イントロギクスにおける自動化とロボット工学：傾向、課題、機会

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公開：2025年4月8日 /更新：2025年4月8日 - 著者： Konrad Wolfenstein

イントロギクスにおける自動化とロボット工学：トレンド、課題、機会 - クリエイティブイメージ：xpert.digital

経済的課題にもかかわらず、関節内の成長の可能性

ロボット工学は、内部での出会い：経済進歩の先駆者

イントラロジスティクス業界は現在、自動化の増加と革新的なロボット工学とAIソリューションの使用を特徴とする深い変革を経験しています。ドイツ経済が弱体化しているにもかかわらず、この分野では大きな成長の可能性と技術的進歩があります。「Schwingshandl Automation Technology」などの一部の企業は平均以上の成長を超えていますが、多くの確立された企業は、既存の構造への新しいテクノロジーの統合と戦っています。以下の説明では、自動化における自動化とロボット工学の現在の開発、課題、機会、およびこのセクターにおける企業の将来の実行可能性にとってそれらの重要性を検討しています。

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現在の発展と革新性の内部

庁内産業は現在、Viastore、Agilox、Kurzなどの大手プロバイダーによって推進されているイノベーションの著しい後押しを経験しています。これらの企業は、効率、柔軟性、スケーラビリティに焦点を当てたインテリジェントオートメーションソリューションに焦点を当てています。 Veastoreは最近、不規則な貯蔵地面の亀裂があっても、企業が貯蔵能力を最大化できるようにする革新的なパレットシャトルを使用して、パレットストレージのソリューションの範囲を拡大しました。最大1,500キログラムのペイロードと、摂氏-30〜 +50度の動作温度範囲により、これらの完全自動システムは、凍結したアプリケーションであっても、さまざまな用途を提供します。コンパクトなデザインにより、シャトルは道路のスペースが少なくなります。つまり、より多くの荷重ユニットを収容でき、ストレージスペースが最適に使用されます。

自律モバイルロボット（AMR）の分野では、Agiloxはグローバル市場で印象的な存在感を持つ大手プロバイダーとしての地位を確立しています。この分野には1,800を超える自律的なモバイルロボットがあり、Siemens、BMW、Bosch、Daimlerなどの有名な顧客がいるため、同社は国際的に自国を確立しています。さらに世界的な成長を促進するために、アギロックスは2025年4月1日にデビッドニーダーマイアーとダークエルラッカーと新しいCEOのダブルチップを導入しました。この戦略的決定は、ヨーロッパ、米国、中国にすでに支店があり、250人以上の雇用を雇用している同社の拡大を強調しています。 Agilox APACのCEOとしてアジア市場への拡大を以前に向けていたDirk Erlacherの国際経験は、グローバルな戦略と運用効率をさらに強化することを目的としています。

AIベースのロボットも、KnappとCovariantの協力が示されているため、ますます重要になっています。この協力の焦点は、5年ほど前に共同体のAIベースのビジョンシステムで開発されたロボット注文ソリューションピックイットイーシーロボットに焦点を当てています。この革新的なソリューションにより、個々のピースの自動処理が可能になります。たとえば、パフォーマンスの高い通信や、ポケットサイトシステムへの商品の完全に自動的に引き渡すことができます。 AIアプリケーションのおかげで、さまざまなサイズ、表面プロパティ、またはパッケージングを備えたより多くの記事を、ロジスティクスアプリケーションでロボット工学で処理できます。テクノロジーは、両方の新しい倉庫構造と既存の場所を最適化するための両方で証明されており、現在、世界中のさまざまな業界の26人の希少な顧客によって使用されています。

技術の進歩は、関節内の景観を変えます

自律型モバイルロボット、デジタル双子、人工知能、ヒューマノイドロボットなどの革新的な技術によって推進される、積極的な内容は、深い変換の段階にあります。この技術の進歩は、決定的な成功要因に成功する柔軟性と革新的な能力がある新しい時代を示しています。自動化は、自律的なモバイルロボット（AMR）と自動誘導車両（AGV）が材料の流れに革命をもたらし、企業に複雑な物流要件をより効率的に管理する機会を提供するため、学内の効率を高めるための鍵です。

雑誌やKukaなどの大手プロバイダーがモバイルスモールディビジョンから共同モバイルロボットまで開発する大手プロバイダーとともに、さまざまなロボットが急速に拡大しています。屋外エリア用の自動運転フォークリフトや、農場用のロボットトラクターなどの新しいロボットタイプは、可能な用途を継続的に拡大します。ロボットやドローンのクリーニングなどの特殊なシステムも、生産プロセスにシームレスに統合され、リアルタイムで在庫を監視することにより、ますます重要になっています。図AIや敏ility性ロボットなどの企業のヒューマノイドロボットは、将来の提出などの柔軟なタスクを引き受け、自動化されたプロセスのスペクトルをさらに拡大することができます。

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市場開発と経済的枠組みの条件

イントロギクス産業の経済的枠組みは現在、自分自身を挑戦的であると提示していますが、回復力と成長の可能性の兆候も示しています。「物流方法」の現在の予測は、2025年の物流の経済領域が実際に縮小していることを示していますが、名目は1.3％増加すると予想されています。ただし、アウディ、DB貨物、KPMG、オットーグループなどのさまざまな企業から来た専門家グループの26人の専門家は、全体的な状況が依然として困難であると考えられていても、転換点で下降傾向を見ることがあります。この開発は、予想されるGDPの成長とは対照的であり、物流業界が直面する特定の課題を強調しています。

これらの困難な枠組みの条件にもかかわらず、ローギクス学内市場は驚くべき抵抗と成長の可能性を示しています。業界は2022年に413億ドルと推定されていましたが、専門家は2032年までに8〜10％の年間成長を期待しています。この挑戦的な環境では、専門化と革新的な強さを通じて平均以上の企業があります。この例は、過去4年間で売上高を2倍以上に獲得し、2025年に初めて獲得した2025年に、約5,000万ユーロの売上を予想し、成長が困難な時期でさえ生み出したSchwingshandl Automation Technology GmbHです。

Schwingshandl Automation Technology GmbHは、高度に標準化されたゼネコンには小さすぎて複雑すぎる専門のニッチで行動し、食料生産からファッション、空港ロジスティクスまで、さまざまな産業に合わせて作られたソリューションを提供します。これにはニッチ市場に焦点を当て、個々の顧客のニーズを満たす能力は、競争力のある環境で成功した戦略であることがわかります。同社はすでに、計画されたさらなる成長のための拡張計画を準備しており、将来の市場開発に対する信頼を強調しています。

自動化ソリューションを導入する際の課題

イントロギクスにおける自動化ソリューションの実装は、多くの課題に関連しており、多くの企業がかなりのハードルを呈しています。「自動化における自動化とデジタル化」というタイトルのTMGコンサルタントによる現在の研究は、この分野でかなりの追いつきを明らかにし、「生産、貧しい生産、貧しい」という結論に至ります。調査対象の企業の63％が自動化されていない、または少しだけを持っていないか、少しだけ自動化されていないという事実は、さらに22％が部分的に自動化されたプロセスを持っています。統合されたシステムを備えた高度に自動化されたプロセスは、企業の11％でしか見られず、最高レベルの自律的な内気性を達成しているのは4％だけです。これらの数字は、技術的可能性と実際の実際の実装との間の重要な矛盾を示しています。

イントロギクスの自動化における重要な問題は、自動化されたシステムの導入前の現在のプロセスの不十分な計画と分析です。多くの企業は、関節内の成熟度を過大評価し、プロセスの包括的な分析を無視しており、それが準最適な統合と非効率的なシステムにつながります。その他の頻繁なエラーには、自動化されたシステムの柔軟性の欠如が含まれます。自動化されたシステムは、状況や生産条件の変化に十分に適応できないこと、および自動化を困難にする不快なプロセスの標準化の欠如が含まれます。これらの要因は、不十分なトレーニングと従業員にどのように使用できるかと相まって、実装されたテクノロジーの最適以下の使用につながります。

既存の運用プロセスへの新しいテクノロジーの統合は、もう1つの中心的な課題です。特に、TMGの研究が示すように、ランプでの自動トラックの排出は、これまで未解決の課題のままでした。さまざまなシステムの技術的統合には、高度な専門知識と慎重な計画が必要であり、多くの企業を圧倒します。多くの場合、戦略的な全体的なプロジェクトツアーツアーと、適切な市場の概要が不足しており、時代遅れの辞任と競争力が時代遅れの内部構造を通じて競争力を危険にさらします。これらの時代遅れの構造は、非効率的なプロセスにつながるだけでなく、従業員間の欲求不満にもつながり、長期的に会社の市場の地位を弱める可能性があります。

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熟練労働者と自動化の不足：課題にどのように反応するか

自動化されたイントロギクスの要因

熟練した労働者の不足は、「現代貿易物流の成功要因」の主題に関するEHIの研究が、調査対象の13人中9人の企業が人事検索を中心的な課題と呼んでいるため、熟練した労働者の不足を表しています。ロジスティクス業界はドイツで約280万人を雇用しており、ダイナミクス、複雑さ、プランナビリティの向上を特徴とする環境でサービスプロバイダーとして機能しています。適格な従業員の新規採用は、低波セクターの条件の下で物流業界でますます困難になっていますが、若い従業員の病気と変動率は比較的高くなっています。

現在、必要な柔軟性は、主に臨時労働者の使用によって管理されていますが、短期および計画外のパフォーマンスの変動を補うには、人事措置がますます十分になっています。労働者の限られたオファーをめぐる競争により、このソリューションはますます制限され、企業への代替ソリューションを見つけるよう圧力を高めています。自動化はここでの機会を提供しますが、新しいテクノロジーを効果的に使用できるようにするためには、既存の従業員の対応する資格も必要です。技術革新と人間の専門知識のバランスを見つけることは、存在内学の変革を成功させるための中心的な課題の1つです。

自動化の機会と可能性

すべての課題にもかかわらず、ローギクス内の自動化は、企業にとってかなりの機会と可能性を開きます。革新的なテクノロジーを使用することで、かなりの効率の向上とプロセスの最適化を実装できます。これにより、今日の競争力のある経済状況において決定的な利点があります。 Viastoreのパレットシャトルシステムなどの自動化されたシステムにより、非常にコンパクトで複数の深さストレージが可能になり、利用可能なストレージスペースが最適に使用されます。シャトルは非常にコンパクトに構築されているため、道路に必要なスペースが少なくなります。つまり、より多くの荷重ユニットを収容でき、倉庫の容量が最大化されます。この倉庫の最適化は、全体的な効率の向上に大きく貢献し、同時にリソースのより良い使用により運用コストを削減します。

最新の自動化ソリューションのもう1つの重要な利点は、柔軟性とスケーラビリティにあります。たとえば、Viastoreパレットシャトルシステムは、既存の建物構造に柔軟に適応できるモジュラー設計によって特徴付けられます。 Brownfield利用可能なアーキテクチャにより、このシステムは既存の倉庫に実装し、既存の空間、フロア、または屋根プランに合わせて調整することもできます。レベルごとに異なるレイアウトを実現でき、シャトルは独立して方向を変える可能性があるため、不規則なフロアプランのある建物に特に適しています。追加のシャトルを簡単に統合してスループットを増やすことができますが、シェルフシステムはさらなる場所で柔軟に拡大できます。

また、オートメーションは、今日の動的市場環境で非常に重要な重要な競争上の利点を提供します。 EHIの調査では、将来調査された13人のトレーダーのうち11人が自動化に向けた具体的なステップを計画しているのに対し、6人はロボット工学アプリケーションを使用したいことが示されています。技術の進歩は、企業が競争力を高めることができるだけでなく、迅速かつ信頼性の高い配達に対する需要の増加にも対応できるようにする必要があります。特にピッキングの分野では、ピックイットロボットなどのソリューションが単調なルーチンピック活動の従業員を緩和するために少し成功し、同時に精度と速度を高めるために、既に使用されている大きな可能性が見られます。

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自動化による持続可能性と改善された労働条件

経済的利点に加えて、自動化は、持続可能性と職場の設計の分野でもかなりの機会を提供します。 Viastoreのパレットシャトルシステムなどの最新の自動システムは、他の自動化ソリューションと比較してエネルギー消費量が少ないことを特徴としており、生態学的および経済的な利点の両方をもたらします。エネルギーのより効率的な使用は、生態学的フットプリントの削減に貢献し、企業が持続可能性の目標を達成するのをサポートし、今日ではますます重要になっています。同時に、これらのシステムは、冗長なシャトルインサートと操作中の簡単なメンテナンスオプションを通じて最大のセキュリティと信頼性を提供します。

また、自動化は、内気学の道具のための労働条件の大幅な改善につながります。ロボットや自動化されたシステムを通じて、単調で繰り返し、身体的にストレスの多い活動を引き継ぐことにより、従業員はより要求の厳しい価値の高いタスクに集中できます。これは、仕事の満足度を高めるだけでなく、仕事関連の健康問題やダウンタイムの減少にもつながります。 KnappのPick-It-Easy Robotなどのロボットソリューションは、単調なルーチンピックジョブの倉庫の従業員を緩和し、より人道的な作業デザインに貢献します。労働条件のこの改善は、物流業界の仕事の魅力を高めることにより、熟練労働者の不足に対抗するのにも役立ちます。

将来の見通しと行動の推奨事項

イントロギクスの未来は、自動化のさらなる拡大とインテリジェントテクノロジーの統合によって大幅に形作られます。積極的なものは、自律的なモバイルロボット、デジタル双子、人工知能、ヒューマノイドロボットなどの革新的な技術が進歩を進めるという段階的な変換の段階にあります。クラウドベースのプラットフォームは、エネルギーなどのリソースをより効率的に使用するのを支援しながら、効率、セキュリティ、スケーラビリティを改善します。これらの傾向は、柔軟性と革新的な能力が重要な成功要因であり、この開発を閉鎖する企業がつながりを失うリスクをもたらす新しい時代を示しています。

ただし、自動化ソリューションの実装には、費用のかかる間違いを回避するために、慎重な計画と戦略的アプローチが必要です。一般的なエラーは、企業が現在のプロセスまたは特定の要件を適切な計画と分析なしに自動化を導入することです。したがって、自動システムをシステム全体に最適に統合するために、プロセスの包括的な分析を実行することが重要です。将来の課題に対応し、市場の状況を変えられるようにするために、実装されたソリューションの十分な柔軟性を確保することも同様に重要です。硬すぎる自動化は、ボトルネックと非効率的なプロセスにつながり、長期的に解決するよりも多くの問題を引き起こす可能性があります。

イントロギクスを近代化したい企業にとって、ブラウンフィールド対応のソリューションは、費用のかかる完全な建物を必要とせずに既存の構造に統合できるため、特に重要です。 Viastoreのパレットシャトルシステムなどのシステムは、ブラウンフィールド対応アーキテクチャを備えた既存の倉庫に実装し、既存の空間、床、または屋根の計画に合わせて調整できます。これにより、多くの企業の財務的および運用上の可能性により適した段階的な近代化と自動化が可能になります。 Robot Order Solution Solution Pick-It-Eesy Robot Von Knappは、GreenfieldアプリケーションやBrownfield環境でも既存の場所を最適化するために自分自身を証明しているため、さまざまな開始状況に柔軟な用途を提供します。

イントロギクスにおける自動化ソリューションの実装の成功は、従業員の正しい統合と資格にも依存しています。不十分なトレーニングコースとスタッフの人事段階は、効果的に使用されていない新しいテクノロジーにつながる可能性があり、その可能性は完全には活用されません。したがって、トレーニングに十分なリソースを提供し、従業員のためのさらなるトレーニングを継続的に提供し、それらを変換プロセスに積極的に統合することが不可欠です。技術革新と人間の専門知識の組み合わせを通してのみ、企業は現代の学外ソリューションの完全なパフォーマンスを開き、将来の課題に最適に位置づけています。

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イントロギクスの自動化とロボット工学は、効率、コスト削減、競争上の利点の向上の大きな可能性を提供しますが、既存の構造への実装と統合にかなりの課題がある企業も提示しています。自動運用モバイルロボット、AIサポートピッキングシステム、柔軟なパレットシャトルシステムなどの革新的なソリューションの開発は迅速に進行し、物流プロセスの最適化のための新しい機会を開きます。同時に、多くの企業の現実は、調査対象の企業の63％が自動化されていないか、自動化されなければならないという事実であるため、依然として非常に追いつく必要があることを示しています。

経済的枠組みは現在、2025年に物流部門の実際の縮小を0.1％増やしていると予測されており、この困難な環境ではSchwingshandl Automation Technologyなど、専門化と革新的な強さを通じて平均的な成長を達成するなどの成功例もあります。現在の経済的課題にもかかわらず、関節内市場は、8〜10パーセントから2032年までの年間増加が予想されるかなりの成長の可能性を示しています。この前向きな発展は、革新的な技術の自動化と使用の増加によって大幅に促進されています。

イントロギクスの変革を成功させるには、技術革新、プロセスの最適化、従業員の資格を考慮に入れる戦略的で全体的なアプローチが必要です。この課題を習得する企業は、競争力を強化し、顧客の要件の上昇に対応し、同時により持続可能で人間の労働条件を作り出すことができます。イントロギクスの未来は、インテリジェントでネットワーク化された柔軟なシステムにあり、会社の全体的な構造にシームレスに統合し、測定可能な付加価値を生み出します。この動的環境では、イノベーションに投資し、間違いから学び、プロセスを継続的に開発することをいとわない企業が成功するでしょう。