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製造業におけるデジタルトランスフォーメーションの備え

「境界線を越え、製造業は新しい時代に突入した。」と考えるアメリカの人たちがいます。今回はその記事を翻訳と所感を交えて、製造業のデジタル化の背景にある原則と、製造業を未来へと導く主要なトレンドに焦点をあてて書いていきたいと思います。

「デジタルトランスフォーメーション」という言葉は、デジタルデータ、接続性、処理の活用が製造活動のあらゆる側面を網羅する次の段階の話です。ラピッドプロトタイピングや研究開発から生産やパフォーマンス分析まで、製造業におけるデジタルトランスフォーメーションは、企業の組織構造から収益を生み出す方法まで、ビジネスのあらゆる側面に影響を与えることになります。

製造業におけるデジタルトランスフォーメーションの利点

製造業におけるデジタル化のメリットは数多くありますが、以下の 5 つのカテゴリーにまとめることができます。

生産性

3D プリントや拡張現実などのツールを使用し、リアルタイムでユーザーの行動データを活用することで、設計および開発プロセスがより速く、より良い情報を得ることができます。また、接続された機械から重要なメンテナンスデータが送信されるため、ダウンタイムを最小限に抑えて生産が合理化され、これを活用して故障を防ぎ、出力を最適化することができます。

品質

高精細なセンサーが、生産ラインの全プロセスに沿って製品の生産パラメータを監視します。Quality4.0と呼ばれることもありますが、機械学習アルゴリズムを生産データに適用することで、欠陥の根本原因を自動的に解読し、無駄に関連する問題を事前に予測することができます。

コスト

生産ラインや機械データ、物流、輸送など、製造プロセスのすべての段階でデータを取得して分析することで、新たなコスト削減の機会を特定することが可能になります。在庫は、より正確な方法で需要を満たすために管理することができ、機械は製品間の迅速な変更を可能にする高いレベルの柔軟性を提供します。

カスタマイズ

カスタマイズは顧客にとって重要なセールスポイントとなっています。デジタル化された製造ラインは、大規模かつ高効率で稼働しながらも、魅力的なカスタマイズオプションをお客様に提供し、価格競争力を維持することができます。

安全性

危険な環境での作業もロボットで処理することができます。工場の至る所に設置された専用センサーにより、作業員は潜在的な危険について事前に警告を受けることができます。

 

製造業におけるデジタルトランスフォーメーションの10の事例

次に製造業におけるデジタルトランスフォーメーションを形成し始めている10人の “最も価値あるプレーヤー “をアルファベット順に掲載します。

1. アディティブ・マニュファクチャリング(3Dプリンティング)

一般的に「3Dプリンティング」と呼ばれるアディティブ・マニュファクチャリングは、3Dデータを物理的な領域に直接変換するという共通の特徴を持つ多種多様なプロセスや材料を取り入れています。この製造形態は、これまでにない自由な設計を可能にします。この技術の進歩に伴い、航空宇宙、自動車、医療、消費者/ライフスタイルなどの分野で新しいことの出現を目の当たりにしています。

2. アセットパフォーマンス管理(APM)

インダストリー4.0の出現により、資産パフォーマンス管理の定義は、幅広い機能セットを含むように変更されました。APMは、製造エコシステム内の物理的資産の可用性と全体的な信頼性を向上させるために、多くのツールをプールします。これらのツールは、資産からのデータを収集、整理、可視化、分析し、予測予測、状態監視、信頼性維持を実行することにより、そのデータを活用します。

3. クラウドアプリケーションとプラットフォーム

クライアント・サーバ型データ管理システムという昔ながらのアプローチは、産業用クラウドアプリケーションに急速に取って代わられつつあります。この新しい方法でソフトウェアを開発・展開することは、従来の重くて複雑なサーバー型に比べて多くの利点があり、更新が容易で低コストのメンテナンスが可能です。

4. 接続された製品とサービス

コネクテッド製品という形でのサプライチェーンのデジタル化は、製造業を市場におけるイノベーターとして位置づけています。製品の機能を強化することで、顧客の正確なニーズを常に満たすことができます。このような継続的な接続性は、サービスとしての製造業の立場を強化します。

5. エッジ

コンピューティング能力が向上すると、より多くのタスクを「オンサイト」のデバイスで処理できるようになります。これにより、IoTネットワークやクラウドにかかる負荷を軽くしてレイテンシーを低減し、データセキュリティリスクを軽減し、接続コストを削減することができます。このような現場のデバイスによる処理は「エッジコンピューティング」と呼ばれ、障害物回避、言語処理、物体検出、顔認識、その他の機械学習アプリケーションなど、IoT領域内で多くの可能性を切り開いていくことができます。

6. フォグ

IoTのエンドポイントとクラウドの間に生息するのが、フォグコンピューティングです。データを入力したり作成したりするポイントと、そのデータを保管する場所をつなぐネットワークです。フォグは、エッジからデータを預かる中間処理ゾーンであり、クラウドを必要としないがオンデバイスでは対応できないタスクを管理しています。

7. 産業用IoT(IIoT)とインダストリー4.0

2011年にドイツ政府が造語した「Industrie 4.0」を皮切りに、製造業におけるデジタル・ディスラプションは現在進行しています。製造業は、この技術的アプローチが業務の進め方を大きく変える可能性を理解しているため、インダストリアルIoTは急速に進化しています。インダストリー4.0の代表的なユースケースは、状態監視、予知保全、デジタルツイン、データ駆動型研究開発、フリート管理です。

8. 機械学習と高度なアナリティクス

産業用IoTの大前提は、センサーやその他のデータ収集ポイントからの絶え間ない更新情報をリアルタイムで受信して分析できること、そして即座にアクションを起こして対応できることです。このため、機械学習はIoTを活用して工業生産に利益をもたらす上で非常に強力なツールとなります。

機械学習と予知保全を通じて、製造セットアップ内の機械の動作と性能が学習され、「理解」される一方で、アルゴリズムは新しい情報に基づいて適応します。これにより、異常な動作を特定し、エラーや故障を高精度に予測することが可能になります。

9. オープンプロセスオートメーション

今日稼働している自動化製造システムの多くは、プログラマブル・ロジック・コントローラ(PLC)と並んで、一般的に分散制御システム(DCS)として知られているものによって制御されています。このタイプのシステムは、アーキテクチャが通常、非常に専有性が高く、変更が難しく、特定の生産ラインに極端にカスタマイズされているため、現在の技術的な状況にはあまり適していません。オープンプロセスオートメーションは、産業用および消費者用のIoTシナリオでの使用のために簡単に実装し、適応させることができる新世代の自動化インフラストラクチャを提供することを目的としています。

10. ロボティクス

産業用製造業におけるロボットの活用は、世界中で200万台近い産業用ロボットが活躍している現在では一般的です。ロボティクスの進行は明らかです。ロボットが提供する効率性は他に類を見ないものであり、人間の代わりに単調で不快で危険な作業を行うことができるからです。

IoRT(Internet of Robotic Things)は、ロボット技術を次のレベルに引き上げ、将来の製造業の主要な部分となるでしょう。生産用ロボットは接続され、リアルタイムのデータが供給され、工場現場での同期性とパフォーマンスに関する意思決定に使用されるようになります。IoRTにより、製造業者は顧客のニーズをよりよく満たし、サプライチェーンの変化に正確に対応できるようになります。

製造業におけるデジタルトランスフォーメーション:スマートファクトリー

上記に個々の技術について記載しましたが、インダストリー4.0の技術を適用した完全な「スマートファクトリー」を想像してみると、ウェアラブル、AR、VRなどの技術が適用されていることがわかり、とても面白くなってきます。

今後の製造業のデジタルトランスフォーメーションでは、人、機械、人と機械の相互作用など、製造活動のあらゆる側面が同期して調整され、最適な生産を実現し、作業とそれを行う人々の持続可能性を確保します。

まだまだ先のことと考えていては、時代の急速な流れについていけなくなります。いますぐにでもデジタルトランスフォーメーションを進めていくことが、今後の製造業の最重要事項とも言えます。

Written by 日比 章善

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