製造業におけるデジタルトランスフォーメーション-2022年のトップテクノロジー

それ以来、製造業者は、運用効率を高め、会社を保護するために、最先端のテクノロジーに投資して実装する必要性を認識しています。

コロナウイルスのパンデミックの副産物として、サプライチェーンの混乱、革新的な配送方法、および遠隔作業により、製造業におけるデジタルトランスフォーメーションが推進されています。

たとえば、スマートマニュファクチャリングと実装トレンドに関するGartnerの調査によると、CEOの83％が「スマートマニュファクチャリングへの支出の重要性を理解し、認識しています」。

IBMの2021年のデジタルトランスフォーメーション評価によると、産業企業の67％は、すでに「COVID-19の結果としてデジタル活動を進めています」。 今日のビジネス部門では、デジタルテクノロジーを使用して、コストを削減し、プロセスを簡素化し、製品の品質を向上させています。

したがって、デジタルマニュファクチャリング革命を推進する最も重要な技術的進歩は何ですか？ 「工場のデジタル化の主な長所と短所は何ですか？」

産業企業が必要と見なしている多くの最先端技術が実装されているか、不足していることを知ることは心強いことです。

今日のデジタル環境で個人情報を保護することは非常に重要です

サイバー攻撃は、今日の社会の企業にとって重要な問題になっています。 メーカーは、人工知能（AI）テクノロジーを使用してこの障害を克服できる可能性があります。

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さらに、高度なマルウェアやソーシャルエンジニアリングの攻撃に対する追加の保護手段を提供します。 機械学習（ML）のアルゴリズムは、サイバーセキュリティ脅威インテリジェンスの重要なコンポーネントです。 これらの手法は、ネットワークの異常や潜在的なリスクを検出するために使用できます。

モノのインターネット（IoT）および産業用モノのインターネット（IIoT）に接続されたデバイスからのデータ

製造業では、デジタルトランスフォーメーションは、産業機器を情報技術システムに接続するためのIoT対応センサーで構成されます。 その結果、会社の業務がより透明になる可能性があります。 また、組織は、センサーと分析テクノロジーを介して、製造プロセスの任意の段階でデータを収集および分析できます。

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その結果、企業はモノのインターネットを活用して新しいデータを収集し、運用とサプライチェーン（IIoT）についてより多くの情報に基づいた選択を行うことができます。 たとえば、IIoTデバイスは、産業プロセスと資産の再配置を可能にします。 このようにして、柔軟な契約と消費者のカスタマイズが可能です。

データマイニングと機械学習の進歩

製造組織は、データ分析と機械学習の予測機能を活用して、ロジスティックデータと市場データを調べることができます。 この戦略は、トレンド予測とタイムリーな交換の両方を提供します。 さらに、メーカーは高度なデータ分析を使用して主要業績評価指標を監視し、改善または標準化される可能性のある生産プロセスを特定する場合があります。

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さらに、資産パフォーマンス管理では、機械学習（APM）を利用したデータ分析を使用する必要があります。 企業はこれを使用して、センサーを介して収集されたマシンパフォーマンスデータの異常を検出します。 機械学習を利用したデータ分析を使用して資産の信頼性と作業者の安全性を向上させると、資産の信頼性と寿命が向上する可能性があります。

3番目の要素は空です

クラウドサービスとクラウドベースのアプリケーションを使用すると、「スマートファクトリー」をさらに構築するのに役立つ可能性があります。 このため、業界のデジタルインフラストラクチャがより適応性が高く、用途が広くなる可能性があります。

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企業は、デジタルインフラストラクチャの適応性と耐久性を高めることにより、情報技術、運用運用、および重要なビジネス活動を自動化できます。 調査結果がクラウドに送信されると、それらを即座に分析でき、調査結果に応じて決定を下すことができます。

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ロボット工学と自動化

自動化された製造技術は、生産性、製品品質、および操作上の安全性を向上させる可能性があります。 コボットと人工知能対応ロボットは、危険または時間のかかる活動で人々と一緒に動作する可能性のあるロボットのさらに2つの例です。 マッキンゼーによると、「産業タスクの60％は自動化される可能性があります。」

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一方、ロボットは、データの収集、送信、評価のために、今日の環境ですでにさまざまな方法で使用されています。 現在の出来事と予測は彼らの決定に影響を与える可能性があります。 ロボットが開発する可能性のあるもう1つの方法は、ロボットの過ちから学ぶことです。

機械学習と人工知能

AIと機械学習を使用して、問題を予測し、解決策を見つけることができます。 AIと機械学習を使用して、メンテナンススケジュールを強化し、製造上の問題を検出し、製品の品質を評価することもできます。 人間と機械が連携する職場は、これら2つの新技術によって可能になります。

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複雑な問題を解決することになると、企業はしばしば人工知能（AI）に目を向けます。 機械学習がより良い意思決定を行い、納期を予測し、問題を示唆する行動の傾向を確認するのに役立つ場合、労働者は機械学習の恩恵を受ける可能性があります。 機械学習は、これ以上のことをすべて達成できます。

仮想現実と拡張現実

メーカーは、拡張現実および仮想現実（AR / VR）アプリケーションを利用して、産業効率を高めています。 リアルタイムのフィードバックループを備えたAR/VRテクノロジーは、組み立てや機械のメンテナンス作業を行う人々を支援するために利用される可能性があります。

これにより、すべてのタスクが正確かつスケジュールどおりに実行されたことを確認できます。 多数のテクノロジーを使用して、すべての場所が適切にレビューされ、すべての資産が適切に配置され、品質基準が満たされていることを保証できます。

デジタル技術に基づく産業革命の利点

デジタルトランスフォーメーションを成功させるには、産業企業が必要な投資を行い、必要な努力を払う必要があります。 結局、すべての努力はそれだけの価値があります。 PWCのデジタルトランスフォーメーション調査によると、産業企業のリーダーは、「デジタル化は危険よりも可能性が高いと感じており」、「効率の向上がデジタルトランスフォーメーションに投資する主な理由であると考えています」。 研究は俳優によって行われます。

デジタル化の利点は、企業のリスクをはるかに上回ります。 スマートな製造技術の実装の結果として、多くの利点がビジネスにもたらされました。

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デロイトとMAPIが行った調査によると、生産量の大幅な増加デジタルトランスフォーメーションへの投資により、産業の生産性が13％向上し、全体的な生産量が10％向上しました。 産業生産高は、今後10年間で3倍になると予想されています。

節約。 その結果、予算が削減されました。 デジタルマニュファクチャリングは、生産性の向上の結果として運用コストを削減する可能性があります。 データ分析と自動化を使用して、生産プロセスでこの目標を達成することができます。 この状況で使用される可能性のあるRPA（ロボットプロセス自動化）とロボットのユースケースがいくつかあります。

最終的な考え

より高度な完璧な状態。 デジタル化はまた、製造プロセスにおける芸術性の質を向上させています。 予測分析は、企業が製品を生成するために必要な時間と労力を削減しながら、製品の品質を向上させるのに役立つ可能性があります。 マッキンゼーの調査によると、機械の精度を上げると、品質関連の仕事に関連するコストが10％〜20％削減されました。

製造業者は、現在の時代に生き残り成長するためには、多くの重大な懸念に対処する必要があります。

型にはまらない方法で従業員をやる気にさせる可能性があります。 たとえば、従業員の幸福と専門能力開発は、さまざまな方法で強化される可能性があります。 リピートクライアントは、あなたのサービスを再び利用する個人の割合が高くなる可能性が高くなります。

プロセスのインテリジェンスを高めるために、人工知能（AI）、ロボット、およびその他の最先端テクノロジーを適用できます。 サイバーセキュリティ、運用効率、およびサプライチェーンの回復力の重要性は誇張することはできません。

適切なアーキテクチャ計画を立てれば、設計を簡単に拡大または縮小できます。 この戦略は、組織全体にアイデアとテスト結果を広めるのに役立つ場合があります。 企業は、オンプレミス、クラウド、およびエッジテクノロジーを組み合わせて組み合わせて、独自の要件を満たすことができます。 適切なツールが使用されている限り、メーカーは展開モデルを完全に制御できます。

その結果、私たちが現在直面している問題と機会は巨大です。 その結果、企業幹部は、不確実で急速に変化する将来に備えて会社を準備する必要があります。