オポチュニティ・クアドラント：インダストリー4.0成功の4つの鍵

インフォーのゴートゥーマーケット管理担当バイスプレジデント、ニック・カステリーナが、インダストリー4.0成功を構成する4つの要素を詳述します。

インダストリー4.0は到来しており、成功している製造業者は、クラウド、データ分析、人工知能、モノのインターネットなどのテクノロジーを活用して、人、プロセス、データを接続し、スマート製造を可能にしています。残念ながら、多くの企業が、過去の時代に適したテクノロジーシステムとビジネスプロセスでインダストリー4.0に参入しています。今こそ、製造業者が現在の業務を現実的に見直し、インダストリー4.0でビジネス成功に必要な運用戦略を活性化するために適切なテクノロジーがあるかを判断する時です。

製造業者は、以下の4つの主要運用領域に焦点を当てることで、インダストリー4.0の準備度を評価し始められます：労働力、ビジネスプロセス、資産、顧客体験。この評価を始めると、製造業者は生産性の限界に達しており、新技術を導入しない限り改善しないことがわかるかもしれません。新しいビジネスモデルを最大限に活用する準備ができていないかもしれません。データをグローバルに、社内外で共有・閲覧するために必要な接続性が不足しているかもしれません。新世代の労働者が求めるモバイルおよびリモートワーク機能、または顧客からのカスタマイゼーションとパーソナライゼーション要求に応える能力が不足しているかもしれません。

さらに具体的に言えば、ビジネスを支える方法が時代遅れであることに気づくかもしれません。互いに非効率的に、または全く通信しないパッチワークのシステムが存在するかもしれません。プロセスが寄せ集めで、時間、リソース、材料の無駄を生んでいるかもしれません。あるいは、問題解決戦略が短期的な解決策に限定され、ビジネスシステムの断絶、経営陣の賛同不在、テクノロジーロードマップの不在、統合データ戦略の欠如を招いているかもしれません。

この厳格な評価を経ることは苦痛を伴うかもしれず、結果は圧倒的に感じられるかもしれません。しかし、この不快な時期は、製造業者がインダストリー4.0で勝つための成功コースを描くために必要なものです。

この評価の後、前向きな製造業者は、組織イニシアチブを支える新技術のコレクションが必要だと気づくでしょう。これらの新技術により、製造業者はインテリジェントな自動化と堅牢なリアルタイム意思決定能力を組み合わせ、労働力、プロセス、資産、顧客全体でより生産的かつ効率的な製造環境を実現できます。

製造業者がインダストリー4.0時代の成功に向けて検討すべき4つの最適化機会があります。

機会 1

労働力の最適化

製造業は深刻なスキルギャップに直面しています。経験豊富なプロフェッショナルが急速に退職し、業界が新しい人材を引き付け、維持することが困難になっています。今日の多くの労働者が就職したとき、データサイエンスや機械学習のようなトピックはSFのように見えたかもしれません。既存人員はスキルセットが進化する期待と整合していないと感じ、それが緊張を生み、労働力からの離脱を招く可能性があります。新世代にとっては、モダンなテクノロジーを備えた職場への期待が、将来の雇用主を検討する際に他社を見る原因になるかもしれません。さらに、経営陣やフロントライン作業者のいずれによるものであれ、時代遅れの組織構造と古い職務記述書を維持しようとする試みは、将来の障害を生み出します。決められたプロセスに縛られ、新しい道を切り開くことを躊躇するチームは、デジタルトランスフォーメーションプロセス全体を即座に脱線させる可能性があります。

企業全体のモダナイゼーションには、十分に準備され、大きなアイデアを受容し、新しい戦術を実行する意欲のある労働力が必要です。同様に、変化に対するオープンマインドは、組織的および個人的な機会を生み出します。イノベーションと協働を重視する企業文化の構築は、成功するデジタルトランスフォーメーションの必要不可欠な第一歩です。

期待と優先順位が明確に定義され、フィードバックループが整備されていれば、エントリーレベルのトレーニーからビジネスユニットマネージャーまで、労働力リソースの管理がより容易かつ効果的になります。テクノロジーは、人員がエンゲージされ、企業目標と整合していると感じられる環境創りを支援できます。労働力管理ソリューション、および最新ERPソリューション内の機能は、製造業者が以下を実現するのを支援します：

• 役割ベースのダッシュボードを通じて、関連性の高いタイムリーなデータにアクセス
• 優秀な人材の特定、採用、維持、活用
• モバイルアクセス可能な作業指示書でサービスビジネスを拡大

新しいデジタルコンセプトへのスムーズな移行を確実にするには、労働力を教育し、意思決定に参加する機会を与える必要があります。全体目標を理解させることが第一歩。次に、その価値を実証し、メリットを概説すること。最後に、テクノロジーツールで武装させることで、彼ら自身の仕事経験を改善し、職場でのテクノロジー受容の利点を直接示せます。

労働力管理ソリューションからレポートと分析まで、モダンなITソリューションは、組織がリソース使用を計画し、労務コストを管理しながら、従業員体験も向上させるのを支援します。デジタル化は製造業者のプラントを変革し、将来の成長の強固な基盤を提供できます。何よりも、変化の文化の創造から始めることで、より大規模なデジタルイニシアチブが成功裏に立ち上がることを保証します。

機会 2

プロセスの最適化

AIを活用して非効率を特定し、ワークフローを自動化

ほぼすべての悪い意思決定と非効率の根本原因は悪いデータです。データセットのどこに価値があるかを知るために個別にインタビューすることは、ミスの機会を与え、信じられないほど時間がかかります。AIはシステムを分析し、潜在的なボトルネックを特定し、ベストプラクティスの実装や強化の場所を発見し、反復タスクの改善と自動化の機会を探索できます。この強力なテクノロジーは、ビジネスプロセスに透明性を導入し、組織がより高いレベルのパフォーマンスと顧客サービスを達成するのを妨げている非効率を明らかにします。

包括的な計画を促進するビジネスソフトウェアシステムを選択

競争が激しい今日の急速に変化する環境では、購買承認を得たり、在庫レベルを明確に把握したりするのに長期間かかると、広範な影響を及ぼす可能性があります。製造業者、請負業者、サプライヤーは、機会の窓が狭い場合でも、自信を持って行動できる必要があります。

すべてのビジネスプロセスへの可視性を提供する包括的なアプローチにより、製造業者はより高い透明性と、十分な情報に基づいたビジネス意思決定の能力を得られます。これは、ソフトウェアを単一システムに統合するか、ツーティアERP戦略を実装することで達成できます。ツーティアERP戦略では、プラントはその場所の運営に必要な運用ビジネスシステムに集中し、本社は組織全体を運営するために必要な財務管理とその他のシステムに集中できます。

製造業者がどの戦略を選択するかに関わらず（単一システムかツーティアERPか）、財務計画、需要予測、ライフサイクル価格設定、品揃え計画、補充最適化などの統合ビューから恩恵を受けられます。機械学習の追加により、リアルタイム市場データに基づき、需要を感知、予測、充足するAIが、サプライチェーンのあらゆるポイントに精度をもたらします。

コマースシステムネットワークに接続し、グローバルに資材を追跡

サプライチェーンのデジタルトランスフォーメーションは、可視性と信頼の強固な基盤に依存します。サプライネットワークへの信頼、需要があるときはいつでもどこでも商品を届けられるという信頼です。しかし、トランスフォーメーションは容易ではなく、サプライチェーンへのあらゆる投資は測定可能な成果をもたらさなければなりません。

コマースネットワークは、サプライヤーと製造業者からブローカー、3PL、銀行まで、ビジネスをサプライチェーン全体に接続し、サプライチェーンの可視性、協働、予測インテリジェンスの強化への道を開きます。

段階的なアプローチでデジタルトランスフォーメーションを進め、サプライチェーン全体でより高い接続性を構築することで、企業は現在直面している最大の課題に取り組みながら、完全に接続された未来への道を切り開けます。

機会 3

資産の最適化

テクノロジーは急速に変化しており、製造業者が最新のイノベーションを追い続けるのは困難です。今日の高い期待に応え、リソースを最大限に活用し、現在のシステムをピークパフォーマンスで稼働させ続けるには、製造業者はあらゆる時間節約ツールを必要としています。さまざまなテクノロジーから得られる効率と生産性の潜在的な向上は、製造業務をスムーズに運営するのに役立ちます。手頃なセンサーが設備を監視し、ダウンタイムの早期警告サインを検知。IoTを活用してこれらのセンサーからのデータを企業資産管理システムに接続することで、パフォーマンス問題の早期検出が可能になり、大きな影響が出る前にタイムリーな介入ができます。これらのセンサーは膨大な量のデータを生成し、膨大なボリュームと複雑さに達します。時間と場所の文脈を持ったデータは、意味を持たせるためにソートされる必要があります。分析なしでは無意味です。予測分析は、人工知能や機械学習などの組み込み機能を用いてパターンを認識し、データサイエンスアルゴリズムを適用して将来のインシデントを予測します。資産メンテナンスの成熟度モデルでは、処方的アプローチが最適とされています。ポストデジタル時代にはこれがさらに重要になります。このアプローチでは、高度な企業資産管理ソリューションが予防策を提案し、どう行動すべきかを処方し、結果を予測します。処方的メンテナンスは、予測科学とアルゴリズムを用いて未来を垣間見、資産パフォーマンスをどう最適化できるかを予測します。例えば、プラントメンテナンスチーム、資産管理者、ユーティリティ、施設管理者は、エネルギーに関連する莫大なコストと、産業プラントと商業施設の円滑な運営におけるその重要な役割を熟知しています。実際、エネルギーコストが上昇し続ける中、エネルギー消費はコスト意識の高い資産メンテナンスチームにとってますます重要な焦点になっています。収集されたデータは、節約の機会と資産健全性の指標の両方を示唆します。テクノロジーはエネルギー使用量の監視を支援し、管理者にこの主要な費用を管理する貴重なツールを提供します。

機会 4

顧客体験

歴史的に、製造業は「受け入れるか、去るか」のビジネスモデルで悪名高いものでした。数十年間、離散製造における収益性の方程式は、できるだけバリエーションの少ない受注生産在庫を作ることでした。プロセス製造業者は、ジュースや清涼飲料からビールやチーズまで、数十年変わらないレシピと原料に依存できました。ディストリビューターと小売業者が顧客と関わり、フィードバックを聞き、製造業者と協力して製品改善のための変更やイノベーションを起こす責任がありました。直接的なフィードバックが、製図板で新製品を構想する設計者、エンジニア、製品開発チームに届くことは稀でした。インダストリー4.0時代は、顧客エンゲージメントのルールを書き換えました。顧客は豊かで魅力的な体験と、高度にカスタマイズされた取引を期待します。先進的な製造業者は、顧客にシームレスな体験を提供するテクノロジーを導入しています。

AIはビジネスプロセスに透明性を導入し、組織がより高いレベルのパフォーマンスを達成するのを妨げる非効率を明らかにします。

自動見積もりと顧客セルフサービスネットワークでグローバルに資材を追跡

顧客を設計プロセスに巻き込むことは、製造業者にとって不可欠です。顧客が専門的な技術言語を持たず、プロの製品デザイナーとアイデアや概念を簡単に共有できない場合でもです。製造業者は、実用的でベストプラクティスに基づいた設計パラメータを顧客に提供するソリューションで、このコミュニケーションギャップを埋められます。このような環境は、顧客に製品アイデアのカスタマイズと提案の自由を与え、製品デザイナーに生産に必要な技術仕様を構築する効率的な出発点を提供します。

構成・価格・見積もり（CPQ）テクノロジーはこの段階で役立ちます。Googleのようなツールと同様の高度なビジュアル製品カタログと検索機能でカスタム受注プロセスを促進し、顧客を独自のニーズに合う正確な製品、オプション、構成の特定プロセスへ導きます。事前構築されたアカウントルールと互換性制約により、CPQツールは製造業者の観点から実行可能な最終製品への受注のみに顧客を制限しつつ、選択肢と柔軟性で顧客をエンパワーできます。

CPQとERPシステムの統合アプローチにより、企業内のすべての分野と専門性の間で調整が確保されます。見積もりプロセスが部門境界を越える際に組織のサイロを打ち破ることで、よりタイムリーで自動化された見積もり作成が可能になり、最終的に顧客によりシームレスな体験を提供します。

サブスクリプションベースのビジネスモデルネットワークでグローバルに資材を追跡

IoTから生成されるデータインサイトにより、製造業者は従来の製品提供をサービスに転換できます。この新しい顧客中心の機能は差別化要因となり、価値を追加し、関係を構築し、コモディティ化を防ぎ、利益を追加します。

先進的な製造業者は、サブスクリプションベースのビジネスモデルを採用しており、一般的に時間ベースの定期的な料金を顧客に請求することで、継続的な収益関係を構築します。このビジネスモデルは比較的複雑ですが、製造業者はモダンなテクノロジーを活用して管理できます。

このアプローチにより、製造業者とディストリビューターは顧客体験への注力を高めつつ、ボトムラインにポジティブな影響を与えられます。

インダストリー4.0成功へのコースを描く

インダストリー4.0は、製造業者に、人材不足、非効率なビジネスプロセス、サプライチェーンの複雑さ、資産管理、顧客ニーズへの対応など、今日のトップ課題に対処するための運用体制がどうなっているかを包括的に見直すことを強制しています。新技術導入に全力を注ぐ製造業者は、概念実証プロジェクトを超え、反復可能なユースケースの構築に焦点を移しています。