「ニューノーマル」のためのスマート製造再考：レジリエンスへのデータ駆動戦略

「ニューノーマル」のためのスマート製造再考

主なポイント：

• 世界的な経済減速が、メーカーに未来再定義のユニークな機会を提供。
• スマート製造は成長中だが、広範な採用には依然として課題がある。
• データ駆動型組織は、データ収集能力の限界を認識する必要がある。

2020年の製造業見通しは暗いままですが、持続的な経済不況が新たな道を描く機会を与えています。先進企業は長期的視点を取り、不確実性と急速に変化する消費者需要の中で生き残るための再装備を進めています。

シリコンバレー投資家Roger McNamee氏が2004年に指摘したように、「ニューノーマルでは、緊急性の暴政に屈するより、物事を正しくやる方が重要だ」というマインドセットが勝者と敗者を分けます。

テクノロジーフレームワークとツールは豊富にありますが、メーカーはそれらを効果的に機能させるために、レジリエントでアジャイルなデータ駆動型文化を構築しなければなりません。現在の混沌を超えて組織を導く明確な北極星が不可欠です。

製品とプロセスの再考

前例のない不確実性は、稀な反省の機会を提供します。Analyst SyndicateのアナリストDan Miklovic氏は、エンドツーエンドで運用リスクを見直し、サプライチェーンレジリエンスを高め、長期的な労働者安全を確保するよう企業に促します。AppnomicのCEO Nitin Kumar氏は、デジタルビジネスモデルを正しく構築することの重要性を強調します。

多くのメーカーがAR、AI、その他技術から変革的利益を約束されてきました。導入が停滞している企業はそれらの投資を見直すべきだとMiklovic氏は助言します。オートメーションと高度制御システムは運用リスクを明確に理解した上で導入すべきであり、リモートアクセスは適切に保護されなければ深刻なサイバーセキュリティ脅威をもたらすと、DUNELM AssociatesのMartin Davis氏は警告します。

スマート製造の関連性は高まっていますが、文化的抵抗が進展を阻害することが多々あります。Kumar氏は「最大の問題は知識不足ではなく、新しいアイデアを拒絶する文化的抗体だ」と説明します。

人材とリモートワーク

リモートワークが人材獲得を再構築しています。PwCは、メーカーが長らく肉体労働産業と見なされ、データに強い人材を引き付けにくいと指摘します。McKinseyは、リモートワークの台頭が熟練プロフェッショナルへのアクセスを広げると報告します。

しかし、人材だけでは変革は起きません。高品質な運用データも同様に重要です。

データ：スマートな意思決定の基盤

Rockwell Automationの高度分析マネージャーMichael Tay氏は「まず、スマートな意思決定を支える適切なデータへのアクセスが必要だ」と強調します。次のステップは、データ活用を日常プロセスに組み込むことです。多くの産業機械、特に古いブラウンフィールド設備には接続性が欠けていますが、新しいセンサー技術でデータ収集は格段に容易になりました。

Davis氏はセンサーだけでは不十分で、文脈が不可欠だと念を押します。「文脈を理解して初めて、データが正しい意思決定を促す有用な情報になる」と同氏は語ります。

データサイエンスツールは扱いやすい問題の解決に優れますが、変動の激しい消費者需要の予測には苦労します。Tay氏は「行動を駆動する未測定の要因と外部性が多数存在する」と認めます。メーカーは需要の予測不能なシフトに適応を迫られ、一部はヘルスケア製品へのピボット、他は長期的な消費者変化に合わせた製品ライン再設計を行いました。

コンシューマー向けメーカーにとって、これは公共交通車両への換気ゾーン追加など、ソーシャルディスタンス対応機能の追加を意味するかもしれません。

あらゆるもののバーチャル化と市場ポジショニング

CeridianのインダストリアドバイザリVP、Danny Smith氏は、タッチレス、バーチャルリアリティ、拡張現実技術の急増を予測します。革新的製品開発が優先される一方、多くの企業がそれらのマーケティングに苦戦しています。Kumar氏は、デジタル製品がC-suiteに売られることが多いが、既存セールスチームに新しいバイヤーと対話する言語が不足していると指摘します。

独自のコースを描く

専門家は単一の北極星指標で意見が分かれます。Martin Davis氏はドイツのインダストリー4.0フレームワークを指し示します。これはリーン製造とIoT、クラウド、AIを融合させたものです。「データに焦点を当て、より良い意思決定をすることからシンプルに始まる」とDavis氏は言います。

Michael Tay氏は「ますますデータ駆動的になることは、パフォーマンスを高めるコスト効率の良い方法だ」と付け加えます。データの賢さはデジタルイニシアチブの測定も可能にします。Tay氏はビジネスターゲットを特定し、ベンチマークし、時間経過で進捗を追跡することを推奨します。「すべての重要な決定は、成果をデジタルで取得する機会だ」と同氏は説明します。

Dan Miklovic氏は柔軟性を提唱します：「投資計画は、最大のアジリティをもたらすプロジェクトを優先すべきだ。」多くの企業はすでに技術を持っています。ただ、それをより効果的に適用する必要があるだけです。

成功は究極的に、デジタルを組織文化に組み込むことにかかっています。Kumar氏は、別個のデジタル部門がデジタルイニシアチブをレガシービジネスから孤立させ、採用を阻害すると警告します。