世界的なサプライチェーンの混乱はロボットの導入をどのように促進するのでしょうか?
企業がより高度な管理を維持し、コストのかかる中断を回避し、製造を陸上に移そうとする中、サプライチェーンの多様化が優先事項となっています。これらの取り組みにより人件費が増加すると予想する人もいるかもしれませんが、企業はロボット工学や自動化を採用することでコストの管理と削減に貢献できます。
アウトソーシングによるサプライチェーンの変革
歴史的に、オフショア製造は企業に国内生産に代わる選択肢を提供してきました。低い人件費、魅力的な為替レート、緩い規制環境、地方自治体からの強力な支援により、多くの企業は製造業務の多くを発展途上国にアウトソーシングまたはオフショアしています。特に中国は世界の輸出の約13%、輸入の約11%を占める世界の工場となっている。他の新興市場もこれに追随しており、インド、ベトナム、タイなどの国が国境内に工場を建設するよう同社に接近している。
現在、約 20 兆ドル相当の現物商品が世界中で取引されています。新興国がこの金額のほぼ半分を占め、輸出総額は8兆2000億ドルに達します。これらの商品のほとんどは新興市場で製造および組み立てられ、より裕福な国で消費されるためです。
オフショアリングの結果
しかし、企業はオフショアリングの予期せぬ結果に気づき、パラダイムシフトの真っ只中にいる可能性があります。の先端。米中貿易摩擦は世界のサプライチェーンの脆弱性に警鐘を鳴らしている。 EU離脱と米国・メキシコ・カナダ協定(USMCA)は、国際貿易協定に対する信頼をさらに損なった。こうした政策主導の懸念に加え、新型コロナウイルス感染症危機とその生産工場への影響により、製造業の雇用が特定の地域に集中することに伴うリスクが浮き彫りになった。
つまり、企業はオフショアリングに関連するコスト削減よりもサプライチェーンの完全性を優先する必要があります。海外の低コスト労働力を活用することで利益率は向上する可能性がありますが、地政学的な状況の変化、健康リスク、その他のブラックスワン現象によってサプライチェーンが分断されれば、収益が失われ、結果として販売できる製品がなくなります。
新型コロナウイルス感染症危機の後、多くの企業がこの真実をますます認識するようになりました。感染拡大後、中国の工場の約31%が閉鎖され、国民の32%が自宅からリモートワークを行った。多くの工場がジャストインタイム生産を実施していることを考えると、長期にわたる停止後に生産を再開しても、サプライチェーンが完全に回復するまでに数週間かかる可能性があります。
一部の企業は、サプライチェーンの混乱が継続するとさらなる販売損失につながる可能性があると警告しています。世界中の自動車会社も中国からの部品不足により一部生産を停止している。日産、フィアット・クライスラー、ヒュンダイ、ホンダ、その他多くの自動車メーカーが供給中断を発表した。
リショアリングによる操業の確保
先進国における人件費は、間違いなく新興国よりもはるかに高くなります。中国の製造業の平均賃金は年間約1万ドルだが、米国の平均賃金は4万6000ドルで、4倍以上も高い。この膨大なコスト差により、歴史的にオフショアリングの傾向が加速してきました。しかし、現地製造には、企業経営陣、研究開発チーム、顧客に業務を近づけるなど、金銭以外の利点も考慮する必要があります。また、地元の製造業は国内の規制制度の範囲内で運営されており、国内の規制制度は地元企業にとって馴染みがあり、多くの場合、国際協定よりも安定しています。
ロボット技術によりリショアリングの取り組みが加速する可能性がある
企業が陸上製造と海洋製造の間のトレードオフを検討する際のロボットと人工知能規模を陸上生産に有利に傾ける未知の要因。自動化により、企業は特定のタスクを完了するために労働者の代わりにロボットを採用することで、リショアリングコストの一部を相殺することができます。ロボットは、昇給や福利厚生を必要とせず、24 時間休むことなく働き、特定のタスクを人間よりも速く正確に完了できます。
いくつかの研究では、ロボット工学の導入がオフショアリングの減少と関連していることが示されています。先進国では、ロボット導入が 10% 増加すると、オフショアリングが 0.54% 減少します。韓国の中小企業(SME)・スタートアップ庁は最近、スマートファクトリーを通じて製造業の市場復帰を支援する取り組みを行うと発表した。米国リショアリング協会は2019年の年次調査の結果を発表し、企業経営者の半数以上が今後5年以内にリショアリング活動を計画または検討していると回答したことを明らかにした。この調査では、回答者の 80% 以上が新しいソフトウェア システムの導入を検討していることもわかりました。 70% がロボット工学への投資を検討しています。
コストの削減は重要な要素です。複雑な産業用ロボット アームの価格は約 25 万ドルですが、企業は 2 年以内に従来の人件費との損益分岐点に達する可能性があります。
ロボットの総コストと現在の運用コスト
ロボットのコストは低下し、人件費は上昇し続けるため、時間の経過とともに、ロボットの導入はより魅力的になります。過去 30 年間で、ロボットの平均価格は実際に 50% 以上下落しましたが、人件費は 100% 以上増加しました。
ロボットのコストと人件費の比較
ただし、コストの低下はロボットの採用が増加する理由の 1 つにすぎません。もう 1 つの考慮事項は、ロボットを簡単に利用できることです。新しい製造技術、データとコンピューティング能力の急増、オンデマンド製造に対する顧客の好みにより、商品の製造方法に大きな変化が生じています。企業は、ロボティクスを製造プロセスに拡張して、技術取得の初期費用と参入障壁を削減するために、Robotics-as-a-Service (RaaS) サブスクリプションを求めることができるようになりました。
最後に、改良されたロボット工学と人工知能テクノロジーにより、導入がさらに促進されています。高度な 3D ビジョン機能とアーム先端ツールのおかげで、ロボットの器用さは向上し続けています。倉庫内で作業員と並んで商品を輸送したり、壊れやすい品物を柔軟に選んで配置したりできるようになりました。ロボットはこれらのタスクを事実上ダウンタイムなしで実行でき、ネットワーク化されたセンサーを使用して障害を事前に予測して回避することもできます。
このような傾向により、産業用ロボットの売上は伸び続けています。 2013 年から 2019 年にかけて、販売は年平均成長率 15% で成長し、2019 年には約 42 万台に達しました。国際ロボット連盟は、2022 年までに導入台数が 584,000 台に増加すると予測しています。この新たな世界的パラダイムでリショアリングが加速すると、この推定値は低くなる可能性があります。
ロボット密度は、従業員 10,000 人あたりのロボットの数で測定でき、これはロボット導入の長期的な成長の可能性を示しています。現在、世界の製造業では雇用 10,000 件あたり産業用ロボットが 99 台しかなく、ロボット密度は約 1% です。しかし、シンガポールや韓国などの製造拠点では、ロボット密度がそれぞれ 8.3% と 7.7% と 8 倍高く、増加し続けています。米国、ドイツ、中国などの大国は依然としてこれらの水準を大幅に下回っているが、ロボットの導入が加速するにつれて、時間の経過とともに収束する可能性がある。
結論
企業がサプライチェーンの完全性をますます重視するにつれて、数十年にわたるオフショアリングの傾向は逆転すると予想されます。貿易摩擦や新型コロナウイルス感染症のパンデミックなどのマクロ破壊的な出来事は、企業の運営能力やサプライチェーンに不確実性をもたらしています。ロボット工学やオートメーションの機能が向上し、より安価で導入が容易になり、企業が海外で製品を生産するリスクよりも現地製造のメリットの方が大きいと認識するにつれて、リショアリングがさらに加速する可能性があります。
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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

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