ビッグデータ:第4次産業革命を牽引する原動力
ダイニスティックス マネージングディレクター、ロバート・ダッゲがFT製造業の未来サミットからの洞察を共有
英国の製造セクターは、2年以上ぶりの最強成長を記録しました。最新数字によると、輸出受注が2014年1月以来の最速ペースで増加し、工場は労働者を増やし、雇用が2ヶ月連続で上昇しました。しかし、ポンド安の輸出メリットは永遠に続くものではなく、製造セクターが進化し続ける中、今年のFT製造業の未来サミットでは、ビッグデータ分析、先進ロボティクス、モノのインターネット(IoT)、付加製造が、セクター内の生産と流通の経済性をどう形成しているかが議論されました。
ビッグデータがもたらす機会を製造業における「第4次産業革命」と呼ぶ中、今後5年間で約570億ポンドの業界ブーストが、ビッグデータ分析の活用による効率向上によって推進されると推定されています。勝者は、適応し、テクノロジーを受け入れ、新しい需要に応えられる企業です。しかし、製造企業は、手元にある新技術を最大限に活用し、問題を特定するだけでなく解決し、ボトムラインの結果に影響を与えているでしょうか?
これは、10月4日にロンドンで開催されたFT製造業の未来サミットで議論されたテーマです。アストンマーティンCEOのアンディ・パーマー、イノベートUKハイバリュー製造責任者のゾーイ・ウェブスター、ダウ・ケミカル会長兼CEOのアンドリュー・リベリスなど、上級ビジネスリーダーと政策立案者が集まりました。議論には、製造業者が今すぐ適応し、技術革命を形作り、活用するために何をすべきか、デジタル能力がもたらす最適化と収益源増加の恩恵を受けるために将来の課題にどう最善に備えるか、そしてブレグジット後の製造業の進む道などが含まれました。
製造業者は常に、競争から差別化し、優位性を得るためにイノベートする必要がありました。アストンマーティンは現在、自動車工場で単一のロボットを使用していますが、CEOのアンディ・パーマーは、今後数年間で生産技術への投資を増やすと述べ、専門部品を製造できる3Dプリンターの導入も含まれると語りました。長年、生産ラインでロボットを避けてきたアストンマーティンですが、ブランド拡大と収益・利益成長を促進するため、ロボティクスを受け入れる準備を進めています。これにより、手縫いシート生地のカスタマイズなど、パーソナライゼーションへの需要増大にも対応できるようになります。
確かに、カスタマイゼーションは製造業の変化する形の中心にあります。従来の「BtoC(企業対消費者)」モデルが、「CtoBtoC(消費者対企業対消費者)」というより現代的な構造に道を譲りつつあります。この進化の一環として、製造業者がそのプロセスを管理し、提示されるデータのインテリジェンスを理解することが極めて重要です。業界はすでに著しくキャッチアップ段階にあり、今日の消費者のカスタマイゼーション期待に応えるには、それを支援できるテクノロジーを導入する必要があります。
リシンク・ロボティクス創業者兼CTOのロドニー・ブルックスが、製造業における自動化の台頭について語りました。工場現場で人間と共に働くよう設計された彼らのロボットは、機械学習と人工知能が組み込まれ、複雑なプログラミングなしで新しいタスクを教えられる、新たな産業自動化の波の最前線にいます。約3万ドルという価格で、以前は自動化を持たなかった中小企業でも利用可能で、わずか数年で投資回収が可能です。
自動化、ロボティクス、ソフトウェアエンジニアリング技術のこれらの新たな進歩は、リモート地に拠点を置く大規模な低スキル・低経験労働者チームの需要を消滅させています。その結果、多くの製造プロセスのニアショアリングが増加しています。これは、迅速に適応し変化を受け入れられる組織にとって大きな機会を提供しますが、製造分野の多くの中小企業では、プロセスがまだアドホックなテクノロジーによって統治されており、データを最大限に活用できていません。ダウ・ケミカル会長兼CEOのアンドリュー・リベリスが「リワイヤー・オア・リハイヤー(配線し直すか、雇い直すか)」のスピーチで簡潔に述べたように、未来の勝者は、これらの変化に適応し、利用可能な新技術を受け入れ、新しい需要に応えられる人々です。
これは、成長と投資の新たな道筋を模索しなければならないポストブレグジットの世界において、特に重要です。事実、ビッグデータの導入と活用が遅い製造業者は、後れを取り、競争と繁栄に苦労することになるでしょう。
@ManufacturingGLと@NellWalkerMGをフォロー
自動制御システム
- NPE2018ハイライト:インダストリー4.0イノベーションが未来を駆動
- 産業オートメーションからインテリジェント情報オートメーションへの転換
- KPMGレポート:産業製造におけるAI活用で価値を創出する
- PwCインサイト:AIとビッグデータで製造業を変革
- ボトルネック排除:アナリティクス活用で製造効率を最大化
- 蒸気機関からスマートファクトリーへ:産業製造1.0から4.0への進化
- 先進ロボティクスが産業製造を変革:更なる柔軟性へ
- スマート製造:産業革命で先を行く
- 第4次産業革命:インダストリー4.0が製造業をどう再構築するか
- スマート製造とIoT:次期産業革命を牽引
- 産業用IoT(IIoT)が直面するトップ4の課題