製造業の生産工程では、さまざまな課題に直面することがあります。本コラムでは、これらの課題を解決するための方法とシステムを紹介します。
具体的には、生産性の向上やコスト削減、生産見通しの改善など具体的に有効なアプローチやツールを知っておくだけで製造業の皆様の課題解決が実現するかもしれません、
製造業の生産が直面する課題
製造業の生産工程は、従来、予測可能な経路をたどり、比較的単純なプロセスを経てきました。
しかし、人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）、インダストリー4.0などの新しいデジタル技術の登場により、これらのプロセスはますます複雑化し、これまでとは異なる新たな生産課題が発生しています。中でも、顧客の需要、サプライヤー、材料の入手などの要因が予測できないことによる不確実性の増大が挙げられます。また、競争力を維持するために、より高いスピードと精度が求められるようになり、急速に進化する技術に対応できないリスクもあります。
同時に、大規模な製造業は、情報に基づいた意思決定を行うために、プロセスから生成される大量の複雑なデータを処理し理解することの難しさにも取り組まなければなりません。製造業がインダストリー4.0の変革に適応していく中で、企業は取り残されないために、より効率的にリソースを管理し、競争力を維持する必要性を常に意識していなければなりません。
デジタル技術の活用による生産性の向上
デジタル技術の活用は、製造業の生産障壁を克服するのに役立ちます。AIと機械学習（ML）は、顧客の需要をより正確に予測し、需要動向の予測を改善することを可能にします。これらを製造業DXやメーカーDXと呼びます。
さらに、IoTとサイバーフィジカルシステム（CPS）は、より自動化されたデータ収集を可能にし、製造プロセスのスピード、精度、効率性を向上させます。オートメーションツールやロボティクスは、人間の労働力を補い、面倒で反復的な作業を代行し、無駄を省いて生産プロセス全体をより効率的にすることができます。
また、テクノロジーを活用することで、生産プロセス全体の可視性を高め、より良い制御と最適化を実現することができます。例えば、交換や修理を行うべき部品やコンポーネントを知ることは、複雑でコストがかかる場合があります。予知保全、つまりセンサーやAIを使って潜在的なメンテナンスの必要性を検知することは、この問題を解決するのに役立ちます。これにより、生産コストを削減し、機器の性能を向上させることができます。
未来の仕事のための戦略を実行する
競争力を維持するためには、企業が将来の仕事に備えるための戦略を実施することが重要です。
これには、新しく登場したテクノロジーに精通するための従業員のトレーニングやスキルアップ、相互の結びつきが強まる業界で働くために必要な対人関係やチームワークのスキルを身につけることに重点を置くことが含まれます。
また、企業は、より幅広い市場のニーズに対応できる顧客中心で機敏なサプライチェーンを構築するために、社内プロセスだけでなく顧客ニーズも優先させる必要があります。
持続可能な製造のためのサプライチェーン強靭化の強化
パンデミックによる混乱は、グローバルなサプライチェーンの脆弱性を露呈し、企業にとってサプライチェーンの回復力を強化することがより一層重要になっています。
企業は、従来のサプライヤーを超えて、混乱時にバックアップリソースを提供できる新たなサプライヤーとの関係構築を始めなければなりません。
また、混乱を予測し、それに備えるために、サードパーティーのパートナーネットワークを含むサプライチェーン全体に気を配る必要があります。
さらに、企業は生産工程が環境に与える影響を意識し、再生可能エネルギーやグリーン・プラクティスなどの選択肢を検討する必要があります。
まとめ
製造業は、新しいデジタル時代の競争力を維持しようとするとき、さまざまな障害に直面します。
AI、IoT、自動化、予知保全などのデジタル技術は、生産障壁の低減と効率化を支援する効果的なツールとなり得ます。
企業は、急速に進化する業界で競争力を維持するために、仕事の未来に目を向けこのようなツールを積極的に導入していくべきだと考えます。
