タイムリーで信頼性の高い確実なデータは、プラントの操業とテクノロジー全体にわたって稼働時間、生産性、およびセキュリティを維持するために不可欠です。このデータを得るために、すべてのデバイスとマシンをシームレスかつ安全に接続するインテリジェントなインフラが必要です。製造業において接続環境が進み、データドリブンになることによって、問題をより迅速に解決し、可視性を向上させ、ITオペレーションを含む多岐にわたる業務効率を高めることができます。

継続する不安定な経済および国際情勢、スキル不足と人工知能（AI）の登場、サイバー攻撃の急増と高度化など、課題は山積みです。そして製造業は最も影響を受けやすい業種です。デジタルトランスフォーメーションへの投資が遅れると、競争上不利になるだけでなく、事業の存続に関わる問題にもなりかねません。

信頼性の高いリアルタイムのデータは、次のような点で不可欠です。

• プラントおよびオペレーショナルテクノロジーに関する適切な意思決定を行なう
• 予測精度を改善する
• 製造品質を向上させる
• ムダを削減する
• 工場や機械のオペレーションを最適化する
• 工場内の安全性を強化する
• 限られた資本支出を最大限に活用し、コストを管理する

データ活用で効率的かつサステナブルな製造業経営を実現

国連によると、製造業は世界的に温室効果ガス排出の最大要因の1つです ¹。しかし、悲観的なことばかりではありません。良いニュースは、製造業がAI、機械学習（ML）、予測分析のようなテクノロジーを採用し、こうした環境への影響に対処していることです。

データに基づくインサイトを活用した、コネクテッドでインテリジェントかつ俊敏性のある製造エコシステムは、次のようなメリットがあります。

• サプライチェーンに対する管理能力を向上させる
• 需要と材料の要件を予測する
• ムダを削減する
• 生産性を向上させる

さらに、サステナビリティをけん引することで、製造業における変革の一翼を担うことができます。環境に配慮したリアルタイムの確実なデータにより、サステナビリティと「環境、社会、ガバナンス」の進捗状況を公表することができます。このことは、世間に良い影響を与えるだけでなく、適切な人材を採用し、消費者にアピールする上でますます重要になっています。

また、データに基づく効率的な製造によって削減されるのは、二酸化炭素排出量だけではありません。コスト削減にも貢献します。デジタルトランスフォーメーションに投資することで、次のことが可能になります。

• AIとMLを活用して機械と作業員のパフォーマンスを最適化し、労働生産性を15%から30%向上させる ²。
• 自動化を活用して無駄のない労働力を実現し、コストを削減して人的ミスの可能性を減らす。
• 予測分析を活用して、サプライチェーンでの欠品、コストのかかる遅延、出荷漏れなどの危機状況をモデル化し、回避し、軽減する。

社内データと社外の情報（気象情報、経済指標、人口統計データなど）を組み合わせ、MLを適用することで、直感的なインサイトを得ることもできます。たとえ最悪の事態が起きた場合でも、コストを軽減し、復旧を早めることができるのです。

インテリジェントなコネクテッドファクトリーは危機を回避できます。可視性が向上することで、予測を改善し、潜在的な問題や課題を早期に警告することで、サプライチェーンでの欠品、コストのかかる遅延、出荷漏れなどの状況を回避または軽減することができます。

データ活用で、メンテナンスと稼働時間を改善

AI/MLモデルは、予知保全プログラムの実施にも役立ちます。時間ベースのスケジュールを動的なメンテナンスに置き換えることで、不要な作業を減らし、稼働時間を伸ばすことができます。

たとえば、産業用モノのインターネット（IIoT）センサーが機器の振動を検出し、AI/MLモデルを使って、その振動が危惧しなくてもよいものなのか、早急な対応が必要なのかを判断することができます。このモデルでは、既存の防犯カメラの映像を使用するように、合成センサーを使用することで、冷却水の漏れ、磨耗、損傷を発見することもできます。こうしたアプローチは、消耗部品の寿命を最大限に延ばし、予防可能な問題や安全上の懸念を回避するのに役立ちます。

資産の予知保全分析を活用することで、ダウンタイムの根本原因の約50%に対処し、稼働時間と生産性を向上させることができます ³。

データ活用で、職場の安全を確保

従業員の安全は常に最も重要なことです。そしてその達成にはデータとテクノロジーが役立ちます。AIとMLは、製造工程内のビデオストリームを処理して、品質管理や安全上の懸念を迅速に発見するために使用できるリアルタイムのデータインサイトやアラートを、生成することができます。つまり、信頼性の高いリアルタイムのデータと接続環境を利用して、事故を未然に防ぐことができるのです。また、次のようなことも可能です。

• 危険な場所や立ち入り禁止区域に人が立ち入った場合、AIを使って機械を自動的に停止させる。
• インテリジェントなビデオ解析により、使用者が適切な防護服を着用していないことを検知した場合、機器を自動的に停止する。
• 自律移動ロボットにカメラを搭載させ、AIと組み合わせて、追加トレーニングが必要な場所を特定する。
• インテリジェントセンサーとAIを組み合わせて、作業員や輸送ドライバーの注意力を監視し、リアルタイムの安全警告を発信する。

AIや革新的なテクノロジーは、作業員のトレーニング、オンボーディング、スキルアップにも役立ちます。たとえば、機器に拡張現実トレーニングをオーバーレイすることで、トレーニングへの集中度を高めることができます。世界的なスキル不足への取り組みが、多くの製造業において最優先事項であることは驚くことではありません。Deloitte社の調査によると、経営幹部の3人に1人が、優秀な従業員を確保することが2023年の戦略的優先事項であると回答しています。さらに、経営幹部の74％が適切な人材を見つけることがトップ5の課題であると回答しています ⁴。したがって、新しい従業員を雇用したり、既存の従業員を維持したり、スキルアップやトレーニングを行ったりする必要がある場合には、信頼性の高いデータと接続環境が心強い味方になります。

プラント操業とOTにとって、可視性がすべてと言えます。オペレーション全体に関わる重要な戦略的決定を支援する信頼性の高いリアルタイムのデータを確保することは、セキュリティやサプライチェーンの効率から貴重なOTインフラの維持に至るまで、ビジネスの成否を左右します。常に業務の状況を正確に把握できているという自信が必要です。

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