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

Nexus Integraは、全設備とシステムを接続し、ビッグデータ技術で処理することで、ビジネスの監視と分析のための単一運用フレームワークを提供する統合運用プラットフォームです。 AIと機械学習によって支えられたデータ分析レイヤーにより、コストを最適化しビジネスを収益化。企業とビジネスモデルの360°可視化を実現します。 プラットフォームはオープンソース技術ベースであり、全設備を柔軟かつモジュール式に管理可能。また、設定可能な性質と使いやすさにより、企業は生産変化に応じてアセットとデータの取得・管理・可視化において完全な自律性と独立性を得られます。 生産最適化を容易にするため、Nexu

アディティブマニュファクチャリング（積層造形）は、アナログからデジタルへの産業プロセス移行の成果の一つです。通常、層ごとに順次オブジェクトを製造する一連の技術を指します。 最も基本的なアディティブマニュファクチャリング技術はおそらく3Dプリントであり、ある程度制限があり、個人、スタートアップ、小規模デザイナー/開発者に有用です。 しかし、その他のアディティブマニュファクチャリング技術では、より高度な製造が可能で、金属や生体材料での製造も可能となり、産業生産に非常に有用です。 仕組み アディティブマニュファクチャリングは、CAD（コンピュータ支援設計）データソフトウェアまたは3Dオブジェク

単一の中央システムから生産の全ポイントを監視することは、産業企業にとって課題となってきました。これは、少なくとも生産性レベルを維持したい組織にとって、パンデミックのような制御困難な状況においてまさに必須のニーズとなっています。 MES（製造実行システム）などの企業管理システムは、生産プロセスを効果的に管理することを可能にします。しかし、生産を包括的に制御し、戦略とビジネス意思決定のグローバルビューを持つには、MESシステムを統合運用プラットフォームで支援できます。以下でその方法を説明します。 MESと統合運用プラットフォームの関係 MESのようなシステムは、統合運用プラットフォームを用いて

デジタルトランスフォーメーションを本物にするには、各組織固有のやり方で、業界・企業ごとのニーズ、およびデジタル化の現在地に応じた個別の変革計画に従う必要があります。 デジタル化は、技術とインフラの進歩に加え、企業文化の変革を要求します。したがって、この変革にコミットする産業界は、構造・方法論・プロセスの変更に時間を投資しなければなりません。 そのため、異業種の組織は、デジタル化の専門家であるサードパーティに依存し、道筋を示してもらう必要があります。この種の戦略的提携は、特定技術と業界におけるノウハウを提供します。 本記事では、企業のデジタルトランスフォーメーションを実現する2つの主要な技

産業界におけるデジタルツインとは、物理資産モデルをデジタルプラットフォーム上にマッピングし、あらゆる物理オブジェクトやプロセスの仮想レプリカを作成することを指します。 モデリングは、設計・製造・検査・修理・センサー・運用データ等の膨大な情報を用いて作成され、資産データによって常に更新されます。 インダストリー4.0への進化は、効率的なエネルギー源への移行と、それらを知的に管理するシステムへの移行を意味します。そのためデジタルツインは、ネットワーク上に分散する全エネルギーリソースを制御し、全データを分析・可視化する適切なソフトウェアを提供する電力業界などにおいて、キーテクノロジーとなります。

エッジコンピューティングは、ネットワークのエッジに設置されたマイクロデータセンターのシステムであり、データを発生源に近いローカルで効率的に処理することを可能にします。 生産プラントなどの企業施設に適用すれば、このインフラをサービスプロバイダーがホストでき、接続性を大幅に向上させます。クラウドプロセスを合理化し、より高速な分析速度で即時処理・分析を提供します。 本記事では、産業界にとって最も関連性の高いメリットをまとめ、実例を通じてその仕組みを説明します。 エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングの関係 エッジとクラウドのアーキテクチャは多様な形を取り得ます。クラウドコンピュー

IoTとビッグデータは、データ管理と可視化の最前線に立とうとする企業や組織のデジタルトランスフォーメーションにおいて極めて重要な役割を果たします。デジタルトランスフォーメーションは、新技術の助けを借りて、変化する経済環境で競争することを可能にします。 本記事では両者の定義と違い、相互関係を深掘りし、最高の技術的・生産的パフォーマンスを実現するために、ビッグデータおよびIoTプラットフォームが備えるべき主要要素と差別化要因を解説します。 ビッグデータとIoTの関係 現代技術が生成する30〜50テラバイトから数ペタバイト規模のデータセットを、適切なツールなしで扱うのは困難です。 実世界のガジ

COVID-19危機は、サプライチェーンの脆弱性と弱点を露呈させました。大手小売チェーンは販売ペースに対応できず、市場ニーズを満たせない「供給不足」に陥りました。 本記事では、サプライチェーンの現状管理と、ピーク負荷や欠品などに対応できる自動化ソリューションを通じて、企業がいかに全プロセスで生産性と効率を高められるかを考察します。 現在のサプライチェーン管理 サプライチェーンは多様なプロセスで構成されます。適切な管理を支える6つの構成要素は以下の通りです。 計画：一連のタスク・プロセスを実行する第一歩は、その順序を整理・計画すること。目標達成とサプライチェーン充足のための指針とパラメータ

人工知能（AI）は、ヒトと機械の新たな相互作用によって産業の運営パターンを一変させました。この産業革命、いわゆるインダストリー4.0は、人間とサイバー・フィジカル・システムがクラウド上で連携する「インテリジェントファクトリー」を特徴としています。 インダストリー4.0におけるAIの活用 AIは、組織の経営管理とビジネスモデルに革命をもたらす最も破壊的なテクノロジーとなっています。インダストリー4.0における主な応用分野は以下の通りです。 OEE（総合設備効率）の最適化：予知保全・予防保全を通じて実現。 クオリティ4.0：オペレーショナル・エクセレンスによる生産品質の継続的改善。 生成設計：

ビッグデータ技術の適用は、おそらく今日ほとんどの経営幹部の頭の中で最も重要なプロジェクトであり、すべてがこのデータの収益化に高い期待を寄せています。しかし、非常に高い割合が失敗します。具体的に言うと、GartnerとNewVantage Partnersを含む戦略とビッグデータを専門とするコンサルタントによる研究まとめによると、近年の企業におけるビッグデータ導入について、ビッグデータプロジェクトの約80%が失敗しています。そして、私たちが自問しなければならない最初の質問は「なぜか？」です。 データプロジェクト失敗の理由 数字は、企業がビッグデータプロジェクトの立ち上げに資本を投資しているものの

ビジネスプロセス管理（BPM）は、企業のビジネスプロセスへの完全な可視性を提供するソフトウェアとサービスのセットです。これは管理と自動化システムであり、これらのプロセスをガイドし、ビジネス価値を最大化するために使用できます。 BPMが有益な理由 BPMは、企業が物質、財務、人的、技術的リソースを管理するのに役立ちます。また、社内外のビジネス機能の基盤を確立します。 BPMで管理されるプロセスは、失敗とその理由を検出する能力により、より効率的になります。 さらに、BPMは組織のさまざまな部分が共通目標達成のために効率的かつ効果的に協働できるよう支援します。 ビジネスプロセス管理をどう実装するか？

OEE（総合設備効率）は、製造業者の運用がどれだけ効率的に使用されているかを評価するための「ベストプラクティス」指標です。計画生産時間のうち、真に生産的な時間の割合を特定します。 この式を正しく計算・解釈すれば、生産を大幅に最大化できます。パフォーマンスを測定し、それに基づいて行動することで、運用問題を解決し、継続的プロセス改善を達成できます。 仕組み OEEは生産のベンチマークとして機能し、100%が完璧な生産を表します。これは以下の条件を満たすことを意味します： 品質の良い部品のみを製造。 可能な最短時間で。 ダウンタイムや非活動なし。OEE標準値を解釈するには、スコアに応じた生産効率

コロナ禍以前から、変動性はサプライチェーンと製造リーダーの間で合言葉になりつつありました。今、企業がニューノーマルに適応する中、不可欠な長期的疑問が浮上しています：製造企業はパンデミック危機が引き起こした問題をどう克服できるか？ コロナ危機は、製造業者がデジタル化を通じてビジネスを強化し、スマートファクトリーになることへの新たな緊急性をもたらしました。これは、生産ラインから工場、サプライチェーンまで、従来の製造の多くの側面を再発明することを含みます。 スマートファクトリーになる準備ができているか、それを構成する技術を知りたい場合は、スマートファクトリーに関する記事をご参照ください。 なぜ今、

今日、サプライチェーン管理では依然として永続的で非柔軟な手順が蔓延しています。グローバル消費者市場が拡大し、現代の顧客とサプライヤーのニーズが進化するにつれ、サプライチェーン管理は避けられない複雑化の一途をたどり、サプライチェーン管理の文脈はますます変動的で予測不可能になっています。 非柔軟な管理システムでは、サプライチェーンの最大ポテンシャルを実現できず、脆弱で非効率的になり、潜在的利益を阻害します。これが多くのケースで、多くの企業と生産プラントが失敗する運命にある理由です。 だからこそ、正しく実装すればサプライチェーンを加速させる5つの効果的な方法を提案します。 1. オートメーションの導

産業を変革する新世代テクノロジーの中で、「デジタルツイン」が生産ラインで人気のアプリケーションとして台頭しています。 より多くの組織がスマート機器とデジタル機能に投資し、競争優位性を維持するにつれ、デジタルツインは産業環境で重要性を増しています。 これらは、リアルタイムと履歴データ、センサー分析を持つコンピューターのソフトウェア相当物として機能。メンテナンスタスクと作業を仮想化・シミュレートする能力を持ち、産業メンテナンスをより高いレベルへ引き上げます。 デジタルツインの詳細な仕組みについては、デジタルツインに関する記事をご参照ください。   途切れのない資産管理 組織はデジタルツイ

世界がよりつながり、デジタルプラットフォームがより洗練されるにつれ、多くのビジネスモデルが、生産者、消費者、バリューチェーン全体が自動的かつ効率的に相互作用できる中央インフラストラクチャを構築しています。このより開かれたネットワーク化された価値の流れは、生産のあり方に影響を与え、新たなレベルへと引き上げています。 これらのプラットフォームにより、はるかに小さな企業でも、世界中にインフラや独自のサプライチェーンを投資せずにグローバル貿易に参加可能。しかしこれを達成するには、生産チェーン全体で高レベルの制御と自動化が必要。どう実現できるでしょうか？ ローカルサーバーとクラウドサーバーのセキュリティ

産業オートメーションは飛躍的に進歩し、企業の将来の競争力を保証するために不可欠になりました。 インダストリー4.0、つまり接続され自動化された産業は、あらゆる産業組織が生産に関する詳細情報を取得する機会を提供します。今日のモダンなデバイスにより、プラントマネージャーはどこからでも主要データと情報に簡単にアクセスでき、生産をリモートで制御可能です。 今日、企業は効率的になるために、24時間365日利用可能である必要があります。特にCOVID-19のような状況により、企業は柔軟な技術と方法論を持たなければ、リモートでも生産削減を最小限に抑えて運営できません。 ITが不十分に開発・自動化されていると

ますます多くの企業が、「クラウド」モデルベースの新しい監視技術を導入し、コスト削減、生産性と収益性の向上、そしてもちろんリソース監視の効果的なソリューションを見つけています。 クラウド監視とは クラウド監視は、「クラウドコンピューティング」技術を「状態監視」に適用した結果です。 リモートリアルタイム情報のニーズを解決します。情報なしでは一連の資産を管理できません。 現在、特定のセクターが特に情報の一元化を推進しています。これらは、SaaSのようなよりグローバルな概念に基づく「クラウド」環境で統合された情報を使用する監視・制御センターを持っています。 エネルギー、産業、スマートソリューションなど

企業のすべての要素にデジタル機能を適用し、データを包括的に監視することは、リスク管理と収益創出の新たな機会発見に不可欠です。 そのためには、すべてのシステムとデータを統合・ガバナンスするIIoT産業プラットフォームが必要です。このプラットフォームは、人工知能（AI）、ロボティクス、拡張現実（AR）などの他のテクノロジーをプロセスに実装できるようにする必要があります。 産業用モノのインターネット（IIoT）は、すべての情報を収集、処理、保存し、産業にとって真の価値を持つデータからの分析を促進します。特に企業の他の商業データと組み合わせた場合に効果的です。 産業リモート制御の導入が増加 COVID