製造業は常にマージンが厳しいビジネスだ。 しかし、グローバル化は競争がかつてないほど激しくなっていることを意味し、サプライチェーンの複雑さとここ数年の材料費の高騰は、さらに望ましくない複雑さを引き起こしている。 その上、進化し続ける規制の状況を考慮すれば、製造業におけるRPA自動化がこれまで以上に不可欠であることは明らかだ。
工場のRPA自動化は、オペレーション、従業員満足度、利益を改善することができる。 また、内部管理やコミュニケーションからサプライチェーンの最適化や品質管理まで、あらゆるレベルで組織をサポートすることができる。 製造業とオートメーションは、ほぼ1世紀にわたって手を取り合ってきた。 RPAは、この共生関係の次のステップを意味する。
この記事では
RPAによる自動化
製造業における使用事例、ケーススタディ、メリット、課題、今後の応用について見ていきます。
製造業とオートメーション：長い付き合い
製造業とオートメーションは20世紀以来、相思相愛の関係にある。 工場現場での自動化機械製造は、そのスピード、精度、コスト効率の高さから、ロボット工学の最も魅力的で価値ある用途のひとつとなっている。 しかし、バックオフィスの管理業務となると、製造部門の取り組みはやや遅れている。
メーカーが物理的ロボット工学を広く採用していることは、業界が新しい技術に対してオープンであることを裏付けている。 この部門が機械化された生産ツールを採用したのは、競争への欲求が原動力だった。 厳しいマージンとグローバルな競争により、メーカーは収益を上げるための新しい方法を見つけなければならなくなり、バックオフィスとフロントオフィス業務は論理的に次のフロンティアとなるだろう。
製造・工場RPA
オートメーション市場規模
グローバル
RPA
現在の市場規模は約1300万ドルである。 しかし、年平均成長率は33％と非常に高く、この業界は今後、次のような成長を遂げるだろう。 2032年までに約1億ドル
2022年に行われたImpactMyBizの調査によると
製造チームの10分の4が現在
ビジネスにおけるRPA. 今後数年間で、同程度がこれらのツールを採用する予定だ。 これらの数字は、製造分野における自動化ソリューションへの意欲を明確に示すと同時に、アーリーアダプターが競合他社を凌駕する可能性が残されていることを示している。
製造業がRPAを必要とする理由
製造業はここ数年、かなりの困難に直面している。 COVID-19の自宅待機命令は深刻なサプライチェーンの混乱を引き起こし、その結果インフレが原材料費を高騰させた。 さらに、ウクライナ紛争は燃料費の高騰と半導体不足という形で現れている。
このようなマクロ経済の苦境もさることながら、製造業は今後数年間、多くの課題に直面する。 これらの大きな問題には、以下のようなものがある：
1.熟練労働者の不足：
製造業チームは、熟練工の退職や異業種への転職に伴い、人材獲得の問題に直面している。
2.消費者の嗜好の変化：
製品のトレンドは常に変化している。 近年、消費者は製造業に持続可能性と倫理的慣行を求め始めている。
3.グローバリゼーション：
テクノロジーとコミュニケーション・ツールは、より広い市場への扉を開いたが、同時に競争も激化させた。
4.諸経費の上昇：
原材料、エネルギー、人件費が高騰し、利益を上げるのが難しくなっている。
5.規制当局による監視の強化：
世界中の政府が商品に対してより厳しい規制を実施し、さまざまな部品や慣行に対して厳しい制限を設けている。
ユニークな課題は単純な解決策を持たない。 しかし、RPAは各問題の解決に役立ち、生産自動化チームに利益をもたらすソリューションへの道筋を示すことができる。
製造業におけるRPA自動化
産業使用例
RPAは製造業に無限の利益をもたらすことができる。 いくつかの使用例を紹介しよう。
#1. 部品表の自動化
部品表は、どの部品を製造する必要があるかを示す重要な文書である。 常に最新でエラーがないことが重要だ。 部品表を手作業で処理すると、人為的なミスが発生し、遅延やコストのかかるミスにつながる可能性があります。
RPA技術は、部品表のリアルタイム管理を可能にする。 これにより、全員が同じ見解を持ち、調整や変更が単一の真実のソースに反映される。 さらに、この情報を一元化することで、変更がスケジューリング、発注、コミュニケーションに役立つ他の自動化の引き金となり、調整された効率的なオペレーションにつながる。
#2. 在庫管理
サプライチェーン・マネジメントは、製造プロセスの重要な部分である。 近年見られるように、遅延や災難は連鎖的な影響を及ぼし、商品不足を招き、商品価格を上昇させる。 これが業界全体で起これば、消費者はコストを吸収できる。 しかし、1つのメーカーがそうなれば、競合他社は価格が安いため、簡単にあなたのビジネスに飛びつくことができる。
そのため、適切な在庫管理は不可欠である。 RPAは在庫管理の3つのコア要素、すなわち在庫レベルの監視、在庫レベルのアラート伝達、在庫再注文の自動化を支援することができる。
RPAツールは、在庫の全体像を把握し、潜在的な遅れを把握するアプリケーションの構築を支援する。 最終的な結果は、コストのかかる遅延が少ない、より効率的なシステムである。
#3. ベンダーとのコミュニケーション
商品の生産がより専門的になるにつれ、製造企業は他の業者に大きく依存するようになった。 このような特殊な部品やコンポーネントを調達することは、サプライチェーンを成功させるための重要な要素であり、ベンダーと良好な関係を築き、維持するためにはコミュニケーションが不可欠である。
RPAツールは、他のベンダーとのコミュニケーションを自動化し、情報共有、問い合わせ、製造状況、納品を幅広いシステムで簡単に追跡できるようにするのに役立つ。 さらに、信頼を高めるタイムリーな支払いを保証することができる。
#4. サプライチェーンの需要予測
ここ数年、原材料の価格は着実に上昇している。 しかし、これらの価格は常に流動的である。 RPAはすでにさまざまな分野の多くの企業で価格監視に利用されており、製造チームは同じ原理を原材料やその他の商品の購買に応用することができる。
製造業の調達チームは、MLを活用したRPAソリューションを使って製品の需要を予測し、商品価格を監視して、適切なタイミングで取引を実行できる。 これらのプロセスは、商品を最低コストで確実に購入し、収益性を向上させることができる。
#5. 発注書の作成
手作業による発注書（PO）作成は時間がかかり、人為的ミスが発生しやすい。 多忙な製造環境では、こうしたトランザクションの量は非常に多く、部門にまたがっていることが多く、財務チームの誰かの承認が必要になる。 ヒューマンエラーを起こしやすい、反復的で大量の作業？ RPAの仕事のようだ。
RPAは、チームによる商品の発注を支援し、AIによる承認の自動化や意思決定者への通知を行い、発注書を関係者に転送することで、発注書に関連する問題を解決する。 また、在庫レベルを監視し、注文を自動化することで、さらに時間を節約することができる。
#6. インボイス処理
製造業は複雑なサプライヤーの網を使い、しばしば国際的な境界線を越えて操業している。 請求書がビジネスに流れ込むと、さまざまなチームから承認や認可が必要になる。 加えて、請求書はさまざまな言語で受け取ることができ、さらに複雑なレイヤーを追加することになる。
光学式文字認識（OCR）を備えたRPAは、チームが電子メールや請求書を読んで理解し、データを財務システムに入力し、関連する承認担当者に通知し、取引を処理するのを支援する。 迅速で正確な支払いは、ベンダーとの関係を大幅に改善し、早期支払割引を受ける資格をチームに与える。 その結果、業務がスムーズになり、組織全体の支出の可視性が向上した。
#7. 物流追跡
多忙な製造チームは、月に何千もの注文を受けることもある。 RPAは、プロセス全体を自動化することで、こうした注文の処理と履行を支援することができる。 しかし、商品が工場から出荷されると、さらにやるべきことがある。
RPAは、製造チームが出荷を追跡し、納期予測、遅延に関する最新情報、その他の重要な情報を顧客に提供するのに役立つ。 RPAはまた、顧客満足を確保するために、最も早い、あるいは最も安い配送レーンを前もって選択するために採用することもできる。
#8. ERP統合
大規模な製造業では、財務、倉庫管理、カスタマーサクセス業務を一元化するために、多くの場合、企業資源管理（ERP）ソフトウェアに依存しています。 これらのソリューションは、導入と維持にコストがかかる。 しかも、その能力を拡張するには、リソースを大量に必要とするカスタム・ソフトウェア開発が必要だ。
RPAツールは、ERPソフトウェアを補強し、AIやML機能でその能力を拡張する簡単な方法を提供する。 RPAがレガシーシステムを拡張して新たな要件に適合させることができるのと同様に、RPAツールはERPツールと連携して、ソフトウェアがカスタムニーズに適合するようにすることができる。
#9. 規制遵守
製造業は、安全衛生、リスク管理、生産基準などのコンプライアンスに対応しなければならないという大きなプレッシャーにさらされている。 これらの規制は常に変化・進化しており、コンプライアンスを確保するために頻繁に監査が行われる。
RPAボットは、製造チームがワークフロー全体にわたって確実な監査を実行し、提供できるよう支援する。 さらに、変化する規制要件を把握し、関連チームに最新情報を伝達することで、組織を支援する。 徹底的な記録とデータを残すことで、メーカーは製造手順を分析し、問題になる前に工程に介入することができる。
製造業におけるRPA自動化
産業ケーススタディ
製造・生産RPAのケーススタディは、同分野を変化させ、改善する技術の能力を強調する最良の方法の一つである。
#1. 製造業向け買掛金RPA
英国のある大手メーカーは、買掛金部門を9人のフルタイムスタッフで運営していた。 スタッフは5つの異なる業務部門に分かれ、相互運用性が最小限のレガシーソフトウェアを使用していた。 問題は明らかだった。リソース配分とデータの可視性が不十分で、請求書の重複など、かなりの人為的ミスがあった。
このチームは、RPAソリューションを使って買掛金を自動化し、OCRを使用して請求書を分析し、データ収集を一元化した。 この企業は、請求書作成にかかる人手を90％削減し、コストを60％削減した。また、週次レポートによって会社の業績が非常によく見えるようになった。 詳しくはこちら
#2. バックオフィスの効率化
ある高級製造工場が、高いレベルの競争により収益が縮小していることに直面した。 経営陣は既存のプロセスを監査し、過剰な市場投入期間が問題の最も大きな原因であると結論づけた。 チームには高いスキルを持ったスタッフがいたが、彼らはさまざまな方向に引っ張られ、最適な時間の使い方とはほど遠い、繰り返しの多い平凡な仕事に追われていた。
チームは発注書、請求書の照合、契約順守などの業務に着目し、これらの業務の多くをRPAボットのデジタルワークフォースにアウトソーシングできると考えた。 20以上の業務プロセスを自動化した後、製造チームは本来の業務に専念できるようになった。 詳しくはこちら
#3. 製造仕様への対応
ある多国籍電機メーカーは、家庭用および産業用の配電盤を製造していた。 配電盤は工場内で組み立てられ、仕様に基づいてあらかじめ配線されていた。 製造仕様書は、電気回路とサーキットブレーカーの位置を強調するラベルと一緒に印刷する必要があった。
顧客先で配電盤を設置するオペレーターのための書類作成には時間がかかり、人為的ミスが発生することもあった。 同社はRPAボットを採用し、要件を読み取って理解し、関連資料を印刷した。 この導入により、2人のスタッフが価値主導の業務に回ることができ、組織の生産性が向上した。
#4. 貨物・物流の自動化
ある自動車業界のグローバル・プレーヤーは、大量の海外輸出を扱っていた。 これらの注文の複雑さのひとつに、第三者である貨物運送会社に対する荷送人の指示書（SLI）の要件が含まれていた。 自動車会社は当初、これらの手紙を手作業で処理していたが、これには多くの時間がかかり、人為的ミスもあった。
チームにとってさらに悪いことに、オーダーレベルが乱高下した。 SILの作成はビジネスにとって深刻なボトルネックであり、受信側にも遅れが生じていた。 管轄地域によって輸出入に関する法律が異なるため、要件が異なることも問題だった。
この企業は、受信メールを定期的にスキャンし、SIL番号が必要な注文を判断するRPAソリューションを導入した。 ボットは注文を抽出し、ERPシステムとビジネスルールを照合し、どのカスタム・ローが適用されるかを決定した。 そこから、正しいSLIが運送会社と顧客担当者に転送され、時間と混乱を限りなく節約することができた。
#5. 業務プロセスの削減
地域ネットワークが確立された中東の大手浄水製造工場は、競争と高コストに苦しんでいた。 24時間365日稼働するプロダクション・パイプラインでは、データの可用性を高め、品質チェックを行い、プロセスの可視性を高めて改善につなげる必要があった。
要件分析の結果、RPAが生産性を高め、時間を節約できる5つの中核分野が特定された。 これらのプロセスには、データ入力、請求書発行、生産計画、給与計算などが含まれる。 これらのプロセスにRPAソリューションを導入することで、チームは人的ミスをなくし、人的入力を90％削減し、コストを95％削減することができました。 詳しくはこちら
RPAによる自動化
製造業メリット
上記のケーススタディやユースケースが示すように、RPAは製造分野に大きなインパクトを与えることができる。 ここでは、自動化された生産・製造工程がもたらすメリットをいくつか紹介する。
#1. 間接費の削減
製造業は、ほとんどの部門と同様、間接費を削減し、消費者に価値を提供する必要に迫られている。 RPAツールは、品質に妥協することなく、コストのかかる手動プロセスを自動化するために構築されている。
RPAが諸経費を節約する主な分野の1つは手作業である。 ここでの大きなメリットは、RPAが非常に柔軟で、さまざまな部門にわたる膨大な業務プロセスに適していることだ。 調達、売掛・買掛金、倉庫・物流、品質保証、そしてカスタマーサービスでさえもRPAを活用し、コストを削減することができる。
#2. 人的ミスの減少
職場においてヒューマンエラーは避けられない。 面倒で反復的な業務は、従業員の意欲を低下させ、「自動操縦」で業務を進めることが多いため、このようなミスの原因となることが多い。 RPAボットは、高い精度と正確さで忠実にタスクを実行するため、同じ問題に悩まされることはない。
大量生産の場面では、ヒューマンエラーはコストや評判、そして最悪の場合、作業員の命を奪うことになりかねない。 RPAを採用することで、こうした問題を劇的に減らすことができ、さらに従業員の満足度も向上する。
#3. 生産性の向上
RPAボットは365日24時間働くことができる。 この利点は、人間の監督を最小限に抑えたデジタルワークフォースにプロセスをアウトソーシングすることで、生産環境に革命をもたらすことができる。
製造チームは、変動する市場の需要に対応できなければならない。 RPAは、人手を増やすことなく、組織を迅速かつ効率的に拡張するのに役立つ。
#4. 品質管理の向上
品質管理は、あらゆる製造業務において不可欠なものである。 物理的な機械はその精度で知られているが、現場ではうまくいかないこともある。 このような製造エラーを特定し、是正できるようにすることは、無駄を省き、利益を高めるために非常に重要である。
生産機械のリアルタイム・モニタリングは多くのデータを生み出す。 RPAはMLによって支援され、このデータを分析し、欠陥を予測するのに役立ち、品質管理の大幅な改善につながる。
#5. 環境負荷の低減
上記のポイントでは、製造製品の無駄を省くことについて話した。 このような進歩は、資源の利用を助け、チームが原材料を最大限に活用できるようにする。 しかし、環境面や持続可能性の面では、他にも考慮すべき利点がある。
RPAは、スマートなエネルギーと照明の割り当てを通じて、チームがエネルギー使用量を削減するのを助けることができる。 また、企業がESG目標を達成するためのサポートや分析も提供できる。
#6. 部品点数の削減
部品の拡散は製造業に蔓延する問題である。 製造チームは、内製部品も外注部品も含め、多くの部品を扱う必要がある。 エンジニアが新製品を設計するとき、特に、市場に適切な代替品があるにもかかわらず新しい部品を生産するときに、このような状況が発生する。
その結果、異なる部品でありながら同じ機能を果たす部品がいくつも存在することになる。 その結果、複雑なアフターケア、評判の低下、無駄が生じることになる。 RPAは、コグニティブAIと並んで、この問題を軽減し、より大きな効率と資源利用につながり、製造部門全体で数百万ドルもの節約につながる。 詳しくはデロイトのレポートをお読みください。
#7. 労働力不足の解消
マニュファクチャリング・インスティテュート（MI）は、2030年までに製造業で200万人以上の未就職者が発生すると予測している。
2030年までに製造業で200万人以上の未就職者が発生する。
. 英国の現在の状況はそれほど良くはなく、推定では次のようになっている。 36％の求人が充足困難と分類されている。
MLとAIを活用したRPAは、こうしたポジションの多くを補い、既存のスタッフを増強することができる。 適切な投資を行うことで、製造業の経営陣は、人員不足による遅れを過去のものとし、より多くのプロセスを自動化することで生産性と効率を確実に向上させることができる。
RPAによる自動化
製造業課題
製造業ではロボットの活用がほぼ一般的になっているにもかかわらず、RPAの活用が進んでいないのは不思議な点だ。 統計によると、約43％の製造チームがRPAソリューションを導入しているが、機械製造の自動化も同様のレベルにまで成長する余地がある。
ここでは、RPA導入が直面する課題とその解決策を探る。
#1. ドメインの専門知識
製造業の経営陣は、RPAのメリットを引き出す必要性を認識していても、ソリューションの導入に必要な知識や専門知識を持ち合わせていない可能性がある。 RPAの最も効果的な導入には、複数の異なる部門からの賛同と、各チームがソリューションを中心にどのように調整できるかの理解が必要である。
ザップテスト 企業のお客様は、専任のZAPエキスパートが、要件収集から製品の使用まで、RPA導入の管理と設計を行います。 当社の専門知識を活用することで、一般的なメーカーのオートメーション知識に頼ることなく、技術を導入することができます。
#2. RPAの限界
RPAは、組織における反復的なルールベースのタスクを処理する。 しかし、非構造化データの処理や人間の意思決定の模倣など、RPAに適さない作業もたくさんある。 しかし、AIによって強化されたコグニティブRPAは、人間とコンピュータの混成タスクを実行することができ、製造部門における可能な利益の範囲を広げる。
#3. コンプライアンス
製造業は、一貫して進化し続けるコンプライアンス基準の対象である。 さまざまな地域で規則や規制が刻々と変化する中、国際的な製造業者の多くは、こうした需要に対応できるデジタル労働力を管理するのは難しすぎると考えている。 しかし、こうしたシナリオは、人間の作業を見てすぐに訓練できるRPAが簡単にこなせる。
#4. 時代遅れの慣習
デジタル・トランスフォーメーションが過去数十年の間に多くの業界を変えることに成功した一方で、多くの製造現場はいまだに手作業によるプロセスや、ペンと紙によるオペレーションに頼っている。 実際、多くの製造チームにとって、印刷文書はいまだに法的要件となっている。
しかし、こうした義務を果たすために、業務をデジタル化し、業務を改善・最適化できるデータを生成することを犠牲にしてはならない。 RPAは、チームが両方のフォーマットで作業するのを助けることができる。
#5. レガシーシステム
多くの製造工場では、機械を動かすために最先端の技術を使用しているが、後工程では同じように洗練されていない。 実際、レガシー・システムは業界内ではまだ驚くほど一般的だ。 このような時代遅れのシステムを現代に引きずり込むことは、費用とダウンタイムをもたらす大仕事とみなされる。 しかし、RPAはレガシーシステムと最新のインフラとのギャップを埋めることに長けている。
製造業におけるRPAの未来
より良い製品をより低コストで提供するために、RPAが今後製造業をどのように変えていくかを考えると、とても興味深い。
ポテンシャルの高い分野として、原材料の購入が挙げられる。 AIや機械学習（ML）ツールは、過去の価格データやその他の要因を含む膨大なデータセットを解析し、世界の需要を予測することができる。 価格監視ツール、ジャスト・イン・タイムの実践、サプライチェーンの効率化と組み合わせることで、これらの機械は最適な仕入れ時期を予測し、結果として生産コストを下げることができる。
AI支援RPAツールが活躍できるもう一つの大きな分野は、予知保全だ。 機械のダウンタイムは生産性の敵であり、洗練されたアルゴリズムがさまざまな信号を利用してメンテナンスを予測し、生産性を止めないようにスケジュールを組むことができる。
コンピュータ・ビジョン・テクノロジー（CVT）とセンサーは、より高いレベルの製品品質保証を保証し、無駄を省くために、製造分野でも採用されるだろう。
製造業におけるインダストリー4.0
インダストリー4.0とは、人間の生産の次の段階を指す。 これは、クラウドコンピューティング、AI、ML、データ分析、IoT、センサー技術などのツールを使用して、最小限の人的介入で稼働可能なスマート工場を構築するものである。
ハイパーオートメーションインダストリー4.0は、組織内で可能なすべてのプロセスを自動化するという理念の一部である。 インテリジェント・オートメーションは、製造業者が各部門にわたって新たなレベルの効率性を引き出し、ビジネス・プロセスを調査し、自動生産を推進するためのソリューションを自動化する、常時稼働で常に改善される集中型システムを構築するのに役立つ。
このプロセスの重要な要素には、新しいカスタマイズされたソフトウェアの作成が含まれ、多くの場合、コンピュータやプロンプトエンジニアリングによってコーディングされ、テスト自動化ツールによって検証される。
テスト自動化ツール
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他のインダストリー4.0技術と組み合わせることで、工場は柔軟でカスタマイズ可能な製造ができるようになり、現在の市場の需要と他の商品やサービスの予測生産のバランスをとることができるようになる。
最終的な感想
製造業におけるRPA自動化の実用的な利点は無限にある。 サプライチェーンの管理からバックオフィス業務の処理、熟練労働者不足への対応まで、RPAは今日の製造業が直面する最大の課題の多くに対するソリューションである。
しかし、短期的な問題を解決するだけでなく、工場のRPAオートメーションは、最先端のAIツールを使用することで、メーカーが将来に適応するのを助けることができる。 製造業は競争の激しい分野だ。 市場投入までの時間の短縮、コストの削減、無駄の削減は、経営者にとって無視できないメリットだ。
製造業とオートメーションはすでに強い結びつきがある。 しかし、メーカーが将来に向けて前進したいのであれば、取り残される前にRPAソリューションを導入する必要がある。
