最も高くつくオートメーションの間違いは技術的なものではありません。完璧に動いたのに、決して作るべきでなかったプロジェクトです。セルはサイクルタイムを満たし、すべての試験に通り、それでも損失になり得ます。その下の作業がそもそも自動化を正当化しなかったからです。だから一台のロボットを見る前の率直な最初の問いは、どれか ではなく そもそもやるか です。
これの大半を進めるのにコンサルタントは要りません。五つのことについて自分に率直になる必要があります。
五分間の正当化チェック
- 労働と量。何個の部品を、何交代で、賃金、離職、採用の難しさを含めると手作業版は実際いくらかかるか? 低量で多品種は、オートメーションが最も回収に失敗しやすい場所です。
- 回収。節約が構築を賄うまでの時間にざっくりした数字を置きましょう。自分の財務部門に対して擁護できる回収が見えないなら、デモがどれほど整って見えても、プロジェクトは準備不足です。
- 品質とリスク。人為ミスが高くつく所、または作業が退屈、反復的、危険な所では、回収が薄くてもオートメーションは居場所を得ます。人を傷つける作業は、単に費用がかかる作業より多くの注意に値します。
- 作業の安定性。部品、工程、製品が数か月ごとに変わるなら、固定セルは回収前に時代遅れになり得ます。柔軟な需要は時に人を、あるいは硬く工具立てした生産線より柔軟な方法を支持します。
- 良いとはどういうことか。データシート上の最良の数字ではなく、実際に必要なスループット、精度、環境を言えること。過剰仕様は、小さな協働ロボットでできる作業が、柵で囲まれた過大なセルとして見積もられる原因です。
答えが いいえ なら、それは勝ちです
明確な いいえ、あるいは まだ、この部品は手作業のまま残し、線の残りを自動化する、は結果であって失敗ではありません。注文書の後で気づくより、五分で決める方がはるかに安上がりです。多くのオートメーションの問いに対する最良のエンジニアリングの答えは やらない であり、それを決して言えないプロセスは助言ではなく販売です。
これはまさに Robtn がハードウェアを語る前に実行する最初のゲートです。作業を平易な言葉で説明でき、Robtn は正当化を一緒に進め、根拠が弱い所を指摘し、お金をそのままにする方が良いときは率直に伝えます。根拠が強ければ、部品、タスク、要件へとこの順で進み、ロボットは終わり近くです。