少ない資源でより多くのことを行うことは、ほとんどのビジネス戦略における基本原則です。ビジネスをさらに効率化する上で、IT部門が果たす役割は非常に大きくなっています。スマートテクノロジーとインテリジェントシステムをサポートし活用することで、ITオペレーションは効率を大幅に向上させ、インダストリー4.0に向けたビジネスをサポートすることができます。

「業務の中核部分（プロセスの自動化、データ分析）を強化しつつ、領域を押し広げるテクノロジーの導入を適切に組み合わせることで、業務効率を向上させることができる」

- Deloitte ¹

効率化の対策は、サステナビリティの取り組みにも役立つことが多いのです。少ない資源を活用し、最適な方法で機械や設備を稼働させることで、エネルギー消費と廃棄物の発生を抑えることができます。

接続環境を確保し、データ活用の幅を広げる

従業員が必要なツールや情報にシームレスにアクセスできれば、仕事を簡単かつ迅速に、効率良く処理することができます。スマートテクノロジーとそれを支える適切なネットワークがあれば、チーム間で効率的なコラボレーションができます。低レイテンシーで大容量の接続環境によって、アーキテクチャ、アプリケーション、システムを統合し、合理化します。 

「必要なデータを適切なタイミングで適切な人々に提供することは、より迅速でスマートな意思決定を可能にし、需要予測を改善し、生産計画を達成するための鍵となる。これを達成するには、オペレーショナルテクノロジー（OT）とビジネスシステム（IT）との広範な統合が求められる。」²

スマートテクノロジーから得られるインサイトを活用することで、製造業では以下のことが可能になります。

• 供給不足や機械のメンテナンスなどの問題発生を事前に予測し、軽減する
• 予算とリソース配分をより効果的に計画する
• 需要と市場動向を予測し、研究開発戦略部門や工場の管理者に情報を提供する

人工知能（AI）は、産業用モノのインターネット（IIoT）技術と連携することで、継続的にデータを収集・分析することができます。これにより、従業員、プロセス、テクノロジーがどの程度効率的に機能しているかを、チーム内で確実に把握できるようになります。たとえば、AIは輸送経路を分析して経路変更の提案を行ない、製品がより早く、より良い状態で目的地に到着するサポートができます。 

AIアルゴリズムは顧客や市場の動向を分析し、需要を予測することができます。これにより、より少ないリソースで、より正確に仕入れや調達の計画が可能になります。その結果、在庫切れや過剰在庫を防ぎ、倉庫のスペースを最適化することができます。

デジタルツインを活用して現実のシナリオをシミュレーションし、分析することで、物理的な変更を加える前に変更の影響を予測してモデル化できます。データと仮想レプリカを活用することで、意思決定のスピードを早め、少ない人的資源でパフォーマンスを最適化することができます。

サイバーセキュリティをさらに効率化

スマートテクノロジーとIIoTによるイノベーションは、諸刃の剣かもしれません。しかし、必ずしもそうである必要はないのです。サイバー犯罪者に攻撃対象の拡大をもたらしても、スマートテクノロジーとOT自体が効率的にサイバーセキュリティを高めてくれます。これらのテクノロジーは、攻撃の軽減と防止に大いに役立ちます。

センサーとセキュリティ監視機能を備えたIIoTデバイスにより、異常事態とセキュリティ脅威を自動的に検出することができます。侵害されたデバイスを隔離するなどの対応が自動的に開始されるため、対応時間が短縮されます。MLはIIoTデバイスの正常な動作パターンを分析し、異常や矛盾を検出することができます。

さらに、適切なネットワークおよびテクノロジープロバイダーと提携することで、そうしたパートナーの経験とリソースを活用し、サイバーセキュリティをより効率的に実践することができます。サイバーリスク評価やコンサルティング、脅威インテリジェンスサービスなどのソリューションやサービスを活用することで、小規模なチームでサイバーセキュリティを強化することができます。

製造業におけるITオペレーションの役割は、しばしば激動する状況の中で業務の効率化を推進し、将来を見据えた取り組みを行う上で最も重要です。スマートテクノロジー、自動化、データ活用ツールを統合することで、プロセスを最適化し、意思決定を強化し、俊敏で持続可能な職場環境を構築していくことができます。包括的なビジネス戦略と目標に沿って、継続的な改善努力と目標達成の文化を育てるのです。

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