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トラッキング技術で最も重要なこと

2023-01-12T09:19:04+09:001月 31st, 2022|Blogs|

英語の格言で本を表紙で判断してはいけないと言われますが、私は表紙を見て買ったことが何冊もあります。その本が必ずしも人生を変えるような体験を与えてくれるとは限らないですが、1000円前後の買い物なのであまり気にしません。 プロセスのデジタル化戦略を支える位置測位技術への投資は、1000円以上の価値があり適切なトラッキング技術を選択することは、表紙で判断するように表面的なデザインで選ぶより、もっと考える価値があるのです。しかし、トラッキング技術の比較は、表面的な性能の比較に終始し、精度という誤った要素で比較されることが多いのが現状です。 まず最初に、すべてのトラッキングシステムには誤差があります。つまり「あなたはここにいます」と言うとき、それは「あなたはだいたいここにいますが、この誤差の範囲内であればどこにいてもおかしくない」という意味です。私たちは皆、Googleマップの信頼性の高い青い円がその瞬間のGPSの状態によって大きくなったり小さくなったりするのを見た経験があるかと思います。システムの裏側では、あなたの携帯電話は、あちこちにジャンプしている多くの位置情報の更新を受けており、Googleのその点は、あなたがおそらくどこにいるかについての推測でしかありません。 それではなぜ誤差が生じるのでしょうか?環境中の物体がトラッキング信号を歪ませたりブロックしたりすること、信号の物理学的特性、信号の検出・解釈方法、トラッキングデバイスの設計、デバイス自身が発生するノイズの量など、様々な理由があります。しかし、基本的には、すべてのトラッキングシステムは位置の測定にある程度の誤差を生じるということです。 実際にどの程度の誤差があるのでしょうか? 位置測位技術とダーツ Googleマップの青い丸の話に戻って、そこで何が起こっているのかを考えてみましょう。そのためには、ダーツというゲームを考えるのが有効で分かりやすいと思います。ダーツ選手の成績は、ダーツが狙ったところに当たったかどうか、つまり「正確さ」で定義することができます。例えば、ダーツを100回投げて、何本的中させたかで選手のパフォーマンスを評価します。 プロのプレイヤーに100本のダーツを投げたら、ほぼ毎回中心のブルズアイに当てられると思います。でも、100本のうち1本くらいは、ボードの向こうの壁に当たってしまうかもしれませんね。1000回投げれば、そのうちの1回は狙ったところに落ちるはずです。 では、一般人の私とプロに「二人ともブルズアイに当てられるか?」と聞けば、私のダーツの正確さには自信はなくても「当てられる」と答えるかもしれない。そこで、もう少し科学的に、自信というものを、正確さと並ぶパフォーマンスの要素として定義してみましょう。ダーツ選手のパフォーマンスは、ブルズアイを射ているかどうかではなく、各ダーツが中心からどれだけ離れているかに基づいて定義することにしましょう。そうすれば、パフォーマンスを決定するためのいくつかの指標を適用することができます。ここに私の100投があります。 見ての通り、あまり良い成績ではありませんでした。例えば、内側のリングの64は、ブルアイとブルズアイに刺さったダーツも含んでいます。中心から外側に行くに従って、その半径の中に合計何本のダーツが溜まっているかを数えています。実際にリングの半径を測ってみると、表の結果をこのようなグラフにプロットすることができます。 青い線は私、緑の線はプロ選手がどのようなスコアを出すかを示しており、ほぼすべてのダーツをブル内に収め、そのほとんどをブルズアイそのものに入れることができるのです。 このグラフは、「累積エラー確率」と呼ばれるもので、私のダーツがなぜうまくいかなかったかを示しています。トラッキングシステムにも全く同じ原理が当てはまります。ここでは、トラッキングシステムが測定値として返す実際のオブジェクトの位置からの距離を誤差と定義し、縦軸をパーセントでプロットします。その様子は以下の通りです。 ダーツを投げるのと同じように、緑の線は、赤い線よりもはるかに高性能なトラッキングシステムを示しています。曲線が左上に向かうほど、優れたトラッキングシステムであることを示しています。 トラッキングシステムの総所有コスト(TCO)は、ざっくりと緑色の線の方向に増加し、赤色の線の方向に減少していきますが、これは主にトラッキングのタグの費用と寿命に起因しています。そのため支払ったものが得られるということで、パフォーマンスと総所有コストを比較検討する必要があります。 トラッキングシステムについて学ぶ最も重要なこと 累積誤差曲線を見て、いくつかの方法で読み取ってみましょう。伝統的な質問は、「1mの精度を達成できるか」というものです。それぞれの選手はこのグラフの3つのベンダーは、全員「はい!」と答えるでしょう。そして赤のベンダーは50%、黄のベンダーは70%、緑のベンダーは95%の確率で1m以上の精度を達成することがわかります。 もっと分かりやすく言うと、1mの精度を約束した場合、赤のベンダーは50%、黄のベンダーは30%、緑のベンダーは5%の確率で間違うということです。そこでベンダーを選ぶときのには、「どの程度の精度が必要か」ではなく、「どの程度の頻度で間違った答えを許容できるか」、つまり「自分のプロセスはどの程度重要か」ということを考える必要があります。 このカーブをより洞察的に読み解くならば、まず確信から始めなければなりません。あなたのプロセスは5%のエラーレートを許容でき、なおかつこの投資に対してプラスのROIを返すと定義しているのです。ここで、信頼度95%での誤差でベンダーを比較すると、緑のベンダーの答えは「1m」に対して、黄色は「3.3m」、赤は「11m」となります。 左側は、重要度の高いプロセスをサポートするTCOの高いシステム、右側は、重要度の低いプロセスには全く問題ないTCOの低いシステムに向かう傾向があります。これはまさに、プロセスが許容できるエラーレートが、どのトラッキングソリューションを選択すべきかの決定的な要因になるということです。精度は確かに重要ですが、それ自体ではほとんど意味のないパラメータです。 もしあなたが、信頼度ではなく精度に沿ってトラッキングシステムを考え、1mの閾値に屈した場合はこのようになります。 なぜなら、すべてのRFPの回答は、パフォーマンスという点ではまったく同じに見えるからです。誰もがグリーンゾーンで回答するでしょう。要件には、精度と信頼度という2つのパラメータがあり、回答を分けるのは信頼度の数値です。 そこで、その方法を説明します。 例えば、2mというように、精度の要件を定義します。(精度の要件は定義する必要がありますが、それだけで終わらせないでください。これには技術が必要で、おそらく別のブログ記事で取り上げることになるでしょう)。 プロセスの重要性を考慮し、許容できるエラー率を定義します。例えば、1,000分の1、つまり0.1%とします。 100%からそれを引くと、必要な信頼水準は99.9%になります。 ベンダーに、貴社と同様の物理的環境(研究室ではなく、あらゆる厄介な要素が存在する現実世界)での2m信頼度について尋ねてください。 99.9%未満と回答したベンダーはすべて失格とする。 他の要件に基づいて残りを選択する。 これらのステップを踏まないと、信頼性の要素を完全に無視して、簡単に騙されることになります。信頼度はトラッキングシステムの最も重要な識別要素でありながら、誰も考慮しないものです。 もし、あなたがまだ精度のことだけを考えているのなら、私は自分のダーツを持っていて、木曜日の夕方はいつも暇していますよ。 Ubisenseのチーフプロダクトアドボケート、エイドリアン・ジェニングスが書きました。 Adrian はユビセンスのスポークスパーソンとして、世界中を飛び回り、あらゆる組織と協力しながら、プロセスを変革するために SmartSpace の導入を加速しています。エイドリアンは、元ロケットサイエンティストで、英国の情報専門家として、米国国防総省で3年間、ミサイルコンサルタントとして活躍しました。オックスフォード大学で物理学の修士号を取得し、現在はケンブリッジの企業で働いています。

楽天モバイルと英ユビセンス社、 国内向けIoTソリューションの独占販売について合意

2022-12-08T16:07:04+09:0010月 21st, 2021|Blogs|

楽天モバイルと英ユビセンス社、 国内向けIoTソリューションの独占販売について合意 - 楽天モバイルのネットワークと ユビセンス社の産業用IoTソリューションを組み合わせ、 日本企業のデジタルトランスフォーメーション(DX)を促進 - 楽天モバイル株式会社(本社:東京都世田谷区、代表取締役社長:山田 善久、以下「楽天モバイル」)とUbisense Ltd.(本社:英国・ケンブリッジ、CEO:Clare Colhoun(クレア・コラウン)、以下「ユビセンス社」)は、日本におけるIoTソリューションの販売について独占契約(以下「本合意」)を締結しました。ユビセンス社は、産業用IoT(IIoT: Industry IoT)、デジタルツイン(注1)、スマート工場ソリューションのリーディングプロバイダーです。楽天モバイルは、日本企業にユビセンス社のリアルタイム位置測位システム(RTLS: real-time location system)と「SmartSpace®」ソフトウェアプラットフォーム(注2)を独占的に提供していきます。 本合意に基づき、楽天モバイルは、ユビセンス社のIoT製品とソリューションを国内で展開し、自動車業界、航空宇宙業界、各種製造業など幅広い産業のデジタルトランスフォーメーション(DX)を推進することを目指します。 RTLSは、センサーとタグで構築されたネットワークを使うことで、動的な製造ラインや産業空間のような複雑な環境下において、対象物の位置、動き、相互作用に関する正確な情報を提供するシステムです。測位対象物に取り付けたタグが発信する電波をセンサーが受信することで、製造現場などの産業空間においてこのリアルタイム位置情報を取得することが可能です。また、リアルタイム位置情報が、既存のシステムから提供されるデータにコンテキストを追加することで、工程のデジタル化を可能にし、効率・品質・安全性の向上につながります。 楽天モバイル代表取締役副社長兼CTO(最高技術責任者)のタレック・アミンは次のように述べています。「ユビセンス社と連携により、当社のクラウドネイティブモバイルネットワークを活用して、日本の顧客企業向けに革新的な業界最先端のIoTソリューションを提供できるようになることを嬉しく思います」 ユビセンス社CEOのクレア・コラウンは次のように述べています。「楽天モバイルとの連携は、日本における当社の既存顧客にとって確実にメリットになると考えています。様々な企業の生産管理改革に貢献してまいります」 なお、日本におけるユビセンス社のソリューションおよび製品の販売・マーケティングは、楽天モバイルの子会社である楽天コミュニケーションズ株式会社(本社:東京都世田谷区、代表取締役会長 CEO:平井 康文)が行います。 (注1)デジタルツインとは、現実空間の工場や製造設備、製品、オペレーションをデジタル空間に再現し、リアルタイムに現実とデジタルを連携するシステムです。 (注2)「SmartSpace」ソフトウェアプラットフォームとは、物理空間内の人と物、両方のリアルタイムでの位置、相互作用、および状態をモニターするソフトウェアプラットフォームです。SmartSpaceは英国で登録されたUbisense Ltd.の商標です。 楽天コミュニケーションズについて 「The New Value Enabler towards our Digital Society」をビジョンに掲げ、従来からの固定系通信サービス(IP電話、インターネット接続サービス)に加え、モバイル、クラウドサービスなど今後の「Everything over Digitalization」を見据えたソリューションを提供する楽天グループのICT事業会社です。IPプラットフォーム上での音声やデータ、コンテンツやアプリケーション開発などの新たな可能性を創出すべく、さらなる事業展開の拡大を目指します。詳しくは、楽天コミュニケーションズのウェブサイトをご覧ください。https://comm.rakuten.co.jp/   ユビセンス社について ユビセンス社は、「SmartSpace®」のソフトウェアプラットフォームと「Dimension4 Ultra-Wideband」のセンサーを通じて、人、デバイス、製品のリアルタイム位置情報、動き、相互作用を追跡することで、現場作業におけるソフトウェアシステムのインテリジェンスを提供しています。オープンアーキテクチャプラットフォームを通じて、ユーザーは、物理プロセスの計画、監視、制御を簡単に行えます。ユビセンス社は英国・ケンブリッジに本社を置き、1,000社以上の顧客とグローバルに物理空間をSmartSpace®に変換する事業を展開しています。詳細については、ユビセンス社のウェブサイトをご覧ください。 https://ubisense.com/ 以 上

2021 年の上位 3 つの RTLS 予測

2023-01-12T09:19:12+09:001月 18th, 2021|Blogs, Industry Trends|

2021 年が始まるにあたり、今後 1 年間に予想されるリアルタイム ロケーション システム (RTLS) の主な傾向について簡単に振り返ります。 人々のリアルタイムの位置情報の必要性はしばらく続くでしょう 最初にこれに対処しましょう。 残念ながら、新年を迎えた今、パンデミックはまだ終わっておらず (明けましておめでとうございます?)、COVID-19 (および一般的な感染性呼吸器疾患) は、私たちが将来的に対処し、管理する必要があるものになる可能性がますます高まっています。 . 2020 年には、人々の位置を確実に特定する (より具体的には、相互に関連する位置を特定する) 必要性が、予想外にも医療や輸送、製造、娯楽などのさまざまな組織の多くのリーダーの頭に浮かびました。 多くの組織が物理的な距離と接触追跡を維持するために RTLS を調査しているのを見てきましたが、ほとんどの組織は技術を必要としないソリューションから始めました。 それらの多くはうまく機能しました。 PPE、標識、プロセスの変更、およびシャットダウンは、伝染を封じ込める上で重要な役割を果たします。 しかし、状況が微妙に変化するにつれて (ワクチン接種者と非接種者、検査済みと未検査者など)、オープンで経済的な生産性を維持する必要性と相まって、技術的ソリューションに投資した人々が優位に立っていることがわかります。 2020 年に出現したのは、単純な単一目的のウェアラブルと、より洗練されたインフラストラクチャ ベースのアプローチとの間の二分法でした。 多くの IoT および消費者製品ベンダーが CES 2021 で COVID-19 ウェアラブルを推進していますが、私たちは後者を強く推奨します。 インフラストラクチャベースの RTLS は、接触追跡の目的 (人 - 物 - 人の感染イベントを含む) の精度と信頼性が大幅に向上しただけでなく、労働者の安全に関する重要で幅広い会話を可能にします。 同じテクノロジーで、従業員の安全を確保するための複数のユース ケースに対応できます。 機器が人と衝突しようとしていますか? 作業者は許可されていない場所や危険な場所にいますか? 緊急事態が発生した場合、すべての従業員は安全に説明されていますか? 単一目的のウェアラブルの罠にはまった人は、人々が近づきすぎた場合に警告を受け取るかもしれませんが、それ以外はあまりありません. 予測: 2021 年には「接触追跡」が行われ、ウェアラブルは、複数の価値あるユースケースを使用して、産業用スペースでの労働者の安全に関するより広範な会話へと進化します。 幸いなことに、2020 年に追加投資をほとんどまたはまったく行わずにインフラストラクチャ ルートを選択するのに十分な先見の明がある人は、すでに利用可能です。 5G の展開は、位置情報システムの必要性を加速させますが、それらを置き換えるものではありません ダイムラー ホール 56 など、産業環境での 5G プライベート ネットワークの展開がすでにいくつか見られ始めており、2021 年にはそれが加速すると多くの人が予測しています。 ただし、一部の誇大広告から逸脱しているのは、従来の

60 秒で完了 – 固定ワークステーションの未来を考える

2023-01-12T09:19:23+09:008月 13th, 2020|Automotive Industry, Blogs, Industry Trends, Technology Trends, Transformation|

ランサム オールズが 1901 年に自動車組立ラインを導入し、1913 年にヘンリー フォードが移動コンベアを導入して以来、私たちはほぼ同じ方法で自動車を製造してきました。 固定ワークステーションは非常に単純な概念です。 ステップ 1: 計画された生産量に基づいてタクト タイムを定義します。通常、大量の場合は約 60 秒です。 ステップ 2: 回線速度とワークステーション サイズを設定して、60 年代のワークステーションを作成します。 ステップ 3: ワークステーションに合わせて、組み立てプロセスを 60 秒のタスク グループに分割します。 それでおしまい。 あなたは終わった。 これはオールズとフォードにとってはうまくいきましたが、単純な車の 1 つのモデルを作っていました。 当時は、プロセスの変動性はあまりなく、特に複雑なプロセスもありませんでした。 つまり、固定されたワークステーション間でタスクをかなり簡単に分散し、プロセスを実行させることができました。 今日では状況は大きく異なります。プラットフォームとモデルが混在し、それぞれ独自のプロセス セットとプロセス タイミングを備えたアセンブリ ライン全体に散らばっています。 プロセスも複雑化しており、「1 タクトタイムに収めたほうがよい」という組立設計の命令は、ますます達成不可能な重荷になっています。 固定ワークステーションは、時が来た 100 年前の遺物のように見え始めています (主に、固定ワークステーションが 100 年前の遺物であり、その時が来たためです)。 しかし、事態はさらに悪化します: 1 人の新しい労働者がスピードに追いついていない、1 つのバッチの部品が通常よりも整列するのが少し難しい、1 つのモデル バリアントが他のものよりも頻繁にファスナーを交差させ、突然 そのワークステーションの終わりは 5 秒以内に迫っています… 4… 3… 2… ここで選択肢があります。ラインを停止してタスクを完了するか (非常にコストがかかります)、未完成の車を手放して後でオフラインで仕上げます (これも非常にコストがかかります)。 もっと良い方法があるはずです。 そうですね。 物理ワークステーションの厳しい制約を捨てて、ソフトウェアでワークステーションを定義します。 無限に変化し、リアルタイムで変更できるアセンブリ タスクが発生するスペースを計画します。47 秒のタクト タイムが必要ですか? 問題なし。 通常は 80

自動車メーカーが 70 年前の技術に取って代わる時が来ました

2023-01-12T09:19:28+09:008月 13th, 2020|Automotive Industry, Blogs, Industry Trends, Technology Trends, Transformation|

バーコードは、1948 年にジョセフ ウッドランドがモールス符号のドットとダッシュに触発されて初めて考案されました。 Woodland は、フィラデルフィアの地元の小売業者が設定した課題に対応し、店舗でのチェックアウト プロセスをスピードアップする方法を模索していました。 1960 年代までに、技術者の David Collins はこのアイデアを復活させ、レーザーの利用可能性と組み合わせて、鉄道車両に太い線と細い線を配置し、線路側のスキャナーで自動的に読み取って識別できるようにしました。これは後に General Telephone によって開発されました。 およびエレクトロニクス (GTE) は、KarTrak ACI (Automatic Car Identification) と呼ばれていました。 自動車工場で時間を過ごす多くの人にとって、それは非常になじみ深いものに聞こえるでしょう。 今日の自動車組立工場では、同じ生産ラインで複数のバリエーションとモデルを製造しています。つまり、各自動車を識別して、どの部品を取り付けるか、どの組立作業を完了するか、どのツール設定が必要かを知る必要があります。 多くの場合、これはバーコード スキャナーで発生します。車に貼り付けられた紙が各ワークステーションでスキャンされ、作業員の画面に指示が表示されます。 これは、ワイヤレス アセンブリ ツールの採用で特に重要になります。ツールを所定の位置に固定するためのケーブルがなければ、間違ったツールが間違った車や間違ったワークステーションで使用されるリスクがあります。 そのため、ツールもスキャンして「ツール-カー-タスク」の対戦を完了する必要があります。 問題? そろそろ時間だ。 私たちの経験では、スキャンごとに最大 6 秒の無駄な処理時間が発生しました。 これについて 1 秒 (または 6 回) 考えてみましょう。1 つのラインで 100 プロセスを実行すると、1 台の車につき 600 秒の無駄なプロセス時間になります。 1 日あたり 800 台の中規模から大規模な生産者の場合、1 日あたり 130 時間以上の無駄な時間になります。 または、年間 30,000 時間以上の無駄です。 さらに重要なことは、タクト タイムが 60 秒の典型的なワークステーションの場合、1 台の車で 600 秒の廃棄物は、ワークステーション 10 台分の廃棄物を意味します。 10

ゼロコードから接触追跡まで 1 週間以内

2022-12-14T11:01:46+09:005月 29th, 2020|Blogs, Contact-tracing, Industry Trends, Technology Trends, Thought Leadership|

これらすべての接触追跡と社会的距離の解決策がどこから来たのか疑問に思ったことはありませんか? それらが開発され、展開する準備ができているわけではありません。テクノロジーを使用して仕事に戻る戦略をサポートすることは、歴史上前例のないことです。 前例のない、予想外の出来事: 3 月まで、閉鎖についてはほとんど考えたことがありませんでした。 4 月までは、再開することの意味を考えたこともありませんでした。 それで、彼らはどこから来たのですか? すべての人にお答えすることはできませんが、Ubisense がどのようにそれを行ったかをお伝えできます。 正直なところ、1 週間もかからずに完了したので、少し誇りに思っています。 どうして? わずかな構成で新しいユースケースに適応でき、新しいコードをゼロにするプラットフォームを 20 年にわたって開発してきました。 20年が一週間に集約 私たちのソリューションが何をするかから始めましょう。なぜなら、開発時間の短縮は、ソリューションをシンプルに保った結果ではないからです。 私たちは約 3 週間の集中的な市場調査に取り組み、世界中の顧客ベースだけでなく、自動車の製造からチョコレートの製造、医薬品や化粧品の製造、さらには農業に至るまで、さまざまなビジネスについて話しました。 それは本当に最も長い部分でした。人々が仕事に戻るのを助けるために何が必要かを深く掘り下げることです。 その裏で、リアルタイムの位置センサーを使用して、人々と共有資産の動きを追跡する環境の 3D モデルを開発しました。 人の分離、接触の期間と頻度、環境の影響 (壁やバリアなど)、さらには人と物と人の接触を考慮した複雑な接触モデルを構築しました。 清掃を考慮し、トラフィックと使用状況に基づいて清掃業者をホットスポットに誘導するツールを開発しました。 スタッフが社会的距離のポリシーを順守しているかどうかをマネージャーが評価し、ポリシー自体が不十分な施設の部分を強調するのに役立つ複雑な分析を開発しました。 私たちは、感染した個人に基づいて危険にさらされている可能性のある人々にフラグを立てるための接触追跡ツールを開発しました。 ダッシュボード、デジタル サイネージ、アラートを構成して、人々に情報を提供し、安全を確保しました。 そして、私たちはそれを1週間で行いました。 公平を期すために、そのほとんどは COVID-19 のことを耳にする前にすでに行われており、それがすべての要点です。当社の SmartSpace プラットフォームは、ロケーション インテリジェンスに基づいて構築されたソリューションを迅速に開発するためのツールです。 コードを書かずにソリューションを提供する方法でスペースを構成する機能をユーザーに提供することが、存在理由のすべてです。 空間を構成する方法 「スペースを作成しますか?」 あなたが尋ねる。 まさにそれです。 思考を表現するための書き言葉がなければ詩を作曲できないように、オーケストレーションを表現するための楽譜がなければ交響曲を作曲できないのと同じように、動きや相互作用を表現するための言語がなければ空間ソリューションを作曲することはできません。 それこそまさに SmartSpace の核心にあるものです。これは、複雑な接触モデルなどをほとんど簡単に開発できるようにする空間プログラミング言語です。 ロケーション、近接性、相互作用、シーケンスなどの概念は、あらゆるロケーション中心のソリューションをつなぐ SmartSpace の共通語を形成します。 このように見ると、接触追跡と社会的距離の確保は、これまで SmartSpace の主な用途であったプロセスの監視と制御からの非常に小さな一歩です。 その構造が整っていると、接触モデルの基礎となるメカニズムをすばやく構成できます。 「使用期間と使用頻度に基づいて汚染のしきい値に達した場合、オブジェクトはクリーニングが必要です。ここで、「使用」は、長期間にわたって人と一緒に配置されたこととして定義されます」などの概念は、迅速に表現でき、 新しいコードを書く必要はありません。 その後、SmartSpace の基盤となるデータ モデリング言語は、必要な機能を提供するために必要なすべてのメトリックを開発することができます (たとえば、連絡先が定期的に発生している場所を追跡するなど)。残りの唯一のタスクは、その情報を人々にきれいに配信するようにダッシュボードを構成することです。 そして明白に。 繰り返しますが、これはすべてコーディングなしで行われます。 そして、「ノーコーディング」について言及したのはこれで 4 回目です。 これが非常に重要な理由は 2 つあります。1 つは、ビルディング

ロボットを作成せずに人間のタスクを自動化する方法

2023-01-12T09:19:55+09:005月 20th, 2020|Automotive Industry, Blogs, Contact-tracing, Industry Trends, Transformation|

製造施設が世界中で再開するにつれて、ほぼ普遍的に採用されているいくつかの効率的な運用慣行が、確かに短期的に、おそらく長期的に、多少逆転することは明らかです。 たとえば、「ジャスト イン タイム」またはリーン生産を考えてみましょう。 トヨタによって有名になり、70 年代から人気を博したため、製造業者はサプライ チェーンを再考して、潜在的に破壊的な出来事への露出を減らす必要があります。 FT の意見記事が今週末に簡潔に述べたように。 「ジャストインタイム」よりも「ジャストインケース」。 ただし、オン/ニア/リショアリングをカットし、より大きな部品と組み合わせて、在庫バッファを何らかの形で自動化を強化して相殺する必要があります。 ほとんどのタスクを機械で完了できるチップ メーカー (電子または食用) の場合、自動化の増加は問題ありません。 しかし、ディスクリート製造の多くは人に依存しています。人は複雑で器用な作業が得意なだけです (Tesla が自動車組立工場でのコストを発見したように)。 では、タスク自体を簡単に自動化できない場合、何を自動化できるのでしょうか? これらのタスクの場所、フロー、順序付けを自動化できます。 驚くほど昔ながらの手動タスクの 3 つの簡単な例を次に示します。 ロケーション 物を探すのを手伝ってほしいという問い合わせをよく受けます。 「xyz を探すのに無駄な時間を減らすのを手伝ってくれませんか?」. もちろん。 タグを付ければ、もう時間を無駄にする必要はありません。 しかし、より重要な質問は、「なぜ私の xyz があるべき場所にないのですか?」ということです。 今、私たちは話しています。 これは、手動プロセスに対する自動サポートを提供する上での大きな一歩です。 プロセス (および物) を追跡するということは、ツール、部品、人、製品、機器、車両、進行中の作業 (など…!) が本来あるべき場所にあることを常に確認することを意味します。 プロセス内のものを適切に配置してステージングしないという目に見えないプロセスの無駄は重大です。その可視性を得るまで、それを知ることはできません。 インタラクション プロセス内のモノがどこにあるかがわかれば、モノ間の相互作用を監視し、相互作用の方法を制御できます。 ツールを自動化して、手動で構成する必要なく、組み立てる製品の正しい設定ができるようにします。 監査用のデータの完成を自動化するために、人が検査している製品を把握します。 これらの単純な自動化は時間を節約しますが (それ自体が価値があります)、不要なエラーや再作業を減らし、効率を大幅に低下させます。 Time 忙しい製造環境では、当たり前のことを見落としがちです。 仕掛品が工程段階で長時間放置され、材料が冷蔵保管されずに無駄に近づき、部品の補充が遅れてリスクや回避可能なライン停止が発生しました。 工場の稼働率がキャパシティを大幅に下回っており、手作業による集約的なプロセスのための低コストの労働市場への依存度が低下し、需要が混乱しているなど、製造業の世界が大きく混乱しているため、ハードヤードに取り組む時が来ました。 手動プロセスの自動化。 彼らだけは本当に難しいことではありません。 組織は何十年もの間、これらの非効率性を探し出し、修正してきました。 Ubisense にお問い合わせください – 製造業者がこれらの手動プロセスの課題を何年にもわたって確実に解決してきた方法をご紹介します。 Ubisense

2メートルか、2メートルじゃないか、それが問題

2023-01-12T09:19:59+09:004月 28th, 2020|Blogs, Contact-tracing, Industry Trends, Technology Trends|

コロナウイルスの感染を避けるために、他の人から2メートル(または6フィート)離れるように勧められている理由について考えたことはありますか? ちなみに、その数値は以前は距離の半分でしたが、ごく最近変更されました。 それを理解するには、第二次世界大戦後のイギリスに戻り、ストーンヘンジの南にそれほど遠くない病院に行かなければなりません。 ハーバード病院(英語)は何十年もの間、一般的な風邪の研究の中心地であり、そのほとんどの期間、人々 (通常はカップル) はソールズベリー近くの美しいダウンズにすべての出費を払って有給休暇を過ごすことができました。 故意に風邪をひく。 これらの倹約家であるが気の利いた行楽客は、社交的に交流することを許可され、風邪がどのように広がるかをよりよく理解するために監視されました. このような研究で私たちが学んだことは、空気中の病原体はエアロゾルになるとすぐに死滅し、安全な距離は約 1 メートル (3 フィート) であると判断されたということです。 何年もの間、それが私たちに与えられたガイダンスでしたが、休暇中のハイカーではなく、空の旅によって広範囲に広まったSARSに遭遇しました. 空の旅は、人間が明確に定義されたグリッドに座っているため、疫学を研究するためのきちんとした方法です。乗客が感染した場合、座席番号から周囲の乗客の距離を知ることができます。 現在のウイルスと非常によく似ている SARS は、感染した乗客の前後 2 列にいる人々に感染すると判断されました。 「二列」ってどのくらい? 二メートルです。 今日に早送りすると、社会的距離のガイダンスは、他の人から2メートル離れることを勧めています. 人間はその距離を判断するのが得意です。それは、背の高い人の身長、ラマの長さ、そして私が飛び越えようとしている最も広い水たまりくらいです。 ただし、社会的距離を超えて接触者の追跡に移行する場合、その数は非常に重要になります。 接触者追跡は、感染した個人が誰と接触し、その後ウイルスを感染させた可能性があるかを突き止めるために時間をさかのぼって追跡する複雑なプロセスです。 高い信頼性でこれを行うことができれば、誰が危険にさらされているかを正確に予測し、限られたテスト リソースを対象にすることができます。 このようなピンポイントのスクリーニングは、仕事に戻るための鍵の 1 つです。 テクノロジーは、リスクの高い状況にある人を追跡し、どこにいたかの履歴記録を作成できます。 たとえば、工場内の全員に対してこれを行うことができれば、たとえば 1 人が病気になった場合、すぐに戻って誰を検査する必要があるかを特定できます。 その場合は簡単です。人を追跡し、過去数週間に 2 メートル以内に誰が来たかを特定すると、リストが表示されます。 もちろん、その後、それらの人々が接触した人々に戻らなければなりません。次に、3次接触、4次接触…. これが、接触者追跡を指数関数的に爆発させる方法です。これは、大きく書かれた複利です。 指数関数的に成長するシステムでは、最終結果は基礎となるデータに非常に敏感です。この場合、2 メートルの測定値に対する信頼度です。 間違いを犯したロケーション テクノロジーを想像してみてください。人の位置が 50% も間違って測定される可能性があります。 2 メートルの円が 3 メートルに近くなり、その円の面積は 2 倍以上になりました。 指数関数的に成長しているシステムにおける問題の核心はここにあります: あらゆる段階で感染者数の 2 倍を誤って予測している場合、答えはすぐに「全員が病気」になります。 そのような予測は、限られたテスト リソースをインテリジェントに割り当てることが目標である場合、まったく役に立ちません。 最大

近寄らないでください: RTLS による接触者追跡

2023-01-12T09:20:05+09:004月 27th, 2020|Blogs, Contact-tracing, Industry Trends, Technology Trends|

スティングが 1980 年にこれらの歌詞を書いたとき、彼は 2020 年の製造工場を想像していなかったと確信しています。 人々のやり取りを追跡するリアルタイム位置情報システム (RTLS) には、確かに果たすべき役割があります。 物の位置と動きの追跡に成功してきた長い歴史を持つ私たちは、このことを非常に真剣に受け止めています。 これは、私たちが多くの多様なクライアントと行っている会話に基づいて、考慮すべき上位 4 つの事項に関する私の見解です。 1. ローテク vs ハイテク 製造工場が物理的な障壁を設けて操業を再開しているという記事を興味深く読みました。 それは目的を果たします - そして労働者は保護されていると感じて感謝するでしょう - しかし実際には、それらの障壁が幅2mまたは構造上永続的でない限り、その有効性は疑わしいかもしれません. モチベーションと生産性への長期的な影響については言うまでもありません。 もちろん、より多くのハイテク ソリューションがあります。 人が携帯するか、機器に取り付けられたタグで、その正確な位置を環境全体のセンサー基地局に中継します。 これらの場所はソフトウェアでリアルタイムで追跡され、人々が互いに 2 メートル以内に近づくと (音、光、触覚フィードバック、または組み合わせによって) 警告を発し、潜在的なリスクを示します。 これには、物理的な壁を必要とせずにその瞬間に人々に警告するという利点がありますが、時間の経過とともに相互作用を監視することもできます. これにより、多数のデータと分析が生まれ、出会いを保存して蓄積された従業員のリスクプロファイルを生成します。 ローテクはあまり教えてくれないかもしれませんが、ハイテクは、動きや相互作用を追跡することから、工場現場での改善されたプロセスをモデル化するために活用できるデータ証跡を与えてくれます。 「こうしたらどうしよう…」 もちろん、接触を防ぐわけではなく、監視するだけです。 ハイテク追跡の組み合わせは、よりローテクな手順 (マスクの着用、検温、共用エリアの制限、シフト サイズ) のパッケージと一緒に検討し、時間の経過とともに評価する必要があります。もちろん、追跡データは非常に役立ちます。 2. 信頼性がなければ正確性はありません 2 人の距離を追跡する場合、2 メートルは大きなマージンのように聞こえます。 しかし、RTLS が各人の位置を 1 メートル以内にしか見つけられない場合、同じ読み取り値は安全な距離を意味するかどうかのどちらかになります。 したがって、システムの精度に注目したくなります。 多くの RTLS は、信じられないレベルの精度を主張しています。 ラボ条件で。 もちろん問題は、私たちのほとんどが研究室で働いていないことです。 私たちは、非常に正確な位置データを求める人々に慣れていますが、私たちの応答はほとんど常に同じです。 正確さは、信頼できる場合にのみ重要です。 確かにセンチメートルの精度を達成することはできますが、工場が反射率の高い金属物体でいっぱいになっている場合 (ほとんどの場合)、必要な信頼性の高い位置データを取得するには、これらのノイズの多い環境に対処できるシステムが必要です。 正確さだけでなく、常に信頼性について RTLS を評価してください。 こうすることで、信頼性の低いシステムに固有の誤検知によって汚染されていない接触者追跡データを確保できます。 3. 近くにいるだけではない

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