2021年、産業界をリードするトップ製造技術

製造技術は、ビジネスの収益性と競争力に前例のない変革をもたらします。最近製造業を変革した技術には、ビッグデータ、IoT、3Dプリント、人工知能があります。

しかし、これらの進化はますます速く、生産プラントの生産性と利益を倍増させる新たな方法が次々と出現しています。

2020年に産業生産のシナリオを革命する4つの技術トレンドを紹介します：

1. RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）

それは何か？

このますます変革的な技術は、誰でもコンピュータソフトウェアを設定し、「ロボット」がデジタルシステムにおける人間のインタラクション行動をエミュレート・統合し、産業・商業プロセスを実行できるようにします。

RPAは、従来のERPシステムを別次元へ引き上げる破壊的かつ洗練されたシステムとして機能し、機械学習を提供することで、それが可能にする自動化を最大限に活用します。

何に使われるか？

RPAは、以前費やされていたコストと時間の一部で自動化を実現します。さらに、この技術は非侵襲的な性質を持ち、基盤システムを破壊することなく既存インフラを活用します。基盤システムの置き換えは非常に複雑かつ高コストです。

RPAは、大量・ビジネスルール駆動・反復可能なプロセスの効率を倍増させます。受注リストが自動生成され、ソフトウェアロボットによって実行されるため、従業員は企業に真の価値をもたらすタスクに集中できます。

メリット

• 即時かつ大幅なコスト削減： ロボットは反復タスクを人間よりはるかに効率的に実行。自動化により作業は速く完了するだけでなく、24時間365日、ミスなく、従業員よりはるかに低コストで実行可能。
• 迅速な効果実現： 初期投資が少額だが、短期で特定プロセスの品質が大幅に改善される結果が見え、会社の収益性に反映される。
• サイクルタイムの改善： この洗練された自動化システムは、会社のあらゆる部分の時間を節約し、基盤システムの混乱を回避。労働集約的な作業をサードパーティにアウトソースする必要がなくなり、オペレーションのより良い管理とリスク低減を実現。
• 高度に拡張性と柔軟性のあるシステム： 変化するビジネス環境に適応し、ビジネスリーダーが様々なシナリオで将来へのより良い意思決定を支援。さらに、RPAによる自動化にはコーディングやスクリプティングが不要なため、人間から機械へのプロセス移行は問題にならない。

2. 分散クラウドコンピューティング

それは何か？

分散クラウドはクラウドの未来であり、クラウドコンピューティングの進化形です。Webのエッジで主にサービスを実行する、地理的に分散したインフラを持つマルチクラウド概念です。

サービスが異なる物理ロケーションに分散されている一方で、それらは一元的に管理され、運用・ガバナンス・進化はパブリッククラウドプロバイダーの責任のままです。

このタイプのクラウドは、それぞれ異なる能力を持ついくつかのクラウドが結合したものを表し、企業はパフォーマンス、規制コンプライアンス等の要件に最も適したロケーションとクラウド環境の組み合わせを利用できます。

何に使われるか？

パンデミックは、組織エコシステムがリモートで機能できる必要性を大幅に強化しました。生み出されたロケーション非依存性は、この新しいビジネスバージョンを支える技術的シフトを要求しています。

これら変化の速度は、実務レベルでも法規制レベルでも、十分な機敏性と機能性をまだ許容していません。そのため、ハイブリッドおよびマルチクラウド実装の利用が増加トレンドとなっています。

このモデルでは、パブリッククラウドプロバイダーのコンピュートスタック全体を、顧客が必要とする場所（オンプレミス、顧客独自のデータセンター、プライベートクラウド、オフプレミス）に配布できます。このモデルは、低レイテンシ組織シナリオに適したアジャイル環境を提供し、サーバーとアプリケーションをデータ生成場所に近いところで実行可能にします。

メリット

• ハイブリッド/マルチクラウドの可視性と管理性向上： あらゆる組織が、可視性と一元管理を提供することでマルチクラウドインフラへのより大きな制御を獲得し、生産プロセス改善につながる。
• 拡張性と機敏性の確保： データセンター拠点の拡張や構築は高コストかつ時間を要する。分散クラウドでは、物理的建設なしで既存インフラやエッジロケーションを拡張可能。
• データセキュリティとオンプレミスコンプライアンス： 分散クラウドインフラにより、組織が各ユーザーの母国で個人情報（PI）を処理しやすくなり、データプライバシー規制への準拠が容易に。
• 反復性と信頼性の提供： 地理的レプリケーションがコスト削減とレイテンシのクリティカルな低減を促進。情報を動的にホストすることで、企業は異なるロケーションの能力を組み合わせ、グローバルネットワーク障害リスクを低減。

3. 拡張分析

それは何か？

拡張分析は、自然言語・物語言語技術、拡張データ準備、高度自動分析、視覚的データ発見機能を組み合わせ、ワークフローを改善します。

機械学習と分析などの技術を活用し、データ準備から知識生成、モデル構築・実装支援まで、データ管理プロセス全体を自動化する考え方です。

何に使われるか？

分析プラットフォーム上で人々がデータを探索・分析する方法を強化。データサイエンスの多くの側面を自動化することで、高度分析へのアクセスを民主化し、データ管理を推進。データ収集と準備プロセスを自動化し、データサイエンティストと組織の大幅な時間とコストを節約することを目的とします。

メリット

• 組織全体へのデータサイエンス民主化： データ分析プロセスをシンプルかつアクセスしやすくし、組織の多くのプロファイルが利用可能に。仕組みと貢献について最低限の知識があれば、誰でも価値ある関係性と結論を導き出せる。
• データリテラシーの向上： 発見を説明し分析結果を自動化する自然言語により、ユーザーのデータリテラシーを向上。ダッシュボードを自動かつ理解しやすい形で提供し、記述的・予測的アプローチを可能にし、SQL言語が不要に。
• 分析バイアスの低減： 機械に分析を任せることで分析バイアスを低減可能。何を探すか分からないと、それを見つけようとして仮定を立てがち。その仮定が特定データの使用を導くことがある。機械の振る舞い、勘定、消費パターン等における予測がより正確に。

4. 5Gネットワーク

それは何か？

5Gとは、我々が知るモバイルネットワークの第5世代を指します。最も顕著な進歩は速度に関わります。5Gでは最大10Gbps（ギガビット/秒）での通信が可能で、市場の主要光ファイバーの10倍の速度。もう一つの進歩はレイテンシ（ネットワーク応答時間）で、5ミリ秒まで低減可能、実質的にリアルタイム接続を実現。

何に使われるか？

この新ネットワークは、自動化産業プロセスを駆動するデバイスにとって変革的です。高信頼性と低レイテンシが、産業機械のセンサーをこれまで以上に効率的に供給します。

高帯域幅と接続密度がユビキタス接続を保証。これらの理由から、機械学習と組み合わせることで、コスト削減と効率化の新たな道を開く大量データ生成を支援します。

主なメリット

• より多くのデバイスを大幅に高速に接続： より応答性の高い多数のデバイスから大量データ伝送を可能にし、はるかに価値ある情報を取得。
• ニアリアルタイムデータ伝送を実現： レイテンシを10ミリ秒未満に大幅低減し、デバイス間の遅延時間を大幅短縮、データをニアリアルタイムで取得。
• データ損失防止と生産性向上： 接続を超高信頼性・安全性で確保し、データ損失を防ぎ、柔軟性・トレーサビリティ・持続可能性・セキュリティを犠牲にせず生産パフォーマンスを最大化。
• ワイヤレス工場による更なる柔軟性： オペレーターは、ニアワイヤレス運用のネットワークで、オンプレミス/オフプレミス問わず全施設にシームレスに電力供給し、新技術の迅速な採用を実現。

2021年のトレンド

企業がCOVID-19パンデミックによる経済的影響と困難に直面する中、組織リーダーは効果的なヒト・テクノロジー相互作用の実現に挑戦し続けています。一方、産業企業は、将来の不安定性に対してより強靭でレジリエントになるための技術をますます必要としています。

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