インダストリー 4.0 の説明:歴史、メリット、主要テクノロジー

2021 年 2 月 25 日更新

インダストリー 4.0 とは何ですか?

Industry4.0 (第 4 次産業革命) は、コンピューター、データ、オートメーションがどのように融合して製造プロセスや作業プロセスを再構築するかを説明します。 PC とインターネット主導の第 3 次産業革命を基盤とする 4.0 は、デジタル システムと物理システムの境界を解消し、自動化、AI、IoT などを日常業務に取り入れます。技術的な進歩のみに焦点を当てた以前の革命とは異なり、Industry4.0 では、進化するテクノロジーが日常生活をどのように変革するかが強調されています。

Industry4.0 が重要な理由

Industry4.0 は、大規模コンピューティング、クラウド データ ストレージ、リアルタイム分析などの既存のテクノロジーに基づいて構築されており、データ サイロを排除し、世界中で組織間の可視性を実現します。これは、熾烈な世界的競争、不安定な市場、複雑な製品サイクル、そして迅速なデータ駆動型洞察の必要性など、今日の製造業の課題に取り組みます。予知保全と柔軟な生産を採用することで、企業はダウンタイムを削減し、コストを削減し、イノベーション サイクルを加速します。

単に新しいツールを追加するだけだったこれまでの革命とは異なり、4.0 では継続的なイノベーションに重点が移され、企業は前例のないスピードで新しいビジネス モデルをテストし展開できるようになります。顧客を優先し、市場投入までの時間の短縮、オンデマンド生産、高レベルのカスタマイズを実現します。従業員にもメリットがあり、反復的な作業が、高度なロボット工学と IoT を活用した問題解決の役割に取って代わられます。

Industry4.0 への移行の推進力

• 顧客の要求 – 消費者は、より早く、より安く、より持続可能な製品を期待しています。かつてはコストがかかったカスタマイズは、3D プリントなどのテクノロジーのおかげで日常的に行われています。
• データの利用 – メーカーは膨大な履歴データを生成します。これを実用的なインテリジェンスに変えることで、需要予測、生産計画、メンテナンスが改善されます。
• グローバル接続 – クラウド コンピューティングとユビキタス接続により地理的な障壁がなくなり、サプライ チェーンから配送までリアルタイムのコラボレーションが可能になります。

製造業の進化

製造業は 4 つの主要な産業革命を経て進化してきましたが、それぞれの産業革命はテクノロジーの飛躍によって定義されています。

第一次産業革命 (1700 年代後半から 1800 年代前半)

手作業から、力織機、蒸気エンジン、水力機械を使用した機械化生産への移行。

第二次産業革命 (1800 年代後半から 1900 年代前半)

電気、電信、鉄鋼、そして最初の組立ラインによって促進された急速な工業化と標準化。

第三次産業革命 (20 世紀半ば)

マイクロプロセッサ、パーソナル コンピュータ、携帯電話、インターネットを特徴とするデジタル革命は、情報時代の到来をもたらします。

第 4 次産業革命 (現在の時代)

自動化と機械間通信により、スマート ファクトリー、予知保全、積層造形が実現します。人間は反復的な作業からますます遠ざけられています。

第 5 次産業革命 (新興)

一部の専門家は、Industry5.0 を人間と機械のパートナーシップとして捉え、人間の創造性と知性を強調しています。例としては、人間のコンテキストと機械のデータを融合する Neuralink やオペレーター ダッシュボードが挙げられます。

インダストリー 4.0 の効果的な導入

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変更管理 – 20/60/20 ルールを避けます。ビジョンを説明し、トレーニングに投資することで、懐疑的な従業員の 60% の関心を引きつけます。インクルージョンと明確さにより受け入れられるようになる

プロアクティブなメンテナンス – 事後対応的な修正から、データ駆動型の予測的および処方的メンテナンスへの移行。機械学習を使用して、障害が発生する前に修復をスケジュールし、自律的な自己診断を検討します。

安全なデータ共有 – サプライヤーとのリアルタイムのデータ交換により予測が強化されますが、堅牢なサイバーセキュリティが必要です。安全なクラウド ストレージ、暗号化、ネットワーク セグメンテーションを初日から実装する

Industry4.0 のメリット

効率と生産性の向上

データに基づいたリソース割り当てにより、無駄が削減され、ダウンタイムが短縮され、過剰なスペアパーツの在庫が不要になります。

俊敏性の向上

リアルタイム分析は迅速な意思決定をサポートし、1 回限りの生産実行と市場の変化への迅速な対応を可能にします。

経済的利益

生産量の増加、運用コストの削減、製品品質の向上は、収益の増加と収益性の向上に直接つながります。

克服すべき課題

データ過負荷

メーカーは、処理できる量を超えるデータに直面することがよくあります。生データを実用的な洞察に変換するには、効果的なデータ ガバナンス、正規化、ローコード ML ツールが不可欠です。

人材不足

データ サイエンティスト、アナリスト、AI スペシャリストの需要は供給をはるかに上回っています。スキルアップ プログラムとローコード プラットフォームは、ギャップを埋めるのに役立ちます。

文化的抵抗

デジタル変革は雇用の安全を脅かし、既存のワークフローを混乱させる可能性があります。オープンで協力的な文化と明確なコミュニケーションを構築すると、抵抗が減り、導入が促進されます。

Industry4.0 の主要テクノロジー

以下は、第 4 次産業革命を推進する 10 の基礎テクノロジーです。

ビッグデータと分析

大量のセンサー データとプロセス データが保存され、エッジ コンピューティングと機械学習によって分析されます。

自律ロボット

独立して動作し、AI を使用してリアルタイムの意思決定を行うマシン。

シミュレーションとデジタルツイン

テスト、最適化、予測モデリングを可能にする物理システムの仮想レプリカ。

水平および垂直システムの統合

部門や階層レベルを越えたシームレスな接続により、データが自由に流れることが保証されます。

産業用 IoT (IIoT)

スマート HVAC コントロールやマシンセンサーなど、産業用途に合わせて調整された IoT デバイス。 MachineMetrics のようなプラットフォームは、製造現場のデータを実用的な洞察に変換します。

サイバーセキュリティ

接続されたマシンやクラウド サービスによって生み出される拡大した攻撃対象領域を保護します。

クラウド

オンプレミスのハードウェアの必要性を軽減するリモートのオンデマンド コンピューティング リソース。

積層造形

3D プリントと、オブジェクトをレイヤーごとに構築する関連プロセス。

人工知能

データから学習し、自律的に結論を導き出すシステム。

拡張現実

デジタル情報を物理世界にオーバーレイして、トレーニング、メンテナンス、設計をサポートします。