サービスから商品へ：カムバックキッドとしての製造

今年の11月、米国の製造業は予想を上回りました。製造業および新規注文が増加し、製造業およびサービス業指数（PMI）が急上昇しました...

今年の11月、米国の製造業は予想を上回りました。生産と新規注文は増加し、製造業の管理者指数（PMI）は10月の51.9から53.2に上昇し、目標の52.2を取り壊しました。

この驚きが米国大統領選挙と同じ月に起こったのはふさわしいことです。その間、製造業と世界貿易のトピックが有権者の問題を支配していました。そして実際、ヨーロッパとアジア全体の重要な物語は、アウトソーシングとグローバリゼーションの再評価にも焦点を当てています。どこで商品を生産するか、どのように責任を持って生産するか、そして誰が利益を得るかは、私たちの時代の最も差し迫った政治的/経済的問題の1つです。

同時に、製造業は過去40年間に発生した最大の技術革命の頂点に位置しています。モノのインターネット、ロボット工学、3D印刷、人工知能の組み合わせが、製造業の未来を変えようとしています。自動化、労働、政治、経済学が衝突しています。そして、久しぶりに、サービスではなく製造業が脚光を浴びています。

何が期待できますか？

新旧の地域、動的なサプライチェーン

アウトソーシングを削減するための最近の取り組みにもかかわらず、ほとんどの専門家は、すべてのグローバルな生産を国内に移転することは不可能であると信じています。それにもかかわらず、コストの観点から、ニアソーシングとローカルソーシングは特定のメーカーにとってますます魅力的なオプションになりつつあります。中国のような場所での人件費と生産費は上昇しています。さらに、企業は運用コストをより全体的に見始めています。彼らはアジアに工場を持つことで生産を節約するかもしれませんが、アメリカやヨーロッパの市場にサービスを提供するためのフルフィルメントコストはその利点を相殺するかもしれません。

この運用コストのエンドツーエンドの評価は、広く普及しているベストプラクティスになり始めています。企業はデータプラットフォームを使用して、調達、生産、流通などの部門間に歴史的に存在していたサイロを解消しています。材料、労働、地理、輸送の間に存在する複雑な関係をよりよく理解できるようになったため、企業はコストと顧客サービスのバリューチェーン全体を最適化できます。場合によっては、これはアジアやアフリカに工場を持つことを意味します。また、需要が存在する場所の近くに生産を移転することを意味する場合もあります。結局のところ、企業は、達成しようとしていることに最も意味のある方法で供給ネットワークを設計するという考えです。

その哲学を取り入れ、政治的および経済的変化の可能性を考慮に入れると、顕著なメッセージは、まもなく、製造サプライチェーンは動的でなければならないということです。メーカーとサプライチェーンマネージャーはこれを心に留めておく必要があります。競争するには、必要に応じて生産と流通の場所を変更し、そうすることによる法的および財政的影響を管理する能力が必要になります。

そして、俊敏性、柔軟性、動的性へのプレッシャーを生み出しているのは、政治的および経済的要因だけではありません。これは、今日の製造のあらゆる側面に浸透しようとしているテクノロジーでもあります。

スパイダーロボット、人工知能、モノのインターネット

過去10年間で、3つのテクノロジーが成熟し、それらが収束して生産に完全に革命をもたらします。 1つ目は積層造形/3Dプリントです。 3Dプリンターの洗練度と機能は成長を続けています。医療用インプラントや航空機器などの多様な部品は、積層造形によって製造されています。ここでの大きな利点は、生産場所と周囲のインフラストラクチャが分離されていることです。部品を使用場所に近づけることで、コストを削減し、「マスカスタマイゼーション」の時代を真に先導することができます。しかし、それは、人工知能とモノのインターネット（IoT）という他の2つのテクノロジーとの積層造形の統合です。 、それは本当に革命的です。

この合成の小宇宙の例は、SiemensAGによって考案された3D印刷スパイダーロボット群です。個々のスパイダーボットには3Dプリンターがあり、独自に動き回ることができます。他のスパイダーボットと連携することで、「群れ」は記録的な速さで、大きくて複雑なオブジェクトを独自に生成できるようになります。設計のデータはデジタルファイルとして存在し、人工知能により、これらのロボットは製品のさまざまな側面を調整して作業し、生産を最適化することができます。ロボットは、接続され、相互に認識しているため、IoTの代表的な例です。

この例は非常に初期の概念ですが、この種の合成の影響を大規模に推定するのは簡単です。世界の中間にある機械は、注文に応じて共同作業を行うことができます。 IoTを搭載したスマート機器は、自己保守を実行し、3Dプリンターと調整して交換部品を作成し、自動システムで必要に応じてそれらの部品を配送することができます。機械がすべて独自に機械と連携して商品を生産することは、250年以上前に始まった産業革命の究極の聖杯です。

この自動化と効率性の真の可能性を活用するには、もう一度、敏捷性を念頭に置いて供給ネットワークを構築する必要があります。ロボットの自動化に加えて、マネージャーによる監視やビッグデータ分析を伴う人間の労働に対応する柔軟性には、生産プロセスのエンドツーエンドの可視性に焦点を当てたまったく新しい考え方と、企業が全体的な目標のために最適化する必要があるという理解が必要です。 。

私たちは、大きな不確実性と大きな期待の両方の時代に突入しています。製造業がとる行動は常に文明にとって極めて重要でした。そして、ほぼ半世紀ぶりに、すべての目が見ています。

Suhas Sreedharは、グローバルな貿易とサプライチェーン管理のためのクラウドベースのネットワークであるインフォアの企業であるG​​TNexusのサプライチェーンとテクノロジーソートリーダーシップのマネージャーです。詳細については、www.gtnexus.comをご覧ください。彼はテクノロジー、サプライチェーン、モノのインターネット、小売について頻繁に書いています。 Sreedharの作品は、フォーブス、IEEEスペクトラム、さまざまな業界のブログや業界誌で取り上げられています。

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