未来のスマートファクトリー

デジタルイノベーションは信じられないほどのペースで進化し、融合しており、この傾向は数十年にわたって続くでしょう。 データ、AI、オートメーション、その他の先進テクノロジーの組み合わせが製造業の未来を形作っており、特にここ数年で加速しているスマート製造業への移行が顕著です。

ビジネスリーダーは、最新の製造技術を採用することの多くの利点を認識し始めていますが、その真の可能性を認識し実現するには、深い技術知識を備えた熟練した労働力が必要であることを認識しています。

時代の先を行くために、メーカーは関連するトレーニング プログラムの実施と並行して、適切なスマート ファクトリー ソリューションへの投資を優先し、自社のスタッフがその役割で優れているために必要なスキルと知識を確実に身につけることができるようにする必要があります。

スマート製造の中心となるのはスマートファクトリーです。 工場を真に「スマート」にするかどうかは、スピードと製品のカスタマイズに対する急速に変化する消費者の要求にほぼ即座に対応できるかどうかにかかっています。 これは、顧客固有の要件に合わせて、迅速かつ柔軟かつ機敏な生産を大規模に実行できる人材とテクノロジーを備えている必要があることを意味します。

IoT センサーに接続された工場設備から AI が分析するデータにより、メーカーは機械のメンテナンス要件をインテリジェントに予測し、作業現場のダウンタイムを削減できます。 このデータと AI を連携させることで、製品が製造ラインの最後に到達する前に欠陥や異常を自動的に特定することで、より効率的な品質管理とコンプライアンスのプロセスも可能になります。

「コボット」として知られる AI 搭載の協働ロボットは、工場と倉庫の両方で人間と協力して、反復的または危険な肉体労働集約的な作業を正確かつ迅速に実行し、効率を高め、エラーを減らし、工場の安全性を向上させることもできます。

製造プロセスと接続された ERP ソリューションを自動化することで、メーカーは、サプライ チェーンと在庫から収集した洞察のおかげで、事業部門がサイロで運営されないようにすることができます。 AI 対応ソリューションはより迅速かつ正確なビジネス予測を生成できるため、標準化と一貫性は競争上の優位性につながります。

すべての中核となるのは接続性であり、IoT はスマート ファクトリー全体にわたるデバイス、センサー、システムのネットワークを促進する上で基本的な役割を果たすことになります。 従業員は収集されたデータを使用して、生産ラインの各エリアをリアルタイムで監視し、意思決定を改善し、サプライチェーン管理を強化し、リソース割り当てを最適化することができます。これは、回復力の強化と利益率の向上を意味します。

スマート ファクトリー テクノロジーの導入には、インフラストラクチャ、機器、ソフトウェア、人材への積極的な投資が必要です。 従業員は新しいシステムやソリューションの使用に適応する必要があるため、企業は関連するトレーニング プログラムを組織し、従業員が業務に適したデジタル スキルセットを確実に身につける必要があります。

企業は、既存の人材プールの外に目を向け、最新のツールやテクノロジーの使用経験がすでにある人材の採用に投資する必要があるかもしれません。 その結果、リソースが少ない一部の中小企業は、導入と実装の競争から取り残される可能性があります。

スマートファクトリーが普及するにつれ、さまざまなシステム、プラットフォーム、ビジネスユニットにわたる運用プロセスとデータを標準化することがもう一つの障害となるでしょう。 自社内だけでなく、協力しているパートナーの社外でも。 標準、プロトコル、フォーマットのシームレスな統合がなければ、企業が導入している新しいテクノロジーのメリットを真に理解することは困難になるでしょう。

それにもかかわらず、ロボット工学と AI の台頭により、単調で反復的な、または危険な手作業がますます自動化され、機械によって引き受けられるようになる可能性があります。 これは、製造現場で物理的に必要な従業員の数が減り、顧客エンゲージメントや従業員主導の学習と開発など、会社の他の領域に振り向けてより多くの価値を付加できることを意味します。