2024年の製造業の現状：フルデジタル化

世界の一部、特に製造業は、パンデミックや数年前のサプライチェーンの混乱による困難を徐々に克服しているようです。しかし、製造業者は 2024 年までに新たな課題に直面すると予想されており、その多くはデジタル テクノロジーをより広範に応用することで解決できます。

最近の業界調査は、メーカーが今年直面する課題と、それにどのように対応する予定であるかに焦点を当てています。 「State of Manufacturing Report」の調査によると、2023 年に製造業は経済の不確実性と労働力の課題に直面しており、これらの問題を解決するために新しいテクノロジーを早急に導入する必要があることがわかりました。

デロイトは、「2024 年の製造業の見通し」でも同様の点を指摘し、製造業は経済の不確実性、サプライチェーンの混乱、熟練労働者の採用における課題に直面すると指摘しました。いずれにせよ、デロイトはテクノロジーが将来的に重要な役割を果たすと信じています。これは他の研究の結論とも一致しており、製造業の発展におけるテクノロジーの重要性が強調されています。

具体的には、データ主導の意思決定をサポートするモノのインターネット (IoT)、自動化、分析などのテクノロジーは、製造業者が業務効率を向上させ、コストを管理するなどに役立ちます。これらのテクノロジーは実稼働環境で使用され、プロセスに対するリアルタイムの洞察とエンドツーエンドの可視性を提供します。これらの洞察と可視性により、メーカーは生産のボトルネック、非効率、無駄を特定できるようになります。これらの問題が特定されたら、ダウンタイムを削減し、運用を改善するための措置を講じることができます。

長期的には、ほとんどのメーカーはインダストリー 4.0 とスマート マニュファクチャリングを完全に採用することでデジタルへの投資を増やすでしょう。 Deloitte の調査によると、製造業者の 83% が、スマート ファクトリー ソリューションによって今後 5 年間で製品の製造方法が変わると考えています。ただし、短期的には、IoT、自動化、分析テクノロジーの導入と適用により、即時に大きなメリットがもたらされる可能性があります。

デジタルサプライチェーンとその他のテクノロジー

製造業は感染症流行で深刻な影響を受けたが、大規模供給の課題にもかかわらず目覚ましい回復を遂げたチェーンの問題。ただし、解決する必要がある問題がまだいくつかあります。多くの製造業者は、IoT デバイスと生産ラインのデータ分析を統合することで、サプライ チェーンの信頼性を向上させようとしています。彼らは、工場現場のオペレーション テクノロジー (OT) データを ERP、CRM などの従来のエンタープライズ IT システムに接続して、課題にさらに対処できるようにしたいと考えています。この統合により、メーカーはより包括的な洞察を得ることができ、生産プロセスの管理と最適化が向上し、効率が向上し、コストが削減されます。

デロイトは展望レポートの中で、メーカーはデジタルツールを導入することでサプライチェーンの透明性を高めることができると述べています。どうやったの？ OT システムと IT システムを組み合わせることで、メーカーは発注プロセスに積極的に取り組むことができます。このデータをサプライヤーからのデータと組み合わせることで、メーカーはサプライ チェーン プロセスをデジタル化できます。

GenAI デビュー

製造業では新しいテクノロジーが導入され続けていますが、人材に対する需要も徐々に高まっています。しかし、デロイトなどの調査によると、製造業者は熟練労働者の確保にある程度の困難に直面している。

この課題は製造業に限定されません。幸いなことに、業界全体で、多くの人々が仕事の効率を高めるために生成人工知能 (GenAI)、自動化、その他のツールを検討しています。

GenAI を使用すると、技術スタッフを支援し、効率を高めることができます。たとえば、GenAI を使用すると、大規模なデバイスのユーザー マニュアルを迅速に要約したり、デバイスの仕様書で特定の設定を検索したり、デバイスのログ出力で異常を検索したりできます。

これらの一般的なタスクをオフロードすることで、GenAI は技術スタッフを解放し、指定された時間内により専門的なタスクを実行できるようにします。これにより、熟練した人材を見つけるのが難しい市場で、より熟練した労働者を雇用する必要性が軽減される可能性があります。

GenAI のもう 1 つの一般的な用途は、経験豊富な従業員よりも技術的能力が低い人々を支援することです。たとえば、生産ライン機器を製造する OEM は、管理コンソールに GenAI フロントエンドを配置する可能性があります。 GenAI を使用すると、作業者は難解なコマンドライン命令を理解することなく、実行速度を X に設定するなどの要求を入力または音声で実行できるようになります。 GenAI は、入力または表現されたリクエストをマシンが理解できるコマンドに変換します。ここでも、このテクノロジーを適用することで、見つけるのが難しい技術的人材を雇用する必要性が軽減されます。

同様に、リアルタイムのステータス データに基づいた製造プロセスのインテリジェントな自動化により、従業員の時間を節約できます。同様に、機械的な作業をなくすことで、従業員は重要な事柄により多くの時間を費やすことができます。たとえば、作業員が定期的に工場のフロアを歩き回って機器の状態を評価する代わりに、機器の状態監視データがしきい値を超えたときに自動アラートを送信するだけで自動化を実現できます。

テクノロジーの未来は何でしょうか?

モノのインターネット、エンタープライズ接続、分析など、長年使用されているテクノロジーの利用を拡大することが、2024 年にメーカーが直面する重要な課題を解決する鍵となります。

インダストリー 4.0 の完全採用やスマート ファクトリーへの移行など、現在採用されている他のテクノロジーや広範な取り組みが将来的に重要な役割を果たすことは間違いありません。これらの取り組みを推進する基盤となるテクノロジーは、現在利益をもたらしているテクノロジーと同じです。

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