AVEVAが示す2021年製造テックトレンド4つの鍵

産業セクターの2021年テクノロジー予測

テクノロジーは現代生活のほぼあらゆる側面に深く組み込まれ、世界中の多くのビジネスで本質的な役割を果たしています。デジタルトランスフォーメーションは、特に産業セクターの組織が能力を高め、資産とオペレーション全体でリターンを増やすことを可能にしています。インダストリアルIoT（IIoT）をリアルタイム分析で活用することは、潜在的問題への対応時間改善と環境への潜在的ダメージ最小化により、コストのかかる非計画停止を回避し、利益改善につながるという、大きな影響を与えています。

2021年を見据えると、産業セクターで4つの重要なテクノロジー予測が際立っています。第一に、デジタル化が組織内でさらに広がり、成熟していく—接続されたIIoTが多くのビジネスのコアにさらに深く、広く浸透します。第二に、人工知能（AI）と機械学習（ML）を活用した技術が、プロセスを自動化し、パフォーマンスと俊敏性の向上を継続します。第三に、企業がクリーンになり、天然資源の利用効率を高めようとする中で、サステナビリティへの注力が強まります。第四に、データから重要なインサイトを引き出そうとする動きが加速します。

1. デジタル化が深化し、クラウド利用が成熟

デジタル機能はレジリエンスを強化します。2021年は、産業セクター組織における更なるデジタルトランスフォーメーションへの道を開きます。業界を問わず、ビジネスリーダーはAIや3Dモデリングなどのテクノロジーを活用し、生産プロセスと計画を理解しようとしています。原材料供給が不安定で、エンド製品の需要が必需品に集中する環境に適応するには、これまで以上に生産設備を理解する必要があります。

クラウドはデジタルトランスフォーメーションの必須条件ではありませんが、イネーブラーです。クラウドテクノロジーはタイム・トゥ・バリューを加速し、協業を増やし、コストを削減します。2020年に明らかになったのは、クラウドプラットフォームが複数ソースからのデータを単一の中央場所に統合し、いつでも、どこからでも、あらゆるセキュアなデバイスから、透明性とアクセス性を向上させることです。

現在の危機は、オペレーションへの可視性と確実性を提供するために、クラウドとデータのますます高度な活用を加速させています。アナリティクスの導入は、ビジネスがよりデータ駆動型のインサイトを求める中で、デジタルトランスフォーメーションの最大のドライバーの一つと言われています。データは真実の源泉として、チームがビジネスレジリエンスを決定する重要な要因に集中するのを助けます。また、根本的なマインドセットの変化もありました：顧客は今、どこに到達すべきか、どれだけ速く到達すべきかを理解しています。時間がますます本質的な時代において、デジタルトランスフォーメーションとデータ駆動型インサイトへの注力強化はゲームチェンジャーになります。

2. 自動化が加速

ガートナーによれば、「2024年末までに、企業の75%がAIのパイロットから運用へシフトし、ストリーミングデータと分析インフラが5倍増加する見込み。」拡張データ管理システムをAIで強化することで、オペレーションの最適化と改善にも役立ちます。大量の運用データと履歴データのサンプル検証が標準になります。

IIoTを通じて接続されたデバイスとセンサーによって、AIアプリケーションがますますサポートされるようになります。IIoTとAIの組み合わせは、特に産業セクターにおいて、パフォーマンス改善の次の波を開始しました。この自動化をさらに推進し、AIは過去のIoTデータを用いてトレンドを分析し、AI駆動のオペレーションスケジューリングのような最先端ソリューションを通じて、サプライチェーンプロセスの合理化と改善を支援できます。これにより、人間へ最適なスケジューリングシーケンスの推奨がなされ、エラーと非効率が大幅に削減されます。

3. サステナビリティがビジネスに組み込まれる

サステナビリティは、組織がどこにいるかを測定することから始まる旅です。デジタル化は、ファクトベースのアプローチへの自然な第一歩です。このデータにより、複雑なビジネスが意味のある戦略を策定し、現場で実行できます。

インダストリー4.0は、情報を集めてデジタルツインを構築し、組織がサステナブルなプロセスを最適化できるようにします。エネルギー分野を例にとると、過去数ヶ月でジェット燃料消費は劇的に減少しましたが、全体的なエネルギー消費は比較的安定し、電力需要は増加しました。電力は世界中にエネルギーを分配する最も効率的な方法です。製造業と比較すると、多くの企業のサプライチェーンは、世界が変化するのと同じペースでフレックスできませんでした。今後、これらの企業はローカルサプライヤーへのピボットで、専門要件を満たし、排出量を削減します。

産業開発は経済成長、貧困撲滅、雇用創出に不可欠です。しかし、資源利用効率の向上と技術革新の促進は、コスト削減、競争力向上、雇用創出の真の機会を提供します。デジタルトランスフォーメーションプロセスへの参入は遅れましたが、産業セクターは地球に大きなインパクトを与えるリーダーになるユニークな機会を持っています。

4. データリポジトリが「記憶」を獲得する

データ分析の導入は、ビジネスがよりデータ駆動型のインサイトを求める中で、デジタルトランスフォーメーションの最大のドライバーの一つと言われています。データは真実の源泉として、チームがビジネスレジリエンスを決定する重要な要因に集中するのを助けます。ビジネスは、テクノロジーを活用してよりレジリエントになる必要があることを鋭く認識しています。

企業はIIoTを活用して、多様なリモートアセットから安全に接続しデータを収集し、情報を高度な運用アプリケーションに導き、主要ビジネスアプリケーションにフィードバックすることでループを閉じています。これにより、最適化、アセット管理、拡張分析、モデリング/シミュレーションが可能になり、最終的にはオペレーション全体でのビジネス効率改善につながります。

これは特に産業セクターで顕著で、データが5つの主要分野で大きな影響を与えています：

• リアルタイム運用情報がますます活用され、リアルタイムで何が起きているかを理解し、アセットとオペレーションのライフサイクルにおける状態管理を可能にします。例えば、運転中のタービンなど回転資産の振動周波数を表示するダッシュボードは、アセットの運用行動と状態のリアルタイム理解を提供します。
• 履歴運用情報は、過去に何が起きたかを理解し、アセットの運用行動に関するインテリジェンスを創出します。運用トレンド、KPI、ダッシュボードの表示を通じて、運用状態の抽象化されたビューを作れます。例えば、ダッシュボード上のグラフでタービンの過去の運転中振動周波数を表示し、リアルタイム振動周波数と比較することで、アセットの長期的運用トレンドに関するインテリジェンスが生まれます。
• 予測分析は、what-ifタイプのモデリングに使用されます。リアルタイムと履歴データを統合することで、チームは第三変数を考慮しても、運用状態と行動の潜在的結果を評価できます。決定論的または非決定論的モデルを、オープンループシミュレーションと予測分析に適用できます。例えば、装置が検査を必要とするか、故障が予測されるまでどれくらい稼働できるかを推定できるようになります。
• 処方分析は、アセットとオペレーションのライフサイクルを最適化するために必要なことを記述します。シナリオベースのガイダンスが、学習要素とクローズドループアルゴリズムを通じて作成・提供され、チームが企業価値チェーン全体で計画とスケジューリングを調整できるようにします。例えば、統合サプライチェーンモデルを用いて、シナリオベースの計算でメンテナンススケジュールとパフォーマンスを最適化し、オペレーションへの影響を最小化します。
• 安全性の向上は、接続されたIoTデバイス、拡張現実と仮想現実技術の組み合わせによって達成され、オペレーション担当者にリアルタイム運用手順と重要メッセージを提供し、特定タスク実行時のヒューマンエラーを削減します。

大胆に、振り返り、進化せよ

不確実性は留まり続けます。COVID-19の再燃可能性、経済低迷の長さと深さ、貿易戦争、石油価格変動など、ビジネスは不確実性から学んだ教訓を活かし、新たなノーマルを創造しなければなりません。

2020年から何を学んだか？ ビジネスには、産業分野のペインポイントに対処し、価値創造、生産性改善、インサイト発見、リスク管理、コスト最適化を実現するインテリジェントなソフトウェアが必要です。適切なテクノロジーがあれば、ビジネスは驚くほどアジャイルになり、コスト管理、効率向上、高コストなミスの回避が可能です。デジタル化、自動化、データ駆動型インサイトの組み合わせに、サステナブルなビジネスへの焦点を加えることが、重要な差別化要因となり、今日の目標と明日の目標を達成する推進力となります。