製造業の成功を加速：統合エコシステムによる継続的価値創造

COVID-19パンデミックの余波で製造業が息を吹き返す中、デジタルトランスフォーメーション（DX）イニシアチブへの注目が再び高まっています。業界は待望のルネッサンスの入り口に立ち、製造業リーダーはイノベーションを単に受け入れるだけでなく加速させ、生産能力拡大と製品品質維持というクリティカルなプロセスを両立させる必要があります。効果的な協働が鍵となりますが、労働力がリモート化し、それが継続している今、さらに重要です。

ウイルスが世界を席巻すると、勝者と敗者が出ることがすぐに明らかになりました。多くの製造業者は不意を突かれた格好です。前述の渦中に入る前から、製造業はデジタルでデータ中心のマインドセット——他業界を変革したもの——の導入が遅いことで悪名高かったのです。

これは業界が混乱した際に如実に表れました。以前から数百万ドル規模のインダストリー4.0やIoTイニシアチブに着手していた企業でさえ、成果を何も示せないままでした。弊社には、MachineMetricsと協業する前、自社ソリューション構築に数年、カスタム開発と統合に数百万ドルを費やし、初期価値を得るまでに至ったお客様がいます。残念ながら、パンデミック襲来時、それらの実装を維持するリソースは後回しにされました。その瞬間に適応するために必要なデータがなかっただけでなく、過去のIoTイニシアチブの亡霊に取り憑かれたのです。多くの製造業者がスマート製造をこれら大規模な企業IoTイニシアチブと同列に語るため、潜在的価値が失われました。

これはパンデミックだけのせいではありません。真実は、パンデミック以前からIIoT実装は異常に高い失敗率（McKinsey 2020で81%）を誇っていました。主な理由は、実装と導入に時間がかかり、コストが法外だからです。結果、巨大で嵩張り、導入困難なIoT「イニシアチブ」が出来上がり、実用的なユースケースは皆無です。開発に時間とコストがかかるだけでなく、製造業の慢性的な人材不足により、組織全体でITもOTも、それを機能させる複雑性を管理する知識・スキルを持たないのが実情です。

今問われているのは：工場現場から使えるデータがまだないのに、なぜ企業レベルでDXイニシアチブに投資するのか？ スマート製造には、成功のために組織全体を捧げる必要はありません。

ほとんどの製造業者にとって、デジタルトランスフォーメーションは、製造オペレーションの心臓部——製品を作る機械資産と、それを動かす人々——からインサイトを取得することから始めるべきです。これらの資産はあらゆる製造組織で最大の資本支出を占め、毎秒数千のデータポイントを生成しています。にもかかわらず、このデータは取得・分析されず、効率改善を阻害し、継続的改善を窒息させています。今日の工場は依然として手作業プロセスに消費され、組織のあらゆる構成要素に影響する大規模な非効率を生んでいます。これはMachineMetricsのベンチマークレポート——平均機械稼働率が30%未満——にも表れています。

このデータ、およびそこから導かれるインサイト（とアクション）は、製造業者がビジネスを成長させ、競争優位性を築く基盤となり得ます。実際、機械レベルに存在する非効率こそが、大規模なビジネスインパクトを生む「最も手の届きやすい果実」であり、将来の多くの自動化を駆動する触媒である可能性が高いのです。

だからこそ、我々のアプローチの基盤は、機械データの取得と変換（文脈化）を自動化する使いやすいプラットフォームの提供にあります。この機能により、利用可能な機械データとインサイトが数分で手に入ります。機械工具のような特定資産では、このタスクが実践上いかに途方もなく困難か、強調しすぎることはありません。OPC-UAやMTConnectで標準化すれば簡単だと多くのプロバイダーが謳いますが、それらのプロトコルに対応する機械はごく一部です。MachineMetricsは数百のお客様の数千台の機械を接続してきました。前述の通り、多くの製造業者、コンサルタント、システムインテグレーターが、より大規模なIoTイニシアチブの一環として、機械データインフラの車輪の再発明をゼロから試み、成功度は様々でした。水平型IIoTプラットフォームを活用しても、これらの開発には数ヶ月〜数年かかります。そして取得・文脈化の仕組みが出来上がっても、維持管理が必要です。これらのソリューション維持コストは法外であるだけでなく、既に存在するものを開発するためにリソースを誤配分したことによる機会損失と価値毀損が、製造業者に競争上の不利をもたらします。

機械資産から自動的に取得・変換された正確なリアルタイムデータは、今すぐ、そして継続的にボトムライン価値を生む確固たる基盤となります。このデータを可視化とアクション（アラート、分析、データトリガーの自動化）と組み合わせると、数ヶ月で稼働率パフォーマンスを15〜20%改善できることがわかっています。

この基盤が整えば、製品設計から生産、品質、メンテナンス、ロジスティクスまで、企業・工場・組織システムにサイロ化された他のデータと統合することで（「機械データのデジタル糸」を活用する）、価値達成を多方向に加速し、これまで以上に速く、無限の自動化と顕著な価値創出機会を実現できます。

これにより、製造業者とパートナーのエコシステムが、特定のIIoTイニシアチブに参加する各主体の固有スキルを最適に整列させることで、価値達成を加速し、イニシアチブ失敗リスクを最小化できます。

今日のIIoTエコシステムは、製造業者、工作機械メーカー、工作機械ディストリビューター、サービスプロバイダー、テクノロジー/ソリューションプロバイダー、システムインテグレーター、コンサルタント、ソフトウェアプロバイダーで構成されます。各参加者は独自の能力、専門知識、知的財産を持ち、成功するIIoTイニシアチブに活かせます。これらのリソースがミスアラインされ、またはサブオプティマイズされると、IIoTイニシアチブは約束された価値提案を果たせないか、統計が示す通り完全に失敗します。

製造業者はどこに注力すべきか？ 我々は、深いドメイン専門知識を活かせる領域だと考えます。MachineMetricsプラットフォームの美しさは、製造業者と、延いてはそのパートナーエコシステムが、オペレーション全体でキーとなるプロセスを最適化し、革新的な新プロセスを創出できることです。MLやAIアルゴリズムを含む分析は、MachineMetricsおよび/または他の分析技術を用いて、エッジとクラウドの両方で開発・適用可能です。このスキルと技術の整列が、製造業者にとって迅速かつ継続的な価値創造の最適な公式を生み出します。

パンデミックが示した通り、製造業者はDX投資を怠れませんが、どこに注力すべきか迷っています。企業がコア専門性外の領域に注力し、あるいは既存のものを再発明しようとするサブオプティマルなモデルは、最悪の場合、時間とリソースの浪費に留まります。より可能性が高いのは、失敗し、差別化と増分価値創出の競争で後れを取ることです。

この問題に対処し、デジタルファクトリーをスケールさせるには、もっとシンプルにする必要があります。成功するIIoTイニシアチブには、適切な技術選定と、イニシアチブに参加する多様な主体の適切な整列が必要です。迅速な価値達成とリスク低減を最適化するには、その整列が各参加者の独自技術、IP、ドメイン専門知識を活かすものでなければなりません。焦点は、即時データ変換、アウトオブザボックスのアプリケーション、自動化、他のベストオブブリード工場システムへの統合に置くべきです。

前述の通り、多くの製造業者が困難な時期を経験し、その多くは彼らの手の及ばないものでした。この場を借りて、過去一年で我々全員が大きな損失を被り、中にはより大きな痛手を負った方もいることを述べておきます。しかし、誰が成功したのか？ 勝者は誰だったのか？ 転換し、対応し、適応できた企業です。それは運ではなく、データ、ツール、マインドセットを備えていたからです。

MachineMetricsの目的は、製造業者の現在の取り組みを遅らせたり複製したりすることではなく、加速し最適化し、彼らが準備し、機敏でいられ、勝者になれるよう支援することです。大規模で嵩張り、導入困難なIoTイニシアチブに投資してきた製造業者の皆様：今こそブレーキを踏み、即座に役立つ垂直型ソリューションへ舵を切る好機です。

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