製造業の未来：業界動向

未来の製造業は、インダストリー4.0として知られる第4次産業革命の技術やソフトウェアの活用を推進してゆきます。これは、広範な機械の相互接続、製造業自動化の進展、人工知能や他の製造業ソフトウェアによる製造プロセスの制御を意味します。本記事では、製造業のトレンドと未来の製造業のハイテク特性について紹介します。

製造業のトレンドは、ハードウェア、ソフトウェア、持続可能性における革新が、相互接続された製造業の未来を形成することです。

製造業ソフトウェアは、インダストリー4.0のイノベーションを利用して急速に進化しており、デジタル技術を未来の製造業の最前線と中心に据えています。

設備保全管理システム (CMMS)を含むスマートな在庫システムは、これらの製造業ビジネスに必要なコストをよりよく管理し、計画することができます。CMMSは、実際に予測されるビジネスニーズに基づいて在庫を計画し、注文と仕分けを調整することができます。これにより、在庫レベルと、それに伴う資本コストおよび営業コストを削減することができます。この製造業ソフトウェアは、稼働状況や固定スケジュールに基づいて機械のメンテナンスを計画することもできます。

人工知能は私たちの生活に浸透しており、その中には製造業製造技術も含まれています。AIは、必要なメンテナンスを予測し、肉眼では見えない品質欠陥を発見し、大量のデータから傾向を特定し、スケジュールを最適化することができます。AIは製造業の将来において大きな役割を果たします。

IIoTデバイスとクラウドコンピューティングにより、生産工程はいつでもどこからでも監視できます。これにより、世界中のどこからでも企業のさまざまな支店をチェックでき、現場のオペレーターがスマートフォンを通じて機械のアップデートやアラートを受け取ることもできます。

製造業技術が他の機械やより広範なシステムにますます接続されるにつれて、遠隔保守管理システムは、機械が必要とする保守を予測することができます。

予知保全は、IoT対応機械からデータを収集・分析し、進行中の問題を検出します。振動センサーはその代表的な例であり、振動センサーが検知する異常は対処が困難な問題であることが多いからです。製造業ソフトウェアに搭載されたAIは、潜在的な問題について警告を発することができ、メーカーはそれに応じてメンテナンスのために機器をシャットダウンすることができます。これにより、従来よりもはるかに早い段階で問題を特定し、解決することができるため、機器の寿命を延ばし、ダウンタイムを回避し、投資収益率を最大化することができます。

インダストリー4.0の革新は、製造業全体に広がり、業務効率を改善します：

• 製造業オートメーションと産業用ロボットによるヒューマンエラーの最小化
• 工程パラメータの理想的な条件を決定・維持する製造業ソフトウェアによる効率的なエネルギー使用
• 製造業とオートメーションの相乗効果による工程の高速化と歩留まりの向上
• 3Dプリント技術による迅速なプロトタイプ制作
• RFIDタグとブロックチェーン技術による追跡技術でサプライチェーンを最適化
• 必要なときだけフィルターや潤滑剤を使用する予知保全により、材料の無駄を削減

予知保全と同様に、スマートマニュファクチャリングはIIoT製造装置のセンサーを使用して、標準からの逸脱を検出します。スマートマニュファクチャリングは、生産プロセスのシャットダウンを要求するのではなく、生産プロセスを最適化することを目指しています（ただし、製造業の将来にとっては、両分野のバランスをとることが鍵となる）。

スマートマニュファクチャリングは、製造業の自動化を調整して生産量を最大化することができます。 また、稼働状況の傾向を分析・提示し、製造エンジニアがシステムの非効率性を特定できるようにすることもできます。これには、材料の無駄な使用、生産におけるチョークポイント、高発熱領域などが含まれます。

スマートマニュファクチャリングは、生産ニーズに基づいて原材料を自動的に発注したり、製造装置を割り当てたり、バッチ分配を計画することもできます。

IIoTの継続的で広範な接続性により、リアルタイム情報は製造業の将来にとって重要な要素となっています。

デジタルツインは、IIoTデバイスからのデータを使用して、製造機械、あるいは製造プラントやサプライチェーン全体のリアルタイムで継続的なシミュレーションを作成します。物理的な製造プロセスのデジタル・ツインを使用することで、オペレーションの監視、シナリオのシミュレーション、将来の問題の予測、新製品の製造可能性の評価が可能になります。デジタルツインは、オペレーションの理解を深め、制約を特定できます。

RFIDタグやブロックチェーンなどの技術革新により、リアルタイムのサプライチェーン管理が普及しています。これらのタグは材料情報を継続的に記録し、生産プロセスのあらゆるステップでスキャンすることができます。これには、サプライヤーから製造業在庫、製造工程、エンドユーザーまで、あらゆるものが含まれます。このような知識を活用することで、不確実性を減らし、サプライチェーンの弱点を突き止めることができます。

すべての技術進歩と同様に、それを受け入れる人々や企業は、将来的に確固たる足場を見つけるでしょう。製造業の未来は、企業がインダストリー4.0のどの要素が自社のビジネスに適しているか、真の利益をもたらすことができるかを評価することになるでしょう。

• ビジネス上の課題、制約、損失の原因を分析し、AIやその他のイノベーションがどのような点で役立つかを確認します。
• モニタリングが本当に必要な機器の状態を見極めます（センサーとコンピューティング能力の設備投資）。
• 新技術にかかる継続的なコスト（トレーニング、電力、コンピューティング能力、ソフトウェアライセンス、データストレージ、冷却、トラブルシューティング）を検討します。
• IIoT接続が安全性を損なうのを防ぐため、サイバーセキュリティを強化します。
• 人間が協働ロボットと有意義な仕事を見つけ、安全性を優先する方法を見つけます。
• 企業の顧客がインダストリー4.0に伴う持続可能性の透明性を求めているかどうかを検討します。