2021年の製造業の動向

インダストリアルIoT（IIoT）に関しては多くの神​​話があります。一部のメーカーは、機器を操作するためにデータサイエンティストを雇う必要がある、またはIIoTの実装には長い時間がかかると考えています。ただし、最大の神話は、新しいシステムを選択することは技術的な決定であるか、技術的な決定である必要があるということです。製造業者は、他のすべての人がそれを行っているという理由だけで新しい技術を実装するべきではありません。代わりに、ビジネスニーズとそれらのニーズを解決するテクノロジーに焦点を当てる必要があります。そうでなければ、製造業者はそれを正当化するためのスループットなしで数百万ドルが滑り落ちるのを監視している可能性があります。とはいえ、メーカーは単に新しいテクノロジーに目をつぶるべきではありません。重要なのは、どのテクノロジーが開発中でなく、それらのビジネスニーズを解決する準備ができているかを見つけることです。製造業を永遠に変えることを避けられない実証済みのテクノロジーをいくつか紹介します。

クラウドへの取り組み

これらのテクノロジーの最初のものはクラウドコンピューティングです。一部のメーカーは適応が遅れていますが、Covid-19は、メーカーをよりスマートな工場に向かわせる触媒のようなものになっています。クラウドの大きな利点の1つは、品質管理システムと製造実行システムを、製造業者が長年にわたって知り、依存するようになった信頼できるレポートを維持しながら、機敏で、適合性があり、柔軟なシステムに変えることです。本当に美しいものです。しかし、最良の部分は、信頼できるレポートがほぼリアルタイムになることです。これは、メーカーがより自信を持って正確に、より良い意思決定を行えるようになったことを意味します。

しかし、落とし穴があります。 Gartnerによると、「従来のデータセンターは2025年までに機能しなくなります。」それらは、エッジコンピューティングと呼ばれるより高速なテクノロジーに置き換えられます。一言で言えば、エッジコンピューティングは、一元化されたデータセンターを工場に近づけて、レイテンシーを削減するだけです。これにより、元の質問に戻ります。メーカーのビジネスニーズは何ですか？集中型クラウドコンピューティングで十分ですか、それともメーカーはエッジコンピューティングを待つ必要がありますか？

AIによるデータの活用

クラウドまたはエッジでさえすべてのデータを収集する際の問題は、収集される膨大な量のデータです。そのデータを有用な情報に整理しようとすることは、人間的に不可能で非現実的です。そこで、AIと機械学習が非常に重要な要素になります。これらの2つのテクノロジーは、メーカーがそのすべてのデータを理解するのに役立ちます。しかし、AIができることは、データをふるいにかけることだけではありません。人間の目は時々助けを必要とします。 AIは、品質検査などのユースケース向けにプログラムできます。これにより、生産ラインの欠陥数が減少するだけでなく、長期的には企業のスループットが向上します。

ユースケースと自律性が高まり始めるにつれて、メーカーは「なぜ」という質問に答えることができるAIを探しています。言い換えれば、AIはメーカーの選択を開始し、メーカーは適切な説明を求めます。 2021年には、これまでにないレベルで人間とコンピューターが通信するのが見られるようになる可能性があります。新しいテクノロジーができる限りエキサイティングですが、すべてのAIが投資する価値があるわけではありません。本当の問題は、実際にビジネスにROIをもたらす製造ニーズまたはユースケースは何かということです。

3Dプリントによる独自のソリューションの作成

未来に聞こえるトピックを議論することになると、3Dプリントは間違いなくそれらのトピックの1つです。しかし、未来はここにあり、無限の可能性があります。 3D印刷に使用される最も一般的な材料は、プラスチック、カーボン、およびゴムです。一部のアプリケーションは、金属印刷でさえ作られています。 3D印刷を使用すると、製造業者は数時間以内に概念設計とプロトタイプを作成できます。クライアントに固有のニーズや問題がある場合、製造業者はいくつかのボタンを押すだけで具体的なソリューションを概念化できます。

しかし、正直なところ、このテクノロジーは数年前から存在しています。本当にエキサイティングなのは、3Dプリンターがアイデアを概念化するだけでなく、工場外で使用できる製品を実際に製造できることです。とはいえ、3D印刷は、単価がまだ出力と一致していないため、大量生産を引き継ぐ準備が整っていません。しかし、それは、独自のパーソナライズされた顧客ソリューションがこのテクノロジーの実行可能な使用法ではないという意味ではありません。今のところ、企業は自分自身に1つの質問をする必要があります。 3D印刷は、ビジネスニーズに対するソリューションですか、それとも利益を上げる準備が整っていない楽しいテクノロジーですか？

ブロックチェーンで透過的であること

ほとんどの人は暗号通貨ビットコインに精通しています。ただし、ビットコインにその価値を与えるテクノロジーはブロックチェーンと呼ばれます。一言で言えば、Blockchainテクノロジーは、分散型元帳にデジタル資産の出所と移動を安全に記録します。では、これはメーカーにどのように役立ちますか？答えは透明性です。考えられるユースケースには、偽造品の検出、品質保証、資産の追跡などがあります。しかし、ユースケースに関係なく、メーカーはクライアントやパートナーとの信頼関係を築くことができます。ブロックチェーンが透明性を高める3つの基本的な方法があります。 1つ目は、ブロックチェーン元帳に、ネットワーク全体の複数のコンピューターに保存されている同一のデジタルコピーがあるという事実です。第二に、誰もまたは会社がブロックチェーンの作成を制御することはできません。第三に、元帳に書き込まれたすべてのレコードは永続的であり、変更するのは非常に困難です。実際、データの一部を変更するには、ネットワーク内の全員が協調して作業する必要があります。

データがブロックチェーンに送信されると、それは非常に安全ですが、それでもブロックチェーンに入れられるデータが正確であることが前提となります。 IoTデバイスは信頼できると見なされていますが、これらのデバイスが常に唯一の入力形式であるとは限りません。ブロックチェーンテクノロジーは利用可能であり、メーカーのリスクとセキュリティの見方を変える可能性がありますが、すべての問題を解決するには時間がかかります。製造業者は、この傾向が自社に適しているのか、それとも不必要な投資であるのかを自問し始める必要があります。

コボットによる工場のサポート

Covid-19は、ある意味で新しいテクノロジーの触媒になっています。メーカーが社会的距離を伸ばす方法をもっと見つけなければならなくなったとき、コボットが工場の床に現れ始めました。 2021年に向けてメーカーが留意する必要のあるすべての技術トレンドの中で、コボットが広く採用される可能性が最も高くなります。ビジネスワイヤによると、「協働ロボット（コボット）は、2025年までに97億ドルのマーケティングに達するでしょう。」ダークファクトリー（人間がいない）は将来のメーカーの方向性となる可能性がありますが、コボットは数年前から存在するエキサイティングなテクノロジーです。

コボットはIIoTの反対のように聞こえるかもしれませんが、大きな前進です。ステージ6のコボットは、人間とロボットの緊密な相互作用を伴いますが、ロボットはモバイルプラットフォーム上にあり、製造工場のどこにでも移動できます。したがって、この傾向をまだ採用していないメーカーに疑問が投げかけられます。ビジネスニーズは何ですか。会社の長期計画と戦略は何ですか？

コストを削減して精度を向上させた屋内資産追跡

資産追跡は新しいものではありません。多くのメーカーは、超広帯域（UWB）、パッシブRFID、アクティブRFID、または単純なスプレッドシートを何年も使用しています。これらの各テクノロジーには、コストと精度のトレードオフがあります。 AirFinder OnSiteの新しいテクノロジーは、リアルタイムロケーションシステム（RTLS）のコストを削減すると同時に、最大1メートルの精度を提供します。これは、はるかに低コストのタグを使用しながら、高価な超広帯域システムの精度を兼ね備えています。新しい分析およびレポート機能は、製造管理者が最良の運用上の意思決定を行い、効率を改善し、収益を改善するためのデータを提供します。現在、仕掛品、人、または機器を追跡する必要があるメーカーは、RTLSプラットフォームを使用して、データと位置情報を実用的なインテリジェンスに変換できます。

まとめる

2021年が到来し、それに伴ってテクノロジーが進歩しています。メーカーにとって重要な問題は、今年どのテクノロジーを採用すべきか、そして将来に向けてどのトレンドを保持すべきかということです。本当に重要なのは、会社全体の戦略や方向性です。はい、最新のテクノロジーすべてに投資するのは簡単ですが、テクノロジーが実際に会社に投資収益率をもたらさない場合はどうでしょうか。

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