スマート製造業の雇用を加速させる変化

北米に近寄ろうとする傾向は、2020年よりかなり前に現れ始めていました。 新型コロナウイルス感染症の流行の中で、企業が単純にこのパターンに追いつくのではなく、サプライチェーン全体をより広範囲に分散した生産に変えると予測しました。 サプライネットワークフラグメントとして考えられる主な結果は、次の2つです。 パンデミックが何かを明らかにしたとすれば、一国が全世界に医薬品、医薬品、その他の品目を供給する場合、すべての人が生産中止や不足によって危険にさらされているということだった。 企業が製造業を他の地域に移転し、アジア諸国への依存度を減らし始めた2019年に初めて注目した近距離ショッキングの傾向は、このような危険性を浮き彫りにし、COVID-19によって成功的に後押しされた。 カーニー·リショアリング指数はこのような変化を確認した。カーニー·リショアリング指数は、米国の製造業が「アジア14の低コスト国(LCC)に比べてはるかに大きなシェアを占めている」ことを明らかにし、特に中国が活動量の減少を大きく経験した。 これは5年連続で初めてのことだった。 製造業者は、製造施設の敷地を多様化することにより、ニアショアリングに加えてリスクを低減しようとしています。 自然災害やその他の問題がある場所に影響を与えた場合、製造業は一時的に別の場所に移動することがあります。 新型コロナウイルス感染症事態の時、中国で部品だけを生産した一部の事業者は、レンタル航空機で製品を海外に輸出すること以外には選択の余地がなかった。 危機が発生すると、代替部品を迅速に輸送したり、生産を再編成したりする能力が、企業の生存にとって極めて重要になります。 効率と生産性を向上させるために設備とテクノロジーに投資する絶好の機会は、北米における近距離製造のさらなる利点です。 多くの企業が、これらの目標を達成するためにスマート製造技術の将来性を期待しています。 しかし、この約束を果たすためには、この最先端のテクノロジーを駆使することに熟練した従業員が必要です。 物理技術とデジタル技術の融合としてよく知られている第4次産業革命は、未来世代が必要とする技術を定義している。 重要なデータと情報にアクセスできる企業は、問題により迅速に対応し、時代とともに進化することができます。 しかし、従業員がこのデータを収集、結合、分析することに熟練していなければ、それを達成することはできません。 新型コロナウイルス感染症は製造業がすでに直面している問題を確実に増加させたが、スマート製造業の約束を達成するために必要な重大な変化の原動力としても機能することができる。 製造業は今後数年以内に変革を迎えるだろう。

効果的な製造文化:7つの習慣

産業界では男性専用エグゼクティブスイートのように、従来のトップダウン文化が消えなければならない時だという共感が高まっている。 製造業者は、硬直性の低い環境への移行を、人材の誘致と維持、問題解決能力の向上、競争力の強化、およびビジネスの成長を促進する方法と見なしています。 彼らはスタートアップの機敏さとミレニアル世代の考え方、そしてより賢くより速く仕事をするための継続的なニーズによって動機付けられている。 あらゆる規模の企業が変化の影響を受けています。 三星電子は3月、売上不振と業績悪化を挽回するという目標で、「文化的変化」に乗り出した。 変化が生産現場にまで広がることを期待する。 同社は声明の中でロイター通信に対し、「当社は、当社の企業文化を変え、スタートアップ企業と同じように迅速に実行し、オープンなコミュニケーションを推進し、継続的なイノベーションを目指すことを目指している」と述べた。 三星(サムスン)のような伝統的で階層性の高い韓国企業が、柔軟で協業的な生産文化を育てることができるかどうかは未知数だが、他の企業はそのようにして補償を受けているという分析が出ている。 このような状況に陥った企業の1つは、MBXSystemsです。MBXSystemsは、ソフトウェア開発者が世界中のエンドユーザーにパフォーマンス最適化されたビジネスアプリケーションを送信できるようにする専門的なコンピュータサーバのプロバイダです。 多くの企業が相当な人材流出を経験している状況で、人員を4倍に増やし、生産現場の面積を8倍に増やし、94%の従業員定着率を記録した。 Fortune500の競合他社からビジネスを奪取し、混在の多い生産環境を最適化する同社の能力の大部分は、従業員がさまざまな革新を生み出してきたオープンで積極的な職場文化に起因する可能性があります。 生産現場のさまざまな場所から個人を集めることは、革新とコラボレーションを促進する可能性があります。 そのため、製造部門は隔月で問題解決ゲームのために機能横断チームを構成する。 最近のあるゲームでは、構成、QC、ドキュメント、アセンブリ、およびRMAの技術者がランダムにチームに分けられ、スパゲッティとテープで最大のスタンディングタワーを建設することに挑戦しました。 勧告を受け入れるというだけでは十分ではありません。 毎週、隔週、および毎月、さまざまな生産チームとのミーティングで、運用強化のための提案を積極的に検討する。 この継続的でオープンな議論は、従業員の仕事の満足度と収益の両方を高めることができるテクノロジーの進歩の扉を開きます。 ちょっとした機知で新鮮な考えを刺激することができる。 それが数年前に始まった利益創出構想で、予算削減の方法を職員に求めた状況だった。経営陣が見返りを求めなければ、従業員の関与は困難です。 解決策は、利用可能なすべてのコミュニケーションチャネルを活用して、情報の発信、懸念事項の表明、作業努力の認定、およびビジネスエグゼクティブとのオープンなディスカッションを実現することです。

製造会社からプラットフォーム組織への移行

グローバルコマースを支援するデジタルインフラの所有者は、大型プラットフォーム企業がますます増えている。 東のAlibaba、Tencent、Baidu、西のAmazon、Google、Facebookを含むデジタルの大物たちは、私たちのオンライン販売の一部を占めることを公然と望んでいる。 CEOたちは彼らのうちの1人が自分たちの産業に参加する日をますます恐れている。 プラットフォーム企業はアマゾン、アリババ、Uberのようなデジタル原住民が小売、金融、健康、接客、運送分野で市場占有率を占める手段としてよく見られる。 しかし、他のデジタルネイティブもモノのインターネット(IoT)を利用して化学、自動車、機械から食品、プラスチック、石油を経てコンピューター、医療、繊維、家具まで22分野の製造業の支援機能を把握している。 そのような会社の一つがThingworxです。 製造業にプラットフォームビジネスモデルがますます必要になる理由は何ですか?製造業は、先進国におけるイノベーション、生産性開発、輸出を促進しつつ、途上国における生活水準の向上への道筋を提供し続けている。 しかし、両方で新製品の必要性が高まっており、これにより生産はサイクルタイムの短縮、価格の安さ、創造性の向上に向かって継続的に推進されています。 顧客と企業が要求する商品の拡散を管理するためにプラットフォームビジネスモデルの実験を余儀なくされる製造業者がますます多くなるだろう。 JohnDeere、Siemens、GEのような野心的で勇敢な企業は、内部からプラットフォームを解放し、生産者、かつてのライバル、消費者間の相互作用を促進し、生産手段を接続手段と交換することで成功するかもしれない。 今日、多くのプラットフォームビジネスは、従来のものよりも価値が高く、長期にわたって存続しています。 その結果、企業や政府機関は、毎年の戦略とイノベーショングループで、これらを検討しています。 製造業における利益率と投資収益率がいかにタイトになっているかを、私たちは皆知っています。 バリューチェーンを向上させ、その結果、利益率とROIを大幅に向上させる手段は、プラットフォーム企業になることです。 データは、産業製造企業が自由に使える貴重なリソースです。 市場で販売される可能性のあるサービスの可能性は、工場、輸送、材料、商品を含むIoT計測資産によって生成される膨大な量のデータによって大きく向上します。 さらに、強力なAIまたは分析機能を持つ製造業者は、そのデータを利用して、エコシステムのプレーヤーを探し、マッチング、接続、およびサポートするプラットフォームを作成できます。 大きな変化は、従来のアプローチからプラットフォームモデルへの移行です。 生態系から内ではなく外向きに考える必要があるでしょう。 所有、管理、および影響を与えるエコシステムコンポーネントを選択する必要があります。

製造業者が業界4.0の時代における長期的なゲームに注目する必要がある理由

産業革命は、製造業を常に変化させるビジネスのあり方の根本的な変化である。 しかし、製造業者はクラウド、ビッグデータ、IoT、モバイル、位置、加法製造、エッジコンピューティング、小型化、拡張·仮想現実、人工知能(AI)、自動化、ロボット工学など、膨大な新技術に惑わされることなく、長期的に注視しなければならない。ustry4.0の明るい光沢のあるオブジェクト。 新しい破壊的なテクノロジーの登場により、お客様の期待は間違いなく高まり、生産者はより迅速かつ便利に製品の代替品を提供するよう圧力を受けています。しかし、インダストリー4.0が伝える商業的価値の大部分は、最初の3つの産業革命の時のように、このような疎通と協力によって動く。 産業4.0は主に添加剤製造、ロボット、自動化などによって駆動され、これらがすべて生産過程に直接的な影響を及ぼす影響が大きい。 これらの技術は生産に明らかな利点を持っている。 例えば、スポーツシューズメーカーのNewBalanceは、デザインプロトタイプの作成に加えて、アスリートのために靴の要素を修正するために3Dプリンティングを利用しています。 しかし、これらのテクノロジーの目先の明らかな利点だけに焦点を合わせると、より大きな視野とその大きな可能性が隠れてしまいます。 これらのテクノロジーはそれぞれに大きな可能性があるという事実にもかかわらず、Industry4.0は、これらのテクノロジーが協調してポジティブフィードバックループを生成するときに真に輝きます。 以前の産業革命とは対照的に、これは各技術の強い変化の波を生み出す能力を増幅させる。 より多くの摩擦の原因があるため、製造業者はデジタルビジネスネットワークが提供するSector4.0テクノロジーを使用して、業界における同等の進歩(大規模でなくても)を実現する可能性があります。 したがって、製造サプライネットワークの調整と効率性の向上は、工場の4つの壁を超える革命的な進歩の可能性をもたらします。 ビジネスツービジネス(B2B)のバリューチェーンははるかに複雑で、複数の階層に分かれており、顧客から製造現場、サプライヤの層を通じて無数の接点と摩擦が生じます。 これらの世界的なリアルタイムネットワークは、UberやAirBnBの例のように、供給ネットワークのすべてのノードで自動的に需要と供給を一致させるために、すべての当事者をリンクしている。 工場、機械、自動車、ガジェット、天気やトラフィックのようなストリーミングサービスで構成された知能型ネットワークは、購買者、販売者、供給者、物流供給者をリアルタイムで連結するマルチパーティデジタルネットワークによって作られる。需要、供給、およびロジスティクスに関する重要な情報がすべてのレベルでリアルタイムにブロードキャストされることを保証するために、ネットワークは信頼できる単一バージョンの真実を維持します。 製造元とその貿易パートナーは、単一のネットワーク接続を確立するだけで済みます。その後、クラウドプラットフォームは、これらの関係者間のすべての関係を実質的に管理するため、複雑なIT接続や高価なプロジェクトを必要としません。

製造業における予測分析の役割の拡大

世界的な労働危機に基づく競争コストの圧力は悪化しています。 優れたアイテムをより迅速にプロモートする緊急の必要性。 製造業が直面している課題は数多くある。 異常検出、リアルタイム品質モニタリング、サプライチェーン最適化はAIの潜在力を実現し始め、業界で採択されている先端分析アプリケーションの例だ。 最近、製造業におけるAI活用に関する世論調査で、Deloitteは93%の企業がAIが産業の発展と革新を刺激する核心技術になると考えていることが分かった。予測分析は、ますます製造業の問題を解決する万能薬と見なされている。 このAI基盤の方法は、歴史的データとリアルタイムデータの両方を活用して、重要な未来イベントを予測し、リスクを減らし、運営を強化し、コストを節約し、収益を高める。ガートナーによると、予測分析(PA)は、将来の出来事を予測するためにデータまたはコンテンツを調べる高度な分析の一種です。 具体的には、「どのようなことが最も起こりやすいか」ということです。 製造元はPAに依存して機敏性を高め、より深い洞察を得て、より迅速かつ正確な意思決定を行うことができます。自動機械学習(AutoML)技術を活用することが、始めるのに最も良い方法だ。 AutoMLプラットフォームを使用すると、プロセス技術者と製造分野の専門家が予測モデルを迅速かつ簡単に構築、検証、および導入できます。 PAアプローチは産業部門に大きなプラスの影響を与えることができるが、様々な理由でそうすることは難しいことがある。 まず、AIとML基盤の典型的な予測分析ワークフローは難しく、時間がかかり、ターンアラウンドが短い。 一般的なプロジェクトは、6~9ヶ月の期間で、データの準備、機能エンジニアリング、アルゴリズムの選択、モデルトレーニング、テスト、および導入を伴います。 各運用サイトには多数のERPおよび工場での実行システムがあるため、製造環境で高品質のデータを取得することは非常に困難な場合があります。 異なるシステムを使用すると、データのクリーンアップと集約、機能の構築、およびモデルの手動生成に時間とコストがかかり、手間がかかることがあります。 AI/MLモデルは、トレーニングと検証を実行する頃には時代遅れになっている可能性があります。 製造チームは、データサイエンティスト向けの一般的なAutoMLシステムを使用して作成された予測分析ソリューションを採用することが困難であると感じています。 これらのプラットフォームは使用が難しく、学習曲線が急です。 サプライヤーは、一般的な使用事例のためのAIを実装する間、十分なデータ科学教育や教育を提供していない場合が多い。 ジャストインタイムの運用を行うアプリケーションの多くは、リアルタイム処理を必要とする低レイテンシ要件を備えています。 これらの困難なオペレーティング環境に導入されたMLシステムは、データを1秒以内にリアルタイムで処理できる必要があります。

循環経済のビジネスケース、大改革

激しいパンデミック、サプライチェーンの中断、気候変動、政治不安、および原材料の不足の増加は、2021年に世界の製造業が直面する重大な困難のほんの一部にすぎません。 対照的に、2020年の闘争は逆説的に多くの組織に明確な瞬間を提供してきたと思う。2020年に市場を注視してきた私は、持続可能性を強調し、循環経済を受け入れるというメーカー間のより大きなコミットメントに気付きました。 多くの製造業者は、可能な限りごみの量を最小限に抑えて製品を作成し、配布する方法、および急速に拡大している市場後の修理およびリサイクル業界にどのようにアプローチするかを再評価し始めています。循環戦略を採用している製造企業は、環境への影響を軽減するという明らかな利点のほかに、生産性の向上、公共性の向上、株主と投資家の魅力の向上、従業員の定着率の向上、および急速に変化するライバルに市場シェアを奪われるリスクの減少からも利益を得ることができます。 2021年以降、製造業に大きな影響を与えると思われる3つの主要な問題を特定しました。循環型経済は、単に品質や収益性を高めるだけでなく、石油の豊富なサプライチェーンではエネルギー、材料、廃棄物の消費が少なく、循環型経済のメリットであるため、企業の経営手順を再評価するよう圧力をかけている。 言い換えれば、生産者は良いビジネスとして持続可能性に焦点を合わせなければならない。 プロセスの他にも、環境に配慮した企業の中には、建物や土地などの永久資産を調査し、閉鎖的な運用を確立する方法を特定する企業が増えている。私の考えでは、産業企業は2021年に、循環経済への事業転換に役立つ新しいまたは現在の手続きを開発するための努力を大幅に加速すると思います。消費者と環境はより効率的に生産される商品から利益を得ることができ、エンタープライズテクノロジーベンダーは循環型ビジネスモデルに対応できるビジネスソフトウェアの開発に挑戦する必要があります。 結果として、この変革は製造部門をはるかに超える影響を与えるでしょう。 円形の工場と工程に向けた推進で、半分しか勝利していない。 さらに、製造会社は商品を再設計し、状況によっては再設計する必要があります。 製品自体ではなく、製品の結果を販売するサービス化プロセスだけでなく、リニア製品を円形製品に変換するプロセスもここでお話ししています。 製造業者は、サービス化されたビジネスモデルを使用するには耐久性のある製品を提供する必要があることを理解し始めています。 製造業者は、部品やサービスのアフターマーケットから利益を得るために、以前の線形経済における製品の陳腐化を設計する。 製造業は現在、長期にわたる製品の創出を伴う循環型経済へと移行しています。

ダウンタイムを防止するためのサイバーリスクの早期発見

価値と収益を生み出す主なシステムである生産ラインは、メーカーの王冠用宝石です。 ダウンタイム、特に計画外のダウンタイムは禁止されています。 Forbesによると、計画外のシャットダウンにより、工業メーカーは年間最大500億ドルのコストをかけることができ、生産に使用できる時間の1~10%を消費することができます。 産業のデジタル化は、長年にわたって生産性を向上させ、ミスを減らし、コストを削減してきましたが、気付かれないと、予期せぬダウンタイムやさらに悪い敵意に満ちた攻撃を引き起こす可能性があるというサイバーリスクも増大しています。ランサムウェア攻撃はメディアの注目を集めていますが、ダウンタイムに対する一般的なリスクとしては、次のようなものがあります。最近発見されたネットワークまたは資産の誤設定、望ましくないプロセスの変更、リソース使用の急増、予期しない接続、およびその他の異常は、外部のサイバー攻撃よりも生産性をはるかに危険にさらす可能性があります。 運用テクノロジ(OT)エンジニアリングとITスタッフがこれらを完全に管理します。 次の3つの基本的なベストプラクティスに従うことにより、ダウンタイムが発生する前に、運用上およびサイバーセキュリティ上のリスクを特定し、軽減することを保証できます。すべてのリンク先デバイスの正確なリストを保持します。ネットワークセグメンテーションは、サイバーインシデントの発生時の爆発半径を減らし、不正アクセスを防止します。侵入を伴わないネットワーク監視により、稼働時間に影響を与える前に脅威を検出 リンク資産の所在地や使用する通信チャネルを含むすべてのリンク資産の正確なインベントリを維持することは、リンク資産のセキュリティを確保するための第一歩です。 OT/ICSデバイスだけでなく、OTネットワークに接続されているすべてのITデバイスまたはモノのインターネット(IoT)デバイスを管理することは、製造元にとって管理タスクです。残念ながら、安全規制、ベンダーの相互運用性の懸念、産業プロセスの要件、およびその他の要因により、ITに有効な検出手法が、機密性の高いOTおよびIoT資産に対して必ずしも有効ではありません。多くのOTおよびIoT資産には、デバイス上でセキュリティ関連の操作を実行するためのエージェントまたはその他の特定のソフトウェアコンポーネントをインストールすることはできません。また、通常のITセキュリティソリューションでも検証することはできません。さらに大きな問題があります。 ITの大部分に影響を与える計画的な老朽化とは対照的に、OT資産には最大30年間続く可能性のある広範な更新サイクルがあります。 彼らは最近までつながりがなかったので、安全性や誠実さを念頭に置いて構築されていませんでした。 ITシステムとOTシステムは、コンバージェンス中に単一のフラットネットワークに統合されません。 代わりに、相互運用性をイネーブルにするための情報が送信されます。 通信を必要とするOT資産とIT資産とシステムを安全に統合することは困難であり、そうでない資産は排除することは困難です。 OTとITは区別されていない場合に区別されるという前提の下で、不要な通信リンクが検出されず、脆弱性が明らかになります。 多くの監視システムの最大の欠点は、すべてが緊急ではなく、潜在的な危険に関する情報が大量に提供されることです。 重要な警告は、適切なチームが対応できるように、運用上またはサイバーセキュリティのリスクに応じて優先順位を付ける必要があります。 生産のためのデジタル技術への依存度が高まっている産業現場では、基盤的なサイバーセキュリティが重要だ。 OT/ICS、さらにはIOT資産も頻繁にパッチや検査ができず、設計上脆弱になる可能性があるため、問題が発生します。 サイバーセキュリティの基盤は、ネットワーク上に何があるかを理解することです。 製造元はまた、すべての拠点に存在する可能性のある運用上およびサイバー上のリスクを認識し、ダウンタイムが発生する前に優先順位の高い方法で脅威を認識して対応できる必要があります。

2019年の製造技術に関する予測が少ない

製造業者は2018年のすべての成長機会を活用するためにできるだけスリムで迅速に運営した後、2019年に工程をデジタルで変更するために重要な動きを見せています。 変革を可能にする最先端のテクノロジー。これらは、品質管理、リアルタイム監視、分析、ビジネスインテリジェンス(BI)、およびモバイルエンタープライズリソースプランニング(ERP)用のアプリケーションで構成されています。 特に、長年の問題に対応してこれらのテクノロジーをすでに使用している製造業者は、同世代の企業よりも少なくとも10%のスピードで拡大しています。調査に参加した製造業者は、現在の活動と将来の目標の両方について話し合いました。 最近製造工場で行われたインタビューも、これらの目標を反映しています。 以下の2019年の10の製造技術予測のリストは、これらすべての企業の観測に基づいています。 インテリジェントマシンの時代が到来し、2019年はメーカーがライトオン製造を達成するための重要な年になるだろう。 今日の同種製品は、外国の機械供給業者による取引でしばしば過小評価されている産業機器メーカーによって攻撃的に価格設定されています。これらの製造会社は、生き残るために、より強力なソフトウェア中心の製品開発アプローチを猛烈に追求しています。 これにより、2回以上の製造交代で無人運転が可能な産業装備の方が安い。 その結果、中小製造業者が初めて消灯製造を実現できるようになる。 リアルタイムモニタリングの導入が加速化し、照明を越えてIoT機能を備えたWi-Fiショップの売り場ネットワークとスマートデバイスに移動している。 すべての生産セグメントでリアルタイムモニタリングを広範囲に使用することは、2019年の強力なビジネス事例によって推進されるでしょう。調査対象となったメーカーの81%が、リアルタイムモニタリングが事業を強化していると回答しました。 また、スケジューリングの精度を高めるために、リアルタイムモニタリングは全メーカーの52%で使用されています。 リアルタイム監視は、すべての世論調査回答者に多くの利点をもたらします。例えば、インベントリ管理(48%)と生産計画のパフォーマンス(40%)の向上、生産ラインの管理の柔軟性の向上などです。 リアルタイム監視によって得られたデータストリームを活用し、生産と容量計画を強化するために、より多くの製造業者が分析とビジネスインテリジェンスに依存することになります。 リソースプランニングを改善することで、73%の企業が分析とBIソリューションが生産能力を向上させるために重要であると考えています。店舗生産に関するより正確な財務的洞察を得るために、毎年少なくとも10%のペースで成長している企業は、分析とビジネスインテリジェンス(BI)をモバイルERPと品質と組み合わせています。 これらの企業は、組み込みの機能だけではなく、ビジネスの拡大に合わせて拡張できるフル機能の分析の足跡を探しています。

2022年製造サイバーセキュリティ:現状

悪名高いSolarWindsの違反の直後、世界最大の食肉加工会社であるJBSがロシアのハッカー集団REVILの攻撃を受けた。 さらに、コロニアル·パイプラインのハッキングもほぼ同時期に発生しました。 前年に40社以上の食品製造業者がハッカーの攻撃を受けた。 10年前までは、このような製造業者への攻撃はまれでしたが、今では非常に普及しています。 デジタル技術とインターネットへの依存度が高まったため、製造業者は現在、サイバー犯罪者にとって最も魅力的なターゲットの1つになっています。 この条件は、製造業者など既存の製品に価値を加え、アイテムを生産する企業がサイバーセキュリティをよりよく把握できるようにしなければならない。 Gartnerの2021年~2022年のサイバーセキュリティ予測では、いくつかの側面から、企業がどのようにセキュリティの姿勢により注意を払い始めているかが強調されています。 報告書によると、企業はセキュリティイベントの影響を90%減らすためにサイバーセキュリティメッシュアーキテクチャを導入しています。60%の組織が、サードパーティの取引や商業関係に関与する主な理由として、サイバーセキュリティリスクを使用すると予想されています。 また、取締役会の40%は、専門的なサイバーセキュリティ委員会を、その地位にふさわしい、または有能な取締役会メンバー1人以上によって監督されることを期待しています。 さらに、Gartnerは、同じベンダーのクラウド提供ファイアウォールをサービスとして、クラウドアクセスセキュリティブローカー、信頼性の低いネットワークアクセス、および安全なWebゲートウェイとして使用することを計画している企業が30%であると述べています。 組織は、さまざまなセキュリティ要求、特にファイアウォールセキュリティに対応するために、長年にわたって多くのベンダーに依存してきました。セキュリティ制御の効率性を高め、管理を改善するために、セキュリティソリューションの統合と最適化の重要性は今後数年で高まると予想されています。特に、流行による中断や激変、現在の経済状況を踏まえ、製造企業は多くの課題に取り組む必要がある。 彼らがセキュリティ意識を高め、より効果的なサイバーセキュリティ対策に向かっていることを知ることは慰めになります。 製造企業はセキュリティの姿勢にほとんど注意を払わず、攻撃を特定して軽減するために必要なスキルが不足しているため、ランサムウェアを使用するサイバー犯罪者がこれらのビジネスをより簡単にターゲットにすることができます。 さらに、製造業者が操業を停止する余裕がないという事実は、彼らの評判に大きな損失と損害を与えることになる。このため、ランサムウェアの対象になっていた多くの産業企業は、サイバー攻撃に対応するために一時的に営業を中断するよりは、身代金だけを支払うことを選択している。 2021年のランサムウェアの平均需要は50万ドル以上だった。 営業が何日も遅延し、ブランドイメージの否定的な影響で数百万人の損失を被ったことに比べれば、これは多くの企業にとって低い価格だ。 ほとんどの場合、製造現場の担当者はOTの購入と支出について意思決定を行います。企業のIT部門やサイバーセキュリティチームはほとんど関与することはほとんどありません。 このため、さまざまなテクノロジーを使用している企業(IT部門の審査および監督対象外の企業もある)は、サイバー防御の姿勢が弱くなっています。また、IoTデバイスの本番導入により、情報技術と運用技術の区別が曖昧になっています。 結果として、産業界の喧騒の中で発見に時間がかかる新たなセキュリティ問題の発生を防止するための改善されたセキュリティ政策や手続きの必要性が避けられなくなる。 製造業のサイバーセキュリティは、依然として不安定な取り組みです。

スキルギャップが無視されると、業界4.0の足を引っ張る

Industry4.0が近づいています。 技術は存在するが、必要な技術は存在しない。 業界の従業員は技術についていけない。最近の世論調査によると、組織の38%がビジネステクノロジーを完全に活用するためにスキルの高い人材を採用していますが、61%はデジタルワーカーをサポートするための長期的なスキルトレーニングプログラムを開発することを期待していませんでした。これにより、新技術が産業界を変化させているが、革新の速度が労働者の能力より速く動いているため、このような革新を活用しなければならない労働者たちが追いついている。 調査結果から分かるように、Industry4.0テクノロジを採用するスキルアップスタッフは、残念ながら企業にとって最優先事項ではありません。危険な状況です。 業界4.0テクノロジでは、多くの場合、経営陣やIT担当者に多額の時間をかけるだけでなく、多額の財務支出が必要になります。 Industry4.0プロジェクトは、企業のデジタルトランスフォーメーションパスに継続的なスキル開発とトレーニング、およびスタッフの増加をさらに促進するテクノロジーが含まれていなければ、おそらく失敗するでしょう。職員に教えること、特に新技術を訓練することの重要性を示す証拠がたくさんあります。 例えば、Z世代の人材採用はトレーニングに大きく依存しています。さらに、訓練不足は企業にとって明らかに危険をもたらしている。 最近のCWJobsの調査によると、IT意思決定者の4分の1(27%)だけが、スタッフが新しいテクノロジーを効果的に使用できることに満足していると答えています。 トレーニングもメリットをもたらします。Accentureの広範な調査により、トレーニングのROIは353%であることが明らかになりました。 これは、大企業のトレーニング支出が将来の総株主利益の50%を予測していることを米国研修開発協会が以前に行ったかなり大きな調査の結果を裏付けています。労働者がインダストリー4.0技術を採用できるようにするためには、技術開発に力を合わせる必要がある。 大きな技術格差に対処するには、企業戦略が最前線に立たなければならない。 経営陣は、現在の人材が保有しているかどうか、現在の人材が保有しているかどうか、また、保有している候補者を採用活動が効果的に発掘·誘致しているかどうかを確認し、この計画を立てる必要がある。Indeed.comによると、Industry4.0を採用している企業は、デジタルの流ちょうさ、ビッグデータの分析、さらにはERPなどのテクノロジーに精通したスタッフを必要としています。 さらに、Industry4.0では、スマート品質保証(Q.A.)マネージャ、予測サプライネットワークアナライザ、さらにはスマートファクトリマネージャのような、ポジションの変更と、場合によってはまったく新しい役割が必要になります。 技術は訓練そのものの効果を高めることもできる。 WorldEconomicForum(世界経済フォーラム)は、優れた教育には、製品のユーザーマニュアルを社員に提供するだけでは不十分だと主張しています。効果的なトレーニングプログラムには、強力なカリキュラムと明確な教育上の優先事項が不可欠です。 教育と訓練のための技術は、訓練プログラムの結果を追跡して評価した後、改善方法を決定するために使用することができる。