Wawasan Ahli: Memprediksi Respons Tenaga Kerja terhadap Otomatisasi

Dr Paul Rivers, CEO, Guidance Automation

Telah banyak yang ditulis tentang manfaat yang dapat dibuka otomatisasi bagi bisnis, tetapi terlalu sering bisnis berpikir mereka perlu langsung terjun dan menerapkan teknologi otomatisasi segera, berharap itu akan memecahkan masalah yang mereka alami.

Tetapi bagaimana proses yang dioptimalkan untuk tenaga kerja manual akan berperforma dengan otomatisasi – seperti kendaraan terpandu otomatis (AGV)? Bagaimana orang akan merespons ketika peran sehari-hari mereka berubah?

Jika tujuannya adalah untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas, teknologi hanyalah satu bagian dari solusi keseluruhan.

Dalam artikel ini, saya menjelaskan mengapa penerapan solusi otomatisasi yang dipertimbangkan yang mempertimbangkan kebutuhan proses, orang, serta teknologi, memastikan bisnis dapat memperkenalkan otomatisasi yang dapat meningkatkan pengalaman pekerja sambil juga mengubah produktivitas.

Salahpaham otomatisasi

Industri 4.0 dapat mengubah proses dan operasi organisasi. Ini dapat merevolusi produktivitas, meningkatkan akurasi, dan membuka tingkat efisiensi baru.

Di lingkungan operasi di mana keterampilan jarang ditemukan dan rekrutmen serta retensi staf adalah tantangan, otomatisasi tampak sebagai jalan pintas ke nirwana. Namun kenyataannya agak berbeda.

Otomatisasi bukanlah pengganti langsung untuk tenaga kerja manusia – dan bagaimana mungkin?

Sejauh mana teknis yang canggih, solusi otomatisasi saat ini mungkin menawarkan peluang besar untuk meningkatkan produktivitas, tetapi mereka tidak mereplikasi aktivitas tenaga kerja manusia secara serupa.

Dengan gagal untuk benar-benar mempertimbangkan bagaimana teknologi akan diterapkan – dan, secara kritis, bagaimana itu akan bekerja bersama dengan tenaga kerja manusia – organisasi secara mendasar gagal memahami poin otomatisasi atau menikmati manfaatnya.

Beberapa kesalahan adalah dasar, seperti menginstal armada AGV tetapi gagal mempertimbangkan kebutuhan akan pembuka pintu otomatis.

Lainnya lebih mendasar, seperti mengabaikan implikasi dari menjatuhkan teknologi ke tempat kerja tanpa melibatkan tenaga kerja.

Apapun yang terjadi, kesalahpahaman otomatisasi dan implikasinya baik bagi orang maupun proses dapat menyebabkan masalah operasional serius yang membahayakan investasi penting dalam perbaikan.

Memahami proses

Menilai cara otomatisasi akan sesuai dalam proses yang ada adalah kritis.

Misalnya, jika salah satu masalah terbesar di gudang adalah kemacetan kendaraan, terutama pada waktu sibuk, mengganti kendaraan yang dioperasikan manusia dengan AGV tanpa mempertimbangkan waktu dan lokasi rute tidak akan memecahkan masalah.

Merenungkan ulang alur lalu lintas, cara pesanan dibatch, tugas dan jadwal adalah esensial untuk memaksimalkan nilai spesifik AGV.

Jumlah organisasi yang meningkat mempertimbangkan penggunaan kendaraan otomatis untuk mengganti tugas yang sangat manual mengemudi di sekitar gudang, mengambil item dan mengantarkan item tersebut ke stasiun pemuatan.

Memindahkan kembali individu tersebut ke lokasi picking khusus masuk akal operasional – tetapi ini bukan situasi yang serupa.

Misalnya, sementara individu mungkin hanya dapat mengoperasikan satu model picking, AGV mungkin dapat mengambil hingga tiga, tidak hanya mengurangi waktu non-produktif tetapi juga memotong jumlah kendaraan otonom, dan hence investasi, yang diperlukan.

Untuk perusahaan yang berinvestasi dalam robot mobile otomatis (AMR), menganalisis SKU, proses, jarak yang ditempuh kendaraan pada setiap rute adalah kunci untuk memahami berapa banyak robot yang diperlukan.

Selanjutnya, dengan menjalankan simulasi bagaimana model otomatis akan bekerja dalam praktik, organisasi dapat menyoroti peluang untuk mengoptimalkan batching pesanan untuk dikirim ke AGV, mendapatkan keuntungan efisiensi lebih lanjut.

Membedengarkan orang

Tentu saja, proses yang paling dioptimalkan masih dapat digagalkan jika tenaga kerja tidak memahami cara bekerja dengan AMR atau, yang lebih buruk, secara aktif mengganggu kendaraan robotik.

Memastikan orang menjadi bagian dari proses ini dari awal adalah esensial karena aktivitas sehari-hari mereka akan berubah.

Manfaat positif bagi karyawan adalah signifikan – tidak zuletzt penggunaan solusi seperti konveyor seluler untuk meminimalkan kebutuhan akan pengangkatan yang berat dan berulang.

Saat teknologi dapat sepenuhnya menghilangkan tugas yang memenuhi ini – dan tenaga kerja hanya diminta untuk memverifikasi item dengan memindai – individu akan merespons perubahan dengan baik.

Tetapi orang perlu dididik, dilatih, dan yakin. Mereka perlu memahami cara kerja teknologi dan bagaimana mereka bekerja sama.

Tenaga kerja yang mengejar AMR di gang karena mereka tidak memahami di mana sistem dirancang untuk berhenti tidak mewakili interaksi manusia / mesin yang harmoni.

Tentu saja, akan ada perubahan pada keterampilan yang diperlukan – sopir forklift akan secara berturut-turut digantikan oleh kendaraan otomatis.

Namun, di pasar yang sangat butuh merekrut dan mempertahankan individu dengan pengalaman, ini memberikan perusahaan kesempatan untuk melatih ulang sopir forklift yang terampil untuk, misalnya, memantau pemuatan atau mengawasi tim picking.

Menyoroti keterampilan spesifik – seperti picking – yang saat ini tidak dalam lingkup otomatisasi adalah bagian penting dari evolusi otomatisasi ini dan kunci untuk menciptakan lingkungan operasi yang menggabungkan teknologi yang baik dengan tenaga kerja yang terlibat dan termotivasi.

Menerima teknologi

Teknologi otomatisasi yang tersedia bagi organisasi saat ini menarik.

Dari robot otonom seluler hingga kendaraan terpandu otomatis, seiring dengan Industri 4.0 memperoleh momentum dan kematangan, kepercayaan pada kualitas teknologi untuk menyampaikan dan memungkinkan perubahan operasional yang signifikan terus tumbuh.

Tetapi, jika bisnis gagal menyelaraskan proses dan benar-benar memahami tujuan dari setiap investasi otomatisasi, masalah akan timbul.

Dengan mempertimbangkan baik proses maupun orang yang mengoperasikan proses tersebut saat ini, organisasi dapat mengambil pendekatan yang jauh lebih cerdas terhadap otomatisasi.

Tambahkan simulasi untuk memahami bagaimana AMR, misalnya, mungkin beroperasi pada waktu yang berbeda adalah kritis untuk menyoroti masalah potensial dan menghindari ketidakefisianan.

Selain itu, sistem ini menyediakan data real time dengan detail yang besar. Menggabungkan analitik untuk memantau kondisi secara real time dengan jadwal armada dinamis dan optimasi rute akan memungkinkan perbaikan berkelanjutan.

Teknologi itu brilian; tetapi itu adalah cara itu diterapkan, cara pesanan dibatch, dan jadwal direncanakan, cara orang dikelola dan terampil, yang merupakan kunci untuk benar-benar merealisasikan potensi otomatisasi.