スマート・サプライチェーンが製造効率をどう変革するか

動物界では、多くの動物が厳しい冬を生き抜くために食料を貯蔵します。驚くべきことに、シマリスの埋蔵キャッシュの74%は回収されません。

メーカーは、産業オートメーション・システムのスペア・パーツを備蓄し、将来の故障を軽減しようとする類似の戦略を採用してきました。しかし、従来の在庫管理はスペースとリソースを浪費します。最新のスマート・サプライチェーン・ソリューションは、プロセスを合理化し、工場フロアの利用を最大化し、廃棄物を最小化できます。

インダストリー4.0

ジーメンスとドイツ連邦政府がインダストリー4.0を導入したとき、彼らはスマート・ファクトリーの概念を提唱しました。インテリジェントな分析を用いてダウンタイムを削減し、廃棄物を排除する、統合されたデータ駆動型環境です。

リーン製造は、第一次世界大戦後にトヨタの大野耐一氏によって生み出され、長らく廃棄物削減を提唱してきました。しかし、英国機械学会（IME）の最近の調査では、英国製造業者の92%がインダストリー4.0を明確に理解していないことが判明しました。その一方で59%がその変革の可能性を認識しています。

この知識のギャップは、すでに明日の工場と、グローバル競争力に不可欠なAI搭載システムを採用している競合他社の後塵を拝するリスクを企業にもたらします。

では、メーカーはどのようにスマート・ファクトリーのビジョンを完全に採用できるでしょうか？ 基礎的なステップは、センサーを機器に組み込み、モノのインターネット（IoT）に接続することです。

しかし、ショップフロアに閉じた通信だけでは、真にインテリジェントなプラントには不十分です。製造と流通における強固な意思決定には、自律的に動作する高度な分析が必要です。

ボトルネックの予測

スマート・サプライチェーンは、自己組織化と自己最適化の両方を備えています。工場からのセンサー・データが、消費者需要、気象パターン、サプライチェーンの混乱といった外部変数と融合し、潜在的なボトルネックを予測します。

悪天候イベントを予測することで、システムは生産スケジュールを調整し、過剰生産と廃棄物を防ぎ、よりリーンな運用を推進します。

小売大手のGapはこれを実践で示しています。彼らのシームレスな在庫システムはすべてのアイテムを追跡し、適切な製品が適切な数量で適切なタイミングで利用可能であることを保証します。この精度は、競争の激しい市場で顧客満足度を高めながらコストを大幅に削減します。

予測分析

多くのプラントは、特に高リスクと見なされるコンポーネントについて、大量の交換部品在庫を保持しています。この余剰在庫は貴重なフロア・スペースを占有し、特にレガシー・システムでは陳腐化のリスクを孕んでいます。

予測分析は設備健全性を継続的に監視します。パフォーマンスが最適閾値を下回ると、自動アラートがプラント管理者に通知し、完全なシャットダウンが発生する前に部品を事前に交換できるようにします。

スマート・サプライチェーンを統合すると、これらのメリットが増幅されます。機械が故障を検知すると、自律的に運用を調整するか、必要に応じて審査済みサプライヤーから交換部品を発注できます。これにより、現場に過剰在庫を保管する必要がなくなります。

ダイナミックなサプライチェーンがあれば、スペア・パーツは季節的な需要変動に関係なく常に手元にあります。

冬が近づくにつれ、最先端のスマート・ファクトリー戦略を採用するメーカーは、埋蔵物を決して回収しないシマリスとは異なり、最小限の廃棄物でシーズンを乗り切ることができるでしょう。

著者について

ジョナサン・ウィルキンス氏は、EUオートメーション（廃版コンポーネント専門）のマーケティング・ディレクターです。jonathan.wilkins@euautomation.com までご連絡ください。