データはインダストリー4.0の主要な原材料です

インダストリー4.0では、1つの原材料が極めて重要な役割を果たします。しかし、鋼、プラスチック、またはその他の物理的コンポーネントとは異なり、この材料は目に見えず、無形です。これは、接続された業界における目に見えないデータの流れです。適切なツールを使用すれば、企業はこの資料を非常に有利に使用できます。これは、自社のプロセスを継続的に改善する方法を提供するためです。さらに、これらのデータは新しいビジネスモデルの基盤です。そして、コネクテッド業界の真の革命が起こっているのはここです。これは、ドイツと世界経済の大部分に影響を及ぼしている革命です。

現在、インダストリー4.0に関連する関心の焦点は、多くの場合、ハードウェアにあります。これには、スマートフォン、タブレット、高速コンピューター、大容量メモリ、センサー、RFIDテクノロジー、およびワイヤレス接続が含まれます。これらすべてのことにより、工場内および国境を越えて機械を接続することが可能になります。ボッシュは、世界中の250以上の工場の多くでそれを正確に行っており、その過程で競争力を向上させています。そして同社は、顧客が社内で価値があることが証明された多くのことから利益を得ることができるようにしています。これにより、Boschは、Bosch Rexroth、Bosch Packaging Technology、Bosch.IO、およびその他の多くのユニットを通じて、主要な指数と主要なプロバイダーの両方になります。

しかし、インダストリー4.0の可能性ははるかに大きいです。何よりも、データは工業生産に革命をもたらしています。そして彼らは今ここでそうしている。センサーは、プロセス時間、摩耗、機械のある部分から別の部分への油圧の変動、締め付け操作中の接続されたツールのトルク、または油圧バルブの個々の部品の状態に関するデータを収集します。この大量のデータは、コネクテッドインダストリーの新しい原材料です。優れたアルゴリズムと適切なソフトウェアがあれば、新しい相関関係に光を当てることができます。私たちに必要なのは、データ分析、製造、および製品自体に等しく精通している専門家です。

出典：ボッシュのオペレーターサポートシステムは、機器のステータスに関する情報をユーザーに提供し、考えられる障害を示し、解決策を提供します。

いくつかの部品で構成されているボッシュの油圧バルブの例を見てみましょう。最近まで、これらのバルブの最終検査には、90の個別のテストステップが含まれていました。しかし、しばらく前に、これらのステップのうち21が削除され、検査時間が177秒から146秒に短縮されました。これは31秒、つまり17.4パーセントの節約になります。現代の製造業がどの程度最適化されているかを考えると、これも大きな進歩です。この場合、30,000個の油圧バルブからのデータの分析により、以前のいくつかのステップの結果が肯定的である場合、検査プロセスの特定の後続のテストステップは不要であることが示されました。これらの後続のステップの結果は、前のステップを分析することによって確実に予測できます。このような相関関係を特定することは、ここで示した例よりも一般的にはるかに複雑ですが、時間とお金を節約できます。

このようにして発見された解決策の多くは、他のプラントに移すことができます。部品の数が数百万に達すると、ほんの数秒の節約でさえすぐに合計され、生産性が大幅に向上します。ここでのキーワードは「ビッグデータ」と「データマイニング」です。最近、これらのデータをリアルタイムで評価できるようになり、その後のプロセスですぐに使用できるようになりました。データの収集、評価、および使用に基づくイノベーションは、多くの新しいビジネスモデルの背後にある原動力です。重要な情報を除外して新しい知識に変える能力は、将来の重要な資格です。これにより、新しいビジネスモデルに移行することができます。

「私たちは、製造と膨大な量のデータの分析に等しく精通している専門家を必要としています。」 Robert BoschGmbHの元取締役会メンバーであるWernerStruthツイートする

信頼の問題も重要です。製造データの所有者は誰ですか？機械のオペレーターまたはメーカー？機械のオペレーターは、サービスプロバイダーがデータを使用して製造プロセスを監視および最適化するように手配できると考えられます。このコラボレーションを信頼に基づいて構築するには、データを透過的に処理し、データの使用方法について明確な合意を得ることが不可欠です。

これにより、センサー、ソフトウェア、アルゴリズム、およびデータセキュリティが確立された製造会社の議題になりつつあります。電気工学、機械工学、およびソフトウェアは、もはや別々の世界ではありません。インダストリー4.0によってもたらされている変化は深刻です。それを最大限に活用するには、2つの主要な質問に対する答えを見つける必要があります。

まず、製造と大量のデータの分析に等しく精通している専門家が必要です。この組み合わせは、工場のデジタル原材料を有用な新しい情報に変えることを期待できる唯一の方法です。データサイエンティストやデータアナリストなどのキャリアプロファイルが中心的なステージに移行しているため、大学で教えられている科目を洗練して再考する必要があります。

第二に、見習いやさらなるトレーニングプログラムを改訂する責任も業界にあります。上で概説した未来のビジョンをサポートするだけでなく、子供たちが学校で一般的なITスキルを学ぶことが不可欠です。 ITスキルの不足がイノベーションの障壁になることを許してはなりません。最後に、ビッグデータとデータマイニングに対する人々の懸念を払拭する必要があります。したがって、ドイツは、データの整合性とデータのセキュリティに大きな価値を置く場所としての地位を確立する機会をつかむ必要があります。