뮬레이션 도구를 고려해야 합니다. 물리학 기반 시뮬레이션 도구를 사용하면 실제 세계에서 사용하는 것과 동일한 제어 논리를 사용하여 가상 환경에서 테스트할 수 있습니다. 다양한 제품 모양, 크기 및 무게로 시뮬레이션을 통해 로봇 솔루션이 실제 세계에 배포되기 전에 개별 제품 시나리오에서 어떻게 작동하는지 보여줄 수 있습니다. 이러한 강력한 도구는 시행착오 없이 로봇이 가장 효과적인 위치를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 최종 사용자는 솔루션이 예상대로 작동하고 솔루션을 정당화하는 데 필요한 수익을 얻을 수 있다는 확신을 갖게 됩니다.

갭에 주의

최상의 솔루션이 식별되면 이행 작업은 로봇과 작업자 간의 격차를 줄이는 데 중점을 두어야 합니다. 평범한 D.C. 근로자는 로봇의 추가 지원 없이는 배송 속도에 대한 오늘날의 기대에 보조를 맞추는 것이 어려울 수 있습니다. 자동화가 경쟁력 유지의 핵심이지만 D.C.는 육체 노동을 찾고 유지하기가 점점 더 어려워지고 있음을 인식해야 합니다.

우리는 공급망 직업의 60%가 노동력의 20%만이 보유하고 있는 기술을 필요로 한다는 것을 발견했습니다. 그리고 일꾼을 찾을 수 있다면 많은 작업이 반복적이고 심지어 위험하기까지 합니다. 그 결과 낮은 사기, 높은 이직률, 재교육 및 관련 비용이 발생합니다.

다행히도 가상 현실 교육, 증강 현실 유지 관리 지원 및 음성 솔루션과 같은 솔루션을 사용하여 운영 및 기술 기술 격차를 해결할 수 있습니다. 인력 전환을 지원하는 기술로 로봇을 보완함으로써 D.C.는 비용이 많이 드는 이직을 방지하고 자동화 전환과 함께 발생하는 기술 및 기술 격차를 해결할 수 있습니다.

미리 내다보기

증가하는 노동 격차는 오늘날 공급망 산업에서 가장 시급한 문제 중 하나입니다. 자동화는 이제 경쟁력을 유지하는 데 필수적이며 로봇은 더 높은 가치의 작업을 위해 노동력을 확보하기 위해 인력 전환을 지원하는 중요한 파트너입니다.

오늘날의 빠르게 변화하는 전자 상거래 중심 경제의 요구 사항을 충족하려면 자동화가 필요합니다. 로봇이 아니라 기업이 경쟁력을 유지할 수 없다는 것이 미국 일자리에 가장 큰 위협입니다. 운영 및 기술 기술 격차를 해소하기 위해 로봇 및 노동 솔루션에 전략적으로 투자함으로써 D.C.는 노동력의 현재 및 미래 변화에 보조를 맞출 준비가 되어 있다고 확신할 수 있습니다.

Matt Wicks는 Honeywell Intelligated의 수석 로봇 솔루션 설계자이자 로봇 산업 협회 이사회 의장입니다.