ローコードソリューションが産業プロセス自動化を加速

「新しい自動化」を支えるローコード

「自動化」という言葉は最近頻繁に使われ、成功の鍵となるイネーブラーと謳われます。しかし、産業オートメーションが数十年前から存在していることはあまり語られません。新しいのは何か、なぜ今これほど自動化に注目が集まっているのか。それは、ローコードアプリケーション開発の普及により、組織が革新的な産業自動化プロセスを迅速に導入できるようになったからです。

従来の自動化は開発に時間がかかり、静的でした。例えば、部品が通過するとロボットが塗装・溶接・移動するとハードコーディングする、あるいは「溶液が特定温度に達したら試薬を投入する」といった厳密なプロセス定義です。

確かにこれらの「旧来の自動化」は手作業より改善をもたらしました。しかし、現代の自動化アプリケーションの観点からは、深刻な欠陥があります。

今日のタスク・プロセス自動化には、以下のようなより高度な能力が求められます。

• 柔軟性: 産業組織は急速に変化する市場環境に対応しなければなりません。国際紛争による関税で材料・プロセスの切り替えが迫られたり、インフルエンサーの推薦で需要が急増したり。原因は何であれ、プラント運用をオンデマンドで迅速に刷新し、市場の変動に対応する必要があります。
• カスタマイズ: 大量の均一な製品を生産するのではなく、顧客ごとの仕様に合わせた小ロット生産が一般的になっています。オンライン注文システムと連携したカスタマイズ印刷、ディーラー注文に合わせた車の塗装仕上げの使い分けなど、例は多岐にわたります。
• データ駆動: 産業オペレーションは、受動的・事後的から能動的・プロアクティブへシフトしています。かつては完成品を検査し、KPIを月次・四半期ごとに評価していました。今ではIoTデバイスからのデータにより、品質とKPIをリアルタイムで評価できます。データの迅速な分析をプロセスにフィードバックし、自動化が即座に調整を行って品質を維持し、出力を最適化します。

ローコードはこれらすべての領域で役立ちます。一度ハードコーディングして二度と触らないのではなく、ローコード開発により組織は新しい自動化アプリケーションを迅速に作成・テストできます。

シチズンデベロッパーの参入

自動化にローコードを用いる最大の価値は、シチズンデベロッパー（市民開発者）を巻き込めることです。自動化で何を改善できるかを最もよく知っているのは誰でしょう？ 現場の作業員には豊富な経験があり、理想的にはそれを取り込めます。

例として、装置オペレーターが「動作温度が予期せず10度上昇したら、設計仕様内でも24時間以内に故障する可能性が高い」という経験則を知っているとします。標準的な開発手法でこれを自動化するのは現実的ではありません。しかしローコード開発なら、オペレーターが意思決定自動化ルーチンを組み立てられます。温度が10度上昇したらサービスチケットを自動発行するといった明確なアクションを自動化できます。

モダンな産業現場ならさらに革新的です。自動化により、生産を遊休ラインに切り替え、現在のラインを機器温度が下がるまで抑制するといったことも可能です。

コネクテッドショップフロアによる自動化の相乗効果

ローコードと自動化がうまく噛み合うもう一つの領域は、コネクテッドショップフロアです。

かつては、ほとんどの自動化が単一プロセス・単一タスクに焦点を当てていました。その一つを最適化するだけでした。今日のコネクテッドショップフロアでは、より広い運用視点が得られます。生産ラインやプラント全体の相互依存関係を把握することで、エンドツーエンドの自動化が可能になります。

より高度なアプリケーションは生産環境を超えて広がります。ますます多くの産業企業が、自動化を組織全体に展開しています。ショップフロアのIoTステータスデータをメンテナンス運用とスペアパーツ在庫に連携させたり、サプライチェーンへプロセス自動化を拡張したりしています。

あらゆるケースで、ローコード開発が新しい自動化アプリケーションを迅速に試行・構築する機会を提供します。

新しいアイデアを刺激する

ローコードにより、産業組織は全く新しい自動化プロセスを発明し、これまで自動化で組み合わせられなかった要素を組み合わせられます。代表的な新しい自動化アプリケーションが、RPA（ロボティックプロセスオートメーション）とAIの自動化への組み込みです。

RPAは、エンドツーエンドのタスクを自動化できる点で支持を集めています。かつては、タスク完了のために実行される一連のステップをコーディングしてプロセスを自動化していました。条件分岐により多少の柔軟性を持たせることはありました。

RPAアプリケーションなら、情報を解釈し、異種システムを横断して作業し、レスポンスをトリガーし、他システムと通信して反復タスクを実行できます。

AIはプロセスストリームに知的な意思決定能力を注入できます。生産ライン上の画像解析・物体検出といった基本機能に使えます。また、データを調べて状況を理解するのにも使えます。そうした洞察を得て、AIが次のステップを判断し、実行できます。

こうした自動化アプリケーションは、多様なソフトウェア要素を単一の統合されたアプリケーションにまとめる必要があります。ローコード開発がこのプロセスを容易にします。