詳細 | デジタル時代の製造業の再考

デジタル時代は、製造業とその運営に関してまったく新しい考え方を生み出しました。デジタル製造とも呼ばれるインダストリー 4.0 は、インテリジェントなモノのインターネット (IoT) テクノロジを使用して、製品の需要に動的に対応します。機械センサーと制御システムを相互接続することで、製造および生産プロセスとサプライチェーンネットワークをリアルタイムで最適化できます。情報ベースのシステムは、予測保守、統計的評価および測定のための資産管理にも拡張でき、それによって資産の信頼性が向上し、資産のライフサイクルが延長されます。これらの大きな技術進歩は、世界の製造業の製造能力と価値提案を静かに変革しつつあります。こうした変化に対応するには、製造業とその業務においてデジタル変革が必要です。バリューチェーンを再設計・変革し、従業員を維持し、迅速に変革を実現する必要があります。

1990 年代以降、調達や製造に関する多くの決定は、アジア (特に中国)、東ヨーロッパ、ラテンアメリカは低コストの地域であり、米国、西ヨーロッパ、日本は高コストの地域であるという認識に基づいて行われてきました。しかし、この見方はますます時代遅れになりつつあります。賃金、輸送・配送コスト、生産性、エネルギー利用可能性の変化により、どこで調達し、どこで製造し、どのように製品を市場に投入するかについての従来の理解が覆されています。世界中の供給、製造、組み立て業務に最適な場所を決定する前に、総配送コストを分析する必要があります。

同時に、デジタル製造・運用の時代が到来し、急速に発展し続けています。ビッグデータと分析、クラウド、モノのインターネット (IoT)、ロボット工学、付加製造などの分野における技術の進歩と成長により、業界の動向は急速に変化しています。製造業がますます知識集約的になるにつれ、これらのテクノロジーは製造業の供給、サポート、サービスを提供する業界に大きな波及効果をもたらし、これらの業界の仕事の本質を変革しています。

デジタル操作の時代では、以前は人間によって作成されていた情報が、センサー、RFID タグ、計器、ブレーキ、GPS などの機械やオブジェクトによって生成されることが増えています。在庫は独自にカウントされます。コンテナはその内容を検出できます。製造組立はロボット化され、分析は自動化されます。通常の意味での顧客、サプライヤー、情報だけでなく、コンポーネント、製品、サプライチェーンを監視するために使用されるその他のスマートツールも含め、サプライチェーン全体が接続されます。包括的な接続性により、グローバルネットワークでのリアルタイムの計画と意思決定が可能になります。

さらに、高度な分析とモデリングにより、意思決定者は極めて複雑で動的な一連のリスクと制約に基づいて代替案を評価できるようになります。スマートシステムは特定の決定を自動的に行うため、応答性が向上し、人間の介入の必要性が減ります。

デジタル時代に成功するには、製造業者は今日の変化するコスト動向に基づいてバリューチェーンを再設計し、新時代のテクノロジーを活用してバリューチェーンをよりインストルメンテーション化してインテリジェント化することをお勧めします。そのため、企業はデジタル化に向けて進化すると同時に、変化する人材ニーズにも対応できる準備を整えなければなりません。

世界の製造業の変化する経済特性 多くの企業は、今日では顧客市場に近い製造業務が非常に重要であることに気づいています。ビジネスの意思決定者は、従来のアウトソーシングおよび生産プラットフォーム内の運用コストと動向の変化に対応するために、製造活動を調整し、グローバルバリューチェーンを再考する必要性が高まっていることを認識しています。中国やその他の新興低コスト地域での人件費の上昇、サプライチェーンと物流コストの高騰、そして世界各地の電気と天然ガスのコストの大きな違いを考えると、多くの企業は製造と生産拠点を再び移転する必要があるでしょう。

多くの労働集約的な仕事が中国から東南アジアや新興の低コスト地域に移っています。しかし、消費財や家電製品など、輸送コストに敏感な業界では、多くの企業が「ニアショアリング」戦略、つまり製造業務を主要市場の近くに移転したり、主要市場に拠点を置いたりする戦略を採用しています。この傾向は、北米市場ではメキシコと米国のいくつかの州で、欧州市場では中央および東ヨーロッパ諸国で最も顕著です。中国の人件費が高騰し、米国とチェコ共和国の製造業の人件費が下がるにつれて、ニアショアリングのメリットはさらに高まります。

賃金、労働能力、エネルギーコスト、為替レートの急激な変化により、基礎となる製造コスト構造に根本的な変化が生じています。企業がグローバル調達ネットワークと生産拠点を再評価して調整する際には、総提供コストとサービスレベルに基づいて生産拠点を評価する必要があります。一部の経済圏では直接的な製造コストが低くなる場合がありますが、企業は部品や材料の供給、組み立て、梱包要件、追加の輸送および物流コストなど、バリューチェーンの複数の層を考慮する必要があります。また、市場投入までのスピード、俊敏性の向上、特定の市場セグメントに合わせて製品やサービスをカスタマイズする能力の向上など、より広範なグローバルバリューチェーンの暗黙のコストも考慮する必要があります。

デジタルイノベーションを支える技術 ビッグデータと分析、クラウド、モノのインターネット (IoT)、ロボット工学、付加製造などの分野における継続的な進歩により、効率性の向上と製造プロセスの最適化を実現する新たな機会が生まれ、世界のバリューチェーンに大きな影響を与えています。これらのテクノロジーは、労力の削減、地域化とローカリゼーションの経済化、あらゆるレベルでの顧客サービスと生産性の向上に役立ちます。

ビッグデータ、分析、クラウド 2014 年に製造業者を対象に実施された調査では、回答者のほぼ半数がビッグデータと分析が自社の業績に大きな影響を与えると回答し、70% 以上がテクノロジーによって将来的に製造業務の管理方法が変化すると予想しています。運用リーダーは、バリューチェーンのあらゆる側面からデータをリアルタイムで収集して分析する機能が、従来のトランザクション型のアドホックデータ収集および分析機能よりも強力になる可能性があることを認識しています。

運用分析は、ネットワークの最適化、リアルタイムのイベント管理、あらゆる時間境界を越えたほぼすべての運用プロセスに適用されます。分析により製造能力が強化され、在庫と生産の決定を人間の介入なしに行うことができるようになるほか、度重なる欠陥や度重なる納品遅延の根本原因の特定にも役立ちます。

全体として、クラウドコンピューティング、モビリティ、データストレージ、セキュリティ管理などの分野における技術の進歩により、分析機能の成熟度は高まっており、運用分析テクノロジーの採用に間違いなく影響を与えるでしょう。バリューチェーン全体からの履歴データとリアルタイムデータを使用することで、リーダーはよりタイムリーで洞察力に富んだ意思決定を行い、バリューチェーンを最適化し、リソースをより効率的に使用して顧客に最高の製品とサービスを提供できるようになります。

ビッグデータと分析におけるイノベーションを支えるのがクラウドコンピューティングです。クラウドコンピューティングは、トランザクション、ソーシャルネットワーク、モバイルアプリケーションから毎日収集される膨大な量のデータから企業がより多くの洞察を得るのに役立ちます。クラウドコンピューティングの適応性は、新しい分析、ソーシャル、モバイルソリューションを展開し、パートナーや顧客とデータを共有するための基盤を提供します。クラウドコンピューティングは、企業が顧客、従業員、パートナーの変化するニーズに合わせてプロセス、製品、サービスを迅速に適応できるようにすることで、製造業者がイノベーション、プロトタイピング、市場投入までのサイクルを短縮するのに役立ちます。

モノのインターネット インターネットの初期の段階では、人々を静的な情報に結びつけるものでした。しかし、最近では、インターネットは人々を人々と結びつけるものへと進化しました。今日、インターネットは進化を続けており、あらゆる種類のデータを感知、取得、通信し、積極的に応答できるチップ、センサー、アクチュエーターで相互接続された数十億のスマートデバイスを通じて、人と物、物と物をリアルタイムで接続しています。

モノのインターネットは、人間の介入なしにオブジェクトが他のオブジェクトと相互作用する進化を表しています。監視結果に基づく人間による意思決定は、リアルタイムの予測的洞察と自動化された意思決定へと移行しています。インターネットに接続されるデバイスの数が飛躍的に増加するにつれ、接続されたデバイスからのイベントを送信、受信、収集、分析、応答する企業の能力も向上します。

メーカーが IoT を採用する理由はさまざまです。一般的に、原材料の調達から顧客への納品、場合によっては納品された品目のメンテナンスやサービスに至るまで、バリューチェーンを活用したいと考えています。

インテリジェントな IoT システムは、機械、センサー、制御システムの相互接続を通じて、新製品の迅速な製造、製品需要への動的な対応、製造生産とサプライチェーンネットワークのリアルタイムの最適化を可能にします。 IoT システムは、予測保守、統計的評価および測定を通じて資産管理にまで拡大し、信頼性の向上に貢献しています。スマート産業管理システムをスマートグリッドと統合して、リアルタイムのエネルギー最適化を実現することもできます。さらに、IoT とクラウドベースの GPS ソリューションにより、輸送中の商品に関する詳細な情報が得られます。これらのソリューションは、互いに「通信」するチップを通じて ID、場所、温度、圧力、湿度などのデータを送信することで、個々のアイテムを追跡することを可能にします。

ロボット 製造業におけるロボットの使用は、生産、倉庫保管、流通から顧客への配送まで、バリューチェーン全体でロボットの新たな応用分野が発見されるにつれて増加し続けています。ロボットは、企業が欠陥を削減または排除し、生産性を向上させ、コスト効率の高い方法でサプライチェーンをローカライズするのに役立ちます。モノのインターネットの一部として、これらのロボットデバイスはアプリケーションを通じて信号を送受信し、変化する生産および物流環境に適応することができます。無人トラック、無人船舶、無人飛行機など、まだ開発中の技術もありますが、すでにバリューチェーンを変革しつつある技術もあります。

国際ロボット連盟は、ロボットの設置数が 2016 年に 16% 増加し、2018 年まで年間 15% の成長を続けると予測しています。一方、ロボットの主な顧客である自動車産業がこの成長の主な原動力となっている一方で、電気・電子、ゴム・プラスチック、医薬品、食品・飲料、金属・機械など他の産業でもロボットの利用が拡大し始めています。

ロボットを活用することで、再利用性と品質を向上させながら、ある程度労働需要を削減し、新たな変革を引き起こすことができます。労働力が削減されるということは、安価な労働力が確保できる場所だけでなく、どこでも組み立て作業が行えることを意味し、生産の現地化に役立ちます。

付加製造 付加製造（3D 印刷とも呼ばれる）には、さまざまな物理的メカニズムに基づく多くのテクノロジが含まれますが、その共通の特徴は、デジタルモデルから 3 次元の物理オブジェクトを生成することです。このプロセスは付加的な性質を持つため、材料は必要な場所にのみ配置されるため、従来の製造技術に比べて材料の無駄を大幅に削減できます。この技術は当初、形状とフィットをテストするためのラピッドプロトタイピングに使用されていましたが、その応用分野は完成品の製造へと進化しています。技術は継続的に進歩しているにもかかわらず、3D プリントを使用して製造される製品の数は、従来の製造方法に比べて依然として比較的少ないままです。しかし、新しい設計の進歩と原材料の入手可能性により、最終製品に近い部品を経済的な方法で製造することがより現実的になりました。実際、IBM Institute for Business Value による最近の調査では、世界中で 3D プリントが製品の設計、生産、輸送、消費を変えており、現地での製造が真に実行可能な選択肢になっていることがわかりました。

これらのテクノロジーの進歩は、仕事がどのように、どこで行われ、意思決定が行われるかに今後も影響を与え続けるでしょう。これは、計測されたバリューチェーンに大きな影響を与えます。企業は、設備戦略、情報技術機能、製造プロセスを再考し、システムを最適化するための最も効果的な介入ポイントを特定する必要があります。さらに、企業はこれらの介入を管理し、新しい環境でうまく機能するように才能のある人材を採用し、維持する必要があります。

デジタル変革には知識労働者が必要 高度な製造技術は、産業オートメーションと情報技術を組み合わせて、工場やサプライネットワークの効率、生産性、出力を最適化することで、世界の競争環境を急速に変えています。こうした新しい技術と、非製造業向け機器、ハイテクサービス、ITサポート、広範な分析、高性能機器の利用の増加は、他の分野で数百万の雇用を創出する可能性のある「波及効果」をもたらす。

スマート製造センターは、あらゆるレベルのサプライヤー、外部サポート会社、外部サービス組織のダイナミックなネットワークに囲まれており、これらの周辺組織への供給、サポート、サービス提供に必要な間接的な雇用を生み出しています。これらの新しい製造エコシステムを理解することで、業界のリーダーは、雇用創出において製造業が果たす重要な役割を改めて実証できるようになります。スマート製造のデジタル時代に事業を展開するには、企業は、高度に自動化された IT 主導の製造プロセスを維持する技術者、データアナリスト、財務プランナー、研究開発イノベーター、物流および輸送の専門家、顧客サービスおよび技術サポートの専門家、規制業務および安全の専門家、モデリングおよびシミュレーションの専門家など、より多くの専門的で熟練した従業員を必要としており、これらの従業員が協力して工場の生産量を最適化する必要があります。

平均すると、製造業の乗数は 1.58 であり、これは 100 人の従業員を抱える典型的な製造工場が実際に 158 人の雇用を生み出していることを意味します。工場がより高度になるにつれて、乗数は大幅に増加します。 12 業界の前進に貢献できる適切な人材を雇用し、育成するには、エンジニアリング設計などの従来の製造業の役割を果たすために必要なスキルセットを備えた人材を見つけるだけではもはや十分ではありません。デジタル時代には、モバイル対応で接続性が高く、クラウド経由で作業できる労働力が求められます。多くの企業は、革新的な製造ツールやシステムの開発と運用に必要な技術および管理の才能を見つけるのに苦労しています。

教育システムは、業界や地域を超えてこれらの重要なニーズを満たすために継続的に適応する必要があります。 IBM Institute for Business Value の最近の調査によると、学術界のリーダーたちは、新しいテクノロジーによって引き起こされる混乱に対処するためにカリキュラムを変更する必要があることを理解しています。実際、学術リーダーの 73% は、テクノロジーが従来の教育モデルを破壊していることを認識しており、教育サービスプロバイダーの 56% は、急速なテクノロジーの進歩に合わせてスタッフのスキルを最新の状態に保つことが最も重要な課題の 1 つであることを理解しています。

当然のことながら、追加のトレーニングを通じて従業員の知識とスキルを向上させる必要があります。多くの企業は、デジタル変革に必要なスキルを獲得するために、より広範なバリューチェーン全体のパートナーと協力し合っています。

提案
1バリューチェーンネットワークを再設計する 高度に計測され相互接続されたバリューチェーンに対するより深い洞察は、企業がグローバルな製造および配送のボトルネックや品質の問題を特定して排除するのに役立ちます。さらに、ビッグデータと分析を使用して、供給、製造、流通における幅広いオプションを評価し、状況の変化に応じて柔軟に再構成することもできます。

● 数百万のスマートオブジェクト (IoT) を活用して、所在、温度変動、さらには盗難や改ざんを報告します。
● バリューチェーン全体のリアルタイム接続を活用し、ネットワーク全体の動作をモデル化およびシミュレートすることで、迅速かつ協調的な対応を可能にします。
● 制約と代替案を評価するインテリジェントシステムを実装し、意思決定者がさまざまな行動方針をシミュレートできるようにします。
●ビジネス知識を分析知識で補完します。まず、デジタル運用を可能にする新しいテクノロジーを試してみましょう。

2 デジタル化の流れに沿ってバリューチェーンを再構築する ロボット工学と IoT テクノロジーを活用した操作の計測。センサー、RFID タグ、メーター、アクチュエーター、GPS などのデバイスやシステムは、これまで人間の労力では不可能だったより多くの情報をバリューチェーンに沿って生成します。輸送コンテナ、トラック、製品、部品の自己報告が、人間による追跡と監視に取って代わります。

●物流などのビジネスパートナーと連携して業務を計測します。
● 必要に応じて、製造および組み立てプロセスに付加製造、ロボット工学、IoT テクノロジーを実装し、自動化、効率化、運用コストの削減を実現します。
●バリューチェーンの取引を、製品の製造に使用される物体や機械とリアルタイムで相互接続します。
●相互接続を通じてバリューチェーンを革新し、製品とサービスを差別化します。

3. 従業員を維持し、パートナーと協力する

従業員が将来の製造ニーズに必要なスキルを備えていることを確認します。製造業の仕事では、より多くの分析スキルと技術スキルが求められるようになり、適切な人材を見つけることが困難になる可能性があります。

●戦略的な人材計画を策定し、社内研修や社外からの人材発掘を通じて人材育成の要件を決定します。
●グローバルな人材ネットワークを最適化しながら、パートナーネットワークを通じてスキルギャップを埋めます。
●迅速なスキル開発プログラムを通じてアナリストの正式なキャリアパスを開発します。
● 高度な分析を使用して物理的な資産を管理するのと同じように、人材分析を使用して人的資本の需要と供給を管理します。

準備はできたか
デジタル化の準備はできていますか?

新しいテクノロジーによって自動化、制御、ひいては品質が向上するため、デジタル製造および運用を実装すると、大きな経済的影響が生じます。企業がデジタル変革に備える際には、次の質問を検討してください。

●現在の世界経済の枠組みに基づいて、貴社は調達および製造業務、さらにはバリューチェーンネットワーク全体をどのように再考し、再設計できるでしょうか?こうした重要な決定を行う際に、全体的な配送コストを考慮していますか、それとも低コストの労働ソリューションを継続的に模索していますか?
●業務の中断や顧客ニーズの変化に即座に対応するために、ビッグデータと高度な分析機能をどのように活用していますか?
●貴社では、モノのインターネットやロボット工学などの新時代のテクノロジーの導入を含む具体的なデジタル運用戦略をどの程度採用していますか?
●なぜあなたの会社は、最新のテクノロジー、特に業務効率を高め、顧客体験を改善し、イノベーションを推進できるテクノロジーの導入に消極的なのでしょうか?障害物を取り除くにはどうすればいいですか?
●デジタル製造と運用をサポートするために、貴社ではどのようにしてグローバルな人材リソース（社内およびパートナーネットワーク全体）を再構成し、維持していますか?

出典: 情報技術諮問グループ

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