製造業者による業務変革のためのデジタル技術への支出は、各種調査レポートによると今後数年間、年平均17%から24%で成長すると予測されています。しかし、どのレポートも2031年までに支出が1兆ドルを超えると一致して予測しています。不安定な経済状況や厳しいビジネス環境にもかかわらず、効率の向上、コスト最適化、新製品の迅速な開発という可能性が、製造業の企業にこれらの投資を促しています。
しかし、デジタル・トランスフォーメーションを実現するために、製造業のビジネス・リーダーは、変更管理やプロセス管理の課題に対処する必要があります。大きな障害は、何十年も使用されてきたレガシー・テクノロジーを置き換える必要があることです。特に、この作業が長年働いている従業員の役割を奪う場合は一層困難です。その結果、デジタル・トランスフォーメーションへの適切なアプローチの模索は、自動化のためのタスクの合理化(通常反復的だったり、人為的ミスが起こりやすかったり、あるいは安全性が低い作業)と、ビジネス目標をより適切にサポートする意思決定を推進するためのデータの集計に重点を置いています。
製造におけるデジタル・トランスフォーメーションとは
製造におけるデジタル・トランスフォーメーションとは、クラウド・コンピューティング、自動化、人工知能、モノのインターネット (IoT)、データ分析などのデジタル・テクノロジーを、生産現場やバックオフィス・プロセスのあらゆる側面に統合することです。このような統合は、製造業の企業がどのように業務を行い価値を提供するか、さらには効率性・イノベーション・競争力をどのように取り入れるかという点において、根本的な変化をもたらします。
労働時間と時間がかかる手作業のプロセスを自動化することに加えて、メーカーは機器がいつ故障するかを予測し、検査とサービスを標準化し、より広範な製造プロセスを見渡すための可視性を向上させることができます。時代遅れのシステムやプロセスをコネクテッド・テクノロジーに置き換えることは、スマート・マニュファクチャリングとも呼ばれます。
主なポイント
- 製造業において、デジタル・トランスフォーメーションは、生産ワークフローとデータ分析の両方に新たなテクノロジーをもたらします。
- 主要なデジタル・トランスフォーメーション・テクノロジーには、人工知能、仮想現実、自動化、クラウド・コンピューティングなどがあります。
- 生産プロセス全体のデジタル化から得られる洞察は、製造業者がコストを削減し、効率を向上させ、より安全な作業環境を作り出すのに役立ちます。
- 変化への抵抗、レガシー・インフラストラクチャ、先行投資コストは、デジタル化の一般的な障壁です。
- デジタル・トランスフォーメーションを推進するためには、自動化された生産スケジューリングや精度の高い予測といった小さな成功体験を積み重ねることが、製造業の企業にとって重要です。
製造におけるデジタル・トランスフォーメーションの説明
「デジタル・トランスフォーメーション」という言葉は、過度にマーケティングで使われがちです。製造業者は数十年にわたってデジタル技術を着実に採用して業務を改善してきました。しかし、COVID-19がサプライチェーンに衝撃を与えたこと、現場離れが加速し、さらにはAI、特に生成AIの成熟がパンデミック後に一気に進んだことで、製造業がデジタル・トランスフォーメーションに適した環境となりました。パンデミックは、製造業者にほぼ一夜にしてプロセスの仮想化を強い、その結果、AIとIoTセンサー、クラウドコンピューティング、デジタルツインプラットフォームの融合により、単なる個別業務の自動化に留まらない、設計・品質・保守といった中核的なバリューストリームの再構築が可能となりました。
そのため、大手メーカーは、生産性の向上、製品品質の向上、新しいビジネス機会の特定、雇用の創出、市場の継続的な圧力の中で競争上の優位性を維持するために、製造業のイノベーションを採用しています。
デジタル・トランスフォーメーションへの取り組みの一環として、多くの製造企業がスマート・ファクトリーに移行しています。以前は、個々の事業部門は、ネットワーキング、プロセス自動化、センサー、分析など、いくつかの関連テクノロジーを採用する傾向がありました。ただし、これらのシステム(および収集されたデータ)は分離されたため、意思決定者はデータを手動で抽出して表示および分析する必要がありました。その結果、予測は難しく、リアルタイムで、データドリブンな意思決定を行うことは不可能でした。一方、スマート・ファクトリーでは、システムは組織全体に統合され、データは中央リポジトリに格納されます。これにより、在庫不足や機器の故障などの問題がプロセスを遅らせる前に、高度な分析を適用し、インサイトを獲得し、介入することが可能になります。
製造におけるデジタル・トランスフォーメーションを促進するテクノロジー
製造業者は、デジタル・トランスフォーメーションをビジネスの必須事項と見なしているため、導入するテクノロジーは組織のあらゆる側面に影響を与えます。重要なのは、安全性や品質を損なうことなく、製造プロセスを簡素化することです。しかし同時に、データの集約と分析のためのテクノロジーの採用が拡大することで、管理チームは、ビジネスの成長を促進し、変化する市場状況に対応するために、より十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。
この変革を促進するテクノロジーには、次のものがあります。
- IoT: 製造業でデータを手動で収集するのは時間がかかり、危険な場合があります。しかし、産業機器に取り付けたセンサーをコンピュータネットワークと接続することで、製造業者が機器や生産プロセスを遠くから厳密に監視することが可能になります。デバイスから収集されたデータは、ビジネス・インテリジェンス、予測分析、在庫監視、サプライチェーン管理、環境管理などのアプリケーションと共有できます。
- 自動化: 人が手作業で行う仕事、例えば組み立てや作業指示書の承認などでは、疲労が蓄積しミスが発生しやすくなります。プロセス自動化により、プログラミングから品質管理、パッケージングに至るまで、業務の効率性を高め、ミスを減らすことができます。一方、ロボットは、在庫のピッキング、倉庫間の輸送業務、工場現場での製品の組み立てを支援できます。これにより、特に重いものや鋭利なもの、腐食性のあるものを扱う危険かつ単調な作業から人を解放できます。
- 人工知能(AI): リアルタイムのデータ分析とプロセス自動化には、データのパターンを認識し、予測を行うことができるAIモデルが大きく貢献します。スマート・ファクトリー内で、AIシステムは、生産プロセスの改善を推進し、品質管理を迅速化し、ロボット・システムがアセンブリ・ライン上のオブジェクトを操作できるようにするための推奨事項を提供します。事業部門でも、AIモデルを活用して在庫の管理、製品需要の予測、設備の消耗時期の予測などを行ない、効率向上や意思決定の質向上につなげています。
- 予知保全: 機器の修理が必要な場合、製造生産が停止します。研究によると、世界最大手のメーカーに対する計画外のダウンタイムによる年間損失は、収益の11%に相当します。予知保全では、センサーと無線通信の組合せを使用して、機器の状態に関する情報を収集し、その入力を分析し、アラートとメンテナンスの推奨事項を提供して、計画外のダウンタイムを最小限に抑えます。
- 拡張現実(AR)とバーチャルリアリティ(VR): 製造現場には多くの可動部品があり、必要な部品の場所が分かりにくかったり、正しく組み立てることが難しい場合があります。専用のメガネやVRアプリを使えば、保管棚の中の目的の部品を目の前に表示したり、部品同士の組み立て方を視覚的に示すことができます。ARでは、スマートフォンやタブレットの画面上に現実の映像に重ねてデジタル情報を表示できるため、ヘッドセットが使えない現場でも役立ちます。
- 最新のソフトウェア・ソリューション: エンタープライズ・リソース・プランニング(ERP)などの一部のソフトウェアは、製造業者が異なるシステムからデータを収集し、中央データベースに集約し、さまざまなビジネス・ユニットが意思決定のために活用できるようにするのに役立ちます。多くのメーカーは、デジタル・トランスフォーメーションの取り組みの一環として、クラウドベースのERPやその他のビジネス・アプリケーションを利用しています。クラウドを利用することで、従来型のオンプレミスインフラと比べ、導入の柔軟性が高く、運用管理の負担も軽減でき、新しいアプリケーションの展開も迅速に行えるようになります。
製造業者にとってのデジタル・トランスフォーメーション利点
デジタル化は、製造業者に多くの重要なメリットをもたらします。生産プロセスが安全で効率的になり、廃棄も減少し、サプライチェーンの混乱や市場環境の変化にも柔軟に対応できるようになります。多くの場合、その結果、製品の品質向上と不良品の削減が実現します。これによって製造業者は、ますます困難なグローバル市場で競争力を維持するのに役立つ、即時および長期のコスト削減のメリットを享受しています。
安全性の向上
ロボットは、重い物の運搬、腐食性化学物質、または危険な機器を扱うプロセスを自動化して、職場の怪我や事故の可能性を減らすことができます。さらに、機器の予知保全と摩耗や破損の兆候の自動監視を実践することで、メーカーは機械が故障したりする危険性を低減することができます。モニタリング・テクノロジーは、安全でない状況の証拠を監視し、自動的にアラート管理を行うこともできます。最後に、オンボーディングおよびトレーニング・プロセスにVRおよびARテクノロジーを組み込むことで、従業員が現場に入る前に複雑な業務内容や安全な作業手順を理解し、安全意識を高めることができます。
長期的なコスト削減の実現
デジタル・トランスフォーメーションは、即時の効率向上に加えて、メーカーの長期的なコスト削減にも役立ちます。たとえば、予知保全は、計画外のダウンタイムのコストを最小限に抑えるのに役立ちます。生産ラインのセンサーからのデータは、廃棄物、エネルギー消費、サイクルタイムを削減するのに役立ちます。同じデータによって、自動化の対象となる可能性のあるタスクが明らかになり、ユニット当たりの人件費がさらに削減されます。これらの機能を需要主導型の計画やデジタルツインと連携させると、在庫を減らし物流コストを抑えるだけでなく、生産前に設計上の問題を特定できるようになります。これらすべてが、年々、材料費・人件費・設備投資の面で大きな効率化とコスト削減をもたらします。
生産性の向上
デジタル・トランスフォーメーションは、生産プロセス全体の反復的な手動タスクを自動化することで、製造効率を向上させます。1つの例は、作業オーダーの優先順位付けやメンテナンス・サービスなどの業務プロセスを自動化することです。AIによる自動化は、人為的なミスによる予期せぬ生産遅延も抑制できます。組織の観点から見ると、自動化はさらに2つの重要なメリットを提供します。1つは、戦略的計画など、簡単に自動化できない上位のタスクに従業員の時間を費やせるようになることです。もう1つは、製品開発のライフサイクルを加速させることで、変化する市場状況に応じて迅速に対応できるようになることです。
運用レジリエンスの強化
製造現場のIoTストリームからERPシステムの在庫データ、外部市場シグナルまで、生産のすべての側面にわたってデータを集約し、それを統合プロセスで分析することで、製造業者は設備の故障やサプライチェーンの混乱を事前に察知できるようになります。さらに、AI機能はそのデータを使用して需要予測を改善できるため、製造業者は原材料の安全在庫を削減できます。デジタルツインによるシミュレーションを用いれば、「サプライヤーが納品できなくなった場合」や「突然エネルギー価格が高騰した場合」など、さまざまな”もしも”のシナリオに対応し、実際にトラブルが発生した際も事前に準備された対応策を活用して迅速に行動できます。予知保全モデルは、摩耗が故障する直前にスケジューリング・サービスを提案し、計画外のダウンタイムを短縮し、機器の寿命を延ばすことができます。こうしたデジタル・トランスフォーメーション機能により、工場は混乱に迅速に対応し、コストや顧客への影響を最小限に抑えながら生産を再開し、真の運用レジリエンスを実現できます。
品質の向上
テクノロジーを活用して生産プロセスに細心の注意を払うことで、製造業者は、例えば装置の設定ミスなど、製品不良の原因となる可能性のあるエラーを迅速に特定できます。このような監視体制によって、出荷前に手直しが必要となる製品数を減らすだけでなく、保証期間内に故障してメーカー側で無償交換しなければならない不良品の発生も抑えることができます。また、センサーやカメラを導入して画像検査を行い、裸眼で検出するのが困難な欠陥や生産上の不整合を検出することもできます。また、工場現場から収集されたデータと洞察は、製造プロセスのどのステップが人的ミスの影響を受けやすく、自動化に適しているかを経営陣が判断するのに役立ちます。
廃棄物の削減
綿密に監視され自動化された製造プロセスでは、効率が向上し、ボトルネックが解消されるため、エネルギー消費や原材料の使用量、誤って作られた製品の手直しにかかる時間を大幅に減らすことができます。廃棄物の削減は、コスト削減に貢献するだけでなく、競争優位性にもつながります。サプライチェーンのカーボンフットプリント削減を目指す企業は、サステナビリティ向上に取り組んでいる製造業者を選ぶ傾向があるからです。また、ロボットシステムのソフトウェアを遠隔でアップデートや修正できるようになることで、メンテナンス担当者の現場出張を減らし、車両による排出ガスの抑制にも役立ちます。
製造業におけるデジタル・トランスフォーメーションでよく見られる課題の克服
メーカーがデジタル・トランスフォーメーション・イニシアチブの追求で直面する最も一般的なハードルは、変化への抵抗、最新のテクノロジーへの投資コスト、レガシー・システムに新しいツールを追加したり、完全に置き換えたりすることの難しさです。また、組織は、データとインフラストラクチャのセキュリティを整理し、新しいデジタルシステムを使用および管理するための適切な人員を見つけることに苦労することがあります。
次に、これらの一般的な障害について詳しく説明します。
初期投資コスト
デジタル・トランスフォーメーションには、多額の先行投資が必要になる場合があります。例えば、ロボットシステムやIoTセンサーの導入、従業員が使うパソコンやタブレットなどの端末のアップグレード、データの保存や処理のための技術基盤の更新、増加するデータ通信量に対応できるネットワーク環境の整備などが挙げられます。これらの投資額は決して小さくなく、特にデジタル・トランスフォーメーションによる長期的なコスト削減効果を正確に算出できていない場合は、負担に感じることも多いです。
デジタル・トランスフォーメーションを進めるほど、データの収集・処理・分析のニーズは増加します。そこで、クラウド型のソフトウェアやインフラを活用することが有効です。クラウドへの移行は、製造業者がオンサイト・インフラストラクチャの維持にかかる支出を削減し、それらのリソースをミッションクリティカルな目的に再割り当てするのに役立ちます。また、クラウドベースのサービスは、オンプレミス・アーキテクチャよりも優れたスケーラビリティと柔軟性を企業に提供します。
人事面での課題
現場の従業員は、組織の従来の製造ワークフローと独自のテクノロジー・システムに精通しています。残念ながら、このシステムの知識とスキルセットは、現代のデジタルシステムにはほとんど役に立ちません。また、適切なスキルを持つ新しい従業員を採用することは、簡単ではありません。ある調査では、製造業者の61%が重要な役割を果たすのに十分な人材を採用できないことが示されています。さらに、2033年までに約200万件の製造業の求人が埋まらないと予測する調査もあります。
この課題に対応するため、多くの製造業者は従業員のスキルギャップや新技術に対する興味・関心に合わせた教育やトレーニングの強化に注力しています。正式な研修だけでなく、メンター制度や職務ローテーションといったスキルアップの取り組みも進められています。これにより、従業員は1つの職種だけでなく、さまざまな業務を経験することができます。
組織内での変化への抵抗
大規模なビジネス・プロセスの変更は、一定の抵抗に遭遇する傾向があり、これはデジタル・トランスフォーメーションに関して特に当てはまります。自動化、リモート監視、予測分析は、生産の最前線で業務を行っているチームにとって、馴染みのないものかもしれません。そして、これらのシステムの利点が適切に伝達されないと、労働者は仕事を機械に取って代わらると考えるかもしれません。
こうした変化への抵抗を和らげるためには、変更管理のベストプラクティスを実践することが重要です。その代表的な方法が、効果的なコミュニケーションと、従業員のニーズ・希望・反応を考慮することです。経営層は、なぜ変化が必要なのか、その変化が組織や個人にどのような影響を与えるのか、またその進捗やメリットを、全員にわかりやすく伝えることが求められます。最終的に、実際に変革を実現できるかどうかは従業員一人ひとりの行動にかかっています。
セキュリティとプライバシーへの懸念
従来のアナログ・プロセスをデジタル化することで、メーカーの企業ネットワークに新たな脆弱性が生まれます。スマートファクトリーにセンサーやロボット、クラウドAPIなどを追加するたびに、サイバー攻撃のリスクが高まります。かつてエアギャップ化された運用テクノロジー（OT）ネットワーク上に設置されていたレガシーのプログラマブル・ロジック・コントローラーも、今ではERPや他のビジネスシステムとデータをやり取りするようになっていますが、依然として認証機能のない通信プロトコルを使い続けています。実際、ITとOTの統合が進んだことで、製造業は今やランサムウェア攻撃の最も大きな標的となっています。攻撃者は、侵害されたベンダーの認証情報や未更新のヒューマン・マシン・インターフェースを利用して、ITシステムから工場の制御システムに侵入し、生産ライン全体を停止させるケースも発生しています。
また、データプライバシーのリスクも増大しています。ビジョンシステムによる従業員の生体情報の記録、IoTゲートウェイを通じたEU顧客データの域外送信、エンジニアが機密のCADデータを公開型のエージェント型AIチャットボットに貼り付けてしまうといった状況が重なれば、情報漏洩のリスクが高まります。
リスク対策は、セキュリティとプライバシーの影響評価から始めるべきですが、それだけで終わらせてはいけません。ITとOT間でゼロトラストのネットワーク分離を実施し、サプライヤーから署名付きファームウェアやソフトウェア部品表の提供を求めること、重要なコントローラには厳格なパッチ適用期間を設定すること、データは送信中および保存時の双方で暗号化すること、またランサムウェア被害に備えて改ざんされないオフラインバックアップを保管し、迅速な復旧を可能にすることが大切です。さらに、プライバシー・バイ・デザインの考え方に基づき、必要最小限のデータだけを扱う、役割ごとにアクセス権を設定する、データの保管場所を適切に管理するといった方針を採用することで、デジタル・トランスフォーメーションによる成果を安全に守り、「不十分な対策による損失」という事態を防ぐことができます。
インフラ面での障壁
製造会社は、レガシー・システムやプロセスを手放すことに消極的です。その背景には、これまでかけてきた時間や費用という「埋没コスト」への思いだけでなく、事業部ごとに管理されているレガシーシステムのデータを、全社共通のプラットフォームに移行する難しさもあります。また、製造ワークフローにおけるデジタル・トランスフォーメーションの影響や混乱も懸念されるポイントです。
前述のように、包括的な変更管理戦略を開発することは、レガシー・システムからの移行に関するよくある懸念を特定するのに役立ちます。リーダーシップが課題を事前に予測し対応することができれば、組織全体がより明確な方向性を見出すことができます。
製造業におけるデジタル・トランスフォーメーションの事例
デジタル・トランスフォーメーションは、あらゆるプロセスが高度に連携し、過去の実績から学ぶことで精度や品質を絶えず高め、エラーとコストを最小限に抑える未来を製造業にもたらします。しかし、これらは既に、実際の工場の現場で具体的な成果として現れ始めています。以下に、IoT、AI、デジタルツイン、高度な分析など、さまざまなデジタル技術がもたらす現時点での効果をご紹介します。
- Rolls-Royce: 同社の航空エンジン工場では、IoTを活用したデジタルツインが部品の摩耗を予測し、メンテナンススケジュールを最適化することで、エンジンの稼働時間を70％以上延長し、予期せぬ交換を回避しています。
- Schneider Electric: ケンタッキー州レキシントンのスマート・ファクトリーでは、エッジベースのエネルギー管理分析を使用して施設の排出量を約3分の1削減しています。
- Ford: Fordは、IoTセンサーとAIモデルを使用して、予知保全によって機器のダウンタイムを約25%短縮しています。
- Siemens: Amberg Electronics Factoryは、ライン側に設置された数千個のセンサーからリアルタイムで品質データを取得・分析し、ファーストパス歩留まり率99.99885%および廃棄物ほぼゼロを実現しています。
- GE: 「Brilliant Factory」拠点では、工場全体のIoTデータを一元管理し、スループットとエネルギー最適化を図ることで、計画外ダウンタイムを10〜20%削減、電力消費も削減しています。
- Henkel: AIによって生成された「仮想接着剤」とデジタルツインシミュレーションにより、電気自動車のバッテリー接着設計が高速化され、物理的な試作品のコストと開発期間を大幅に短縮しています。
成長を続けるメーカー向け先進的なERPスイート
製造でデジタル・トランスフォーメーションを成功させるには、企業は業務のエンドツーエンドの可視性と、調達、生産、製造を1つのプラットフォームで管理する機能が必要です。NetSuite ERP for Manufacturingを使用すると、企業は工場現場のデータを集約し、プロセスの改善、在庫管理、品質保証などに重点を置いた、情報に基づいた意思決定を行うことができます。医療機器、建材、パッケージ商品などのサブセクターを含む製造に特化したERPツールを使用して、企業はインサイトを活用し、デジタル・トランスフォーメーションへの投資を最大限に活用できます。
製造業界では、テクノロジーを活用したデータの収集、プロセスの自動化、リアルタイムのインサイトの生成がますます進んでいます。こうしたデジタル・トランスフォーメーションの推進により、業界全体で効率性・安全性・製品品質の向上が実現し、廃棄物やコストの削減につながっています。一方で、製造業者は、変更管理やレガシー・テクノロジー・システムからの移行に関連するハードルを克服する必要があります。生産スケジュールの最適化や予測の自動化など、差し迫ったニーズに対応するための実用的な戦略を立てることで、デジタル・トランスフォーメーションの価値を実証する迅速な成果をもたらし、組織全体のより広範な取り組みを実現することができます。
製造におけるデジタル・トランスフォーメーションに関するFAQ
デジタル・トランスフォーメーションの主な目的は何ですか？
製造会社は、生産のモダナイゼーションにテクノロジーを使用するビジネス戦略としてデジタル・トランスフォーメーションを追求しています。これにより、生産性の向上、コストの削減、製品品質の向上が実現し、複雑かつデジタル化が進む業界での競争力強化につながります。
デジタル・トランスフォーメーションの5つのPとは何ですか？
成功するデジタル・トランスフォーメーションの鍵は、「目的（Purpose）」「人（People）」「プロセス（Process）」「プラットフォーム（Platform）」「プロジェクト（Project）」の5つです。これらは、「何を・なぜ変えるのか（Purpose）」、「誰が変革を担うのか（People）」、「どの業務プロセスが変わるのか（Process）」、「どんなツールで支援するのか（Platform）」、「変革をどう実行するのか（Project）」を示しています。
スマートテクノロジーは製造業でどのように活用されていますか？
製造業界は、コネクテッド・デバイス、クラウド・コンピューティング、ロボット工学、ビッグデータなどのスマート・テクノロジーを、競争力、効率性および回復力を高める方法として採用しています。スマート・テクノロジーによって促進されるプロセス自動化の利点には、収益の向上、コストの削減、製品品質の向上などがあります。