産業用IoTがサプライチェーンをどのように変革しているか

サプライチェーンの非効率性は、世界中に大きな影響を及ぼしています。英国だけでも、生産性の損失で企業に年間少なくとも19億米ドルの費用がかかります。

摩擦の原因は数多くあり、メーカーは継続的に無駄のない管理ツールを使用してそれらを根絶しようとしています。資産を待つ時間などの非効率性のために製造が遅れると、コストの増加や顧客とサプライヤーの関係への長期的な損害など、サプライチェーンに大きな波及効果が生じます。

直接の経験から、従業員は次の製造段階に進むために、工具、資産、材料を待つだけで何時間も費やしていることがわかります。多くの場合、資産を追跡し、資産の状態に関する情報を待ち、資産をリコールし、サービスまたは交換するために時間が失われます。

モノのインターネット（IoT）と高度な分析の採用は、製造業とより広範なサプライチェーンの運用においてますます重要な役割を果たしています。 DHLによる最近のレポートでは、IoT、ビッグデータ、人工知能、クラウドコンピューティング、デジタルリアリティテクノロジーの進歩により、ロジスティクス内のデジタルツインの台頭がどのように促進されたかが明らかになりました。これは、ユーザーが物理的な世界のデジタル版と対話できる手法です。

IoTは製造業やサプライチェーンの多くの課題を解決する可能性があるため、このレポートは心強いものです。センサーは、製造サプライチェーン内のすべてのツール、部品、および資産に配置できる可能性があり、運用の可視性を作成し、パフォーマンスを大幅に向上させ、非効率性を減らすことができる洞察を提供します。これがサプライチェーン4.0の背後にあるビジョンですが、すべての製造業務でまだ定着していません。

市場に精通している人は、特にデジタルシステムの複雑さ、レガシー機器の普及、新しいシステムの統合の難しさのために、変化が遅いことを知っています。真の変化をもたらすには、スキルとシステムへの多額の投資が必要です。

コミュニケーションの誤りと製造時間の浪費は、管理者にとって継続的な頭痛の種です。製造業では、業務全体で待機するのにどれだけの時間が費やされているのか、なぜそれが起こっているのか、どれだけの費用がかかっているのか、誰に影響を与えているのかを検討することが非常に重要です。

時間とリソースが無駄になっているという認識があると、個々のメーカーに問題が発生します。たとえば、アセットXは、ユーザーYが使用した後、事前に返却または請求さ​​れることはありません。つまり、後続のすべてのユーザーは、アセットを効果的に再デプロイする前に、最初にアセットを見つけて請求する必要があり、途中で複数のプロセスが非効率になります。同様に、資産が施設を通る計画外のルートで取得されたり、キャリブレーションのためにオフサイトに送信されたりすることが複数回発生する可能性があります。このような状況では、資産が目的地に到着したとき、または施設に返却されたときをチームが確実に知っていれば、時間とお金を節約できます。

幅広い産業用IoT内で認識されているサブセットであるアセットインテリジェンスは、センサーをアセットに配置するプロセスであり、サポートソフトウェアがアセットの場所を特定できるようにします。製造業務またはサプライチェーンの性質に応じて、これには屋内または屋外の追跡が含まれる場合があります。屋外またはオフサイトの追跡はGPSテクノロジーに依存しており、世界中のどこにいても資産の場所を特定できます。

このアプローチは、製造組織のすべての部分に運用の可視性を拡張し、次に外部に、つまりサプライヤに戻ってエンドユーザーの顧客に転送するため、注目を集めています。定義上、これは、無駄を可能な限り排除するセル生産の基本的なアプローチをサポートし、資産の迅速で柔軟な再配置が要求される他の動きの速い業界に付加価値をもたらします。このような状況では、動的な位置情報と関連するインテリジェンスにより、リスクを軽減し、速度を上げ、コストを節約できます。

資産インテリジェンスは、事務処理の喪失による高価値資産の廃棄を防ぎ、問題が発生する前にエンジニアに警告することもできます。位置、環境、使用状況のデータを分単位で提供し、機械的な問題を未然に防ぎ、資産の寿命を延ばすのに役立ちます。

このアプローチは、製造業がどのように進歩できるかについてのヒントを与えます。製造業者は、民間の赤レンガの生産主導型の施設から、オープンで説明責任のある、協調的で顧客中心のビジネスに移行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、GPS追跡が製造ライフサイクルを超えて拡張され、完成品に組み込まれた機能として機能する場合に、企業がサービスを提供する機会を提供します。ある大手エンジニアリング会社は、GPS対応の追跡を大型エンジンに統合し、故障が発生する可能性がある時期やメンテナンス作業が必要な時期を予測するために、生涯にわたって監視できるようにしています。このアプローチにより、新しい収益源が開かれ、従来のハードウェア資産の販売を超えて顧客との関係が深まります。

資産インテリジェンスはまだ非常に若いですが、将来は高度な分析、機械学習、規範的な洞察によって推進され、すべてコアエンタープライズシステムで利用できるようになります。

IoTシステムの統合は、特にサプライチェーンが複雑で多国籍である場合、困難な見通しに見える可能性があります。成功は、製造業者がそのようなイニシアチブを実施する理由と、それが特定の運用目標をどのように満たすかを適切に評価したときに発生します。

資産の場所をサポートするためにIoTを採用しているほとんどの組織は、テクノロジーが次に資産をどこに持っていくことができるかを検討し始めています。アセットをリモートで配置できるようになったら、次の質問は、温度などの環境条件がアセットのプロパティやパフォーマンスにどのように影響するかということです。これらの質問をすることで、製造業者はサプライチェーンのさらに下流およびそれを超えてはるかにインテリジェントかつ効率的に運営できます。

MattIsherwoodはPathfindrのマネージングディレクターです。