DyerEngineeringのデジタルイノベーション責任者であるRichardLarderへのインタビュー

Internet of Manufacturing UK 、2019年9月14〜15日にファーンボロー国際会議センターで開催される予定です。私たちのチームはリチャードラーダーに追いつきました。 、ダイアーエンジニアリングのデジタルイノベーション責任者。

IoTがこれほど多くの組織にとって非常に重要になったのはなぜですか？

IoTテクノロジーが商業的競争力を保護する上で絶対的に重要であるという、運用上の洞察、生産効率の向上、およびリアルタイムのステータス監視を理解しています。短期的には、早期採用で大きな成果が得られますが、やがて、このテクノロジーの革新的な性質により、時間内にパーティーに参加できなかった人だけが外に出てしまうのが一般的な場所になります。

組織はIoTの実装/デジタルトランスフォーメーションのコストをどのように正当化できますか？

Innovate UKは、SMEにとってのこの課題を認識し、「Connect Factorys」と呼ばれる全国入札コンテストを開始して、当社のDyerEngineeringが落札した最初のUKSMEデモンストレーターサイトを特定しました。この投資の目的は、一般的なユースケースに取り組むことで、このテクノロジーに投資する方法と理由を示すことにより、採用の障壁を打ち破ることです。私たちにとって、私たちの主な課題は単にビットを失うことです。私たちはそれらを見つけるために時間を無駄にするか、差し迫った顧客の配達のために弾丸を噛んで作り直さなければなりません。控えめな見積もりが正しければ、このソリューションは1年以内に元が取れ、その後収益を上げ始めます。

ただし、IoTへの投資を検討していない組織には、認識、テクノロジープロバイダー、ユースケースがまだ比較的薄いため、共感するのは簡単です。 ROIを簡単に実証でき、FDが資金の行き先を「確認」できる機械などの分野でのより典型的で具体的な投資は、はるかに魅力的で安全なオプションを提示しますが、理解と使用の旅を始めることができません。現在のケースの特定と採用計画は、競争が進み、必然的に革新性が低下するため、近い将来悲惨な結果になる可能性があります。簡単に言えば、IoTの採用は、現在どのようなメリットをもたらすかを考える必要はありませんが、旅を早く始めないことで将来どのような影響を与えるかを考える必要があります。

SMEはどのようにして具体的に報酬を得ることができますか？彼らはどのようなサポートを利用できますか？

SMEは、デジタルトランスフォーメーションに予算を割り当てるのに十分な大きさであり、プロセスが煩雑すぎて変更できないほど大きくないという点で、非常に幸運な立場にあります。適切な人材が参加する「フェイルファスト」文化があれば、イノベーションは自然に生まれます。ビットがどこにあるかを知る必要があることは他のメーカーと非常に一般的であり、解決策は今やほとんど「なぜこれを早くやらなかったのか」という欲求不満で明白に見えます。テクノロジーを理解し、適切なパートナーを見つければ、比較的低コストで手に入れることができる、ぶら下がっている果物がたくさんあると思います。

サポートの観点から、私たちは製造業の全体像を見て、強化された壁の後ろに自分自身をサイロ化するのではなく、成功または失敗を志を同じくするビジネスと共有するというオープンドアポリシーを採用しようとしています。独立してよりもはるかに多くの共同作業を達成できます。この協調的なアプローチは、ネットワークの成長にも役立ち、潜在的な資金調達の可能性を特定するのにも役立ちます。これまでのところ、すべてのデジタルトランスフォーメーションプロジェクトは、全額または一部の資金提供を受けています。

AIが英国の製造業を真に変革し、最適化する可能性を秘めている中で、AIがその潜在能力を最大限に発揮する上での妨げになると思われる主な課題は何ですか？

ハ！ AIがそれが本当の可能性であることに気付いた場合、それは人類の絶滅のポイントにつながる可能性が高いので、誰もそれを推進しているとは思いません。

しかし、真剣に、AIは膨大な量のデータを処理する能力においてゲームチェンジャーです。これは、AIが現在、乳がんの診断において医師を上回っているが、スキャンを過去のデータの巨大なデータベースと比較している医療部門で、ほんのわずかな時間ですでに見られます。製造業への移行は不可避であり、レビュー用の大規模なデータセットがあり、予測が決定される場合は、どのようなアプリケーションにも適しています。

AIを活用する上での課題としては、この概念はまだ作成されたばかりであり、中小企業が近づくにはあまりにも進んでいるという誤った認識があると思います。実際には、AIは1940年代に登場し、数学的な推論と循環学習に基づいており、私たちの考え方と推論のごく一部を効果的に反映しています。ですから、未知への恐れは乗り越えるための最初のハードルであり、それから投資を正当化するためにAIを適用できるユースケースを見つけることだと思います。

すでにそこにテクノロジーパートナーがいて、解決策を提供することができます。あるいは、もう少し投機的なアプローチを選択して、私たちが辞任することを決めたルートである博士課程の学生を埋め込むことで大学と提携することもできます。

中小企業向けのデジタルトランスフォーメーションの詳細については、「中小企業向けインダストリー4.0：今すぐ実装するための重要な教訓」パネルに参加してください Internet of ManufacturingUKの2日目 2019年5月15日。