製造業が強力に回復、サービスから財へのシフトを牽引

この11月、米国の製造業は予想を上回りました。生産と新規受注が増加し、購買担当者景気指数（PMI）が53.2まで上昇。10月の51.9から上昇し、目標の52.2を大きく上回りました。

このサプライズが、製造業と世界貿易が有権者の主要な関心事となった米大統領選挙と同じ月に起きたことは象徴的です。同時に、ヨーロッパとアジアでも、アウトソーシングとグローバリゼーションの再評価に焦点を当てた重要な物語が展開されています。どこで生産するか、どう責任を持って生産するか、誰が恩恵を受けるかは、現代における最も差し迫った政治/経済的課題の一つです。

同時に、製造業は過去40年間で最大の技術革命の瀬戸際に立っています。IoT、ロボティクス、3Dプリンティング、人工知能の組み合わせが、製造業の未来を再構築しようとしています。自動化、労働、政治、経済が衝突し、長い間初めて、サービスではなく製造業がスポットライトを浴びています。

何を期待できるでしょうか？

古い地理と新しい地理、ダイナミックなサプライチェーン

最近のアウトソーシング抑制の努力にもかかわらず、ほとんどの専門家は、すべてのグローバル生産を国内に移転することは不可能だと考えています。しかし、ニアショアリングとローカルソーシングが、コストの観点から特定の製造業者にとってますます魅力的な選択肢になっています。中国のような場所での労働コストと生産コストが上昇しています。さらに、企業は運用コストをより包括的に見るようになってきています。アジアに工場を持つことで生産コストを節約できても、米国や欧州市場へのフルフィルメントコストがその利点を相殺する可能性があります。

このエンドツーエンドの運用コスト評価が、広範なベストプラクティスになりつつあります。企業はデータプラットフォームを活用し、調達、生産、流通などの部門間に歴史的に存在していたサイロを打ち破っています。材料、労働、地理、輸送の間に存在する複雑な関係をよりよく把握できるようになったことで、企業はコストと顧客サービスの両面でバリューチェーン全体を最適化できるようになりました。場合によってはアジアやアフリカに工場を持つことを意味し、他の場合は需要の近くに生産を移すことを意味します。究極的には、企業が達成しようとしていることにとって最も理にかなった形でサプライネットワークを設計するという考え方です。

この哲学を採用し、政治的・経済的変化の可能性を考慮すると、重要なメッセージは、すぐに製造サプライチェーンがダイナミックでなければならないということです。製造業者とサプライチェーンマネージャーはこれを肝に銘じるべきです。競争するためには、必要に応じて生産と流通の場所を変更し、その際の法的・財務的影響を管理する能力が必要になります。

ダイナミックで、柔軟で、俊敏である必要性を生み出しているのは、政治的・経済的要因だけではありません。今、製造業のあらゆる側面に浸透しようとしているテクノロジーもまた、そのプレッシャーをかけています。

クモ型ロボット、人工知能、モノのインターネット

過去10年間で成熟した3つのテクノロジーが融合し、生産に根本的な革命をもたらそうとしています。第一は付加製造/3Dプリンティングです。3Dプリンターの洗練度と機能は成長し続けています。医療用インプラントから航空機器まで、多様な部品が付加製造で作られています。ここでの大きな利点は、生産場所と周辺インフラの切り離しです。部品を使用される場所の近くで製造できるため、コスト削減と真の「大量カスタマイゼーション」の時代をもたらします。しかし、真に革命的なのは、付加製造が人工知能とモノのインターネット（IoT）という他の2つのテクノロジーと融合することです。

この融合のミクロな例は、シーメンスAGが考案した3Dプリンティング・クモ型ロボットの群れです。個々のクモボットは3Dプリンターを搭載し、自律的に移動できます。他のクモボットと連携することで、「群れ」は大型で複雑なオブジェクトを自力で、記録的な速さで製造できます。設計データはデジタルファイルとして存在し、人工知能によりこれらのロボットが連携し、製品の異なる側面で作業して生産を最適化します。相互に接続され、自分自身と互いを認識するロボットは、IoTの好例です。

この例は非常に初期のコンセプトですが、この種の融合が大規模で持つ意味を推測するのは容易です。世界の反対側にある機械同士が受注で協働できるようになります。IoT搭載のスマート設備は自己メンテナンスを実行し、3Dプリンターと連携して交換部品を作成し、自動システムが必要に応じてそれらを配送します。250年前に始まった産業革命の究極の聖杯である、機械が自律的にオーケストレーションし合い、製品を生産する姿がそこにあります。

この自動化と効率の真の潜在力を活用するには、サプライネットワークもまた、俊敏性を念頭に置いて構築する必要があります。ビッグデータ分析による監視のもと、ロボット自動化と人間の労働を両立させる柔軟性には、生産プロセスのエンドツーエンドの可視性に焦点を当て、企業が包括的な目標のために最適化する必要があるという理解を伴う、全く新しいマインドセットが必要です。

私たちは、大きな不確実性と大きな希望の両方を秘めた時代に入りつつあります。製造業がとる行動は、常に文明の転換点となってきました。そして約半世紀ぶりに、すべての目が注がれています。

スハス・スリードハールは、グローバルトレードとサプライチェーン管理のためのクラウドベースネットワーク、GT Nexus（インフォー傘下）のサプライチェーン&テクノロジー思想的リーダーシップ マネージャー。詳細はwww.gtnexus.comをご覧ください。テクノロジー、サプライチェーン、モノのインターネット、小売りについて頻繁に執筆しています。スリードハールの作品はForbes、IEEE Spectrum、さまざまな産業ブログや専門誌で紹介されています。

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