デジタルトランスフォーメーションが製造業をどのように混乱させているか

過去10年間で、デジタルトランスフォーメーションはすべての業界で加速しています。この新しいテクノロジーの革命は、世界中の従来の製造業とビジネス環境を変え、さらに加速する準備ができています。

2018年には、デジタル化された製造会社が世界のGDPの13.5兆ドルを占めました。しかし、2023年までに、この数は世界のGDPの53.3兆ドルを含むように増加すると推定されています。

この記事では、製造業におけるデジタルトランスフォーメーションについて説明し、この革命を推進するトレンドのいくつかを見ていきます。

今日の製造業におけるデジタルトランスフォーメーション

パンデミックが始まる前でさえ、サプライチェーンの混乱とデジタルトランスフォーメーションはすでに進行中でした。中小企業は、新しいテクノロジースイートを競争上の優位性、または自動化を通じて貴重なスキルセットの不足に対処する手段と見なしていました。

一方、大企業は採用に苦労していました。マッキンゼーによる2018年の調査によると、従業員が100人以下の企業は、デジタルトランスフォーメーションをうまく採用する可能性が2.7倍高いことがわかりました。また、同じ調査では、全体として、これらの変換の30％未満が成功したことがわかりました。

製造業におけるデジタル化のペースは安定していましたが、多くの適合と開始がありゆっくりでしたが、Cスイートの幹部やCEOからはビジネスの未来として広く認識されていました。しかし、2020年にCOVID-19のパンデミックが発生したため、多くの企業が採用を加速し、存続の問題として機能させることを余儀なくされました。

一生に一度の破壊的な出来事によってビジネスモデルで同様に脅かされている他の人々は、労働者の安全を確保しながら、パンデミックの間も事業を継続する方法をすぐに探し始めました。今日、COVID-19の影響が徐々に後退するにつれて、製造業で新しい現実が形作られ、すべての製造業の91％が、デジタルトランスフォーメーションへの投資を増やしており、今後も続くと述べています。

製造業におけるデジタルトランスフォーメーションの課題

製造業における新たな緊急性にもかかわらず、採用者が克服すべき課題は依然としてあります。これらには以下が含まれます：

資本的支出

アーリーアダプターであった中小企業は競争上の優位性を持って出てきましたが、これらの中小企業の多くは、より大きな競争相手の資本リソースと深いポケットを欠いていることは事実です。

あらゆる規模の企業もROIに重点を置く傾向があり、ROIを成功させるための公式は規模の異なる企業によって異なります。投資額を将来の収益性に結びつけるという問題もあります。多くの企業は初期費用に苦労していますが、採用しない場合の費用は高くなるか、致命的となる可能性があります。

ソリューションは、これらのプラットフォームの多くのモジュール性によってもたらされる可能性があります。クラウドベースのソフトウェアと費用効果の高いハードウェアを使用することで、企業はダウンタイムなどの重要な領域に焦点を当てた増分計画を作成し、生産量の増加によって結果に応じてシステムを拡張する計画を立てることができます。

スキルセット

多くの製造業は、デジタルテクノロジーをうまく展開するために人々を調達し、訓練する必要があることを発見するのは難しいと感じています。プラットフォームは通常、AIと機械学習アルゴリズムを使用して実行されます。

ただし、業界によっては、デジタルツインや3Dモデリングなどの他のテクノロジーも必要になる場合があります。既存の労働者を再訓練することは不可能かもしれません。そして、これらの新しいスキルセットは非常に需要があります。

ITの問題

ITは、スキルセットの問題にも特に挑戦しています。高価な光ファイバー、サーバー、および長いケーブル配線は、さまざまな要件を持つクラウドベースのテクノロジーに取って代わられる必要があります。

ITは、データの転送、セキュリティとアクセスの確保、および従来の方法とは異なる、または逆に実行されるその他の多くのタスクも担当します。また、導入されているレガシーシステムの多くは、独自の拡張ソフトウェアライセンスを持っている可能性がありますが、現在は廃止されているか、新しいデジタル世界では必要ありません。

企業文化の問題

製造業は常に主に手動労働者で構成されていると見なされてきました。そして、厳密に肉体労働を行う場所はまだ多くの業界にありますが、オペレーターを技術者のスキルレベルに引き上げるには、多くの新しいスキルとトレーニングが必要です。

これらの新しいテクノロジーは、多くの場合、インタラクティブな画面、タブレット、およびその他のヒューマンマシンインターフェイスを利用して、オペレーターが必要とするデータを送受信します。労働者がこれらのタイプのシステムを理解して使用し、紙ベースのシステムを残すためのスキルを開発するために、トレーニングを行う必要があります。

データセキュリティ

デジタルトランスフォーメーションの重要性を理解し、その現在および将来のメリットを理解している多くの企業幹部も、セキュリティについて心配しています。これらのシステムのほとんどはクラウドベースであり、インターネット上で動作します。また、Wi-Fiまたはセルラー接続と、従来のアナログ機器をフロアに接続するためのイーサネットを備えている場合もあります。これらのIoTセキュリティの課題にはリスクが伴いますが、軽減することができます。

ハッキングのニュースがほぼ毎週表示されるため、多くの人がそのようなイベントが生産を停止する可能性があることを心配しています。他の人々は、製薬などの重要な産業の場合、これらの事件が生命を脅かす可能性があることを恐れています。これらの課題は現実のものですが、セキュリティプロトコルは成長しており、採用が加速するにつれて、セキュリティの強化と強化に引き続き注力していきます。

5デジタルトランスフォーメーションの用語と製造業のトレンド

デジタルトランスフォーメーションとは、製造業を集合的に再形成し、新しいビジネスモデルを作成するテクノロジーと手法の集まりを表すグループ用語です。トレンドのいくつかを見てみましょう。

1。インダストリー4.0

インダストリー4.0は、第4次産業革命の世界的な用語です。これには、製造におけるデータのキャプチャと交換に関連するすべてのテクノロジーが含まれます。インダストリー4.0には、産業用モノのインターネット、クラウドベースのコンピューティングとシステム、接続された製造環境、3D印刷（積層造形）、および複合サイバーフィジカルシステムを構成するすべてのコンポーネントなどのテクノロジーも含まれています。これは、現代の工場で組み合わされた、またはネットワーク化されたすべてのものを指し、テクノロジーを利用して効率の向上と最適化されたプロセスを実現する際に、そのようなビジネスを「スマート」にします。

2。 IIoT

IIoTはIndustrialInternetof Thingsの略で、インダストリー4.0のフレームワークに含まれます。 IIoTは、スマートファクトリを含むセンサー、データ収集デバイス、測定システム、およびアクチュエーターのコレクションです。これらのシステムは強力な分析にリンクされており、工場のフロアまたは製造現場をリアルタイムで視覚化し、自律的または半自律的なアクションを実行できます。また、意思決定者とオペレーターは、分析エンジンによって提供される実用的な洞察に迅速に対応して、会社全体の製品の品質を向上させながら、効率を高め、ダウンタイムを削減することができます。

3。機械学習とAI

機械学習とAIは、IIoTプラットフォーム内で連携できる2つの異なるものです。機械学習は、機器の実行方法を変更したり、改善のための規範的な手順を提案したりできる高度なアルゴリズムを説明する用語です。システムが受け取るデータの量と質が高いほど、処方箋の質は高くなります。 AI、または人工知能は、機器自体による自律的または半自律的なアクションを可能にする高度なインテリジェンスエンジンです。これは、人工知能アプリケーションが高速で動作し、以前は人間によってのみ、よりゆっくりと実行されていたアクションを置き換えることができるため、より安全で効率的です。

4。予知保全

機械学習とAIが生産監視システム内で高度な分析を推進するため、システムは傾向、洞察、情報、およびその他のデータを取得します。これにより、製造業とその運用における予防保守よりも予知保全の開発が可能になります。製造業内の予知保全では、実際の機械の状態と部品の状態監視を使用して、障害点を特定し、アラートを送信し、ダウンタイムを防ぐために最適なタイミングで部品在庫の決定とステージングを行います。

5。ロボット工学

ロボット工学は、すべての製造業で使用されているわけではありません。しかし、デジタル技術が進歩するにつれて、それはますます一般的になっています。 Roboticsは、プラットフォームのAIと機械学習要素から指示を受け取り、より安全で、より速く、より効率的で、より正確な生産を可能にします。ロボット工学により、人間が手動で達成できない速度で製造を行うことができます。

製造業におけるデジタルトランスフォーメーションのメリット

デジタルトランスフォーメーションに投資する企業は、競合他社よりも優れた利益と効率を実現します。製造業にデジタルトランスフォーメーションを採用するメリットは次のとおりです。

効率の向上

デジタルトランスフォーメーションを採用している企業は、ダウンタイムが減少するにつれて、より高い効率を実現します。 MachineMetricsの生産監視などのプラットフォームは、ダウンタイムを即座に削減し、効率と機器の使用率を向上させることができます。

コスト削減

機器の使用率と効率が高いほど、コストが削減されます。予知保全は、これらの低コストに追加して、保守コストを最大20％削減できます。また、製造における在庫と材料の移動をより細かく制御することで、サプライチェーンのコストを制御できます。

最適化されたプロセス

MachineMetricsから入手できるような生産監視にIIoTプラットフォームを使用すると、プロセスを最適化するのに役立ちます。これは、新しい方法や、リアルタイムデータに基づく継続的でより正確なプロセス改善戦略の形をとることがあります。

柔軟性と敏捷性の向上

AIと機械学習機能に加えて、プラットフォームは、さまざまな機器や業界のニーズを反映するようにスケーリングおよびカスタマイズできます。これにより、変更や課題への柔軟で機敏な対応が可能になります。

デジタルトランスフォーメーションの時間

デジタルトランスフォーメーションをお探しの場合は、今がチャンスです。前例のない混乱により、メーカーは競争力を維持するために最先端のツールとクラス最高のソフトウェアを必要としています。彼らは、迅速かつ継続的な価値の達成をサポートするソリューションのエコシステムを構築することを検討する必要があります。

メーカーの技術スタックの基盤は、本番データの自律的な収集、コンテキスト化、標準化を可能にし、データの実用性を高めて運用の非効率性を特定して解決できる産業用データプラットフォームである必要があります。 MachineMetricsがどのようにメーカーのデジタルトランスフォーメーションを可能にするかを学ぶか、今日の貴重なユースケースを発見するためのデモを予約してください。