すでに産業用IoT(IIoT)のメリットについて耳にされたことがあるでしょう。そして、おそらく貴社独自のIIoT戦略を策定中か、あるいはこの技術を貴社内でどのように導入するかを模索されているのではないでしょうか。
私がIIoTを活用して製造メーカの業務をデジタル化する支援をしてきた経験から申し上げると、多くの場合、最初に間違った問いからスタートしてしまう傾向があります。
IIoT導入を成功させ、実際の事業価値やROIを最大化したいのであれば、テクノロジーに焦点を当てるのではなく、まずビジネスに焦点を当ててください。つまり、「貴社のIIoT戦略は何か？」と問うのではなく、「貴社のビジネス戦略、そしてテクノロジーが目標達成にどのように役立つか？」と問うべきです。
IIoTの成功がすべてテクノロジーに関するものだという考え方は、IIoT導入に関する最も一般的な5つの誤解のうちの1つにすぎません。
過去25年間にわたり、Plexで製造メーカがスマートテクノロジソリューションを評価し、適用するのを支援してきた私たちの経験に基づき、IIoTに関してよく耳にする主な誤解と、それらについて知っておくべきポイントをご紹介します。
神話 #1: 産業用IoTシステムの導入は技術的な決定である
新しいテクノロジーが話題になると、十分に早く導入しない企業は取り残されるという危険があると認識されがちです。しかし、製造メーカはテクノロジーのためのテクノロジー導入を避けなければなりません。
すべての新しい技術導入は、特定のビジネスニーズに対応することを目指すべきです。例えば、機械の稼働率を確保し、保守作業を拡大するために、施設からより良いリアルタイムのデータが必要ですか？それとも、生産のダウンタイムによって顧客の注文納期を守ることに課題がありますか？あるいは、部品品質やプロセスのトレーサビリティを向上させることでサプライヤ評価が改善され、売上拡大につながるかもしれません。IIoTは継続的改善のための多くの新たな機会を実現しますが、まずは改善したい領域を特定することが重要です。
要するに、IIoTの導入は技術的な決定ではなく、ビジネス上の決定です。前者は問題を探すソリューションに近く、多くの製造メーカがパイロット煉獄に陥る主な要因となっています。
神話 #2: 産業用IoTは長期的な導入を意味する
10年前、IIoTの導入はインフラ重視かつIT主導の取り組みであり、実装には通常6～18ヶ月を要していました。ネットワーク投資、オンサイトサーバの導入、大規模な実装チームが必要で、機械やラインのダウンタイムや生産遅延、スタッフの大規模な再教育も伴いました。当然ながら、大多数の製造メーカはこれを負担できず、負担できた企業も不明確なROIや高い総所有コスト(TCO)、追加のデータサイロによりしばしば不満や失望を感じていました。
現在では、製造メーカは自宅にNest Learning Thermostatを設置するのと同じくらい簡単に、プラントフロアにIIoTを導入しています。IIoTがどのような具体的なビジネス課題の解決に役立つかを特定するという重要な作業を終えれば、このスマートテクノロジを最も差し迫った課題に集中して適用できます。Plexでは、最短4時間でお客様の稼働を開始し、完全にリモートで導入を実施しています。これは、今日のソーシャルディスタンスを確保したプラントフロアにとって非常に価値があります。より迅速な導入は、より早いROIにつながります。
神話 #3: 産業用IoTは不要—20年間SCADAを使ってきたから
工場のフロア(いわゆるSCADA)からデータを収集するためにネットワークを利用している企業は、すでにIIoTを活用している、あるいはIIoTから得られるものはほとんどないと誤解されがちです。しかし、監視制御およびデータ収集(SCADA)とIIoTには大きな違いがあります。SCADAは、製造工場のグラフィカルな可視化を構築することが新しいアイデアだった時代に生まれましたが、それ以来あまり進化していません。SCADAシステムはプラントフロアの情報を取得し表示しますが、洞察の実現や企業の最新化を実現する能力には限界があります。
IIoTは、従来のSCADAに期待される機能を満たすだけでなく、さらに一歩進んで、貴重な洞察によって従業員と業務を強化します。このテクノロジは、企業全体(1つの工場だけでなく)からのデータに対して高度な分析を実施し、機器のベンチマーク管理や機械学習の適用を実現します。また、ローカルネットワークではなく、Web対応のあらゆるデバイスでこの情報にアクセスできるようになります。
これが何を意味するか考えてみてください。地理的な壁を越えて、人と機械をつなぐことができるのです。インディアナポリスの意思決定者が中国でのバッチ生産完了をスマートウォッチで受信したり、カリフォルニアの工場での機械故障がニューヨークで稼働中の同一機械の自動修正をトリガーし、同様の故障を未然に防ぐことができます。
神話 #4: IIoTのメリットを得るにはデータサイエンティストの雇用(または高度な分析ソリューションの購入)が必要
IIoTは確かに、ショップフロアで何が起きているかについて多くのリアルタイムのデータを実現します。注意しないと、データが多すぎる場合もあります。多くの製造メーカは、IIoTシステムが生成するすべてのデータポイントを消費しなければならないと考え、その結果、すべてを理解するためだけに人員を増やさなければならないと感じています。
確かに、データが多すぎることはあります。特に、何を意味するのかを理解するバンド幅がない場合はなおさらです。しかし、適切に適用されたIIoTソリューションは、多くのデータプロセスを自動化し、ショップフロアの状況把握を手作業で行う負担を軽減します。例えば、すべてのデータポイントを手動でトレースしてトラブルを探すのではなく、機械に発生しつつある問題の早期通知を実現するようにソリューションを構成できます。そして問題が発生した場合には、温度測定値、振動測定値、時刻、作業履歴、オペレータ履歴、その他多数のデータポイントに関する履歴データがあることで、診断と修理を大幅に迅速化し、全体的な機械の稼働率を向上させることができます。
IIoTは、手動でのデータ収集、チーム通知、データ分析プロセスという現状に対して大幅な改善を実現します。また、ほとんどのIIoTソリューションは、データ分析やスタッフ配置の負担を製造メーカに課すことなく、これを実現します。
もちろん、非常に高度な“デジタルツイン”ユースケースではデータサイエンスチームが必要となる場合もありますが、そうしたユースケースは手作業による代替が存在せず、製造メーカの90%以上には該当しません。
神話 #5: IIoTはIndustry 4.0と同じ意味の単なる流行語である
IIoTとIndustry 4.0が混同される理由は理解できます。どちらも製造業界におけるデジタルシステムの活用拡大という共通の優先事項を含んでいます。しかし、両者は同じものではありません。
Industry 4.0は、将来の工場がどのような姿になるかを定義しようとするより広範なムーブメントです。IIoTはIndustry 4.0を支える主要なテクノロジの1つであり、以下のようなソリューションと並んでいます。
- クラウド接続性
- 自動化およびロボティクス
- ビッグデータ分析
- アディティブプリンティング
- ジェネレーティブデザイン
- 拡張現実
- コグニティブコンピューティング
- 人工知能
- ロボティックプロセスオートメーション
- ブロックチェーン
IIoTで接続されたツールや機械により、プラントマネージャはこれまで以上に迅速にワークフローを最適化できます。これにより、収益や生産で新たな高みを達成し、最適化を続けながら記録を更新し続けることが可能です。IIoTの成功事例は十分に公表されており、もはや単なる「話題」ではありません。
今後も何らかの形でソーシャルディスタンスが続く可能性が高い未来を見据えると、IIoTが重要な役割を果たすことは明らかです。しかし、先進的な製造メーカは、生活が通常に戻った後も長く、IIoT導入の恩恵を享受し続けるでしょう。
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