インダストリー4.0：歴史、メリット、テクノロジー
2021年2月25日更新
第4次産業革命のメーカーガイド：
- インダストリー4.0とは何ですか？
- インダストリー4.0が重要な理由
- インダストリー4.0への移行を推進しているもの
- 製造業の進化
- インダストリー4.0ソリューションを正常に実装する方法
- インダストリー4.0のメリット
- インダストリー4.0の課題
- インダストリー4.0テクノロジー
インダストリー4.0とは何ですか？
インダストリー4.0は、第4次産業革命（4IR）とも呼ばれ、コンピューター、データ、自動化が進化し、一緒になって変化する方法を指す包括的な用語です。仕事のやり方、特に製造業。
PCとインターネットの作成を含む第3の産業革命に基づいて構築されたインダストリー4.0は、デジタルと物理の世界の境界線を曖昧にすることで、テクノロジーを次の進化へと導きます。自動化、AI、IoTなどの要素がますます普及しつつあります。過去の産業革命は本質的にテクノロジーの進歩に関するものでしたが、インダストリー4.0はテクノロジーの進化とそれが日常生活に与える影響に関するものです。
インダストリー4.0が重要な理由
過去の産業の変化と技術の進歩は、問題を解決するだけでなく、問題を引き起こすことを特徴としていたかもしれませんが、インダストリー4.0は、存在するものを取り入れて改善することを目的としています。したがって、大規模コンピューティングやデータ取得などのテクノロジーは新しいものではありませんが、クラウドコンピューティングの4.0レイヤーを適用することで、以前はサイロに保持されていたデータを組織のさまざまなレベルで、そして世界中で共有できるようになりました。
インダストリー4.0は、従来の製造業から離れて、ボラティリティの高いグローバル市場で競争しなければならないなど、業界が現在直面している多くの課題からの負担を軽減できます。ますます複雑化する製品の生産サイクルにより、データをレビューおよび分析できるようになり、貴重な洞察が得られます。企業は最大限の柔軟性と最小限のコストでコース修正を行うことができ、予知保全により効率と収益が向上するため、変化する傾向はもはや気になりません。
インダストリー4.0はテクノロジーを進歩させるだけでなく、実際にテクノロジーを進化させることを目的としているため、経済指標は創造ではなくイノベーションに焦点を当てるようになります。企業は、最初のアイデアから実装まで、これまでよりもはるかに速いサイクルで新しいビジネスモデルを革新および作成できます。
以前の産業革命のいくつかの側面が行ったように、人間の相互作用の必要性を排除するのではなく、インダストリー4.0は顧客を最優先するために技術を革新しています。市場投入の迅速化、オンデマンド生産、およびより簡単なカスタマイズレベルにより、まったく新しいレベルでの顧客満足度が保証されます。 IoTやロボット工学、自動化によって改善されたマシンで作業する人でも、問題解決や革新に取り組むことで繰り返しの単純なタスクが排除されるため、多くのことが改善されます。
インダストリー4.0への移行を推進しているのは何ですか？
メーカーがインダストリー4.0を採用するように駆り立てているニーズがいくつかあります。
まず、そして最も価値のあるのは顧客です。彼らの欲求とニーズは絶えず変化しており、製品に対する彼らの需要は以前よりも早く、安く、そして依然として少ない資源を使用しています。さらに、カスタマイズはゲームの名前であり、これまでのテクノロジーの進化ではコストがかかり非効率的でしたが、インダストリー4.0では標準になる可能性があります。たとえば、3D印刷は、完全な生産よりもわずかに高いコストで、高度にカスタマイズされたアイテムの短期間の迅速なターンアラウンド生産を可能にします。
次はデータ自体です。メーカーが絶えず生成する履歴データの量を取得して分析する機能は、需要、生産、および保守の計画を可能にするための有用なインテリジェンスです。効率と生産性を向上させると同時に、ハイエンド製品の品質を保証することは、すべてメーカーの健康に役立ちます。
最後に、クラウドコンピューティングと接続性を活用できるということは、グローバル市場の制約が事実上ゼロであることを意味します。サプライチェーンのリソースから生産や出荷に至るまで、あらゆるレベルの労働者が特定のユーザーにとって重要な方法でリアルタイムに表示される必要なデータにアクセスできる場合、距離やタイムゾーンの違いはもはや問題ではありません。
製造業の進化：産業革命の簡単な歴史
製造業は、その謙虚な始まり以来、大きく変化しました。 4つの産業革命のそれぞれに沿った4つの主要な技術的進歩がありました
最初の産業革命
これは、製造が工具や機械に向けられたときです。 1700年代後半から1800年代初頭にかけて起こったこの時代の人気のある技術には、力織機、梳綿機、紡績機、紡績機が含まれていました。力織機などの設備に水を使用していましたが、この傾向は強力な蒸気にまで及びました。この間、蒸気エンジンはさまざまなユースケースで人気を博しました。これは、この革命以前に使用されていた手動の人間の労働と動物の労働とは対照的です。
第二次産業革命
1800年代後半から1900年代初頭にかけて、第二次産業革命は急速な技術進歩の時期を示し、そのような成長をサポートするための交換部品の必要性により、工業化と標準化が進んだ。これが、私たちが知っている生産ラインが誕生したときです。人気のある技術と主要な進歩には、電力、電話、鉄鋼、そして最初の近代的な船が含まれていました。
第3次産業革命
第三次産業革命は、デジタル電子機器の急速な採用のおかげで、デジタル革命と呼ばれることもあります。マイクロプロセッサ、PC、携帯電話、インターネットはすべて、20世紀後半に起こった第3次産業革命の主要な技術でした。これが情報化時代の始まりでした。
第4次産業革命
自動化は、第4次産業革命（インダストリー4.0）の大きな差別化要因です。機械間通信とIoTテクノロジーにより、スマートファクトリー、スマートセンサー、機械データと機械学習を使用した予知保全、および付加的な製造がすべて第4次産業革命から生まれました。この期間は、該当する場合、ループから人間を削除します。多くの専門家は、これが私たちの現在の歴史上の場所であると考えています。
第5次産業革命
一部の専門家は、私たちが現在インダストリー4.0の反対側にいて、代わりに第5次産業革命（インダストリー5.0）の最前線にいると信じています。意見の相違は残っていますが、5IRは人間の知性を非常に重要視しています。この産業革命の最中に、人間と機械が最終的に協力して進歩を遂げなければなりません。 5IRテクノロジーの新進と見なすことができるものの例は、ElonMuskのNeuralinkまたはMachineMetricsのOperatorDashboardsです。これらは、人間のコンテキストを機械データでオーバーレイして、より優れた、より正確なML分析を実現します。
インダストリー4.0ソリューションを正常に実装する方法
製造環境でのインダストリー4.0の実装、特に工場フロアでのIoT統合を、あまり多くせずに確実に実行するには、3つの重要な方法があります。難易度：
- 変更管理の20/60/20ルールにとらわれていないことを確認してください。これは、従業員の20％が計画にしっかりと参加し、60％がそれに沿っているが懐疑的であり、20％がすべてに満足していない場所です。変更管理計画が100％受け入れられる可能性はほとんどありませんが、産業用IoTの統合に関しては、最後の20％を無視するのは難しい場合があります。 60％を改善できる1つの方法は、変化を嫌う人々を認め、その理由を掘り下げて、その全体像について話し合うことができるかどうかを確認することです。人々を含めることは、彼らが変化に利害関係を持っていると彼らに感じさせるのを助けることができます。さらに、トレーニングへの投資は、長期的に不快感を相殺するための唯一の最良の方法です。人々がその理由と方法を理解していれば、乗車に一緒に来たほうが幸せです。
- プロアクティブなメンテナンスに切り替えます。インダストリー4.0以前は、マシン接続、ビッグデータ、クラウドベースの分析が不足していたため、メンテナンスはデフォルトで事後対応型でした。履歴パターンのおかげでメンテナンスを計画する機能がいくつかありましたが、全体として、標準的なスタイルは、問題を修正する前に障害を待つことでした。確かなデータ分析により、メーカーはインダストリー4.0を活用して、メンテナンスと生産効率の高い時間をスケジュールする目的でパターンと傾向を予測できるだけでなく、機械による自律的な検出、自己修正、または修復の段階に到達することもできます。
- データを共有しますが、それも保護します。インダストリー4.0の大きな利点の1つは、サードパーティのサプライヤーとでもリアルタイムでデータを共有できることです。彼らがあなたの需要がどのように見えるかを見ることができれば、彼らはあなたを適切にプロビジョニングするためにより良い予測をすることができます。その共有に伴い、データが安全であることを確認する必要があります。サイバーセキュリティは、クラウドベースのデータストレージ、管理、およびワイヤレス接続を備えたインダストリー4.0の中心的な柱です。最初から設定することで、後付けのソリューションを必要とするダウンストリームの問題が発生しなくなります。
インダストリー4.0のメリット
効率と生産性の向上
人間をループから外すと、人間の非効率性や不正確さも取り除かれます。数値に基づくより優れたリソース割り当てにより、最適なレベルの生産性を維持するために必要なリソースが少なくなります。データと機械学習を組み合わせて予測的かつ規範的なメンテナンスを行い、不要なスペアパーツの供給過剰のために倉庫スペースを犠牲にしたり、定期的にスケジュールされたダウンタイムを発生させたりすることなく、マシンを最高の状態に保つことで、ダウンタイムの頻度が低くなります。
敏捷性の向上
意思決定が、代替シナリオを表示するために自由に変更できる数値に基づいている場合、製造業者は敏捷性の大幅な向上の見返りを享受します。意思決定を裏付ける数字があれば、機会が生じたときに迅速にピボットすることができ、予測された需要の供給がすでに満たされている場合は、1回限りの生産実行の機会を開くことさえできます。
より多くのお金
これはさまざまな要因によるものです。効率と生産性の向上は、最大の出力を意味します。予知保全に使用されるセンサーデータは、ダウンタイムとスクラップを削減します。より優れたリソースプランニングとは、先行材料費、倉庫スペース（MLを使用して最適化することもできます）のオーバーヘッドを削減し、全体的な運用コストを削減して収益の可能性を高めることを意味します。
インダストリー4.0の課題
異種の圧倒的なデータプール
多くの場合、メーカーは合理的に使用できるよりも多くのデータに溢れています。このデータの有用性は、ビジネス上の質問に答えるためにデータ（適切なデータ）をクリーンアップおよび整理する方法を理解している社内の人材（または外部サービス）の不足によって枯渇しています。多くのメーカーがインダストリー4.0に参入し、データソリューションがプラグアンドプレイであり、すべてが調和して機能することを期待しています。特に初期の採用者は、データがさまざまな形式で連携して機能しないことを知り、悲しんでいることがよくあります。また、その時点での質問に答えるためにすべてのデータをプルするワンクリックボタンはありませんでした。データ正規化エンジンとローコードML環境は現在、これらの問題のいくつかを解決し、市民データサイエンスをそれを使用して許可する企業にとっての恩恵に変えていますが、多くのメーカーは依然として情報でいっぱいのデータウェアハウスを持っており、それを使用する方法はありません。
才能の不足
世界には才能のある人がたくさんいますが、特定の種類の才能がこれまで以上に求められており、供給が需要に追いついていないようです。社内のデータサイエンティストは過去10年間贅沢であり、データサイエンティストを採用した企業でさえ、重荷を負っているため、彼らがボトルネックであることに気付くことがよくあります。データサイエンティストは、需要と供給の極端な格差のために、最近では主に価格に名前を付けるオプションを持っています。データアナリストとローコードML環境により、新しいアルゴリズムの導入プロセスがはるかに高速かつ簡単になりましたが、データサイエンスの分野の専門家は引き続き不足しています。
企業文化のラッシュバック
主要なデジタルトランスフォーメーションは、従業員にとってストレスになる可能性があります。変更管理手順の欠如により、多くの企業が混乱に陥り、多くの従業員がAIやロボットに職を失うことを恐れています（ただし、これはIndustry 5.0の見通しとは一致しません）。サイロを解体し、部門間の協力を必要とすることは、かつての競争があった場所で緊張を引き起こす可能性があります。インダストリー4.0のメリットを完全に実現するには、企業文化をオープンで革新的かつ協調的な場所に進化させる必要があります。現代のビジネス環境では、長い審議ではなく、迅速なデータベースのアクションが最終的に成功します。
インダストリー4.0テクノロジー
インダストリー4.0のイノベーションの一部として登場するソリューションとテクノロジーは何ですか？ 4IRテクノロジーに関する完全な記事がありますが、ここにトップ10の簡単な要約があります：
ビッグデータと分析
これは、センサー、トラッキングピクセル、調査、およびこのデータが保存されるその他のデータストリームを使用して収集された大量のデータであり、エッジコンピューティングや機械学習などを使用して分析する手段です。
自律型ロボット
これらは、人間の入力なしで、自分で動作するロボットです。 MLを使用すると、これらのロボットはオンザフライで意思決定と修正を行い、プログラムされたタスクを実行できます。
シミュレーション/デジタルツイン
これは、工場の生産現場などのシステムのデジタルバージョンです。製造装置や同様のデジタルデバイスでセンサーを使用することで、企業はシステムの仮想的な「ツイン」を確認し、分析やテストなどに使用できます。
水平および垂直システム
これは、システムのあらゆる側面が水平方向と垂直方向の両方で接続されていることを意味します。たとえば、施設間で連携する部門や、マシンデータの共有、さまざまなレベルの優先順位間の相互作用などです。
産業用IoT（IIoT）
これは、スマートHVAC制御や製造機械センサーなどの産業環境で使用されるIoTデバイスです。 MachineMetrics IIoTプラットフォームは、製造設備によってもたらされる収益性を最大化するために、機械のダウンタイムを削減し、スループットを向上させる強力なアプリを使用して、製造現場のデータを洞察からアクションに変換します。
サイバーセキュリティテクノロジー
マシンの流入は、保護する必要のあるセキュリティの脆弱性の数の増加を意味するため、サイバーセキュリティはIR4で重要です。
クラウド
これは、通常インターネット経由でアクセスできるオフサイトのアクセス可能な情報ストレージです。ローカルハードウェアを必要とせず、メーカーはこれらのリソースを積極的に管理しなくても、オンデマンドでコンピューターリソースにアクセスできます。
アディティブマニュファクチャリング
これは、切断や研削などによって物を取り除くのではなく、代わりに材料を追加してオブジェクトを作成する製造です。 3Dプリントが最も顕著な例です。
人工知能
AIとは、トレーニングデータと継続的な予測の機会を使用して接続を形成することに基づいて、独自に学習して結論に達することができるマシンを指します。
拡張現実
ARは、物理的な世界に関する情報のオーバーレイを指します。注目すべき例としては、SnapchatフィルターやPokémonGoがありますが、特にトレーニングとメンテナンスに関連するため、ビジネスの世界にも多くのユースケースが存在します。
産業技術