デジタル化とコネクティビティが進む中、製造業はデータの力を活用し、スマートマニュファクチャリングを推進しています。今日、データは単なる情報ではなく、大きな価値と可能性を引き出す重要な資産となっています。
製造業は常にデータ集約型の産業であり、原材料の調達から最終製品の出荷に至るまで、生産プロセスのあらゆる部分で大量のデータが生成されています。しかし、デジタルトランスフォーメーションとデジタルワーカーの出現により、製造業は現在、最適化と改善の大きな可能性を提供する膨大な量のリアルタイムデータにかつてないほどアクセスできるようになりました。
過去10年間、データマイニング能力の向上により、データは製造メーカにとって新たな石油となりました。しかし、原油のように、生のままではあまり役に立ちません。価値ある洞察を引き出すには、精製、つまり加工や変換、分析が必要です。スマートマニュファクチャリングにおけるデータの真の可能性は、単にその収集にあるのではなく、実用的な洞察に基づいて達成できる成果にあります。
データを実用的な洞察に変換する
スマートマニュファクチャリングにおいてデータは疑いなく貴重な要素ですが、実用的な洞察を得るには課題がないわけではありません。各タイプのAI (エッジからクラウドベースまで)は、学習と実行のためにデータを必要とします。製造メーカは、収集から活用に至る過程で多くの障害に悩まされることがよくあります。
最も一般的なものをいくつか紹介します。
- データ量と複雑さ
スマート･マニュファクチャリング･システムによって生成される膨大なデータ量に圧倒されることがあります。IoTデバイスから企業資源計画(ERP)システムまで、膨大な数のソースが、極めて多様で複雑なデータセットにつながっています。この膨大なデータを管理、保存、処理することは重要な課題です。
- データ戦略と統合
データは多くの場合、異なるシステムや部門内にサイロ化して存在します。歴史的に成長し、全体的な戦略もありません。このようなデータを統合し、統一された包括的なビューを提供することは、重要でありながら困難な課題です。異なるデータ形式、互換性のないシステム、標準化の欠如は、データ統合における一般的なハードルです。
- 作業員の信頼
作業現場の作業員の信頼は、データのライフサイクルに大きく寄与するため、基本的なものです。しかし、データ収集の理由や目的との関連性についての明確なコミュニケーションや理解がないと、信頼が損なわれる可能性があります。さらに憂慮すべきは、変化に抵抗し、潜在的な離職への不安によってかき立てられる、恐怖に支配された雰囲気が生まれる可能性があることです。
- スキルギャップ
データ分析には、統計分析、機械学習、データの可視化など、特定のスキルや専門知識が必要です。製造業では、これらの分野に精通した人材が不足しており、スキルギャップがよく生じています。
自律的なスマートマニュファクチャリングのための人材の準備
製造業におけるAIの時代を歩む中で、人材が必要なスキルの大幅な変化を経験していることは明らかです。この進化は、従業員にスマートマニュファクチャリングで活躍するための能力を身につけさせる必要性を強調しています。
この課題に対処するには、二本立てのアプローチが必要です。まず、組織はトレーニングと再教育の取り組みを優先する必要があります。業界がデータ主導で自動化されたプロセスに軸足を移すにつれ、作業者はデータ分析、AI、IoT、ロボット工学などの分野に精通していなければならなくなりました。その結果、企業は継続的な教育イニシアチブに投資して、従業員にこれらの新しいスキルを習得する機会を提供する必要があります。従業員が進化する役割の中で活躍できるようにするためには、機械学習の原理からサイバーセキュリティまで、重要な分野で包括的なトレーニングを提供することが不可欠です。
第2に、学習文化の醸成が最も重要です。急速に変化する製造業の状況に適応するためには、企業は継続的な学習と好奇心を奨励する環境を育成する必要があります。この文化は、従業員のスキルの幅を広げ、積極的に新しいスキルを身につけた従業員に報い、斬新なテクノロジに対してオープンマインドであることを提唱するものでなければなりません。
より技術的に高度な製造環境への移行は、手ごわいように見えるかもしれませんが、同時に、従業員が成長し、変革する機会も提供しています。このような変化を歓迎し、人材を積極的に準備することで、指導者たちは、単にスマートマニュファクチャリングの課題に対応するだけでなく、より革新的で、効率的で、サステナブル(持続可能)な産業を形成することができます。
製造業におけるデータとテクノロジの未来
将来に向けて、製造業におけるデータとテクノロジの役割は拡大し続けることでしょう。AIやIIoTのような先進技術によってデータをうまく活用することは、製造業の将来にとって重要な課題です。このようなトレンドは将来に向けてエキサイティングな機会を提供する一方で、これらのテクノロジを効果的に活用するための人材とインフラの両方を準備することの重要性も強調しています。大量のデータがすでに存在している以上、目標は質の高いデータを特定することになります。まず基礎となるデータ戦略から着手し、保存すべき適切なデータとは何かを見極め、次にそれをどこでどのように共有し、転送し、インパクトをもたらす有用な洞察に変換するのかを決定する必要があります。
一般的な製造業の職場により多くのテクノロジが統合されることで、成長と発展の可能性は計り知れません。データの力を活用することで、製造業は革新を続け、生産性を向上させ、長期的に成長を維持することができます。
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