これを書いている時点で、私たちはCOVID-19のパンデミックの真っ只中にあり、製造業界全体で前例のない混乱を引き起こしています。ただし、多くのビジネスリーダにとって、製造業者が変化する世界で生き残るための新しい方法を模索しているため、これは第4次産業革命またはインダストリ4.0への推進力と推進力を変えていません。
インダストリ4.0という用語は、可能性の領域を伝えるためによく使用されますが、いくつかの課題が伴います。製造技術における情報とデータ交換の自動化、および「スマートファクトリ」の作成は、ほとんどの企業で実現されるまでにはまだ長い道のりがあります。言い換えれば、それはまだ幻想でしかありません。デジタルテクノロジは産業界と製造業の世界の様相を変えつつありますが、インダストリ4.0への移行は比較的ゆっくりと進んでいます。物理オブジェクトとソフトウェアの統合などの進歩はセクター間でまだらであり、Amazonなどの一部のパイオニアは存在しますが、残りの分野の大部分についてはまだそこにたどり着いていません。
なぜ進歩が遅いのかについての簡単な答えはありませんが、業界がインダストリ4.0の完全な実現に対して直面している3つの主な障害があります。
1. 接続性
接続の目標は、データ収集とデータ管理に関係する必要があります。真に接続された企業は、組織から出てくるデータと入ってくるデータを効果的に管理できます。多くのPLCは現在この現実に苦しんでいます。特にインダストリ4.0から発せられるビッグデータは、非常に多くの異なる多様なソースからのものだからです。ほとんどのデータは未使用であるか、非常に具体的な戦術的な目的でのみ使用されています。
互換性のないテクノロジ、システム、およびデータタイプ間の相互運用性が不十分であると、データが戦略的に活用されないというこの問題が発生します。機械とセンサのデータを統合しないと、企業は状態モニタ、予知保全、トレーサビリティなど、スマートファクトリの重要なコンポーネントであるトピックを処理できません。これを克服するために、企業は、機械学習、人工知能、予測分析を使用してビッグデータを製造する価値を十分に活用できる最先端のプラットフォームを必要としています。
2. 実装
インダストリ4.0が要求する多様なデータを保存、操作、管理するのに苦労している従来のITシステムが多すぎます。これは、生産性の低下につながるだけでなく、製造現場でより多くの人員が必要になり、リモート設定から職務を遂行できなくなるため、追加のテクノロジの問題につながります。
これは多くの理由で苛立たしいものです。過去20年間のテクノロジの進歩により、インダストリ4.0の統合はこれまでの現実よりもいくらかスムーズになるはずです。しかし、新しい機器を有効にし、シームレスな統合に必要なソフトウェアに登録してリンクできるようにすることは、依然として多くの人にとってとらえどころのないことを証明しています。また、標準化の欠如と利用可能な技術の知識または理解の欠如による障壁もあります。
オープンソース･ソフトウェア･ソリューションは、短期的および中期的にはこの問題に対する最善の解決策となる可能性がありますが、長期的には、企業は組織全体で構造的な変更が必要であることに気付くでしょう。
3. オートメーションとIT階層
インダストリ4.0では、オートメーションソリューションが高度に認知的である必要があります。しかし、オートメーションなどの大規模なプロジェクトの場合、多くの場合、組織は特定のルートをたどったり、既存のサプライヤに頼ったりするため、インダストリ4.0環境での代替ソリューションへのアクセスや考え方を制限できる方法で「閉じ込められる」可能性があります。また、意思決定をこれまで以上に迅速に行なう必要もあります。エッジコンピューティングは実行可能なソリューションである可能性がありますが、このテクノロジは多くの製造会社にとってまだ初期段階にあります。
簡単な解決策はありませんが、マシンが互いに効果的に「対話」するためには、ITとOT (運用技術)の間の理解を深めることを優先する必要があります。
幻想か必要か?
インダストリ4.0の流行語はまだ非常に広範ですが、多くの製造業は、野心を完全に実現する前に、まだやるべきことがたくさんあります。そして、産業が急速に進化し続けるにつれて、完全にスマートで自動化された工場の幻想を変える必要性が必要にシフトします。この必要性は、最終的にはスマートファクトリを幻想から現実のものにするものです。
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公開 2020/06/22
