人工知能が製造業のデジタル変革を推進

製造業における人工知能がデジタル変革を推進

製造業における人工知能はデジタル変革を可能にし、より効果的で熟練した効率的な業界を実現します。 AI は、記録管理、在庫管理、サプライ チェーン プロセスの強化に役立ちます。機械データを分析することで、機械の健全性も大幅に改善されます。また、既存の問題を診断し、予測的な洞察を提供することもできるため、メーカーはメンテナンスや修理にかかる時間と費用を節約できます。

AI の最大の贈り物は、従業員に返される時間かもしれません。 AI が反復的または日常的なタスクを管理するようになるため、最前線の作業員、技術者、管理者は、より多くの価値を生み出す戦略的なタスクに集中できるようになります。しかし、この才能を実現するには、従業員が AI をどのように扱い、それを自分たちのために機能させるかを知っていなければなりません。

それが課題です。業界における人工知能と自動化の導入により、製造業におけるデジタル変革プロセスを妨げる可能性のあるスキルギャップが浮き彫りになりました。製造業における実用的な AI ユースケースを作成するには、労働者には AI とその開発者と協力して作業できる適切なスキルが必要です。これがなければ、メーカーは AI の真の力を活用して、スマートかつ効率的な意思決定を行うことは決してできません。

最前線の従業員から管理者に至るまで、業界全体でスキルギャップが存在します。 AIと熟練労働者が連携して働く未来を実現するために、製造業者はこれらのギャップに今すぐ対処する必要があります。

工場労働者と技術者

AI が最も価値を提供できる分野の 1 つは、機械の健康です。テクノロジーは、機械の状態に関するリアルタイムのデータを提供し、事後対応型および予防型のアプローチを超えて予測メンテナンスの領域に進むことを可能にする深い洞察を提供します。 AI を活用した機械の状態監視により、ダウンタイムを大幅に削減し、製造業者のデジタル変革の取り組みを加速できます。もちろん、これは工場の現場で働く人々が AI の可能性を活用する準備ができており、それを実行できることを前提としています。

製造業における技術革新は、最前線の技術者に取って代わるものであってはなりません。むしろ、仕事の効率化が図られ、より価値の高い仕事に時間を割けるようになるはずです。しかし、AI の助けを借りずに何年も働いてきた人々にとって、これは必ずしも明らかではありません。現在の状況を改善し、スキルギャップに対処するには、製造業のリーダーはまず、労働者が AI の実装に必要なスキルを習得する必要がある理由を説明する必要があります。

製造業における AI が日常的なタスクを引き継ぐことで、革新的な思考と問題解決能力を必要とする、より収益性の高い仕事に従業員が取り組める方法を説明します。これが達成されれば、AI の価値の潜在性を実現するための適切なスキルを労働者に身につけさせることができます。

これらのスキルの中で最も重要なのは、データに基づいた意思決定です。製造業の将来に備えるために、保守チームは受け取ったデータを理解し、それに基づいて行動する必要があります。これは、誰もが一夜にしてデータ サイエンティストにならなければならないという意味ではありません。AI からの機械データは、簡単に理解できる形で提示できますが、そのデータを解釈することは習得すべき重要なスキルになります。

メンテナンス チームと技術者は、機械の状態監視によって提供される洞察を活用するために、互いに、また他の関係者と協力することを学ぶ必要があります。たとえば、AI が技術者にベアリングが近い将来に故障することを伝えた場合、従業員は修理中に必要な部品が確実に入手できるように在庫管理に連絡する必要があることを認識している必要があります。

機械の状態監視により、メンテナンス担当者はこれまで以上に正確な作業が可能になります。かつては見過ごされていた大きな進歩も、人々がどこを見ればよいかを知っていれば、今では完全に達成可能です。たとえば、摩耗したベアリングが振動を増加させ始めたら、より安全なねじロックに切り替えます。 AI ツールは振動を感知して報告するかもしれませんが、その情報を処理するのは人間次第です。

結局のところ、製造業におけるデジタル変革は、AI を主役にすることを意味するものではありません。代わりに、AI ツールはサポート的な役割を果たし、最前線の作業者が仕事の価値を高めることができるようにするべきです。そのためには、従業員は自分の役割がどのように進化していくのか、そして AI の力を活用して将来の意思決定と効率性を向上させるにはどうすればよいのかを理解する必要があります。

製造管理

AI の価値と影響は、工場労働者や技術者を超えて広がる可能性があります。実際、製造業のデジタル変革が成功するには、管理者が業界内で起こっている変化を管理する能力を持っている必要があります。パンデミックから気候変動、供給不足から技術革新まで、あらゆるものが今後何年にもわたって製造業の状況を形作っています。これらすべてをうまく乗り切るには、マネージャーは現状に挑戦し、イノベーションを推進することに適応する必要があります。

これは実験する準備ができていることを意味します。これまで、製造業のリーダーたちは実験を価値ある製造スキルとして認識し、評価してこなかったかもしれませんが、新しいことに挑戦し、失敗と成功の両方から学ぶことは、俊敏性と適応性の重要な要素となるでしょう。この考え方は製品開発に限定されるべきではなく、実験は組織全体に適用できます。

たとえば、製造業に人工知能を応用すると技術者やメンテナンスチームの時間がより多く解放されるので、新たに得られた時間を従業員に有効活用してもらうのは経営陣の責任になります。技術面では、作業者は AI を活用した機械の状態データに関する洞察を活用して、運用コストを削減し、在庫管理の効率を向上させるさまざまなアプローチを試すことができます。

現状を打破する意欲は、ビジネス自体の階層構造にも及んでいます。工場労働者と経営陣を分離する従来の構造は、製造業のデジタル変革を妨げることになります。代わりに、マネージャーは新たな課題に適応できる機敏な構造を構築する必要があります。

これには、変化を推進し、現状に挑戦する意欲のある人材を社内で見つけることも含まれます。実験し、革新を求め、改善する意欲のある従業員こそが、ビジネスを前進させる原動力となるでしょう。過去には、リーダーたちはそのような従業員を助けではなく邪魔者とみなしていたかもしれません。この態度を変える時が来ました。

経営者は、自社や業界全体で起こっている変化を無視することはできません。彼らは製造業のデジタル変革に不可欠な存在であり、適応し、他者が同様のことを行えるよう支援する意欲と能力がなければなりません。

デジタル変革における新たな役割

最前線の従業員と管理者に必要な新しいスキルに加えて、製造業のデジタル変革による新たな課題と機会により、ハイブリッドな役割も出現するでしょう。これらの役割は、従来経営陣と最前線の従業員の間に存在していた溝を埋め、従来の専門分野の境界を曖昧にして、新たな価値、革新、成長を推進します。

たとえば、製造業における AI によって機械の状態を監視および管理する方法が変化すると、企業は運用と保守のギャップを埋めるために機械操作の専門家が必要になります。これらのチームは AI 予測手法を進化させます。

テクノロジーにより、メンテナンス チームは正確な予測データを世界中の誰とでも共有できるようになります。つまり、オフサイトの専門家は、ビデオを介して専門知識を簡単に活用し、特定の問題を解決できるということです。リモートコラボレーションはこれまで製造業では優先事項ではなかったかもしれませんが、今日のデジタル変革では重要な役割を果たしており、企業は従業員と管理者が適応できるように支援する仮想シフトチャンピオンを必要としています。

テクノロジーにより、メンテナンス チームは正確な予測データを世界中の誰とでも共有できるようになります。つまり、オフサイトの専門家は、ビデオを介して専門知識を簡単に活用し、特定の問題を解決できるということです。リモートコラボレーションはこれまで製造業の優先事項ではなかったかもしれませんが、今日のデジタル変革において重要な役割を担っており、企業は従業員と管理者が適応できるように機械翻訳を必要としています。

さらに、従業員は、規範に挑戦し、イノベーションを推進するという任務を負うと、企業文化の変化を経験する可能性が高くなります。ここで、文化翻訳者という新しい役割が、従業員が変化に適応し、それに適応してより多くの価値を生み出すよう促すのに役立ちます。

伝統的な製造業の役割は変化しており、新しい仕事が生まれています。製造業がよりデジタル化され、ダイナミックな産業へと変貌を遂げつつある今は、非常にエキサイティングな時代です。しかし、組織が遅れを取らないようにするには、製造業のリーダーが、今日の製造業で AI を最大限に活用し、将来の需要に適応するために必要なスキルをチームに身につけさせることにかかっています。