IoTで世界的チップ不足を緩和する

サプライチェーンの混乱は、2020年以降、日常的な出来事となり、しばらくはそうであり続けるでしょう。最近のコンピュータチップ不足は、業界横断的に問題を引き起こし、企業にサプライチェーンリスクの軽減方法を見直させています。

世界的パンデミック、テキサス州のチップ製造施設での気象関連障害、日本の半導体メーカーでの火災による操業停止などが重なり、材料の突然の不足と、メーカーの供給能力を超える半導体需要の急増を招きました。これらの出来事が交差するサプライチェーンを必然的に混乱させたとき、多くの企業は無防備な状態に置かれました。

最も大きな打撃を受けたのは、家電、コンピュータ、電子機器、スマートフォンメーカー——そして自動車業界が最大の打撃を受けました。Fordは、不足により今年の生産が110万台減少し、利益が約25億ドル減ると警告しました。世界的なチップ需要は昨年増加が見込まれていましたが、パンデミック発生で急落し、自動車メーカーは新規生産を停止しました。移動が再開し車両需要が増加すると、チップメーカーは予期せぬ強力な需要回復に対応できませんでした。

不足を回避する

COVID-19が非接触環境の必要性をもたらしたとき、企業はデジタルトランスフォーメーションに頼って存続しようとしました。義務的な制限により、顧客と従業員の大半のやり取りがバーチャルで行われる必要があり、これに対応できない企業は倒産リスクに晒されました。

デジタルトランスフォーメーションは多くの企業を倒産から救いましたが、少なくとも一つの予期せぬ結果——サプライチェーン混乱——をもたらしました。パンデミック、厳しい気象、サイバー侵害、その他の人為的・自然災害のいずれによるものであれ、サプライチェーンの混乱は壊滅的な損失をもたらし得ます。それらの損失を軽減するには、サプライチェーンに信頼できる技術ソリューションが必要です。

モノのインターネット（IoT）が、それらのソリューションの鍵を握るかもしれません。IoTは、デバイス、センサー、アクチュエータ、アプリケーション、データ、分析、ネットワークが相互に通信するエコシステムです。今後数年間で、医療機器、ウェアラブル、自動車、軍事、宇宙、スマートホームデバイスなどの分野で、数兆ドル規模に成長すると予測されています。IHS Markitによれば、世界の接続IoTデバイス数は2030年までに1,250億個に増加見込みです。

産業用IoTは、工作機械（CNC）、エアコンプレッサ、HVAC機器などへの活用を通じて製造業に入り込みました。現在、メーカーは精密工具、ロボティクス、機械にセンサーとアクチュエータを取り付け、ファブと工場の運営を最適化するためにIoTを使用しています。

データ収集と分析のためにIoTを使用することは、サプライチェーン混乱が起きる前に回避する鍵です。スマートで接続された設備を持つ製造・製造プラントは、オペレーター、品質管理担当者、プラントマネージャーとリアルタイムデータを共有できます。この通信を実現するには、センサーとアクチュエータを搭載した設備をオンプレミスとマルチクラウド環境に接続します。バックエンド機能がこれらのデバイスからのデータを分析し、メーカーが情報に基づいた意思決定を行えるよう支援します。その結果、廃棄物削減、製品品質と納期の改善、予測不能なサプライチェーンへのレジリエンス強化が実現します。

統合ビュー

コンピュータチップのサプライチェーンは決して単純ではありません。研究開発、生産設計、製造、組立、テスト、梱包、在庫、流通を含み、さらに半導体製造装置、材料、設計ソフトウェアも包含します。この複雑さにもかかわらず、IoTは管理と保護のプロセスを簡素化できます。IoT要素のオーケストレーションと、収集・分析されたデータが、サプライチェーンパフォーマンスの実証的評価を生み出し、メーカーはそれを用いてパフォーマンス問題の根本原因を特定し、改善計画を策定し、進捗を定量化できます。

実践では、スケールでのサプライチェーン要素のリアルタイム管理は依然として大きな課題です。難しさは、複数のシステムを融合し、最終的に適切なデータを分析し適切なアクションを取れる包括的なビューを得ることにあります。複雑なサプライチェーンには、テクノロジー、人、プロセスの多様なエコシステムを統合プラットフォームで支えるIoTシステムが必要です。

IoTをビジネスワークフローとシステムと統合することで、IoTオーケストレーションはエンドツーエンドのサプライチェーンデータの統合ビューを提供します。産業用IoTプラットフォームは、異種システム、ソフトウェア、センサーを一つの中央管理ビューに統合することでこれを実現します。この可視性により、チップメーカーは収集された情報をより高度に活用し、以前はサイロ化されたアプリケーションにあった複数のデータ要素を分析・活用できます。データから導かれる分析は、エンドツーエンドのパフォーマンスに関する詳細なインサイトを提供します。これには、需要予測、生産、スケジューリング、サプライチェーン全体の在庫に関するインサイトが含まれます。

グローバルサプライチェーンを制御することは圧倒的に見えるかもしれませんが、鍵は適切な情報を適切なチームに簡潔な形式で届け、迅速な意思決定を可能にすることにあります。異なる導管を持つ単一のビューが、ERP、CRM、IoT資産など複数のソースからのデータを統合します。

これが統合産業用IoTプラットフォームの動作です。一つのファブリックの下で完全な可視性を提供し、適切なタイミングでサプライチェーン要素をオーケストレート、予測、是正します。産業用IoTプラットフォームは、ロボティクスと製造設備の健全性から在庫と出荷ステータスまで、ビジネス運営のパフォーマンスを包括的に分析し、すべてリアルタイムで行います。

統合産業用IoTプラットフォームによって可能になる包括的なビューは、材料不足、生産混乱、サイバー侵害に伴うカスケード影響を未然に防ぐために不可欠です。産業用IoTプラットフォームは、サプライチェーン問題を早期に特定することで運用ダウンタイムを削減できます。パフォーマンス低下アラートを提供し、データを即座に可視化することで在庫不足を防ぎます。これにより、メーカーは受動的ではなく能動的になり、自己修復システムを構築できます。

パフォーマンスが重要

コンピュータチップメーカーの顧客とディストリビューターは、サプライチェーンパフォーマンスの影響を直接受けます。産業用IoTプラットフォームは、分散施設内の能力連鎖を解き放つことで、企業がより良く競争できるよう支援します。よりインテリジェントな運用効率と競争優位性をもたらします。パンデミック襲来時、すでにデジタルトランスフォーメーションの道を進んでいた企業は、受け入れに遅れた企業より競争優位にありました。同様に、産業用IoTプラットフォームでサプライチェーン混乱を先取りする企業は、競合を飛び越えるポジションにつけます。

IoTが人工知能と統合されるにつれ、製造業では多くの面倒で時間のかかる手作業が削減されるでしょう。機械学習を通じて、リアルタイム予測推奨がプラントエンジニアに早期警告を与え、生産作業員が問題を経験する前に対応できます。より多くのデータが収集されるにつれ、AIは同化を通じて継続的に知能を構築します。バーチャル生産アシスタントがエンジニアをガイドし、オペレーターが問題に気づく前に改善を促します。

時間とともに、より多くのデータが収集・分析されるにつれ、産業用IoTプラットフォームの知能は、故障点の予測と効率改善のために増大していきます。コンピュータチップ不足への対応としてのIoTの可能性を探ることは、まだ始まりに過ぎません。

Brandon Black氏はIvantiのサプライチェーン担当バイスプレジデントです。