Yanesh Naidoo がインダストリー 4.0 の将来について語る:Jendamark Automation のイノベーション ディレクターからの洞察

現場からオーナーになるまで ジェンダマークオートメーション 、Yanesh Naidoo は自動車製造分野で長いキャリアを持っています。 

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2023 年のアフリカ テック企業オブ ザ イヤーに選ばれたジェンダマークは、自動車組立ラインの設計および製造の世界的リーダーであり、世界中で 3,000 を超える自動車組立システムを構築してきました。

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Yanesh Naidoo は同社のイノベーション ディレクターです 彼はそこで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 の専門家として、私たちは Yanesh 氏と対談し、 製造技術についての洞察を得ることができて感激しました。

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ここでヤネシュ氏は、インダストリー 4.0 がその約束を果たしているかどうか、AI の変革的な役割、そしてスキル不足に対する私たちのアプローチがなぜ間違っているのかについて語ります。

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製造業を始めたきっかけは何ですか?

子供が物を壊す典型的な話です。私が創造的だったとは言えませんが、物事がどのように機能するか、物を作ることに確かに興味がありました。私は車が大好きで、自動車工学の分野に携わりたいとずっと思っていました。  

私はケープタウン大学に入学して、当時非常に新しい種類のテーマだったメカトロニクス工学を学ぶことができました。

私が VW で最初に仕事に就いたのは、生産ライン用の新しい機器を計画する計画分野でした。それは 20 年以上前のことでした。私はすぐに、自分は機械のより深いエンジニアリング面に興味があることに気づき、機械の設計にもっと関わりたいと考えました。 

当時、ジェンダマークは VW のサプライヤーであり、セールス エンジニアのポジションがあったので応募し、なんとかその仕事を獲得することができました。

今年で私はジェンダマークと付き合って20年になります。私はこれまでのキャリアを通じて、セールス エンジニアから営業部長までさまざまな役割を果たしてきましたが、現在は会社のオーナーです。また、設計事務所と制御部門の管理も担当し、現在はデジタル イノベーション側に属し、オートメーション ビジネスを基盤にしてデジタル ビジネスを構築しています。

最終的に、Jendamark が行っているのは、自動車部品を組み立てる生産ラインの設計と構築です。 

こうして私は今日に至ったのです。

画像提供：ジェンダマーク

20 年以上前に入社して以来、業界の多くの変化を見てきたはずです。この間、 ものづくりはどのように進化してきたのでしょうか？

正直に言うと、表面的には進化していると思いますが、結局のところ、製造コンポーネントはほとんど変わっていません。

追跡やトレーサビリティなど、いくつかのデジタル要素が組み込まれています。しかし、私は自動車業界で長い間働いており、自動車業界ではデジタル化、追跡、追跡が 15 ～ 20 年前から行われてきました。それは必然です。車のボルトはすべて遡って記録されなければなりません。 

デジタル革命全体は、誇大宣伝で言われているほど現実化していません。まだまだ大きな可能性があり、それが実現されつつあると思いますが、正直に言うと、期待したほどには実現していないと思います。

インダストリー 4.0 が誕生してから 10 年か 11 年が経ちますね。それはそれほど革命的な影響を及ぼしましたか？よくわからない。 

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インダストリー 4.0 がこの革命的な約束を果たせなかったのはなぜだと思いますか?

それは二重だと思います。主な課題は、製造業界に必ずしも問題を解決できるわけではない新しいテクノロジーが大量に販売されているということです。新しい派手なものがたくさんあるため、私たちはそのテクノロジーを使用できるように問題を見つけようとします。

それが私がコンサルタントに対して抱えている課題です。彼らは新しいテクノロジーに関して誇大宣伝をするのが大好きで、この新しくて派手なものを導入しないと遅れを取ると言います。一方、正しいアプローチとは、製造上の課題を深く理解することです。 

ほとんどのコンサルタントは、安全靴がどのような感じかを知らないと思います。彼らは、問題を深く理解できるほど、製造現場や生産ラインでの現場での十分な経験をしたことがありません。

適切なアプローチは価値主導型でなければなりません。ことわざにあるように、「猫の皮を剥ぐにはさまざまな方法があります」。恐ろしいことですが、それが真実です。製造業の問題は過去 20 年間変わっていません。問題を解決する方法はさまざまですが、テクノロジーの観点から見て問題を実際に理解していなければ、何も達成できません。

それは問題の一方の側面であり、問題のもう一方の側面は、製造が何百年も同じ方法で行われてきたことだと思います。

ほとんどの製造文化は過去を振り返るもので、昨日起こった問題に基づいて物事を行うため、明日には同じ問題が再び起こらないようにします。データを正しく使用することで、これらの問題の明日の発生を防ぐ機会が得られます。 

概念的には非常に簡単に理解できますが、製造担当者はチャートを見て明日の問題を防ぐことを考えません。彼らは昨日の問題を説明するためにチャートを見ているので、私たちは非常に遡及的な考え方に陥っています。 

あらゆる変化と同様、考え方を変えるのが最も難しいものです。

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画像提供：ジェンダマーク

製造業は 20 年ほど前から同じ問題を抱えているとおっしゃっていましたが、それは何ですか?

スキルに関する問題は非常に大きく、解決するのにテクノロジーへの大規模な投資は必要ないと思いますが、それは考え方の問題だと思います。

もう一つの問題は、情報の入手可能性です。工場における最大の課題の 1 つは、異なる部門があることです。製造品質や販売などがあり、それらはさまざまなデータセットに基づいて機能します。そのデータを会社の共通の真実に組み合わせることで、より効果的にそれらを調整することができます。

特定のマシンで故障やダウンタイムが繰り返し発生していることがわかります。私たちはそれに対処し続けなければなりませんが、実際には問題の根本は解決されていません。それには大きなテクノロジーの変更は必要ありませんが、考え方の変化が必要です。

コミュニケーションは、人々の間の大きな問題、つまり人々が問題の説明にどのように偏見を置くかという問題でもあります。これは非常に大きなことであり、食物連鎖を上流に進むにつれて物語は変化します。なぜなら、そこに人々の偏見が加わるからです。

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その例を挙げていただけますか?

米国の生産ラインの 1 つで故障が発生しました。この工場にはサポート担当者がいます。

ラインが止まると、すべての地獄が解き放たれます。大パニックが起こり、全員が動揺し、悪口が飛び交う…それが工場現場の特徴です。マシンの 1 台が壊れ、顧客が多額の損失を被り始めたため、事態はエスカレートし始めました。

食物連鎖が進むにつれ、人々は問題の解決方法についてジェンダマークから得た答えに満足しなくなりました。それが顧客の CEO に届き、その CEO が当社の CEO に電話するまでに、彼らは間違った生産ラインについて話していました。

当社の CEO が社内で ABCD を修正するように言い始めたとき、彼は完全に間違っていました。

途中でコミュニケーションの行き違いがあり、それは壊れた電話のようなものです。これは人間の性質であり、それに私たちの偏見が加わり、それが現場で起こっている現実です。

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テクノロジーで問題を解決する方法はありますか?

明確な視界を確保することが重要です。もし CEO がダッシュボードを持っていて、回線 7 がダウンしているか、電話にメッセージが届いているかを確認できたなら、どのマシンがダウンしているのか全員の認識が一致したでしょう。

人々の意見ではなく真実を表すデータを、組織のあらゆるレベルで共有する機会があります。

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客観性を持つことが重要です。データを同様に誤解することはできません。

はい、もし私たちがサプライヤーとしてその情報にアクセスできていたら、もっと迅速に対応できたでしょう。 

このような場合にテクノロジーが役に立ちますが、まず問題を理解し、その上で適切なテクノロジーを適用することが重要です。

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もちろん、テクノロジーが問題を解決することを確認する方が、その逆よりも良いです。そうは言っても、 楽しみにしているインダストリー 4.0 テクノロジーはありますか?

それらはどれもエキサイティングなものだと思いますが、協働ロボット、3D プリンティング、デジタル化、コンピューター ビジョン、AI など、インダストリー 4.0 をツールボックスの中のツールとして考える必要があります。

これらはすべて派手な技術ですが、ツールボックスの中のツールであることを知っておく必要があります。エンジニアを派遣して特定の問題を解決し、問題を理解し、それに応じて適切なツールを選択する必要があります。協働ロボットを使用できる問題を探すつもりはありません。

協働ロボットはその良い例です。そのテクノロジーは非常に宣伝されましたが、現在では多くの協働ロボットが廃止されています。これらは正しく使えば素晴らしい製品ですが、多くの CEO が自社のエンジニアに「協働ロボットを使用しなければなりません。あらゆるところに協働ロボットを導入しなければなりません」と言いました。

興味深いことに、協働ロボットは安全である必要があり、特定の方法でプログラムされている必要があるため、プロセスが遅くなります。多くの場合、人間は協働ロボットよりも速く、人間が協働ロボットを操作する場合はさらに遅くなります。

生産性を向上させたい場合は、協働ロボットがソリューションの一部になる可能性がありますが、そうでない場合もあります。 「協働ロボットがあるから、それを使おう。どこにいても構わない。使いたい。」 という考え方はあり得ません。

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画像提供：ジェンダマーク

なるほど、目的で使用するのは、協働ロボットだけが解決できる特定の問題を解決するために使用するほど効果的ではありません。 現在私たちが AI について語るとき、そのような姿勢が見られますか?同じことでしょうか？

いいえ、AI は異なります。AI は基礎的かつ革新的なテクノロジーです。しかし、繰り返しになりますが、それを正しく使用するかどうかは、結局は組織内の考え方にかかっていると思います。

コンピューター ビジョンであれ、大規模な言語モデルであれ、会話型 AI であれ、製品の検査など、人間ができることを低コストで実行できるため、状況が一変すると思います。

ここに水のボトルがあります。従来のカメラではできないことがいくつかありますが、カメラと AI はおそらく人間と同じようにこのボトルの特定のことをチェックできるでしょう。

結局のところ、コストは安くなり、信頼性も高まる可能性がありますが、時間がかかります。

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インダストリー 4.0 について話しましたが、インダストリー 5.0 についてはどう思いますか? 

繰り返しになりますが、コンサルタントは、何の意味もないことについてさらに誇大宣伝を起こそうとしています。

人々はインダストリー 4.0 についても誤解しています。高度な製造と高度に自動化された生産ラインがインダストリー 4.0 であると人々は考えていますが、本当にそうでしょうか? 

私にとって、インダストリー 4.0 の定義は、データを使用して生産性を向上させることです。

インダストリー 3.0 は自動化に関するものであり、ラインを自動化したからといって、それがインダストリー 4.0 であることを意味するわけではありません。事後対応ではなく積極的にデータを使用する必要があるからです。 

インダストリー5.0?それはすべてでたらめだと思います。 

結局のところ、解決しようとしている問題を理解し、AI もその 1 つであるさまざまなツールを使用するということになります。 

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以前、スキル不足についてお話しました。その中心にあるものは何だと思いますか？また、 この問題に対処するために業界は何ができると思いますかか？

どこに拠点を置いていますか?英語なまりがあるようですね。

はい、ロンドンにいます。

それでは、あなたの質問に長々と答えさせていただきます。

地球の人口は現在80億人です。 30 億人ほどが「第一世界」に住んでおり、50 億人が東南アジア、アフリカ、インド、南米の一部の発展途上国に住んでいますよね?

世界人口の大多数は労働力に不足していません。この労働力不足は非常に西洋的なものです。

人々はイギリスに来たいと思っていますが、イギリスでは誰もイギリスに来てほしくないのです。仕事があるのにその仕事をするのに十分な人材がいないからです。

チャンスは逃されているが、それが私の政治的意見だ。発展途上国には、スキルを持った人々が来たいと思っています。

世界的に人材が不足していないわけではありません。スキルが不足しているという認識は、明らかに特定の工場や特定の国に当てはまりますが、それは全世界に当てはまるわけではありません。実際、世界の大多数にとってはそうではありません。

興味深いですね。この業界の他の人々が、解決策として教育や支援などを提案しているのを見てきました。私が話した中で、人材がそこにいて、これらの熟練した仕事に就かせることができると指摘したのはあなたが初めてです。

すべては問題を理解することに戻ります。 

新型コロナウイルスは業界にも影響を与えていると思います。もう一つは、製造業が魅力的ではなくなり、人々が製造業をやりたがらなくなったことです。再びクールにするためにはマーケティングが必要ですが、このテクノロジーは再びクールにするチャンスだと思います。

現在は需要が減少しているため、人手不足は緩和されつつあると思います。新型コロナウイルス感染症では、サプライチェーンにこのような課題がありました。需要が非常に大きかったのに人が足りなかったため、このような大きなスパイクが発生し、曲線のヒステリシスが平坦化しつつあると思います。

視聴者に何かを残すとしたら、人材は不足しておらず、意欲的な人材も不足していないということです。

画像提供：ジェンダマーク

あなたはこの業界に何年も携わっており、この業界にとても情熱を持っています。ものづくりに興味を持ち続ける理由は何ですか？

当社には、より良い人材がいてこそ工場はより良くなる、という理念があります。私の使命は、人々をより効率的に、より幸せにすることで、製造業にさらに大きな影響を与えようとすることです。

これは私が VW で学んだ教訓です。私の人生には、残りの人生の考え方を変える 6 週間の期間がありました。

私が大学を卒業して VW に入社したとき、大学院生の研修の一環として、生産ラインでオペレーターとして 6 週間働くことが含まれていました。たまたま短いストローを引いてしまったので、車の中で排気装置を取り付ける夜勤をしなければならなくなりました。

私はオペレーターがしなければならないことに大きな敬意を払うようになりました。工場をより良くしたいのであれば、オペレーターから始めて、オペレーターが作業を容易にできるようにする必要があると思います。それは、機械、電気、そして工場を支援する AI に至るまで、あらゆるものになる可能性があります。

バーコード プリンターのインクが切れることを予測するなどの単純な作業です。そのような愚かなことが生産ラインを停止させる可能性があり、信じてください、私はそれを何度も見てきました。

私たちは長年にわたってトップダウンで多くのプロセスを導入してきました。ISO がその好例です。 ISO 手順は、監査を受けるときにコンプライアンスに従っていることを確認するために CEO から提供されるものです。

それが製造現場の人々、メンテナンス要員、オペレーターに届くまでに、それはチェックボックスの作業になります。それは何の意味もありません。彼らは、誰かがコンプライアンス証明書を探しているからそうしているだけです。

それはビジネスに付加価値をもたらしませんが、ボトムアップでデータを使用して行動の変化を推進できれば、オペレーターが CEO に正しく指示を与えることができます。

それが私が望むインダストリー 4.0 で、オペレーターの権限が強化され、工場がより多くの収益を上げられるようになり、CEO がオペレーターやメンテナンス担当者から指示を得ることができるようになり、その逆ではありません。