Yanesh Naidoo氏が語るインダストリー4.0の未来：Jendamark Automationイノベーションディレクターの洞察

ショップフロアからJendamark Automationのオーナーへ。Yanesh Naidoo氏は自動車製造業で長いキャリアを積んできました。

2023年アフリカテック企業オブザイヤー受賞。Jendamarkは自動車組立ラインの設計・製造でグローバルリーダーであり、世界で3,000以上の自動車組立システムを構築してきました。

Yanesh Naidoo氏は同社のイノベーションディレクターとして、Jendamarkのデジタルサービス部門を率いています。インダストリー4.0のエキスパートとして、製造技術についての洞察を伺いました。

ここでは、インダストリー4.0が約束を果たしたか、AIの変革的役割、スキル不足へのアプローチの間違いについて語ります。

製造業入りのきっかけは？

典型的な「物を壊す子供」のストーリーです。クリエイティブだったとは言いませんが、物事がどう動くか、どう作るかに確実に興味があり、車が大好きで常に自動車エンジニアリングの世界にいたいと思っていました。

ケープタウン大学でメカトロニクス工学を学びました。当時は非常に新しい分野でした。

最初の仕事はVWの企画部門で、生産ラインの新設備計画を担当。20年以上前のことです。すぐに機械のより深いエンジニアリング側面に興味があると気づき、機械設計により深く関わりたいと考えました。

当時JendamarkはVWのサプライヤーで、セールスエンジニアのポジションが空いた際応募し、採用されました。

今年でJendamark在籍20年になります。キャリアを通じてセールスエンジニアからセールス部門長、そして今は会社オーナーの一人まで、多様な役割を経験しました。設計部門と制御部門の管理も経験し、現在はオートメーションビジネスを基盤にデジタルビジネスを構築するデジタルイノベーション側にいます。

究極的にJendamarkがやっているのは、自動車部品を組み立てる生産ラインの設計・構築です。

それが今の私に至る経緯です。

20年以上在籍されて業界の変化をご覧になってきました。製造業はどう進化しましたか？

率直に言えば、表面上は進化しましたが、結局のところ製造コンポーネントはほぼ変わっていません。

デジタル要素、つまりトラッキングとトレーサビリティは導入されました。しかし自動車業界で長く働いてきて、デジタル化、トラッキング、トレーシングは自動車分野で15〜20年前からありました。やらざるを得なかったのです。あなたの車のボルト一本一本が遡及可能でログされなければなりません。

デジタル革命全体が、ハイプほど実現したとは思いません。依然として巨大なポテンシャルがあり、実現しつつありますが、正直期待ほどには実現していません。

インダストリー4.0は今10〜11年経ちますよね？あの革命的インパクトはあったか？私は懐疑的です。

なぜインダストリー4.0が革命的約束を果たせていないとお考えですか？

二重の理由があると思います。主たる課題は、製造業に「必ずしも問題を解決しない新しいテクノロジー」が売りつけられ、その新しく派手なものがあるから「それを使うための問題を探そう」としてしまうことです。

これがコンサルタントへの私の課題意識です。彼らは新技術へのハイプを作り、「この新しく派手なものを採用しなければ後れを取る」と言います。正しいアプローチは、製造課題の深い理解から始まるべきです。

ほとんどのコンサルタントは安全靴の感触を知りません。ショップフロアや稼働中の生産ラインで十分な現場経験がなく、問題への深い理解を持っていません。

正しいアプローチはバリュードリブンでなければなりません。「猫の皮を剥ぐ方法はいくつもある」ということわざ通り、ひどい表現ですが真実です。製造業の問題は過去20年変わっていません。解決方法は違ってもよく、技術視点から来て実際の問題を理解していなければ、何も達成できません。

これが問題の一方の側面。もう一方は、製造業が数百年同じやり方で行われてきたことです。

ほとんどの製造カルチャーは事後的です。昨日起きた問題に基づいて物事を行い、明日同じことが起きないようにします。データを正しく使えば、これらの問題を明日起きないように防ぐ機会があります。

概念的には理解しやすいですが、製造業の人々はチャートを見て「明日の問題をどう防ぐか」を考えません。「昨日の問題を説明するため」にチャートを見ます。非常に事後的なマインドセットにあります。

あらゆる変化と同様、マインドセットを変えるのが最も難しいのです。

製造業が20年抱え続ける問題とは具体的に何ですか？

スキル問題は巨大で、それを解決するために大規模技術投資は不要だと考えます。マインドセットの問題です。

もう一つは情報の可用性。工場最大の課題の一つは、部門が分断されていること。製造、品質、営業などが異なるデータセットで動いています。それらを会社の「共通の真実」として統合すれば、遥かに効果的にアラインできます。

特定マシンで繰り返し故障とダウンタイムが発生します。根本解決せず対処し続けています。それは巨大な技術変革を要せず、マインドセット変革を要します。

人々の間のコミュニケーションも巨大な問題です。バイアスを問題記述に混入させること。ストーリーがフードチェーンを上るにつれて変質するのは、人々がバイアスを加えるからです。これは大問題です。

具体例を挙げていただけますか？

米国のある生産ラインで故障が発生し、そのプラントにサポート担当者がいました。

ラインが止まると大パニック。皆が動揺し、罵声が飛び交う…それが工場現場の性質です。一台のマシンが壊れ、顧客が大金を失い始めたことでエスカレートしました。

フードチェーンを上るにつれ、Jendamarkからの問題解決回答に満足できなくなりました。顧客CEOが弊社CEOに電話した時には、間違った生産ラインについて話していました。

弊社CEOが社内に「ABCDを直せ」と指示しましたが、完全に間違っていました。

伝言ゲームのようにミスコミュニケーションが生じ、人間の本性でバイアスが加わり、それがショップフロアの現実です。

テクノロジーでそれを解決できますか？

明確な可視性が鍵です。CEOがダッシュボードを持ち、「ライン7がダウン」と見たり、スマホにメッセージを受け取れたりすれば、どのマシンがダウンしたか全員の理解が一致します。

組織のあらゆるレベルで共有されるデータが、意見ではなく真実を表す機会があります。

その客観性が重要ですね。データは人のようには誤解されません。

はい、サプライヤー側でそのアクセスがあれば、遥かに迅速に反応できたでしょう。

そこがテクノロジーの助けになるところですが、「問題をまず理解し、その上で適切なテクノロジーを適用する」ことが大前提です。

もちろん、テクノロジーが問題を解決する方向であってほしい。そうはいっても、期待しているインダストリー4.0技術はありますか？

すべてエキサイティングですが、インダストリー4.0をツールボックスの道具と考える必要があります。協働ロボット、3Dプリント、デジタル化、コンピュータビジョン、AIなど、何であれ。

これらはすべて派手なテクノロジーですが、「ツールボックスの道具」だと知る必要があります。エンジニアを特定の問題解決に派遣し、問題を理解させ、適切なツールを選ばせる。コボットを使える問題を探しに行くのではなく。

コボットは好例です。大いにハイプされましたが、今多くのコボットが退役しています。正しく使えば優れた製品ですが、多くのCEOがエンジニアに「コボットを使え、あらゆるところにコボットを入れろ」と言ったのです。

興味深いことに、コボットはプロセスを遅くします。安全でなければならず、特定のプログラミングが必要です。人間の方がしばしばコボットより速く、人間がコボットと働くとさらに遅くなります。

生産性を速くしたいならコボットが解の一部になるかもしれませんが、ならないかもしれません。「コボットがある、使おう、どこでも構わない、使いたい」というマインドセットではいけません。

「あるから使う」ではなく「その問題を解くためにのみコボットが必要なら使う」という態度ですね。現在AIについて語られる態度も同じことですか？

いいえ、AIは違います。基盤的で変革的な技術です。だがやはり、組織のマインドセットが正しく使うかどうかを決めます。

コンピュータビジョン、大規模言語モデル、会話型AIのいずれであれ、ゲームチェンジャーになると思います。人間がやることをより安くできるからです。例えば製品検査。

ここに水筒があります。従来カメラではできないことが、カメラ＋AIなら人間と同等にチェックできる可能性があります。

結局コストが下がり、潜在的により信頼性が高くなりますが、時間はかかります。

インダストリー4.0について語りましたが、インダストリー5.0についてはどうお考えですか？

またコンサルタントが、何の意味もないことにさらにハイプを作ろうとしているだけです。

インダストリー4.0も誤解されています。高度な製造、高度に自動化された生産ラインがインダストリー4.0だと思われがちですが、本当にそうでしょうか？

私にとってのインダストリー4.0の定義は「データを使って生産性を向上させること」です。

インダストリー3.0は自動化についてでした。ラインを自動化したからといってインダストリー4.0ではありません。データを受動的ではなく能動的に使う必要があるからです。

インダストリー5.0？私は「すべてbullsh*t（戯言）」だと思います。

結局のところ同じことです。解決しようとしている問題を理解し、異なるツールを使う。AIはその一つです。

スキル不足について前に話しましたが、その核心は何だと思いますか？業界としてどう対処すべきですか？

どこにお住まいですか？イギリス英語のアクセントですね。

はい、ロンドンです。

では長々と答えさせてください。

地球人口は今80億人。約30億が「先進国」、50億が東南アジア、アフリカ、インド、南米などの「発展途上国」に住んでいますよね？

世界人口の大半は労働力不足などありません。この「スキル不足」というポイントは非常に西洋的なものです。

移民はもっとうまく扱われるべきです。英国に来たい人はいるのに、英国民は雇用を奪われると恐れて受け入れたくない。でも仕事をする人が足りない。

機会を逃していますが、これは私の政治的意見です。発展途上国にはスキルを持ち、働きたい人々が大勢います。

世界的に人の不足があるわけではありません。ないのです。スキル不足の認識は特定の工場、特定の国では真実ですが、世界全体では真実ではありません。実は世界の大多数では真実ではありません。

興味深い視点です。業界の他者は教育とアウトリーチを解決策に挙げますが、あなたは「人はいる、連れてこい」と初めて指摘されました。

すべては問題理解に戻ります。

COVIDも業界に影響を与えたと思います。もう一つは、製造業が「セクシーでなくなり」、誰もやりたがらなくなったこと。それを再びクールにするマーケティングが必要で、テクノロジーはそれをクールにする機会だと思います。

需要が落ちている今、労働力不足は緩和しつつあります。COVIDでサプライチェーン課題があり、巨大な需要と不十分な人員で大きなスパイクがあり、曲線のヒステリシスが平坦化しつつあります。

聴衆に一つ残すなら、「人の不足も、やる気ある人の不足もない」ということです。

長年業界にいて情熱を持ち続けています。何があなたを製造業に惹きつけ続けますか？

我が社には「より良い人々がいてこそ工場は良くなる」というエートスがあります。人々をより効果的かつ幸せにすることで、製造業により大きなインパクトを与えるミッションを持っています。

VWで学んだ教訓で、人生の考え方を変えた6週間がありました。

大学卒業後VWに入社し、大学院生トレーニングの一環として生産ラインでオペレーターとして6週間働きました。たまたま短い藁を引き、夜勤で車内に排気システムを取り付ける作業を担当しました。

オペレーターが何を強いられているかへの巨大な敬意を抱きました。工場が良くなろうとするなら、オペレーターから始め、彼らのために物事を簡単にしなければなりません。それは機械的、電気的、そして今やAIによる支援まであらゆることです。

バーコードプリンターのインク切れ予測のような単純なこと。そんなバカげたことで生産ラインが止まります。信じてください、何度も見てきました。

長年トップダウンで多くのプロセスを導入してきました。ISOは好例です。CEOが監査時にコンプライアンスを守れるようトップダウンで定める手順です。

それがショップフロアでモノを作る人々、メンテナンスクルー、オペレーターに降りてくる頃には、単なるチェックボックス作業です。意味がありません。誰かがコンプライアンス証明書を探しているからやるだけです。

ビジネスに価値を加えません。一方、ボトムアップでデータから行動変容を促せば、オペレーターがCEOを正しく導くことができます。

それがインダストリー4.0のあるべき姿だと願っています。オペレーターがよりエンパワーされ、工場がより儲かり、CEOがオペレーターとメンテナンス担当者から方向性を得る。トップダウンではなく。