主要なテクノロジーメディアを読めば、インダストリー4.0プロジェクトに多額の投資を行っている大手製造メーカの記事を目にするでしょう。このような記事を読むと、米国の工場はロボット、機械、センサーで満たされており、製品エンジニアリングから品質、生産性能に至るまで、あらゆることに関するリアルタイムのデータを送信し、そのデータがより効率的な製造ビジネスの運営方法を予測するために使用されていると誰もが信じてしまうでしょう。これは一部の大手製造メーカで起きているかもしれませんが、大多数の製造メーカは依然として、産業用モノのインターネット(IoT)とインダストリー4.0が価値ある投資なのか、それとも単なる誇大宣伝なのかを見極めようとしている段階です。
つながっていない現実
米国では、多くの製造工場が20年以上前に建設されています。工場内の機械の14%未満しか「接続」されていません。1つまり、それらの機械には、動作状況に関するデータを抽出できるセンサーやモニタがありません。これらの古い機械は故障しやすく、年間最大USD 50,000,000,000のダウンタイムを引き起こしています。2
産業用IoTに関する誇大宣伝は、製造メーカが動作効率に関する利益を得るためには、機械学習、拡張現実、人工知能などの変革的テクノロジーに直ちに投資しなければならないというものですが、それは現実とはかけ離れています。製造メーカはデータを抽出して活用するための接続された基盤を構築し始める必要がありますが、一夜にして大規模な改革を行う必要はありません。多くの製造メーカは小規模から始めて、初期の成功を基に構築しています。
製造業におけるデータの問題
克服すべき大きなハードルは、これらの古い機械に関係しています。実際、一部の機械は大量のデータを生成しますが、このデータへのアクセスは容易ではありません。他の機械にはデジタルコントローラさえなく、動作データを取得するために外部の改修とセンサーが必要です。使用可能なデータへのアクセスは、しばしば困難でコストがかかるため、その努力から得られる明確なリターンが必要です。このため、企業は過去に問題があった可能性のある最も重要な機器や、納品に影響を与える重要な管理ポイントを表す機器に焦点を当てています。
データが利用可能な場合でも、それをどうすればよいかについての不確実性があります。誰か、または何らかのツールが、データを解釈して意味を理解する必要があります。ほとんどの製造メーカには、この取り組みを支援するデータサイエンティストがいません。誇大宣伝は、データへのアクセスがビジネスのやり方を変革すると製造メーカに伝えていますが、現実には、デジタル化は特定の資産で何が起こっているかを理解するための基盤を築くだけです。データを実用的なものにするために、それを視覚化する方法が必要です。
産業用IoTの誇大宣伝と現実
結局のところ、製品は可能な限り効率的かつコスト効果的に製造され、要求の厳しい顧客に出荷される必要があります。
当社の顧客は、産業用IoTとインダストリー4.0を、遠い将来の約束のために投資する新しいテクノロジーではなく、すでに持っているものでより多くのことを行う機会として見ていると語っています。しかし、改善のためのアイデアや機会を発見する実行可能な方法があれば、彼らはそれを活用します。
このブログ投稿を執筆している時点で、Plexには現在、産業用IoTプロジェクトに着手している顧客が数社います。多くは、既存の資産に対するより多くの可視性を獲得するという、まさに現在の状況から始めています。彼らは次のことができるようになります。
- 現状の可視化 - 作業セルの可視化、物事を動かし続ける基盤となる資産の把握、動作効率の改善、問題発生前の潜在的な課題への対応方法の理解
- 過去の状況把握 - 履歴トレンドラインを活用したリアルタイムのモニタによる稼働時間と性能の学習・診断・改善、品質問題発生時の根本原因追跡のためのデータの唯一の正しい情報源の確保
- 将来予測 - アセットパフォーマンスに関する実用的な洞察のための、事実上あらゆる性能特性の正確なリアルタイムグラフによる、動作や品質性能を混乱させる可能性のあるトレンドの特定
当社の顧客は、産業用IoTが無視できない戦略であることを知っています。なぜなら、それを無視する製造メーカは、インターネットを逃した多くの消費者向け企業のようになる可能性が高いからです。
関連記事