製品、製造プロセス、利用者に貢献するデジタルスレッドテクノロジーに注目!

執筆者: David Immerman
  • 4/30/2020
  • 読み込み時間 : 5 分
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デジタルトランスフォーメーションと同様、デジタルスレッドテクノロジーにも万能なものはありません。どのような組織でも、それぞれの状況や戦略に合ったデジタルスレッドテクノロジーを組み合わせて使用する必要があります。一般的には、ビジネス目標に合った価値の高いユースケースを支援できるテクノロジーが最も効果的です。

デジタルスレッドテクノロジーには、データ管理ツールや、より緻密にカスタマイズされたソフトウェアアプリケーションなど、既存のさまざまな社内システムも含まれ、それによって新たなデジタルスレッドのユースケースが生まれています。

しかし、デジタルスレッドと同じようにデータ統合という目的を持つテクノロジーの中には、多数の組織のニーズを満たせていないものもあります。たとえば、Gartner 社の調査では、データレイクなどの汎用のデータ集約ツールやデータ管理ツールには、効果的な管理機能がないことが明らかになっています。

製品ライフサイクル管理 (PLM)産業用モノのインターネット(産業 IoT)などの特定分野向け産業ソフトウェアは、現代の製品、プロセス、人に価値をもたらしているデジタルスレッドテクノロジーです。

以降に、このようなデジタルスレッドテクノロジーが現代でどのように導入されているのかを説明します。

デジタルスレッドによる製品の差別化

他社とは違う製品を製造することを常に目標としている製造業各社は、生産能力や財源に限りがあります。このような OEM は、バリューチェーン全体に効果のあるテクノロジーに投資する必要があります。

現代の製品製造業各社のデジタルスレッドの導入例では、設計部門から始まり、製造プロセス全体に及ぶケースが一般的です。単一の更新可能なデジタル手法で、製品ライフサイクル全体のさまざまな形式のデータを収集すれば非常に効果的です。LNS Research 社の調査では、こうしたさまざまな製品データの内訳は、品質(製造業の企業の 59 % が収集)、製造 (58 %)、機器/センサー (57 %)、サプライヤ (46 %)、材料 (45 %)、財務 (43 %) などであることが示されています。

これらの従来は分散化していたデータソースをシームレスに整理し、他社とは異なる製品を生み出すため、製造業はPLM システムに目を向けています。たとえば、PLM を利用して現場の製品の品質データをリアルタイムで同期させれば、サービス部門へ修理に関する重要データを提供できます。同様に、設計部門が製品のパフォーマンスに関するフィードバックを活かして、今後の製品のイテレーションを改善することも可能です。

PLM を利用して製造プロセスのデータ(部品表、コンフィギュレーション)と、社内の工場設備(産業 IoT 対応機器など)のデータや、外部のサプライヤーのデータ、材料データをリンクさせることで、新製品開発と市場投入までの時間を大幅に短縮できます。

誰もが共通製品データモデルを利用できるようして、バリューチェーン全体で製品の変更をシームレスに管理すれば、従来はサイロ化していた各部門を統合することができます。マスカスタマイゼーションや顧客中心といった市場のトレンドも、デジタルスレッドの導入を加速させる要因となるでしょう。Groupe Beneteau 社、Volvo 社、Vestas 社は、こうした考え方を実践し、製品の複雑性に関する問題を解決しています。

デジタルスレッドがプロセスの効率性を高める

工場、製造施設、その他の産業環境内のプロセスは、多種類で、分断されているケースも多いデータソースに依存しています。これには、工場の機器やロボット、接続ゲートウェイ、ロジックコントローラからのセンサーデータや、工場の作業員向けの作業上の指示事項、現場のデータ管理システム、オフサイトのバックエンドビジネスシステムなどの産業システムと統合された ERP ソフトウェアが含まれます。

多くの産業企業が、産業環境内のこうした IT および OT システム全体に、共通データモデルやアーキテクチャを導入している(LNS Research 社のアンケート回答者の 29 %)か、試験的に導入している段階 (34 %) にあります。

産業 IoT ソリューションは、昨今の異種混在の産業環境全体で設備やデータを接続、集計、管理、分析するデジタルスレッドテクノロジーとなる傾向が強まっています。産業 IoT ソフトウェアは、工場の OT データソースとオフサイトの場合が多い IT データソースの両方への強力な橋渡しになります。また、さまざまな職務に、そうした情報を状況に合わせて再配布することもできます。

たとえば、機器の状態に関する入力情報を集計すれば、その情報を状況に合わせて修理手順用に活用し、ダウンタイムを削減して総合設備効率 (OEE) を高めることができます。このデータを分析することで、工場に関するデータをより幅広く収集し、工場の稼働率を最適化して、スループットや段取り替え時間などの関連プロセスの KPI を改善することも可能です。

デジタルスレッドによって、今後も引き続き製造工程が統合されることになるでしょう。451 Research 社の調査では、53 % の回答者が、プラントの計器や状態のデータへのアクセスを高速化するために、デジタルスレッドテクノロジーを現在利用しているか、今後導入すると答えています。Pactiv 社や Carlsberg 社、Lavifood 社は、こうしたデジタルスレッドプロセスの考え方を導入している数少ない先進的製造企業です。

人の生産性を高めるデジタルスレッド

全体的な作業効率や初回修理完了率などの人中心の指標が、日々の戦略的な検討事項や業務コストの基盤になっていますが、世界中にいる 25 億人の現場スタッフにとっては、それほど多くの技術的な進歩は起こっていません。

デジタルスレッドテクノロジーの基本的な目標は、適切な情報を、適切なタイミングで適切な人々に届けることです。製品データを他のスタッフも利用可能にする PLM の機能について説明してきましたが、現場スタッフを支援する最新デジタルスレッドテクノロジーがほかにも現れています。拡張現実 (AR) は、現場スタッフと情報をやり取りするためのプラットフォームになります。

現場スタッフに拡張現実 (AR) の利用を可能にすれば、サービス技術者は正確かつ最新の修理手順を確認し、工場の作業員は組み立て手順を確認できるようになります。拡張現実 (AR) で熟練者のワークフローを取り込むことで、それを初級レベルのスタッフのトレーニングに活用できるだけでなく、他の企業が新型コロナウイルス対策として人工呼吸器などの製品を製造できるよう支援することもできます。

拡張現実 (AR) は、さまざまな領域からデータを収集して表示するなど、重要な作業情報を取り込んで、より広範囲なバリューチェーンでの活用が可能になる革新的な手段になります。GlobalFoundries 社と Mercedes-Benz 社は、デジタルスレッドを組み込んだ拡張現実 (AR) のユースケースを導入している製造業の企業です。

まとめ

デジタルスレッドテクノロジーの導入を成功させるためには、ビジネス上のニーズと戦略的な方針を念頭に置く必要があります。こうしたデジタルスレッド戦略では、従来の社内データ管理ツールと、内外の異なる形式のデータを収集して拡張できる新しいテクノロジーを組み合わせるケースが一般的です。製品の差別化やプロセスの最適化、従業員の支援に注力している産業企業にとっては、PLM、産業 IoT、拡張現実 (AR) が特に重要なデジタルスレッドテクノロジーになるでしょう。

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Tags:
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執筆者について

David Immerman

David Immerman is a business analyst on PTC’s Corporate Marketing team providing thought leadership on technologies, trends, markets, and other topics. Previously David was an industry analyst in 451 Research’s Internet of Things channel primarily covering the smart transportation space and automotive technology markets, including fleet telematics, connected cars, and autonomous vehicles. He also spent time researching IoT-enabling technologies and other industry verticals including industrial. Prior to 451 Research, David conducted market research at IDC.

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