デジタルトランスフォーメーション：製造業に革命をもたらし、世界GDP 53兆ドルを牽引

過去10年間、デジタルトランスフォーメーションはあらゆる業界で加速してきました。この新技術の革命は、世界中の伝統的な製造業とビジネス環境を変革し、さらに加速することが予想されています。

2018年時点でも、デジタル変革を遂げた製造企業は世界GDPの13.5兆ドルを占めていました。しかし2023年までには、この数字が世界GDPの53.3兆ドルにまで拡大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議論し、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から、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優位性、または自動化による貴重なスキルセット不足の解消手段と見なしました。

一方で、大企業は導入に苦戦しました。マッキンゼーの2018年調査では、従業員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成功させる可能性が2.7倍高いことが判明しました。同じ調査では、全体では30%未満の変革しか成功していません。

製造業のデジタル化ペースは、多くの試行錯誤を伴いながら着実だが遅いものでしたが、Cレベル幹部とCEOによって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パンデミックが発生すると、多くの企業が生き残りをかけて導入を加速させ、機能させることを余儀なくされました。

同様に一生に一度の破壊的イベントでビジネスモデルを脅かされた他社も、労働者の安全を確保しながらパンデミック中に操業を継続する方法を急速に模索し始めました。今日、COVID-19の影響が徐々に収まる中、製造業には新たな現実が形作られており、全製造オペレーションの91%もの企業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、継続すると述べています。

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

製造セクター内の新たな緊急性にもかかわらず、導入者が克服すべき課題は依然として存在します。これらには以下が含まれます：

設備投資（CAPEX）

早期導入した中小企業が競争優位性を得た一方で、これらの小規模企業の多くは大手競合のような資本リソースと豊富な資金を欠いているのも事実です。

あらゆる規模の企業がROIに注目しがちですが、成功するROIの公式は企業規模によって異なります。また、投資額を将来の収益性に結びつける問題もあります。多くの企業が初期費用に苦労しますが、導入しないコストの方がより高いか、致命的になる可能性があります。

解決策はこれらのプラットフォームのモジュール性にあるかもしれません。クラウドベースのソフトウェアとコスト効率の良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領域に焦点を当て、成果が生産増加を通じて自己資金で賄われるようにシステムを拡張する段階的な計画を立てられます。

スキルセット

多くの製造業では、デジタルテクノロジーを成功裏に導入する人材の発掘と育成が困難です。プラットフォームは一般的にAIと機械学習アルゴリズムで動作します。

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。既存従業員の再教育が不可能な場合もあります。そしてこれらの新しいスキルセットは高い需要があります。

IT課題

ITはスキルセット問題で特に挑戦されています。高価な光ファイバー、サーバー、長距離ケーブル配線が、異なる要件を持つクラウドベーステクノロジーに道を譲らなければなりません。

ITはまた、データ移行、セキュリティとアクセスの確保、従来行ってきたことにとって馴染みがないか相反するその他多数のタスクを任されています。そして既存のレガシーシステムの多くは、新しいデジタル世界では不要または陳腐化した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。

企業文化の課題

製造業は常に肉体労働者が主体と見なされてきました。多くの業界で純粋な肉体労働の場所は依然としてありますが、オペレーターを技術者レベルのスキルに引き上げるためには、多くの新しいスキルとトレーニングが必要です。

これらの新技術は、オペレーターが必要なデータを入力・受信するためにインタラクティブスクリーン、タブレット、その他のヒューマンマシンインターフェースを利用することがよくあります。作業員がこれらのシステムを理解・使用し、紙ベースのものから脱却するスキルを開発するためのトレーニングが必要です。

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、現在および将来のメリットを認識している多くの経営幹部も、セキュリティを懸念しています。これらのシステムの多くはクラウドベースでインターネット経由で動作します。Wi-Fiやセルラー接続、イーサネットでレガシーアナログ設備をフロアに接続している場合もあります。これらのIoTセキュリティ課題はリスクを伴いますが、緩和可能です。

ハックのニュースがほぼ毎週のように現れる中、多くの人がそのようなイベントで生産が停止することを懸念しています。医薬品のような重要産業では、これらのインシデントが生命に関わる可能性を恐れる声もあります。これらの課題は現実的ですが、導入が加速するにつれ、セキュリティプロトコルは成長し、より強化・厳格なセキュリティに焦点を当て続けるでしょう。

製造業における5つのデジタルトランスフォーメーション用語とトレンド

デジタルトランスフォーメーションは、製造業を総称的に再構築し、新しいビジネスモデルを創出するテクノロジーと手法のコレクションを指すグループ用語です。いくつかのトレンドを見てみましょう：

1. インダストリー4.0

インダストリー4.0は第4次産業革命のグローバル用語です。製造業におけるデータ取得と交換を指すすべてのテクノロジーを包含します。インダストリー4.0には、産業用IoT、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プリンティング（積層造形）、最新工場を「スマート」にし、テクノロジー活用で効率向上とプロセス最適化を実現するサイバー物理システムを構成するすべてのコンポーネントも含まれます。

2. IIoT（産業用IoT）

IIoTはIndustrial Internet of Thingsの略で、インダストリー4.0のフレームワーク内に位置づけられます。IIoTは、スマートファクトリーを包含するセンサー、データ収集デバイス、測定システム、アクチュエータ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、工場やショップフロアのリアルタイム可視化を可能にし、自律的または半自律的なアクションを実現します。また、意思決定者とオペレーターが分析エンジンから提供される実行可能な洞察に基づいて迅速に行動し、効率向上、ダウンタイム削減、全社的な製品品質向上を実現できます。

3. 機械学習とAI

機械学習とAIは別物ですが、IIoTプラットフォーム内で連携できます。機械学習は、設備の稼働方法を変えたり、改善のための処方的ステップを提案したりする高度なアルゴリズムを指します。システムが受け取るデータの量と質が多いほど、処方の質は向上します。AI（人工知能）は、設備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知能エンジンです。これは人間が以前より遅く行っていたアクションを高速で実行できるため、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と、システムはトレンド、洞察、情報、その他のデータを取得します。これにより、製造業とそのオペレーションで予防保全を超えた予知保全の開発が可能になります。製造業における予知保全は、実際の機械状態と部品状態監視を使用して故障ポイントを特定し、アラートを送信し、ダウンタイム防止の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. ロボティクス

ロボティクス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、デジタルテクノロジーの進歩に伴い、ますます一般的になりつつあります。ロボティクス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、より安全、高速、効率的、正確な生産を可能にします。ロボティクスにより、人間が手作業で達成できない速度での製造が可能になります。

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、競合より良い利益と高い効率を実現します。製造業におけるデジタルトランスフォーメーション導入のメリットには：

効率改善

デジタルトランスフォーメーションを受け入れる企業は、ダウンタイム減少によりより高い効率を実現します。MachineMetrics生産監視のようなプラットフォームは、ダウンタイムを即座に削減し、効率と設備稼働率を向上させます。

コスト削減

高い設備稼働率と効率はコスト削減につながります。予知保全は保全コストを最大20%削減できます。また、製造業における在庫と資材移動のより良い管理がサプライチェーンコストの抑制に役立ちます。

プロセス最適化

MachineMetricsから利用可能なようなIIoTプラットフォームを生産監視に使用すると、プロセスを最適化できます。これは新しい手法の形を取るだけでなく、リアルタイムデータに基づく継続的かつより正確なプロセス改善戦略の形も取ります。

より良い柔軟性とアジリティ

AIと機械学習機能に加え、プラットフォームは異なる設備と業界のニーズを反映して拡張・カスタマイズ可能です。これにより、変化と課題に対する柔軟でアジャイル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

デジタルトランスフォーメーションをお探しなら、今が飛び込む時です。前例のない混乱の中で、メーカーは競争力を維持するために最も高度なツールとベストインクラスのソフトウェアを必要としています。迅速かつ継続的な価値達成を支援するソリューションエコシステムの構築を目指すべきです。

メーカーのテックスタックの基盤は、生産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、データへのアクションを推進して運用上の非効率を特定・解決するインダストリアルデータプラットフォームであるべきです。MachineMetricsが製造業のデジタルトランスフォーメーションをどう実現するかを学ぶか、今すぐデモを予約して貴重なユースケースを発見してください。