IIoT導入の社内合意を得る：製造リーダーのための実証済み戦略

本記事は、インダストリー4.0とインダストリアルIoTソリューションに関してメーカーが抱く最も差し迫った懸念に対処するシリーズの一部です。急速に変化する製造テクノロジー空間において、価値あるソリューションとアプローチを、派手なだけのオブジェクトや短期的思考から見分けるのは困難です。これらのトピックに関する懸念に対処し、明確性を提供して、自信を持って前進できるよう支援します。完全なシリーズをご覧ください：

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恐れるのは当然、だが遅れればコストがかかる

では、あなたのチームはIIoTの準備ができていませんか？

新しいテクノロジーは常に一定の懐疑心で迎えられますが、それは必ずしも悪いことではありません。これが直面している障壁なら、なぜそうなるかを理解すれば、前進の道が見えてきます。

未熟なテクノロジーのアーリーアダプターになることへの恐れ、既存テクノロジーに伴う安心感が、メーカーを躊躇させる原因となります。也许是IIoTを銀の弾丸と見なす経営幹部、「ビッグブラザー」に監視されたくない根強いオペレーター文化、自分たちの仕事がなくなることを警戒する過負荷のIT部門かもしれません。

しかし、IIoTソリューションの成長と成熟を考えれば、その懐疑心は、IIoTの価値創出をいち早く掴んだ競合他社との「追いつきゲーム」にすぐに変わります。

IIoTのような新技術を成功裏に導入するには、これが正しい方向だとチームを説得する社内チャンピオンの存在が常に必要です。

IoTを社内で提唱する方法

チームからの懐疑と、なぜIoTがチームの焦点でないべきか、あるいは少なくとも今は焦点でないべきかという一見正当な指摘に、あなたは必ず直面します。

私たちや他の製造リーダーが市場を見る視点に同意するなら、正確なリアルタイム生産データを活用して操業を導き、継続的改善を推進するインパクトをよく理解しているはずです。これはまさに、MachineMetricsのようなIoTプラットフォームがすることです。

これを社内で売り込むのは必ずしも容易ではありませんが、以下ではチームから聞かれる最も一般的な反対意見と、それらを効果的に反駁する方法を掘り下げます。

経営陣がIoTプラットフォームの必要性を感じていない

経営陣は効率を気にかけます。すべての経営幹部がそうです。しかし、ほとんどの企業は依然として勘だけで運営しています。管理者は常に、自分の経験が他者にはない洞察を与えると感じています。経験は貴重ですが、その「勘」が誤った前提に基づいていたらどうなるでしょう？

同じ経営幹部に現在の設備稼働率を尋ねれば、実際よりはるかに高く答えるでしょう。60〜80%という想定は珍しくありません。現実には、ほとんどの企業の機械稼働率は30%前後と遥かに低いのです。

これらの勘と経験がこれほど的外れなのは、可視性が欠けているからです。データへのアクセスは、大規模な非効率の認識につながります。これらの非効率は、プロセス改善を推進できない、設備投資を正当化できない、予期せぬ機械故障が大幅なダウンタイムと生産損失を引き起こすなど、企業運営のあらゆる要素に影響します。

これらの議論を用いて経営陣の関心を引きましょう。また、製造業が世界の主要産業の中で最も多くのデータを生成しながら、最もデジタル化が遅れている現実を理解させることも助けになります。この現実は、そのデータに大胆に切り込み価値を掘り起こすメーカーに、巨大な機会を提示します。

経営陣がコストを嫌う、または予算がない

製造業は資本と労働集約的で、多額の初期費用と長期的なROIを必要とします。そのため、価値が証明されていないのに高額な契約に縛られることを、製造リーダーは理解できる形で躊躇します。

これに対する優れた反論は、SaaSモデルなら設備投資（CapEx）に計上されないことです。サブスクリプションベースのSaaSモデルは、オンプレミスソリューションよりはるかに制約が少なく、運用費（OpEx）に計上できます。企業は、欲しい機能から「手の届く果実」を摘み取り、価値がすぐに明らかになればスケールアップする自由があります。

MachineMetricsの迅速かつ簡単な導入により、お客様の中にはわずか5日でROIを達成したケースもあります。データを収集することで提供される価値を確認でき、すでに逼迫した予算を緩和できます。このため、安物の選択肢を無理に動かそうとしたり、イニシアチブをまったく追求しなかったりすることがいかにコストになるかを考えてほしいと思います。

前者の場合、多くの競合企業が機械監視機能について大げさなことを言います。しかし、それらのソリューションは柔軟性がなく、拡張性がなく、非効率的です。これらの欠点は、他のプログラムと相互運用できないプロプライエタリソフトウェア（自社製品も買わせたいから）といった制約によるものです。

また、ターンキープラットフォームを提供せず、デバイスと接続性を再び過負荷のIT部門に押し付ける場合もあります。これらが合わさって、さらなる非効率を招きます。

後者、イニシアチブをまったく追求しない場合の現実を考えてみてください。今この瞬間も、あなたの機械は毎ミリ秒数百のデータポイントを生成し続けています。これらのデータポイントは、今何が起きているか、何が起きたか、次に何が起きるかのストーリーを語っています。このデータは未開拓の洞察の金鉱です。実際、平均的なMachineMetricsのお客様は、導入後最初の月で製造効率が20%向上しています。

オペレーターがテクノロジーで置き換わると考えている

人々は、自分たちがどれだけ恩恵を受けるかを見たり理解したりできないとき、変化を恐れます。MachineMetricsは、オペレーターがより良く、より速い意思決定を行い、高品質な部品を期限通りに提供し、生産性を阻害する面倒な作業を排除できるようエンパワーします。

鍵は、システムが仕事をなくすためではなく、彼らがよりスマートに働くためのツールを与えるために導入されることを理解してもらうことです。機械、個人、シフトのパフォーマンスをよりよく理解することで、効率向上を報いるインセンティブを作れます。

これらのインセンティブプログラムは、非効率が改善されオペレーターが効率ではなく卓越性を競うようになるため、従来のインセンティブより効果的です。また、実際のデータに基づく信頼できるベンチマークと競うことで、個人の責任を確保し、互いとの競争から脱却させます。

社内に技術リソースが存在しない

ほとんどの製造企業は、ITスタッフ、インフラ、メンテナンスに長年多額の費用を費やしてきました。多くの企業では、ITが常にそして永遠に過労状態だという蔓延した認識があります。

MachineMetricsなら、技術リソースは不要です。ほとんどのお客様はシステムを自分たちで迅速にインストールし、アウトオブザボックス機能で接続完了します。必要に応じてスタッフがインストールを支援しますが、コーディング不要の読みやすいアウトオブザボックスレポートとダッシュボードをユーザーインターフェースが活用するため、インストールはシンプルなプロセスです。

このレベルの可視性は「ビッグブラザー」のように感じる

製造企業は常に労働効率を監視しようとしてきました。ショップフロアが手動監視で最大効率と効果で稼働できれば、管理者は不要でしょう。しかし工場は複雑な環境です。非効率を引き起こすほとんどの要因は、不十分なSOP、工場レイアウト、WIPと在庫プロトコル、段取り、トレーニングに関連しています。

鍵は、これらの変数をアクションにつながる優れた説明責任で管理することです。MachineMetricsでは、この説明責任がオペレーター、ショップフロアスーパーバイザー、管理、操業全体にまで及びます。

データが管理者に機械オペレーター効率を理解させるため、オペレーターに利益をもたらす形で生産性を改善できます。これらのアクションには、キュー内のジョブの複雑さに基づく低・高スキルジョブ要件への労働力再配分が含まれます。また、オペレーターの過負荷や、ボトルネック解消のための設備と段取りの移動必要性を指摘することもできます。

MachineMetricsは、正確なパフォーマンスベンチマークの策定を支援することで、期待値が現実的であることを保証します。ジョブ、セットアップ、サイクルタイムの正確な作業基準があれば、メーカーは期待される生産パフォーマンスを全体的によりよく理解できます。正確な作業基準を開発するためのこのデータがなければ、オペレーターが高稼働か低稼働かを知る術はありません。

最悪何が起こる？

MachineMetricsのようなサブスクリプション型クラウドベースSaaSプラットフォームは、柔軟性、拡張性、従量課金の価値を提供します。プラットフォームはアウトオブザボックス機能を提供し、多くの場合数分で結果が得られる形で導入可能です。システムが直感的で、あらゆるOEM機械と年代に展開可能なため、ITとオペレータートレーニングが少なくて済みます。

SaaSシステムは、IIoTの力で製造業を変革し、価値を解き放っています。私たちは、長期コミットメントの前にシステムが価値を提供しなければならないことを理解しています。ほとんどのお客様がわずか数日または数ヶ月で価値を実感しているため、あなたとあなたのチームで評価された価値を迅速に確認できます。

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