中小規模のメーカーにとってインダストリー4.0が重要な理由

2018年までに、製造業のほぼすべてのセグメントで、ミレニアムの変わり目以降、製造プロセスに大きな変化が見られました。 テクノロジーの進歩は過去20年間で絶対に驚異的であり、それは非常に速いペースで改善し続けるだけです。 今日、それは生産ラインの自動化のようなものだけではありません。 これは、クラウドテクノロジーと高度なソフトウェアおよび分析を使用するIoT対応の生産ラインです。 「インダストリー4.0」という言葉を聞いたことがあるかもしれませんが、すべての企業がこの現代の産業革命の要素を十分に活用しているわけではありません。

では、今日のインダストリー4.0とは正確には何であり、中小規模のメーカーにとってなぜそれが重要なのでしょうか。 ここにいくつかの答えがあります。

インダストリー4.0とは何ですか？

「インダストリー4.0」という用語は、政府が製造業の電子化プロジェクトを推進しようとしていたため、2011年頃にドイツで造られました。 「4.0」は、機械が相互に通信および相互作用する能力を備えた、第4の産業革命を意味します。

インダストリー4.0は、AI /機械学習、ビッグデータ、モノのインターネット（IoT）など、ビジネスにとってさまざまな重要なシステムやトレンドを表すように成長しました。 テクノロジーの進歩により、生産スケジュールの追跡、出荷の確認、生産の自動化などがこれまでになく簡単に行われるようになったため、多くのメーカーの日常業務を管理するためのパズルの不可欠なピースになりました。 とは言うものの、インダストリー4.0は、大量の在庫と管理プロセスを持つ大規模なメーカーのためだけに予約されているわけではありません。 中小規模のメーカーにとって、今日のオンライン購入者は遅れをとっているメーカーに甘んじることがないため、インダストリー4.0テクノロジーが生み出す進歩と改善に対応することが不可欠です。

モノのインターネット（IoT）

モノのインターネットはしばらくの間流行語であり、簡単に言えば、IoTデバイスは、スマートデバイスのように、ネットワーク全体でデータを共有できるインターネット対応デバイスです。 音声アシスタント、スマートホーム、その他のスマート製品などがすぐに思い浮かぶかもしれませんが、インターネット対応の製造装置は、企業が機械を保守し、プロセスを自動化し、生産状況を監視する方法に革命をもたらしました。 例として射出成形を使用すると、これは、樹脂の温度、機械の性能、および生産状況を記録および監視する装置を意味します。 そのデータをエンジニアが分析できる場所を制御するために送り返します。 そしてキックは次のプロセスを開始します（または重要な変更を加えます）。 また、コンポーネントが完成してバイヤーに出荷されたら、スマートトラッキングシステムを使用すると同時に、入荷を監視することも意味します。

ビッグデータ

IoTデバイスや機器の台頭に後押しされた「ビッグデータ」とは、そのような高度な機器やソフトウェアシステムから得られる膨大な量の分析に与えられる用語です。 今日、企業はWebサイト分析から製造装置のパフォーマンスまで、ほぼすべてをデジタルで追跡および監視できます。この新しい情報を活用して、プロセスをより効率的にし、購入者の理解を深めています。 とはいえ、ビッグデータを監視する必要があるのは大手メーカーだけではありません。 最近では、すべてのメーカーがより効率的になりたいと考えています。2018年にそれを実現する最善の方法は、手元にあるツールを利用することです。 CRMシステムを使用して、リードコミュニケーション時間を短縮します。 新しいIoT対応機器を使用して、生産を追跡し、非効率性を探します。 今日、それは「小さな男」が競争に足を踏み入れるための最良の方法である可能性があります。

AIと機械学習

AIと機械学習を取り巻く多くの話題があり、過去数年間に両方で行われた進歩があります。 しかし、彼らの周りにはたくさんの話題がありますが、多くのメーカーは彼らが実際に何をしているのか、またはそれらをどのように利用するのかを完全には知りません。 素人の言葉で言えば、AI対応デバイスとは、その環境を認識し、それらの考慮事項を使用して目的の目標を達成できるデバイスのことです。 たとえば、制作中に障害が発生した場合、AI対応の機器は問題を検出してアラートを発するか、自己修正できる必要があります。 マシンの温度が高すぎるか、RPMが高すぎる場合、AI対応のマシンはこれらの異常を検出し、差し迫った故障の前にシャットダウンする可能性があります。

同様に、今日の機器で使用されている高度なセンサーの数と、すべてのプロセスから生成されたデータを考えると、AIは、機械がそのデータを理解してコンテキスト化するのに特に役立ちます。 そうすることで、生産プロセスや製品品質などを微調整するのに役立つ機械学習アルゴリズムを作成するのに役立ちます。 たとえば、機械学習を使用した自動品質テストでは、欠陥検出率が最大90％向上しています。 小規模なメーカーの場合、高度なAI対応プラントは必要ないかもしれませんが、AI対応のマシンを複数持つことで、効率の悪いプロセスの一部を大幅に改善できます。

インダストリー4.0が今重要な理由

中小規模のメーカーにとって、インダストリー4.0を取り巻く話題の多くはまさにそれでした。 次の大きなものであるとしばしば宣伝される進歩と新しい機械は、多くの場合、最大の予算を持つメーカーだけが利用できる巨額の投資と見なされます。 それは場合によっては真実かもしれませんが、インダストリー4.0技術がすべての人に利用可能である他の多くの進歩を無視する理由ではありません。 時間が経つにつれて、これらの進歩は次善の策になるだけでなく、標準的な運用手順になるため、会社ができるだけ早く参加することが重要です。

インダストリー4.0はまだ初期段階ですが、テクノロジーの採用とビジネスの運営から何かを学んだ場合は、遅くなるよりも早くパーティーに参加するほうがよいでしょう。 これらは、今後数年間ですべてのメーカーに影響を与える変更であり、時代の先を行きたい場合は、これらの進歩について学び、自分の会社ですぐに実装することが重要です。

正式な戦略と行動計画が整っていない製造業者にとっての最初のステップは、製造の専門知識を持つIoTソリューションコンサルタントに連絡することです。 これらの専門家は、あらゆる規模の組織が状況に最も適したテクノロジーを選択して実装するのを支援します。テクノロジーは、効率と生産性に最大の影響を与え、収益性の高い成長に貢献します。