インダストリー 4.0 とは
インダストリー 4.0 は製造業が進化するための次のステップであり、機械同士が通信して連携することで新しい製品やサービスが誕生するという考えに基づいています。「第四次産業革命」とも呼ばれるインダストリー 4.0 ソリューションは、すでに私たちの生活と働き方を根本から変え、世界経済に大きな影響を与えています。インダストリー 4.0 とは、テクノロジーを応用して企業の運営方法をデジタル化することです。これらのテクノロジーには、産業 IoT、自動化とロボティクス、予知保全、シミュレーション、付加製造、IoT 分析などがあります。効率性の向上、市場の不確実性に対応するための俊敏性の向上、品質の向上、新しいビジネスモデルの実現というニーズが、インダストリー 4.0 の原動力となっています。
この概念を打ち出したのは、世界経済フォーラムの創設者兼会長であるクラウス・シュワブ氏です。現在の PTC の製造ソリューションは、産業革命が始まった時代をはるかに超えて進化しており、多くの企業が今この進化によってデジタルトランスフォーメーション (DX) の取り組みを大きく促進させています。
インダストリー 4.0 の技術で製造業はどう変わるか
インダストリー 4.0 の技術は、プロセスの自動化、IoT を介したデバイスのリアルタイムモニタリング、ビッグデータによる分析主体の意思決定によって、製造に革命をもたらしています。付加製造は俊敏でカスタマイズされた生産を可能にし、デジタルツインはプロセスをバーチャルで最適化します。サイバーセキュリティ対策は脅威を防ぎ、人間と機械のコラボレーションは生産性を向上させます。これらの進歩が組み合わさることで、業務の効率化、効率性の向上、イノベーションの促進が実現し、製造はスマートなデータ主体のエコシステムへと姿を変えます。
インダストリー 4.0 に至る進化
第一次産業革命
1760 年に始まった第一次産業革命では、手作業と家畜力から、蒸気と水力を利用する機械への移行がみられました。この革命を最初に受け入れたのは、繊維産業、鉄鋼業、農業、鉱業です。
第二次産業革命
100 年後の 1871 年に技術革命が始まり、大規模な鉄道網と電信網が整備されました。このような進歩により、工場に近代的な生産ラインが設けられ、製造プロセスにおいて大量生産とある程度の自動化が可能になりました。
第三次産業革命
20 世紀後半には、デジタル革命が始まりました。第二次世界大戦の終結後、コンピューター、高度な電気通信、データ分析が発達しました。工場では、プログラマブルロジックコントローラ (PLCs) を機器に組み込み、プロセスを自動化してデータを収集することからデジタル化が始まりました。
第四次産業革命
2011 年、ドイツ政府は製造のデジタル化プロジェクトを「インダストリー 4.0」という言葉で表現しました。この言葉は瞬く間に広がり、テクノロジー導入のための一連の推奨事項として、大規模なデジタルトランスフォーメーション (DX) を加速させていくことになります。
スマートマニュファクチャリングのユースケース
産業用 IoT
産業用 IoT を使用すると、人、製品、機器、パフォーマンスに関するデータをリアルタイムに把握できます。産業用機器接続ソフトウェアによって工場のオペレーションを変革し、2 桁レベルの成果を達成する方法をご確認ください。
AI と機械学習
産業用人工知能 (AI) により、故障の兆候を検出し、サービスに関する重要な意思決定を行い、計画外ダウンタイムを防止します。AI と機械学習が優れた予測モデルの構築にどのように役立つかをご確認ください。
デジタルツイン
デジタルツインは、企業が革新的な方法でデータを理解し、デジタルトランスフォーメーション (DX) の取り組みからより多くの価値を得るために最適な新しいテクノロジーです。デジタルツインがデジタルトランスフォーメーション (DX) の戦略に欠かせない理由をご紹介します。
コンピューター支援設計 (CAD)
設計部門が製造可能性を考慮した設計を行えるようにすることで、製造にかかる運用コストを削減できます。パラメトリックモデリング、ジェネレーティブデザイン、シミュレーション、解析ツールを駆使して、革新的な製品を設計、開発そして文書化します。
拡張現実 (AR)
産業用拡張現実 (AR) ソリューションが作業員の効率性と安全性の向上にどのように役立つかをご確認ください。AR を利用した作業指示、専門知識の取り込みと伝達などにより、トレーニング、定着化、スキルアッププログラムを強化します。
製品ライフサイクル管理 (PLM)
データガバナンスおよびトレーサビリティプロセスで管理された最新の製品データを、安全に、コンテキストに応じてチームに提供しましょう。製品データの品質が良くなることで、市場投入期間の短縮、生産性の向上、コスト削減を実現できます。
クラウドコンピューティング
ハイブリッドクラウドは、効率性を向上させ、競争上の差別化を促進するための中核的な要素です。このコンピューティングアプローチにより、セキュリティと柔軟性を向上させながら、コンピューターの処理能力を高めることができます。
サイバーセキュリティ
サイバーセキュリティは、堅牢な暗号化、AI による脅威検出、ネットワークシステムと機密データを保護するためのプロアクティブな対策によって強化できます。
付加製造
AI を活用した設計の最適化、リアルタイムモニタリング、サプライチェーンの統合を通じて付加製造を強化し、生産の迅速化と材料とプロセスのイノベーションを促進します。
Manufacturing 4.0 ソリューション
予知保全
Manufacturing 4.0 では、予知保全によって機器の故障を未然に予測します。IoT センサー、AI アルゴリズム、データ分析を統合することで、機械をリアルタイムにモニタリングし、異常を検出してメンテナンスの必要性を予測します。この積極的なアプローチにより、ダウンタイムを最小限に抑え、メンテナンスコストを削減し、機器のパフォーマンスを最適化することで、最終的に生産性が向上し、設備の寿命が延びます。
協力的な製品設計
Manufacturing 4.0 は、リアルタイムに連携できるクラウド型のコラボレーション、VR/AR シミュレーション、AI を活用した設計最適化によって、協力的な製品設計を強化し、効率的なチームワーク、イノベーション、高品質な製品開発を実現します。
アジャイルマニュファクチャリング
Manufacturing 4.0 では、IoT モニタリング、リアルタイム分析、柔軟な製造プロセスによってアジャイルマニュファクチャリングを促進し、市場の変化に迅速に対応して、リソース使用率を最適化できます。
サプライチェーンの最適化
Manufacturing 4.0 は、リアルタイムのデータ共有、IoT 対応の追跡、AI による分析を通じてサプライチェーンを最適化します。これにより、可視性の向上、物流の効率化、在庫管理の強化、調達時間とコストの削減が実現します。
PTC のインダストリー 4.0 ソリューション
Digital Performance Management
ThingWorx Digital Performance Management は、収益に最も大きな影響を及ぼす可能性のある問題点を特定し、優先順位を付け、解決策を実行し、モニタリングします。
Connected Work Cell
ThingWorx Connected Work Cell は、重要なデータを複数のデータサイロからシンプルなビジュアルアプリケーションに集約し、現場の作業員への情報提供方法を効率化します。
設備のモニタリングと稼働率向上
ThingWorx Asset Monitoring and Utilization により、メーカーは既存の設備に接続し、リアルタイムのリモートモニタリングや異常発生時のアラート生成を行えるほか、データの傾向分析ツールや解析ツールを使って重要な知見を獲得できます。
インダストリー 4.0 の未来
インダストリー 4.0 の未来では、AI、IoT、ロボティクスなどのデジタル技術がより深く統合され、インテリジェントな自律システムが製造に革命をもたらします。データ分析が進歩し、予知保全とリソースの最適化が促進され、協働ロボットと仮想現実によって作業員の能力が向上します。サプライチェーンでは、ブロックチェーンと IoT を通じて俊敏性と透明性が高まります。インダストリー 4.0 は、生産プロセスを再定義し続け、グローバル市場におけるイノベーション、持続可能性、競争力を促進します。
ポッドキャストシリーズ「The Lean Manufacturer」へようこそ
業界のエキスパートをゲストに迎え、産業用モノのインターネット (IIoT) に関する独自の見解をうかがいながら、製造の重要な側面について語ります。このシリーズでは、IIoT でどのように製造効率に革命を起こし、企業に大きな価値をもたらすことができるかを探ります。
Apple Podcast や Spotify でエピソードをお楽しみいただけます。詳細はこちらでご確認ください。役立つ情報が満載ですのでどうぞお見逃しなく。
インダストリー 4.0 成熟度インデックスについて
Acatech 社の詳細な調査レポートで、デジタルトランスフォーメーション (DX) に向けて独自のインダストリー 4.0 プランを構築する方法をご確認ください。
デジタルトランスフォーメーション (DX) の道筋を示す
財務面での成果調整、ユースケースの拡張、効果的な変更管理に関する知見を活用して、デジタルトランスフォーメーション (DX) の課題を克服しましょう。