Intelligence artificielle Réconcilier humain et automatisation, un enjeu majeur pour l’usine du futur

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Réconcilier humain et automatisation, un enjeu majeur pour l’usine du futur

Dans le paysage en évolution rapide de la gestion des entrepôts, l’automatisation a changé la donne et les robots mobiles autonomes facilitant le transport et la logistique sont en première ligne de ce changement. Alors que certains craignent le “grand remplacement” des ouvriers humains, la réalité est un mélange beaucoup plus harmonieux alliant technologie et expertise humaine.

Les robots autonomes mobiles industriels ou plus communément appelés AMR sont rapidement devenus la pierre angulaire de l’automatisation et de l’optimisation des flux, notamment en entrepôts, offrant des avantages inégalés qui se répercutent sur l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement.

De la flexibilité et de l’évolutivité accrues aux gains de productivité, ces merveilles robotiques bénéficient d’un retour sur investissement plus rapide que les autres solutions d’automatisation. Leur intégration dans les opérations intra-logistiques est en train de remodeler l’essence même de la manutention et de la distribution des marchandises.

L’enthousiasme suscité par les AMR, s’accompagne d’inquiétudes quant aux suppressions d’emplois. Toutefois, en y regardant de plus près, on s’aperçoit que ces robots ne sont pas là pour remplacer les travailleurs humains, mais pour renforcer leurs capacités. Plutôt que de rendre les humains obsolètes, les robots mobiles autonomes sont conçus pour compléter la main-d’œuvre en prenant en charge les tâches répétitives et chronophages, libérant ainsi les travailleurs humains pour des responsabilités plus complexes et plus stratégiques.

L’une des principales contributions des AMR’s est la rationalisation des opérations. Ces machines excellent dans les tâches répétitives, ce qui garantit des performances constantes et efficaces. En gérant les processus de routine tels que la préparation des commandes, l’emballage et le tri, les robots contribuent à réduire les erreurs et à améliorer la précision de la gestion des stocks. Cela permet non seulement de renforcer l’efficacité globale, mais aussi de minimiser les erreurs coûteuses qui peuvent survenir dans les processus manuels.

Un autre point majeur est la pénibilité du travail. Les exigences physiques du travail de manutention intra-logistique sont indéniables et entraînent souvent de la fatigue et des blessures chez les travailleurs humains. Les robots mobiles autonomes sont des alliés fiables, qui effectuent des tâches physiquement exigeantes sans fatigue ni risque de blessure. Cette collaboration entre l’homme et le robot se traduit par un environnement de travail plus sûr et plus ergonomique, ce qui favorise le bien-être des employés.

À mesure que les AMR prennent en charge les tâches routinières, les travailleurs humains ont la possibilité de se perfectionner et de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Des programmes de formation peuvent être mis en œuvre pour doter les employés des compétences nécessaires au fonctionnement et à la gestion des systèmes robotiques. Cela permet non seulement d’assurer la pérennité de la main-d’œuvre, mais aussi de créer un environnement dynamique où les humains et les robots collaborent de manière transparente.

Le futur de l’industrie passe par cette intégration des robots qui permet une efficacité accrue, une réduction des erreurs et une amélioration des conditions de travail. Plutôt que de constituer une menace pour l’emploi, ces robots, si leur déploiement est fait correctement et de façon réfléchie, servent de catalyseurs à des changements positifs, permettant aux humains d’exceller dans des domaines où leur créativité, leur capacité à résoudre des problèmes et leur adaptabilité brillent. L’avenir de l’industrie n’est ainsi pas un choix binaire entre humains et robots, mais un mélange harmonieux des deux, garantissant un secteur résilient et prospère.

Contributeur expert

Bruno Guignon

Directeur Commercial de Mobile Industrial Robots (MiR)

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