2021年のスマート製造トレンドトップ10

2020年の波乱に満ちた後も、施設が探索を続ける中、スマート製造技術は2021年の製造業界のトレンドの最前線にとどまっています。プロセスと効率を改善する革新的な方法。 2020年の激動と回復に続いて、2021年には、理解したいと思うであろう多くの新しいスマート製造トレンドとテクノロジーアプリケーションがもたらされます。

ここでは、これらの傾向と、それらが運用を最適化し、ビジネスの健全性と回復力にどのように貢献できるかを検証します。

スマート製造トレンド 2021年

2021年のスマートファクトリーのトレンドは、確かに回復と準備に焦点を合わせていますが、COVIDのパンデミックや対応とは関係なく、長い間取り組んできたテクノロジーの開発と進歩にも基づいています。これらの傾向は次のとおりです。

1. リモートおよびオフサイトの運用作業の機会が増える： 安全性、柔軟性、利便性—この傾向の理由は数多くあり、増え続けています。 COVIDの陰で世界が正常に戻ったとしても、施設はリモート作業オプションを保持し、運用にさらに優れたリモートアクセスを構築する方法を調査し続けています。
   センサーの監視から仮想メンテナンス、産業用インターネットを介したトラブルシューティングまでモノとデジタルツインテクノロジーにより、産業界は、施設に人員がいない場合でも効果的な運用が可能であることを証明しています。この傾向は、通信技術が向上するにつれて成長し続けるでしょう。
2. メーカ​​ーと顧客のパートナーシップへの注目が高まっています： 信頼と自信は2021年の製造業の2つの主要なテーマです。2020年の不確実性により、製品に関係なく、単なる取引の商品化されたビジネスを超えたコミュニケーションと関係構築の必要性が生まれました。メーカーは、単なる生産手段ではなく、真のサービス提供パートナーとしての役割を果たすことがますます期待されています。
3. センサーによる機械の状態監視： センサー技術は、何年にもわたって製造業で増加しています。 2021年は、センサーがこれまで以上に手頃な価格でより広く採用されるようになり、重大な大規模なブレークスルーの準備ができています。
   センサーのROIは、より多くの施設がセンサーを使用して一定のリアルタイムの機械の健全性を実現するにつれて、より顕著になります。および状態監視—より効果的なメンテナンス、より長い機器寿命、およびより高品質の出力を実現します。
4. 積極性と効率性の向上による利益率の保護： センサーはまた、予知保全などの戦術を可能にします。この場合、機械の性能データを分析して、振動などの領域の小さな変動を検出します。これにより、将来のより重大な問題の始まりを示すことができ、施設はこれらの問題に都合の良いときに対処できます。このプロアクティブなアプローチにより、計画外のダウンタイムが削減または排除され、施設は機器の操作を通じて最大の生産性を得ることができます。
5. より予測的なアプローチ—メンテナンス機能を超えて： 世界的な大惨事に照らして、運用への予測的アプローチはマクロレベルで広く求められます。製造業は当然のことながら、いつでも、何であれ、次の世界的な混乱に先んじることに熱心です。 AIやビッグデータマイニングなどのテクノロジーは、これらのイベントの予測と準備に役立つ可能性のあるグローバルシナリオを実行するためにますます利用されるようになります。
6. AIの調査と採用： AIは、機械学習などの関連テクノロジーとともに、何年にもわたる段階的な採用の約束を実現する準備ができており、製造現場でも画期的な進歩を遂げる準備ができています。利益を取り戻すための競争では、AIテクノロジーを使用して、メンテナンス、生産能力、在庫、販売などのより正確な予測と計画を立てることができます。
7. 人事機能の変更—および学習の機会： AIテクノロジーの成長には、有能な人々がそれを実装、管理、および理解する必要があります。これは、AIが人間に取って代わるという恐れからはほど遠いものです。差し迫ったAIブームは、製造業の従業員が自分のキャリアを学び、前進させる絶好の機会を表しています。
   組織がこれらの機能の価値と有効性を最大化するために技術労働力パートナーなどのリソースにますます頼るにつれて、製造業の人事業務も変化する可能性があります。
8. 増加中のコボット： 同様に、人間の労働者は、実際の製造作業自体の重要な部分であり続けますが、それらの作業を容易にする技術がますます普及しています。コボット（協働ロボット）はそのような例の1つです。スマートテクノロジーと安全機能を備えた自動化マシンにより、人間の労働者とほぼ並行して作業できるようになります。
9. テクノロジー主導のサプライチェーンの透明性と説明責任： スマートテクノロジーはサプライチェーンにも影響を与えます。2020年の混乱の後、信頼性、透明性、柔軟性への関心はかつてないほど高くなっています。
   AI、ベンダー管理ソフトウェア、ブロックチェーンなどのテクノロジーはすべて、サプライチェーンの顔—もはや手に負えないモノリシック機能ではなく、より多くの説明責任と選択の自由を可能にする機能です。
10. シナリオプランニングの新しい見方： AIやビッグデータなどのスマートテクノロジーにより、将来の製造業の混乱の可能性についてより多くの洞察が得られるため、これらのシナリオへの対応を計画するのは依然として管理者と担当者の責任です。

通常、これらのシナリオは短期的な災害対応などに限定されます。しかし、COVIDは、より長期的な問題にも対処する必要があることを示しています。したがって、これらの計画演習は、敏捷性、柔軟性、回復力、従業員との関係、および長期的な回復を考慮に入れるために、即時対応計画を超えます。

もちろん、2020年が十分に明らかにしたように、誰も将来を確実に予測することはできません。短期的および長期的な傾向を調べ、全体像のテーマ（柔軟性、信頼性、リモートアクセス、保守パートナーシップ、機器監視、データ駆動型機能など）に焦点を当てることにより、製造業はこれらの傾向予測を次のように使用できます。競争の激しい状況において、良好な位置にあり、有利なままです。

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