P&G はデジタル製造に人工知能を活用

プロクター・アンド・ギャンブル (P&G) は 184 年間の発展を経て、世界最大の消費財メーカーの 1 つに成長し、2021 年までにその世界収益は 760 億米ドルを超え、従業員数は10万人以上。そのブランドには、Charmin、Crest、Dawn、Febreze、Gillette、Olay、Pampers、Tide などのよく知られた名前があります。

2022 年の夏、P&G はデジタル製造プラットフォームを変革するために Microsoft と複数年にわたるパートナーシップを締結しました。マイクロソフトは、産業用モノのインターネット、デジタルツイン、データ、人工知能を活用して、P&G に製品をより迅速に提供し、顧客満足度を向上させると同時に、生産性を向上させ、コストを削減し、それによってデジタル製造の未来を創造すると述べました。

P&G の最高情報責任者、ヴィットリオ クレテッラ氏は次のように述べています。「当社のデジタル変革の主な目的は、世界中の何百万人もの消費者の日常の問題に対する優れたソリューションを創出し、すべてのステークホルダーに価値を創造することです。 「この目的のために、当社はデータ、人工知能、自動化などのテクノロジーを活用して、イノベーションを加速し生産性を向上させながらビジネスのあらゆる側面で機敏性を高めます。」製品の品質を確認し、無駄を避けながら機器の回復力を最大化し、製造におけるエネルギーと水の使用を最適化します。植物。クレテラ氏は、P&Gはスケーラブルな予測品質、予測メンテナンス、放出制御、タッチレス操作、製造の持続可能性の最適化を可能にすることで、製造をよりスマートにするだろうと述べた。これまで、製造業においてこのような規模でこうしたことは行われていなかったと同氏は述べた。

大規模なインテリジェント製造

同社は、エジプト、インド、日本、米国で Azure IoT Hub と IoT Edge を使用してパイロット プロジェクトを開始し、製造技術者が洞察を分析して乳児のケアと保育を改善できるようにしました。紙製品の製造。

たとえば、おむつの製造では、最適な吸収性、漏れ防止性、快適性を確保するために、複数の層の材料を高速かつ高精度で組み立てる必要があります。新しい産業用 IoT プラットフォームは、マシン テレメトリと高速分析を使用して生産ラインを継続的に監視し、材料の流れにおける潜在的な問題を早期に検出して防止します。これにより、サイクルタイムが改善され、ネットワーク損失が軽減され、品質が保証されると同時に、オペレータの生産性が向上します。

P&G はまた、組織生産の生産性を向上させるために、産業用 IoT、高度なアルゴリズム、機械学習、予測分析の使用を試験的に行っています。 P&G は、完成したペーパータオルの長さをより正確に予測できるようになりました。

大規模なスマート製造は課題です。それには、機器のセンサーからデータを取得し、高度な分析を適用して記述的かつ予測的な洞察を導き出し、是正措置を自動化する必要があります。エンドツーエンドのプロセスには、データ統合、アルゴリズム開発、トレーニング、展開などのいくつかの手順が必要です。また、大量のデータとほぼリアルタイムの処理も必要となります。

Cretella 氏は、「拡張の秘訣は、エッジと Microsoft クラウドで共通のコンポーネントを提供することで複雑さを軽減することです。エンジニアはそれを使用して、さまざまなユースケースを特定の製造環境に展開できます。また、作成する必要はありません」と述べています。 "

Microsoft Azure を基盤として使用することで、P&G は現在、世界中の 100 以上の製造現場のデータをデジタル化して統合し、人工知能、機械学習、エッジを使用してリアルタイム機能を強化できるようになりました。コンピューティング サービスの可視性。これにより、P&G の従業員は生産データを分析し、人工知能を活用して、改善と指数関数的な影響を促進する意思決定をサポートできるようになります。

このレベルのデータを大規模に取得することは、消費財業界では珍しいことだとクレテラ氏は付け加えた。

データと人工知能はデジタルの基盤です

実際、P&G は 5 年以上前に人工知能への取り組みの第一歩を踏み出しました。 Cretella が「実験段階」と呼ぶ段階を通過し、ソリューションが大規模になり、AI アプリケーションがますます洗練されています。それ以来、データと人工知能が同社のデジタル戦略の中心となっています。

Cretella 氏は、「当社はビジネスのあらゆる側面で人工知能を使用して結果を予測し、自動化を通じてアクションを実行するようになっています。さらに、モデリングとシミュレーションを通じて製品イノベーションの分野にも応用しています」と述べました。 、新しいフォーミュラの開発時間を数か月から数週間に短縮できます。人工知能を使用して、適切なタイミングで、適切なチャネルで、適切なコンテンツですべての消費者にブランド情報を配信します。P&G のエンジニアも Azure AI を使用して品質を確保します

P&G のスケールの秘訣は、機能横断的なデータレイクを中心としたスケーラブルなデータと人工知能環境への投資を含むテクノロジーに依存している、とクレテラ氏は述べています、P&G のもう一つの隠された秘密は、会社のビジネスを知り尽くした何百人もの才能あるデータ サイエンティストやエンジニアのスキルに依存しています。そのために、P&G の将来は AI 自動化を採用し、データ エンジニア、データ サイエンティスト、機械学習エンジニアを手作業で労働集約的なタスクから解放し、価値を付加できる他の分野により集中できるようにします。

Cretella 氏は、AI を活用した自動化により、一貫した品質を提供し、逸脱やリスクを管理できるようになると付け加えました。さらに、AI の自動化により、これらの機能を活用できる従業員の数が増加し、AI の利点が全社に浸透することになります。

人材の力の活用

大規模なアジリティを実現するもう 1 つの要素は、IT チーム内でチームを構築する P&G の「ハイブリッド」アプローチです。 P&G は、中央チームとそのカテゴリーや市場に組み込まれたチームとの間で組織のバランスを保っています。中央チームはエンタープライズ プラットフォームとテクノロジー基盤を作成し、組み込みチームはこれらのプラットフォームと基盤を使用して、部門固有のビジネス チャンスを捉えるデジタル ソリューションを構築します。 Cretella 氏はまた、同社が特にデータ サイエンス、クラウド管理、サイバーセキュリティ、ソフトウェア エンジニアリング、DevOps などの分野の社内人材を優先していることにも言及しました。

P&G の変革を加速するために、Microsoft と P&G は、両組織の専門家で構成されるデジタル イネーブルメント オフィス (DEO) を設立しました。 DEOは、P&G全体で実装できる製品製造および包装プロセスの分野で優先度の高いビジネスシナリオを作成するためのインキュベーターとして機能します。 Cretella は、これを卓越性の拠点というよりもプロジェクト管理オフィスと考えています。ビジネスのユースケースに取り組んでいるさまざまなイノベーション チームすべての取り組みを調整し、開発された実証済みのソリューションの効果的な拡張展開を保証するためです。

最後に、Cretella 氏は、自社のビジネスでデジタル変革を推進しようとしている CIO にいくつかのアドバイスを与えました: まず、モチベーションを高め、ビジネスに対する情熱にエネルギーを見出し、テクノロジーを適用して価値を生み出す方法を見つけることです。学習への機敏性と真の学習意欲、そして最後に、テクノロジーだけでは何も変わらないため、人 (チーム、同僚、さらには上司) に投資すること、才能がすべての鍵となります。

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