製造業デジタル化の7大課題と実証済み克服戦略

AI搭載ロボット、3Dプリンティング、IoT（モノのインターネット）……デジタルゲームをレベルアップしたい中小規模メーカー（SMM）を待つ、先進製造技術とイノベーションの世界が広がっています。残念ながら、製造業のデジタル化にはサイバーセキュリティリスク増大など、根本的な課題が伴います。

では、中小メーカーは関連リスクをバランスさせながら、いかに先進製造技術能力を高められるか？ SMMが先進製造技術アプリケーション導入時に直面するトップ課題を解剖しましょう。

1. サイバーセキュリティ計画

すべての技術導入は、サイバーセキュリティを含む計画から始めるべきです。健全なサイバーセキュリティ計画は、現在のセキュリティプロトコルの特定・改善のみならず、将来リスクの管理態勢も整えます。

主要ステークホルダーは、保護すべき最重要情報資産を特定し、その情報が組織内でどう流れているか（現状と提案される技術・プロセス変更後の両方）をマッピングし、その情報が失われたり侵害されたりした場合のリスクレベルを判断すべきです。

これが、情報へのリスク対応、セキュアな手順開発、適切な保護策実装の基盤となり、リスク管理役割の割り当てに活用できます。

2. 利用可能な資本

計画なしに製造オペレーションのデジタル化を進めると、投資コストが青天井になりかねません。これは特に、事前に慎重に準備しなければ投資が事後対応的になる、デジタル環境のサイバーセキュリティ側面で顕著です。計画を実装すれば、SMMは先進製造技術能力への投資を時間をかけて合理的に行え、以下のようなROIメリットを得られます。

• 運用効率とアジリティの向上
• ダウンタイム削減
• 施設・サプライ変化の予測・調整能力向上

製造オペレーションのデジタル化を「しない」コストも考慮すべきです。競合への遅れや、現在の市場期待への対応苦慮などです。徹底した投資計画は、変更実装のコストとベネフィット、実装タイミング、準備資金額を検討します。

3. 学習曲線

製造業デジタル化の最大課題の一つは、先進製造技術を安全・確実に導入するための関連知識不足です。しかし、この学習曲線の克服は、中小メーカーへの指導とリソース提供に経験豊富な外部コンサルタントへ相談するだけで解決するかもしれません。

あらゆる技術導入で外部専門知識を活用すれば、自社だけではアクセスできない知識・スキル・能力を活用できます。外部専門家は即時の実装ガイダンスとトレーニングを提供し、以下のようなイノベーション活用を支援します。

• AI/機械学習
• 高度データ分析
• 拡張/仮想現実
• 自動化
• クラウドコンピューティング
• デジタルツイン
• センサー/IoT
• ワイヤレスインフラ
• ゼロトラストモデル

4. 硬直したインフラ

製造業デジタル化の取り組みは、先進製造技術能力と互換性のない、硬直した既存インフラを克服する必要があります。デジタルトランスフォーメーションは、トレーニングから始まる組織のあらゆる側面での変革を要します。

トレーニングには以下が含まれます。

• 新しいロボット操作
• フレキシブル生産ライン構成
• クラウドベースのリソース計画

5. 従業員の抵抗感

製造業デジタル化の最も一般的な課題の一つは「人間」です。ヒューマンエラーは、安全、品質、サイバーセキュリティリスクを含め、組織が直面する最も一般的なリスクの一つです。例えば、人間は：

• 機械を誤って、または非セキュアに設定する
• 見積もりのために非保護の機密ビジネス情報を社外へ転送する
• 機器を誤って扱う
• 身元不明の添付ファイルを開く

製造業のデジタル化には新プロセスと機器再トレーニングが必要です。残念ながら、人間は特に変化に抵抗します。可能な限り、変化を押し付けるのではなく、継続的な発見フェーズの成果として、従業員が現行プロセスを検証し、改善余地を特定できるようにすべきです。

発見プロセスには、ビジネスのあらゆるレベルでのエンゲージメントが必要です。社長やリーダーから始まり、主要な多部門スタッフ、組織のあらゆるレベルの意思決定者へと続きます。このプロセスは、以下を含む全従業員の経験と専門性を考慮すべきです。

• 事務スタッフ
• エンジニアリングスタッフ
• ITマネージャーとスタッフ
• オペレーションマネージャー
• ショップフロア従業員

6. 旧式システム

技術変化は従来の製造設備より遥かに速く、期待寿命10年未満、計画的陳腐化3〜5年が常です。技術インフラが古ければ古いほど、デジタル化製造環境との互換性確保は困難になります。

完全に実現されたデジタル化環境では、適切なデータが多様なシステム間で共有されます。しかし、ビジネスプラットフォームと技術が5年以上前のものなら、必要に応じたデータの読み書き・共有ができない可能性があります。

技術更新は、多数の相互依存関係を考慮しなければならず、極めて困難です。慎重にテストされた並行・段階的・パイロット導入アプローチで、生産ラインに影響を与えずにシステムをアップグレードできます。標準API活用など、よりモジュール化された技術アプローチを採用すれば、将来のイノベーション導入時の懸念を軽減できます。

7. プライバシー懸念

デジタル化課題にはプライバシー懸念も含まれます。デジタル化製造能力は、製造オペレーションのあらゆる側面への「窓」となり得るからです。個人を特定するために使用されうる情報が収集される際は、常にプライバシーを考慮すべきです。これには従業員・顧客の連絡先情報や、特定のIoTセンサー、カメラ、生体認証デバイスが収集するデータが含まれます。単一デバイスのデータだけではプライバシー懸念がない場合でも、他デバイスのデータと組み合わさると懸念が生じることに注意が必要です。

最初からサイバーセキュリティを真剣に捉えれば、SMMは以下の領域で特にプライバシー保護の機会を得られます。

• コンティンジェンシーと災害復旧計画
• 運用セキュリティ
• 人員セキュリティ
• 物理セキュリティ

製造業デジタル化は計画から始まる

これら製造業デジタル化課題はそれぞれ、現行SMMプロセスと連携しながら将来成長機会を可能にする実装計画で対処できます。幸い、中小メーカーが先進製造技術統合への第一歩を踏み出すためのリソースがあります。

SMMの技術レベルアップ支援は、MEPナショナルネットワーク™の使命の一部です。全50州とプエルトリコにMEPセンターがあり、約375のMEPサービス拠点に1,400名超の信頼できるアドバイザーと専門家を擁するネットワークが、米国メーカーに、自社のペースで先進製造技術を取り入れるために必要なリソースへのアクセスを提供します。