ロックウェル・オートメーション：リモート監視とクラウド分析のパイオニア

ロックウェル・オートメーション EMEAインダストリアルサービス ディレクター、マーク・バレ氏が語る、リモート監視とクラウド分析のための自動化の未来

自動化は私たちの仕事、働く場所、そして「仕事」の定義さえ急速に変えています。フォレスターリサーチは、2020年だけでチャットボット、ソフトウェアロボティクス、RPA、バーチャルエージェントにより100万のナレッジワークジョブが置き換わると予測しています。これは不吉な予告に聞こえますが、同レポートは米国だけで33万1,500の職が、共感、直感、精神的・身体的機敏性を要する役割として新たに創出されると推定しています。

自動化採用が進むにつれ、接続性と信頼性が強化され、ビジネスがデータ、システム、プロセスをよりアクセスしやすく、利用しやすくするのを支援します。しかし、多くの製造企業は生産性レベルとダウンタイム同時リスクにより、自動化とデジタルトランスフォーメーション戦略への道のりが遅くなっています。

予測分析とメンテナンスなどのツールで、チームのバーチャル拡張として機能させることで対応可能です。しかし、これら技術を成功裏に導入するには外部専門知識が追加で必要です。ここでは、デジタルトランスフォーメーションに取り組む企業が直面する主な5つの落とし穴と、対処方法を探ります。

落とし穴 #1：サイバーセキュリティリスク

セキュリティ侵害は深刻なビジネス影響を及ぼすため大きなヘッドラインになり続けています。侵害は機密情報損失リスクだけでなく、混乱、ダウンタイム、パフォーマンス問題、深刻なレピュテーション損傷をもたらします。これは企業がデータ管理プロセスを改善し、ITインフラに投資する重要性を浮き彫りにします。

予知保全サポートは、異常パターンを自動監視し、データ窃取やネットワーク侵入の潜在的兆候を即座に特定することで、メーカーがこうした問題を回避するのを支援します。また、ポリシーと手順を含め、人・プロセス・技術リスクを取り巻く防御層を提供する包括的なセキュリティアプローチも必要です。

落とし穴 #2：データ過多

企業は正しく活用すれば計り知れない価値を持つ巨大なデータ量を生成しています。しかし多くの製造組織は自社データを最善に活用する方法を知らず、結果としてワークフローや生産プロセスを最適化し、最良のインサイトと結果を得る方法でデータを収集できていません。

大量データを理解できることは、組織が直面する最大課題解決の鍵です。しかし、それを行うスキルと能力は、ビジネスのコアコンピタンシーに含まれることは稀です。したがって、適切な情報を収集し、保存し、最も効果的なビジネス決定を可能にする形で提示できる、信頼できるデータエキスパートと提携することが重要です。

落とし穴 #3：データ管理不備

企業はこれまで以上に多くのデータを蓄積していますが、単に大量データを持つだけでは不十分です。データをより良く活用し、持っている情報を理解するためのツールが必要です。

自動化の真の価値は、企業が顧客、プロセス、製品設計について保持するIP（知的財産）にあります。AIと機械学習を活用することで、膨大な情報を分析し、仮説を立て、有意なデータパターンを創出し、未知を発見する学習モデルを訓練できます。さらに、データチームは大幅に短縮された時間でより多くのユースケースを試せ、データ理解への大きな前進が可能になります。

これらAI進歩の可能性は、マッキンゼー分析で裏付けられています。最先端ディープラーニング技術が年間最大5.8兆ドルの価値を生み出せるとされ、テストした400ユースケースの3分の2で、AIが他の分析手法を上回るパフォーマンスを示しました。複数プラットフォームから大量データを収集し効果的に活用する能力がなければ、メーカーはプラント内の変化と生産性について効果的な結論を導き出し続けることは困難です。

落とし穴 #4：技術進化のスピードについていけない

デジタルトランスフォーメーションを取り巻くバズワードの量は、しばしば圧倒的で、テクノロジーがただ動いてほしいだけの企業にとってイライラの種になります。多くのプロバイダーは多額の初期投資を要求し、プロジェクトがうまくいかない場合は気後れする要因になります。さらに、単一ベンダーや導入にロックインされると、競合他社に置いていかれる結果になります。

したがって、大規模な技術的変化を表す導入の前に、パイロットやプロトタイプを提供するプロバイダーと協業することが重要です。これによりプロセスがどう機能するかのステップバイステップビジョン、マイルストーンが得られ、ビジネスがどう機能し、期待ROIがどうなるか理解できます。信頼できるテクノロジーパートナーは、ビジネスが目標とKPIを実現するためのチームの延長線上にあるべきです。

落とし穴 #5：専門知識の不足

適切な自動化技術を導入しても、企業は依然として適切な経験と専門知識を持つ人々からの外部サポートを必要とすることが多々あります。これは拡張現実を用いてリモートアプリケーションサポートを提供し、エンジニアが従う情報をオーバーレイすることで、今や実現可能です。

あらゆる技術導入と同様、ビジネスの文化と特定ニーズに最適なものにフィットさせる必要があります。しかし、これら新興技術への対応が遅い企業は、実質的に取り残されるリスクを負います。

自動化の未来を受け入れる

より良い生産性とダウンタイム削減という主要課題への対応は、適切な技術プラクティスと適切なテクノロジーパートナーがあれば可能です。上記の一般的な落とし穴を理解することで、製造企業は自動化の未来への道筋をより良くナビゲートできます。しかし、デジタル化は単独では達成できません。

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