ニューノーマルのためのスマートマニュファクチャリングの再考

この記事の重要なポイント：

世界経済が停滞する中、メーカーは将来の方向性を描く機会があります。
スマート製造プログラムの人気は高まっていますが、それらに対する幅広いサポートは依然としてとらえどころのないものです。
データ駆動型になることを目指す組織は、データ収集機能の限界を知っている必要があります。

2020年の残りの期間、製造業の予測は暗いものの、世界経済の倦怠感は新たな方向性を示す機会を提供します。

多くのメーカーは通常の状態に戻ることを望んでいますが、主要な組織はより長い見方をしています。彼らは、並外れた不確実性と急速に変化する消費者の需要によって特徴付けられる環境で成功するために改造されました。

シリコンバレーの投資家であるロジャー・マクナミーが2004年に書いたように、勝者と敗者を区別する可能性のある要因の1つは、前者が「長期的に新しいルールに従ってプレーする」という意欲です。緊急の専制政治に屈する。」

メーカーのチャートを将来の方向に導くのに役立つと約束されているフレームワークと技術ツールに不足はありませんが、メーカーはそれらを利用するために、回復力があり、機敏で、データ主導の文化を構築する必要があります。メーカーは、現在の混乱を超えて彼らを導くことができることわざの北極星を必要としています。

R 製品とプロセスを考える

前例のない不確実性への銀の裏打ちは、それが熟考のための十分な機会を提供するということです。アナリストシンジケートのアナリストであるダンミクロビッチ氏は、製造業者やその他の資産集約型組織は、運用リスクを上から下まで再考する必要があると述べています。これには、サプライチェーンの回復力を高め、労働者を安全に保つための長期戦略を特定することが含まれる可能性があります。「最初に行う必要があるのは、デジタルビジネスモデルを正しくすることです」と、AppnomicのCEOであり、FTIConsultingの元コンサルタントであるNitinKumarは述べています。

拡張現実から人工知能までのテクノロジーがビジネスの将来性を保証するのに役立つという約束がメーカーに殺到している一方で、テクノロジーの導入が停滞しているメーカーは、それらの投資を再評価する必要があるとミクロビッチ氏は語った。同様に、自動化と高度な制御システムを検討している組織は、オペレーショナルリスクを最小限に抑える必要があります。自動化システムへのリモートアクセスを許可すると、短期的な問題は解決できますが、適切なセキュリティ制御なしで長期的なサイバーセキュリティの脆弱性が生じる可能性があると、DUNELMAssociatesのマネージングパートナーであるMartinDavisは警告しました。

スマート製造プログラムの関連性が高まるにつれ、製造業者はそれらの運転支援を優先する必要があります。「最大の問題は、人々が何をすべきかわからないということではありません。文化的抗体は新しいものを殺すために働くということです」とクマールは言いました。

在宅勤務のパラダイムが労働者の牽引力を獲得するにつれて、製造業者は長年の人材獲得戦略を再検討する必要があります。 PwCが指摘したように、製造業者は伝統的に「自分たちの業界についての数十年前の認識は手動労働者のみを対象としている」と取り組んできました。多くのメーカーは過去に熟練したデータとデジタルに精通した労働者を見つけるのに苦労していましたが、マッキンゼーが観察したように、リモートワークの増加は人材アクセスを改善します。

ただし、組織に高品質の運用データがない場合、新しい人材を特定しても必ずしも変革が促進されるとは限りません。

「まず、スマートな意思決定をサポートするには、適切なデータにアクセスできる必要があります」と、ロックウェル・オートメーションの高度な分析マネージャーであるMichaelTayは述べています。次に、問題は、データ駆動型の操作が日常のプロセスに定着するように、データを自動的に使用する方法です。「多くの産業用機器、特にブラウンフィールド機器の接続は制限されています」とTay氏は述べています。「しかし、新しいセンサーテクノロジーと接続性により、データ収集機能を追加する方がはるかに簡単です。」

それでも、データ駆動型の産業用システムを作成するには、センサー以上のものが必要だとデービス氏は強調しました。「そのデータのコンテキストとそのデータの使用方法を理解することが重要です」と彼は言いました。「それを行うことによってのみ、それは有用な情報になり、正しい決定を推進することができます。」

それでも、データサイエンスツールには限界があります。一つには、それらは扱いにくい問題を解決するのに最も適しています。「消費者の需要の変動をカバーすることは非常に困難です」とTay氏は述べています。「行動を促進する測定されていないものや外部性が非常にたくさんあります。」

それでも、多くのメーカーは消費者行動の不規則な変化に対応することを余儀なくされています。一部の組織は、ヘルスケア商品の需要の急増に対応するために製品ラインを再構築しています。

消費者向けのメーカーは、消費者行動の長期的な変化に対応する既存の製品をどのように刷新できるかについても自問する必要があります。たとえば、バスや電車を製造している会社は、乗客が他の人から距離を置くこともできる、車両内に定義された換気ゾーンを作成できます。

全米製造業者協会のウェビナーで、セリディアンの産業顧問兼主任産業部門の副社長であるダニー・スミス氏は、製造業に関連するもう1つの傾向は、「仮想すべて」の重要性が高まっていることです。タッチレス、バーチャルリアリティ、拡張現実技術はすべて急上昇するだろうと彼は予測しました。

多くのメーカーにとって、斬新な製品やサービスを考案することは優先事項ですが、発売された後は市場に出すのに苦労する人もいます。「デジタル製品またはサービスは通常、Cスイートに販売されます」とKumar氏は述べています。「彼らの現在の営業部隊は、多くの場合、以前とは異なるレベルで、異なる経済的バイヤーと会話する準備ができていません。」

独自のコースのグラフ化

危機の時代とそれ以降の時代をメーカーに導くために北極星の測定基準を推奨することになると、専門家は分かれます。デイビスは、リーン生産方式などのアプローチを、モノのインターネット、クラウドコンピューティング、人工知能などのサポートテクノロジーと統合する、ドイツのスマート製造フレームワークであるインダストリー4.0の哲学を指摘しています。「それは単なるテクノロジー以上のものです」とデイビスは言いました。

「インダストリー4.0は、技術的に複雑で高価である必要はありません」とデービス氏は述べています。「それは、より良い意思決定を行うためのデータに焦点を当てることから始まります。」「ますますデータ駆動型になることは、パフォーマンスの次の段階を実現するための非常に費用対効果の高い方法のように思えます」とTay氏は述べています。

データの知識は、デジタルイニシアチブの有効性を測定するための前提条件でもあります。「組織は、イニシアチブのライフサイクル全体を通じて、データを活用して、独立したターゲットを絞った指標の改善を測定する必要があります」とTay氏は述べています。「まず、ビジネスターゲットを特定し、次にそれらをベンチマークして、時間の経過とともに追跡します。」本質的に、利害関係者が重要な決定を下すたびに、デジタルリソースを使用してその結果を追跡する機会が提供されます。「伝統や推測に基づいた重要な意思決定を探してください」とTay氏は述べています。「ここで、次の戦略的イニシアチブを見つけることができます。」

Miklovicは、柔軟性が指針となる原則であるべきだと述べた。「投資計画は、最大限の敏捷性を実現するプロジェクトやイニシアチブに優先する必要があります」と彼は言いました。多くの産業組織は、柔軟性を向上させるのに十分なデジタル技術を持っていると、Miklovicは強調しました。「彼らはそれをより効果的に使う必要があるだけです。」

メーカーが変革を導くためにどのような指標を選択したとしても、それが組織の文化に組み込まれていない限り、成功する可能性は低くなります。「デジタルに精通した組織になりたい場合は、組織にデジタルを組み込む必要があります」とKumar氏は述べています。「組織内に独立したデジタル部門がある場合、レガシービジネスには変化するインセンティブがないため、問題が発生します。」

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