製造業の未来はクラウドの力にかかっている

IoT、Society5.0、Industry4.0が産業技術の最新流行語であるにもかかわらず、彼らの根本的な目標は成果を出し始めている。
これらのアイデアは、主にデジタルトランスフォーメーションを使用してデータのオープン性、アクセス性、およびインテリジェンスを向上させ、製造業界に浸透する基本的なビジネスコストの要因を解決することを目的としています。 間違いなく、これらの概念によってなされた約束のいくつかは、特にデータ収集の分野ですでに実現されている。
データは、収集されるだけでなく、提案されている変換の結果としてコンテキスト化される必要があります。 予測メンテナンス、JIT組立ラインでの専門製品の生産能力、疲労監視装置を利用した労働者の安全性の向上などがその例である。

クラウドサービスの導入は、合理的なデジタルトランスフォーメーションに不可欠です。 長い間、メーカーは接続制限(遅延、スループット、信頼性)のため、ビジネスクリティカルなアプリケーションにクラウドサービスを使用することができませんでした。 ERPとMESは、オンサイトでインストールされ続けるか、無限に共存することがありますが、IT企業は、利害関係者に構成可能なインフラストラクチャを提供するためにサービスデリバリ戦略を変更する必要があります。そうしないと、IT企業はバイパスされる危険性があります。 2023年以降の世界経済における競争力を維持するためには、このような新技術の採用が不可欠である。

これらのテクノロジーの多くは、現在では非常に高価で高度なものですが、ROIはますます明らかになっています。 中小製造業者は規模が達成されれば、生産現場に追加技術を取り入れる機会を持つことになるが、その多くはSaaSやクラウドファースト戦略を利用して設計されている。 クラウドサービスは、セカンダリビジネスの目標に限定されるのではなく、すべての企業の目標を推進する主要な手段またはエンジンとして捉える必要があります。

現在クラウドを使用している企業が増えれば増えるほど、追加のサプライチェーンボトルネックにつながる高価な停止を予測し、停止するための設備が改善されます。

数十年以来、接続デバイスは製造業でリモート資産監視などの活動に使用されてきました。 しかし、これらのサービスの制約は、これまでリモートモニタリングが依存していたセンサーテクノロジーの遅れによって引き起こされてきました。 しかし、5Gのような無線技術の普及とセンサー価格の下落で、このような制約はそれほど問題にならない。
ネットワークに接続されたウェアラブルワーカーは、仕事をよりシンプルで安全にします。 これらのリンクされたデバイスはデータを生成し、クラウドにアップロードして追跡を支援するだけでなく、パフォーマンスと操作性を向上させる高度なデータ分析を行います。 デジタルセンサーは今や以前より速く正確になったが、リアルタイムでデータを評価できる良いツールがなければ、データ追跡を強化することは無駄だ。

効率性と安全性を高めるリアルタイムデータ処理が人工知能で可能になった。 廃棄物を削減するためのリアルタイム資源の再配置、燃料フィルターを通じた遠隔オイル品質測定、最も効果的なピッキング経路に対するフォークリフト運営者の案内など、数多くの代案がある。 予測メンテナンスのための分析は、機器の誤動作を防ぎ、サプライチェーンに影響を与えます。
処理できるデータの量は常に増加しているため、強力なツールを使用せずにすべてのデータを活用することは無駄です。 AIは予防に役立ちます。 ただし、重要なデータを処理するには、強固なITインフラストラクチャが必要です。

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