2022年のスマート製造のトレンド

製造業は過去 1 世紀にわたって大きく変化しました。 新しい高度なテクノロジーが業界を前進させるにつれ、製造業界は明らかに情報化と自動化へと進んでいます。 人工知能や機械学習、センサー、モノのインターネットなどのテクノロジーは、製造業の運営方法を根本的に変えています。 こうした変化のすべてにおいて、私たちのビジネスが適応し成長していくためには、業界を前進させるトレンドを理解することが重要です。

スマート製造：完璧さの追求

すべての業界において、最も効率的なソリューションが通常は最善の選択となります。製造業にも同じことが当てはまります。業界を未来へと導く革新的なテクノロジーは、理想的なソリューションに根ざしています。工場で特定の製品を生産するための完璧なソリューションとは何でしょうか? 私たちはこの理想にどれだけ近づいているでしょうか?

スマート製造のアイデアは、人工知能によってレイアウトが最適化された完全に自動化された工場です。人間の介入は人為的ミスを招く余地を残すため、可能な限り最小限に抑える必要があります。理論的には、これらの工場は人間の労働者が短期的または長期的な傷害を受けるリスクがないため、より安全でもあります。

この理想はまだ実現されていませんが、2022 年には多くの製造技術がその実現に非常に近づいています。 Fortune Business Insightsによると、世界のスマート製造市場規模は2021年に2,495.6億米ドルで、2022年には2,778.1億米ドルに増加すると予想されています。これらの革新的なテクノロジーは業界の成長を加速させると期待されているため、競争力のあるビジネスを維持するためには、これらのテクノロジーのニュアンスを理解することが重要です。

2022年にスマート製造を推進するテクノロジー

スマート製造にはさまざまなテクノロジーが含まれます。これらは通常、ロボット工学、人工知能、モノのインターネットに分類されます。これらのカテゴリにはさまざまなテクノロジがあり、さまざまな方法で重複することがよくあります。たとえば、製造業における多くの AI テクノロジーは、IoT センサーによって提供されるデータに依存しています。

ロボティックプロセスオートメーション

物理的なハードウェア ロボットと混同しないでください。ロボティック プロセス オートメーションは、ソフトウェア タスクを自動化して、従業員の手作業を効率化します。自動化できるタスクの種類は次のとおりです。

• バックグラウンドタスク
• AR/AP トラッキング
• サプライヤー管理
• 在庫管理

ロボティックプロセスオートメーションは、さらに多くのアプリケーションに役立ちますが、このようなさまざまなタスクを自動化する可能性は、2022 年のスマート製造にとって重要なテクノロジーです。このトピックに関する共通のテーマは、チャットボットのパーソナライゼーションの概念です。会話型 AI は、従業員の顧客サービス、トラブルシューティング、レポート サービスを大幅に自動化する可能性があります。

人工知能と機械学習

スマート製造における人工知能の役割は効率性の問題です。高度な AI と機械学習 (ML) アルゴリズムは、既存のテクノロジーを最大限に活用し、機械の稼働時間を延ばし、コストを最小限に抑えながら工場の生産性を高める方法を見つけるように設計されています。製造業における機械学習の最も一般的な使用例の 1 つは、予測保守です。機械が故障するまでメンテナンスを待つことは、企業にとってコストがかかります。ただし、特殊な IoT センサーと組み合わせると、機械学習アルゴリズムを適用して、機械が故障する前に、いつ機械を修理する必要があるかを事前に予測することができます。視覚検査のためのマシンビジョンなど、製造業における ML の使用例は他にも多数あります。

デジタルツイン

デジタル ツインの概念は、人工知能の使用方法に関する理想的な性質から生まれました。生産ラインを最も効率的に構築する方法を探している場合、レイアウトの効率をテストするのは困難です。この問題に対処するために、デジタルツインの概念はテストプロセスをデジタル化します。工場のフロアを現実に基づいたシミュレーションにデジタル化することで、生産ラインのコンポーネントをシミュレーション内で再配置および変更し、最適なレイアウトを見つけることができます。

しかし、デジタルツインはシミュレーションのようなものではありません。静的なシミュレーションとは異なり、エンジニアは実際の状況に基づいてデータを表示できます。このデータは現実世界のセンサーから取得されます。これにより、デジタル ツインが現実に根ざし、より正確な画像が得られるようになります。

クラウドテクノロジー

メーカーは、さまざまな理由から、クラウド ストレージ ネットワークにデータを安全に保存することに移行しています。理由の 1 つは、メーカーが世界中のどこからでも安全かつオンデマンドでデータにアクセスできることです。もう 1 つの理由は、データをオンサイトに保存するよりもクラウドに保存する方が安価であることです。企業がデータをクラウドに安全に保存すると、各生産拠点の IT サポートとストレージ ハードウェアにかかる経費を削減できます。

クラウド ストレージは、拡張性と弾力性にも優れています。より多くのストレージが必要な場合は、簡単に追加できます。物理的なオンサイトストレージの場合、これはそれほど簡単ではないかもしれません。特定のサービスについてクラウド移行を実行する際には考慮すべき課題がいくつかありますが、ビジネスの性質によっては、最終的にはメリットがコストをはるかに上回ります。クラウドには多くの利点がありますが、セキュリティ上のリスクは常に存在します。データを保護するには、クラウド インフラストラクチャのセキュリティに注意を払う必要があることに留意してください。

モノのインターネット (IoT)

多くの人は、AI はテクノロジーを自ら変えるゲームだと考えています。しかし、AI と機械学習の技術はデータに大きく依存しています。近年、製造現場で AI が非常に役立つようになった理由の 1 つは、モノのインターネットの進歩です。具体的には、工場におけるセンサーの普及により、予知保全、デジタル ツイン、自動電力管理、コンピューター ビジョンによる品質保証などの AI アプリケーションの強化が促進されています。

IoT テクノロジーが産業分野で普及しつつあるもう 1 つの理由は、ワイヤレス接続テクノロジーの進歩です。 6 GHz Wi-Fi により、屋内環境で多数の小型デバイス ネットワーク間の接続がより実現可能になります。しかし、今年多くの企業が直面する課題は、現在のチップ不足に対処することだ。その結果、新しい機器の調達が不足する事態が発生しました。

スマート製造の未来

2022 年までに、多くの革新的なテクノロジーがスマート製造に対する私たちの見方を一変させるでしょう。世界中の地域や国の間での競争の激化により、製造技術に革命が起こり、この進歩は今後も続くでしょう。

しかし、スマート製造の背後にあるテクノロジーを理解するだけでは、企業が競争力を維持するには不十分です。これらを新しい独自の方法で適用することで、ビジネスの将来への道が切り開かれます。ビジネスが対処しなければならない制限を考慮することも重要です。たとえば、今年も続いているチップ不足により、工場の現場に追加できる機器の量が制限されています。このような制約に直面した場合、ブリコラージュは製造業者にとって最良の味方となります。 2022 年の制約に適応し、既存のテクノロジーを最大限に活用できる企業は、スマート製造を通じて自社の将来性を確保することができます。