デジタルトランスフォーメーション戦略：流行語を超えて

ボストン—今年、LiveWorxデジタルトランスフォーメーションイベントがボストンに戻りました。 PTCの最高経営責任者であるジムヘッペルマンが基調講演で指摘したように、「デジタルトランスフォーメーション」のテーマは目的地というよりも旅のことを指します。そして、この用語には、さまざまなテクノロジーのセットが含まれます。 「計算、センサー、ネットワーク、AI、ロボット工学、3D印刷、合成生物学、AR / VR、ブロックチェーンです」と、Xプライズ財団の創設者兼会長であるPeter Diamandisは、LiveWorxの別の基調講演で述べました。デジタルトランスフォーメーションの基準に当てはまる用語。

ただし、企業の変革に成功するには、明確なROIを示す必要があります。たとえば、Netflixは、収益の大部分を物理的な商品に基づくサブスクリプションから主にストリーミングコンテンツに基づくサブスクリプションに変換した範囲で、ビジネスをデジタル変換しました。 DVDを郵送するオンラインビデオストアとして1997年に設立された同社は、10年後にストリーミングサービスを発表しました。 2007年の年間収益は12億ドルでした。 11年後、それは158億ドルでした。 Netflixの創設者であるリードヘイスティングスは、「郵便局からブロードバンドへ」移行する際に「指数関数的成長曲線に飛び込む」ことができたとディアマンディス氏は語った。同社はまた、ユーザーのフィードバックに基づいてコンテンツを推奨することを目的としたストリーミングサービス用の分析エンジンを導入し、機械学習のパイオニアにもなりました。

しかし、産業部門でデジタルトランスフォーメーションをどのように測定するかという問題は別の動物です。一つには、製造だけでも大きなばらつきがあります。もう1つは、数十年に及ぶインフラストラクチャとビジネス関係を持つメーカーは、製品がソフトウェアを中心とする消費者中心の企業よりも、自らを再発明する自由が少ないことがよくあります。わずか10年で15倍近くの収益増加を期待できる企業はほとんどありません。

その上、稼働時間、効率、安全性など、他のベンチマークがメーカーに優先されることがよくあります。

「私が言いたいのは、今日、デジタルトランスフォーメーションはすべての企業にとって少し習慣になっているため、その指標とロードマップは異なります」と、ヘッペルマンはQ＆AセッションでLiveWorxに語りました。

現在、多くの産業会社は、カスタムデジタルトランスフォーメーションイニシアチブの作成を支援できるコンサルタントに依存しています。

PTCは、このタイプの変態の標準化を支援することを目的として、デジタルトランスフォーメーションソリューションと呼ばれる新しいビジネスユニットを作成することを目指しています。 「私たちはこれをもう少しパッケージ化しようとしていますが、実際には価値のある小道具から始めます」とヘッペルマンは言いました。 PTCは、技術の断片を売り込む代わりに、彼らの最大の課題は何か、そしてそれらのハードルが解決された場合の価値は何かを尋ねることによって、産業顧客との会話を開始します。 PTCは、最初からIoT、AR、AIなどの幅広い包括的なテクノロジーのテーマを推奨するのではなく、その問題に対処するために設計された一連のテクノロジーを推奨することを目指します。

経営コンサルティングが提供する可能性のあるサービスのように思える場合、それは偶然ではありません。 PTCは、新しいデジタルトランスフォーメーションソリューションビジネスを主導するために、著名なコンサルティング会社にパートナーを参加させました。

ただし、この移行は会社にとってまったく新しいものではありません。 「2、3年前、ThingWorxは主に、人々がアプリを作成できる開発プラットフォームでした。 PTCのThingWorx部門副社長兼ゼネラルマネージャーであるIainMichelは、IoT WorldTodayに次のように語っています。

同社は、ThingWorxと顧客との独自の経験を、デジタルトランスフォーメーションテクノロジーの大部分を提供するための手段として位置付けています。 「そして、私たちはお客様に次のように伝えようとしています。「最初の80％を構築しましょう。あなた方一人一人が同じ最初の80％を構築しています。ですから、それを構築するために時間を無駄にしないでください」とミシェルは言いました。その後、顧客はプロジェクトの残りの部分を構築できます。 「あなたは、あなた自身、あなたの業界、または競争上の差別化要因としての特別なソースであるファイナルマイルを構築します」とミシェルは言いました。 「そこで、20％のオーダーメイドで80％の再利用性が得られますが、個々の顧客にとっては、完全にオーダーメイドであると感じます。」

人工知能の概念がデジタルトランスフォーメーションに適合する場所に関しては、それはツールボックスのことわざのツールです。 「そして、私たちは[AIを使って]早い段階にあると思います。それが流行語になったとき、誰もが「ええと、AIをやらなきゃ」と言いました」とミシェルは言いました。 「そして、さまざまな人々がAIプロジェクトに行くために送り出されました。しかし、AIは目的を達成するための手段であり、目的そのものではありません。」

たとえば、PTCは、AIベースのテクノロジーを使用して、オブジェクトを認識し、パターン認識が可能なメンテナンスアプリケーションに使用しています。

「機械のAIの問題は、OEMから、または工場周辺にあるさまざまな類似タイプの機器から十分なデータを取得できない限り、物事がうまくいかないことです。それはしばしば間違っている」とミシェルは言った。

システムが将来のグリッチを予測できるように異常を見つけるために機械学習モデルをトレーニングすることは、遅いプロセスになる可能性があります。 「多くの場合、数年分のデータと予測可能ないくつかの障害イベントが必要です」とミシェルは説明しました。

ここで、接続された機械を使用するOEMは、顧客が現場で機器をどのように使用しているかについてより広い視野を持ち、障害イベントがどのように見えるかを認識し、将来そのようなイベントを予測するのに十分なデータを持っている可能性があるという利点があります。

「確かにサービスの世界では、この予知保全のアイデアは聖杯です」とミシェルは言いました。

ただし、組織によっては、異常を予測するよりも、理想的な動作条件に焦点を当てた方が成功する場合があります。 「機器の適切な動作条件を知ることで、非常に長い道のりを歩むことができます」とミシェルは言いました。 「そして、それがピーク動作条件から飛び出したとき、あなたは言うことができます：「ねえ、どういうわけか、それは最適な範囲で動作していません。それを見てください。」それで、多くの顧客がそれをやっています。」

PTCのデジタルトランスフォーメーションディレクターであるジャスティンヘスター氏は、AIなどの大きな技術テーマに関連するもう1つの側面は、ベンダーパートナーのより広範なエコシステムであると述べています。 「本当に、それはチームスポーツです。それは、[産業企業]が「AI / MLが欲しい」と言うのをやめ、「ねえ、私には挑戦がある」ということです。これが私が望む結果です。私をそこに導くパートナーとソリューションを探しに行きましょう」と、会社に就職する前はPTCクライアントだったヘスターは言いました。多くのデジタルテクノロジーを無計画に展開することは意味がありませんが、主要な問題ステートメントを特定した後、デジタルトランスフォーメーションのニーズを満たすのに役立つ「大規模なツールボックス」を提供できるパートナーエコシステムを見つけることをお勧めします。時間の経過とともに進化する戦略。

「私は言います：AI / MLは未来です。素晴らしいです」とヘスターは言いました。 「しかし、そのためにAI / MLを行うことはお勧めしません。あなたには現在の状況と望ましい結果があります。そして、それは今日または明日、それらのソリューションに関係するかもしれないし、関係しないかもしれませんね？」