製造業におけるデジタルトランスフォーメーション–製造業者向けのアクセラレータとロードマップ

デジタルトランスフォーメーションとは何ですか？

デジタルトランスフォーメーションは、業界全体でデジタルテクノロジーを使用して、新しいビジネスプロセス、強化された作業文化、および効果的なエンドユーザーエクスペリエンスを変更または作成するプロセスです。目的は、進化するテクノロジー、ビジネス、および市場の要件をより効果的に満たすことです。

デジタルトランスフォーメーションは、運用、販売、マーケティング、カスタマーサービスの従来の役割にまたがり、さまざまな方法で価値を生み出します。これには、よりスマートなアプリケーションと強化されたエクスペリエンスを使用してビジネスを管理し、デジタルテクノロジーを使用して顧客と関わりを持つことの全範囲が含まれます。

製造業におけるデジタルトランスフォーメーションの関連性

PWCは、2,000のメーカーごとに、86％が今後5年間のデジタル化の取り組みによるコスト削減と収益の増加の恩恵を受けると予測しています。

幸いなことに、製造業は、新時代のデジタルテクノロジーを簡単に活用して、よりスマートで、より優れた、より安全な運用方法論を使用して、サプライチェーンの効率と生産性を向上させることができる業界の1つです。ますます多くのメーカーがデジタルテクノロジーを採用するにつれて、インダストリー4.0はより高い牽引力を獲得しています。これは、従来のサプライチェーンを変革し、それらをダイナミックなパワーハウスに変換しています。

結果

• これにより、スマートセンサーとインテリジェントデジタルデバイスのネットワークを備えた相互接続されたスマートサプライチェーンシステムが作成され、メーカーが機器データを収集し、人工知能と予測分析を活用できるようになりました。
• 製造業務と流通バリューチェーン全体に適用できる貴重なリアルタイムデータを作成します。
• 最後に、冗長な手動タスクを工場フロアでの効率的な自動プロセスに置き換え、メーカーの時間、費用、リソースを節約しました。

インダストリー4.0とデジタルトランスフォーメーション

インダストリー4.0は、従来の製造業と産業慣行と、IoT（モノのインターネット）主導のテクノロジーと進歩の世界との理想的な組み合わせを指します。工場全体で4番目の技術革命を目の当たりにする中、メーカーは、より意味のある結果を生み出すために、高度な分析、機械学習、人工知能、クラウドコンピューティングをいくつかのヒューマンマシンインターフェースとともに急速に採用しています。

これらの技術は現在、製造業においてより理にかなっており、より大きな価値を見出しています。これは、運用の規模に関係なく、費用対効果が高く、信頼性が高く、持続可能であるためです。インダストリー4.0では、メーカーはデジタル化とそのアプリケーションを利用して、時代遅れになるリスクを排除しながら、今後も関連性を維持しています。

製造業におけるデジタルトランスフォーメーションへの道–課題

デジタルトランスフォーメーションは、製品の製造方法から最終的なサービスの提供方法に至るまで、製造プロセスの状況を変化させているため、従来のプロセスやレガシーシステムに依然依存している製造業者に大きなプレッシャーをかけています。関連するデジタルテクノロジーを採用しないと、メーカーは競争に負けて、より良いサービスを提供し、運用コストを節約し、より高い収益源を生み出す能力に影響を与える可能性があります。

デジタルトランスフォーメーションの過程でメーカーが直面する主な課題のいくつかを次に示します。

新しいものを採用することへの抵抗

従来のプロセスへの過度の依存は、改善されたプロセスと新しいテクノロジーを採用する際の障壁となる可能性があります。ほとんどの労働者は、変化を彼らの既存の役割と責任に対する脅威、そして雇用保障の問題として認識するかもしれません。これは、時間のかからない、効率の高い、従業員の仕事のストレスを軽減するスマートデジタルソリューションを使用して管理できます。

自動化の欠如

多くの場合、製造会社は、すぐに使用できるデジタルソリューションをプラグインして再生するために、必要なレベルの自動化を実施していません。実際、自動化の真の価値は、冗長性と時間のかかるタスクを排除することにあります。適切なデジタルモデルを使用することで、組織は冗長な手動タスクを簡単に自動化および排除して、迅速な応答時間と迅速な意思決定を実現できます。

レガシービジネスシステム

ほとんどの場合、製造組織は独自のレガシーシステムに閉じ込められています。ここでの解決策は、快適ゾーンから抜け出し、レガシーシステムの刷新に向けて進むことです。これにより、より速く、よりスマートで、より効率的なプロセスが実現し、市場投入までの時間が短縮されます。レガシービジネスモデルを置き換えることができるデジタルテクノロジーは、ここで役立ちます。

スキルギャップ

全体的なデジタルトランスフォーメーションを実現するには、このプロセスで組織をサポートできる関連する熟練労働者が必要です。ほとんどの場合、企業は既存の労働者を訓練し、デジタルトランスフォーメーションイニシアチブを推進するためのスキルを向上させるためのリソースや能力を欠いています。迅速なスキルのアップグレードにより、工場の労働者と従業員は日常業務にデジタルテクノロジーを簡単に実装し始め、効率を享受できます。

予算の制限

ほとんどのデジタルトランスフォーメーションイニシアチブには多額の金銭的投資が必要であり、メーカーはこれにコミットできる場合とできない場合があります。予算要件が最初に満たされない場合、これは長期的にはイニシアチブ自体の成功に影響を与える可能性があります。ただし、一度行われた予算のコミットメントは、製造業者がデジタルROIの観点からより収益性の高い長期的な経常利益を享受するのに役立ちます。

製造業におけるデジタルトランスフォーメーションのメリット

製造業におけるデジタルトランスフォーメーションは、組織全体に多くの利点をもたらすため、戦略的であり、非常に求められているイニシアチブです。生産性、製品とサービスの品質、出力の一貫性が向上するだけでなく、運用コストを削減し、全体的な競争上の優位性を提供します。

製造業者が最も関連性があると考える製造業におけるデジタルトランスフォーメーションの上位6つのメリットは次のとおりです。

運用効率の向上： デジタルプロセスが導入されると、メーカーは従来の手動プロセスから、より高速で正確な自動システムへの移行を開始します。クラウドベースのデジタルソリューションを導入することで、メーカーはプロセスフローを簡単に合理化し、貴重な分析に即座にアクセスできるため、意思決定を迅速化できます。これにより、全体的な運用効率が向上し、やり直しが回避され、計画外のダウンタイムが予測されます。

革新能力の向上： メーカーが最先端のテクノロジーにアクセスできるようになると、従業員のコラボレーションの向上、手動によるリスクとエラーの削減、精度の向上、品質の向上など、独自の機能を実現する方法を見つけ始めます。キャパシティプランニングと開発を新しいテクノロジーと結び付けることでサイロを排除するのに役立つ新しいプロセスを革新および作成するためのより広い範囲があります。

コスト削減： 工場運営全体にわたるデジタルトランスフォーメーションは、製造業者がさまざまなサプライチェーンの問題についてより良い洞察を得るのに役立ちます。彼らはより多くの情報に基づいた決定を下し、需要と供給の不規則性に対処することができます。これにより、在庫、材料、設備などのサプライチェーンのコストが大幅に削減され、バリューチェーンに沿った時間、労力、リソースが節約されます。

データ主導の洞察： デジタルマニュファクチャリングシステムの最大の利点の1つは、主要な運用メトリックを追跡し、これらの取り組みの結果としてデータを正確に分析できることです。これらのデータ駆動型の製造に関する洞察により、製造業者は効果的な運用戦略を考案して、売り上げを伸ばし、それに応じて収益を改善することができます。

より良いコラボレーションと統合： デジタルトランスフォーメーションのもう1つの価値ある成果は、組織が内外で接続およびコラボレーションすることをはるかに容易にしたことです。デジタルプラットフォームは、部門の枠を超えた参加を可能にし、これらの組み合わされた効率は、一緒に最大の出力に貢献することができます。

市場投入までの時間の短縮： デジタル最適化の割合が高いほど、自動化されたプロセスを使用して市場投入までの時間を短縮できます。工場の労働力全体でデジタル戦略を統合することにより、労働者は不確実性を処理するためのより良い準備ができています。また、日常のタスクが自動化されると、チーム間のより緊密なコラボレーションが可能になり、その結果、製品がより効率的にフロアから市場に迅速に移動できるようになります。

製造業におけるデジタルトランスフォーメーション-トレンド

マッキンゼーによると、テクノロジーが急速に進化するにつれて、メーカーはインダストリー4.0の変革計画を将来にわたって保証する必要があります。そうしないと、競合他社に遅れをとるリスクが生じる可能性があります。

今日、ほとんどのメーカーは、デジタルトランスフォーメーションの旅を加速し、より高いレベルの生産性と効率に向けて飛躍する明確な機会を持っています。それは彼らが競争曲線の先を行くことを確実にするでしょう。ただし、重要なタスクは、デジタルトランスフォーメーション計画を適切に配置し、将来を見据えて、独自のテクノロジーやプロセスに縛られないようにすることです。

調査によると、今後5年以内に、85％の産業企業がすべての主要なビジネス機能に関連するインダストリー4.0テクノロジーを実装すると予想されています。

2020年は、デジタルが広く採用される年になると予想されています。興味深いことに、ここでの製造業におけるIoTの役割は、小売、自動車、消費財、ヘルスケアなどのIoTを含む多くのポイントで過大評価されます。ここで、データと接続性が主要な推進力として機能し、方法を変える非常に重要な洞察を提供します。従来の製造が行われます。

調査によると、製造業者の70％近くがIoTの収益性を高めていると評価しており、ほとんどの製造企業は2020年までに約2,670億ドルを投資する予定です。

重要なテクノロジーの採用が見込まれるもう1つの分野は、工場全体での予測分析の使用です。製造環境は、市場リスク、運用コストの上昇、および収益目標を毎年達成するというプレッシャーの影響を直接受けるため、予測分析は極めて重要な役割を果たします。分析の力を使用して、製造業者は、機械のメンテナンスからサプライチェーンの最適化まで、すべてについて、より良く、より賢く、より速く、よりリスクの少ない意思決定を行うことができます。これは最終的にポジティブな顧客体験、納期に合わせて生産された商品の製造における品質改善を生み出します。

製造業におけるAIとデジタルトランスフォーメーション

製造業における人工知能はもはや未来のものではありません。いくつかの製造業者は、事業全体のサプライチェーンでAIのメリットをうまく享受しているからです。 AI対応のサプライチェーンは、改善された処理、アルゴリズム、およびマシン内の大量のセンサーデータを使用して、さまざまな方法でジャストインタイム生産に影響を与えてきました。高度な機械学習により、このすべてのデータを分析して重要な洞察を得ることができるため、製造業者は迅速な意思決定と大幅なコスト削減を実現できます。

AIを活用した運用は、運用上のボトルネックを打破することで、自動化された持続可能で効率的なソリューションでメーカーを支援します。これらのボトルネックは、生産性と成長を妨げ、メーカーが収益目標を達成するのを妨げる可能性があります。

ThroughPutのELIは、既存の産業データをリアルタイムで分析するAIを利用したボトルネック解消エンジンです。 ELIは、シフトするボトルネック操作を継続的に検出、識別、処方、および防止して、遅延、非効率、および収益の損失を数百万ドル節約します。

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