産業技術の新黄金時代

何年もの間、メーカーは革新的な産業技術に投資してきましたが、それは新しいものを見つけることではありません。私たちが持っているものを適用する方法を学ぶのと同じくらいです。

遅かれ早かれ、製造効率の加速に見返りが見られるようになるはずです。企業は、稼働時間の増加、商品原価の削減、および収益性の向上を目指しています。連邦準備制度の数字は、過去25年間で、米国の製造業の生産性が49％成長したことを示しています。そして、まだ大きな成長の余地があります。効率に大きな影響を与えるいくつかの製造上の進歩があります。

センサー

機械センサーは30年近く前から存在していましたが、コストが下がったため、今ではさらに目立つようになっています。これにより、工場は蓄積されたデータをあらゆる方法で使用できるようになります。さらに、2020年までに、入手可能な情報の量は50倍にも増えると推定されています。これらのレベルでは、高度な予測分析から人工知能（AI）に至るまでの機能が、産業生産を変革します。

IIoT

広く予想されているように、産業用モノのインターネット（IIoT）は、これらの実現技術のリストをリードします。たとえば、自動車メーカーは、IIoTの効率性により、システムの最適化、コスト管理、および顧客体験の向上を見てきました。一方、従業員が主にシステムを運用し、活動を監視する施設であるスマートファクトリーは、世界中で拡大しています。質の高いユースケースとビジネス戦略を、新しい「デジタル世代」のテクニカルワーカーと組み合わせると、実装とデータ分析に役立ちます。

人工知能

人工知能（AI）は、工場設備でもその地位を確立し始めています。たとえば、機械学習はMRO手順で役立ちます。スケジュールされたメンテナンスのために適切なプロセスが実施されていること、および完了したタスクが適切に追跡および報告されていることを確認します。設備総合効率（OEE）もAIとともに向上します。マシンのパフォーマンスを測定し、障害を予測するセンサーの数が増え続けるにつれて、AIが独立して生産を管理する機会が拡大します。

ロボット工学

ロボット工学は目新しいものではありませんが、その影響は急増しています。多くの場所で、ロボットは、器用さと持ち上げ能力の両方を提供する新しいクラスのロボットのおかげで、人間と同じセルで連携して動作しています。ロボット工学のこの新しい時代は、スペクトルの両端のニーズを満たすことによって、製造業を悩ませ続けているスキルのギャップを相殺するのに役立っています（退屈または非常に複雑なタスクの場合）。

世界がもう1年に落ち着くにつれて、多くの要因が産業技術への継続的な投資を支えます。そのため、テクノロジーへの投資には強力なビジネスケースを用意することが重要です。最も重要なのは、新しいシステムを受け入れ、評価し、活用する文化を浸透させる必要があることです。テクノロジー自体は変化を促進するのではなく、変化を促進するだけです。計画を立てないと、テクノロジーの価値はほぼゼロにまで低下する可能性があります。

しかし、全体として、スキルのギャップを埋めるテクノロジーの能力は、サポートテクノロジーの成熟、継続的な市場需要、および新たに制定された税制上の優遇措置とともに、すべて大きな前進の前兆です。

MarkCoxは Advanced Technology Services、Inc。