インダストリー 4.0 とは?

インダストリー 4.0 テクノロジとは、物理的な世界とデジタルな世界の架け橋として機能することで、スマートな自動システムの基礎となるテクノロジのことです。ビジネスとサプライ チェーンはこのようなテクノロジのいくつかを既に使用していますが、可能性が最大限に引き出されるのは、これらを組み合わせたときです。最も重要なインダストリー 4.0 テクノロジを 7 つ示します。
 

1. クラウド コンピューティング。 インダストリー 4.0 テクノロジを促進するデータのほとんどはクラウドに存在するため、クラウド コンピューティングはインダストリー 4.0 の根幹となります。
2. モノのインターネット。 モノのインターネット (IoT) とは、通常のインターネットの利点 (常時接続、リモート コントロール機能、データ共有など) を物理的な世界の商品に拡張することを目的とした概念です。デバイス、マシン、ロボット、製品などの物理的なモノに、その状態、パフォーマンス、位置情報に関するリアルタイムの分析情報を提供するための内蔵センサーが組み込まれています。 IoT Signals を入手:Manufacturing Spotlight レポート。
3. デジタル ツイン。 デジタル ツインは、機械、プロセス、工場、システム、サプライ チェーンのシミュレーションなどの物理的物体のデジタル表現です。これには、物理資産の 3D レンダリングが含まれることもあります。デジタル ツインはインダストリー 4.0 の中核的な要素です。企業はこれを使用して、生産性の向上、ワークフローの改善、新製品の設計を実現することができます。
4. ビッグ データと分析。 ビッグ データ分析システムは、製造業務のすべての機能を監視することで生成される膨大な量のデータを処理できます。機械学習と AI テクノロジの利用により、データがリアルタイムで迅速に処理され、製造業務全体の意思決定と自動化が改善されます。
5. エッジ コンピューティング。 エッジ コンピューティングは、データソースの近くにあるネットワークのエッジでデータ処理を実行することで、クラウド コンピューティング システムを最適化する方法です。これにより待機時間 (データが生成されてから応答が必要になるまでの時間) が短縮されるため、特に有益です。
6. AI と機械学習。 AI と機械学習は、インダストリー 4.0 の変革と、スマート ファクトリーとスマート製造への移行に不可欠です。AI は、スマート ファクトリーから生成されたデータを取得して、機械の最適化、ワークフローの改善、物流の効率化を実現し、効率性を高めます。
7. サイバーセキュリティ。 インダストリー 4.0 で物理環境とデジタル環境間の接続性が向上するということは、悪意のある攻撃やマルウェアによる潜在的な脅威が増加するということです。しかし、機械学習などのテクノロジを使用すると、脅威の検出、保護、対応を自動化しながら、ネットワーク全体の侵害や運用の遅延を最小限に抑えることができます。
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インダストリー 4.0 テクノロジには、次のような数多くの利点があります。
 

• 生産性。AI と自律システムが工場の従業員を強化して生産効率と品質を向上させ、ダウンタイムを削減するため、生産性が向上します。
• 自動化。多くの場合、自動化は、運用効率を最大化するための解決方法となります。自動化は、AI や機械学習などのテクノロジにより可能になります。
• 資産使用率。インダストリー 4.0 テクノロジによって製造業務全体の柔軟性が高まると、資産使用率が向上し、収益が増加します。
• プロセスの最適化。インダストリー 4.0 テクノロジはすべて、製造プロセスを最適化して効率を高め、顧客サービスを向上させるという 1 つの目的のために導入されます。
• 運営の継続性。 製造と運用においてダウンタイムは特にコストがかかるため、ビジネスと運用の継続性を確保することが重要です。
• 品質の向上。 アジャイルな工場とスマート製造プロセスにより、全体的なスループットと品質が向上し、コストが削減されます。
• 物流の合理化。AI とデータ分析によってサプライ チェーン全体を可視化することで、製造業者は生産と納品を最適化できます。

インダストリー 4.0 への移行には、特有の課題がいくつかあります。たとえば、既存の資産をデジタル変革プロセスに統合することは、困難で時間がかかる場合があります。解消しなければならないもう 1 つの課題は、データ サイエンス、AI、サイバーセキュリティなどの重要な分野で新しいスタッフ間でスキル ギャップが存在する可能性があることに加えて、退職するスタッフもいるということです。

デジタル変革では、非常に多くのテクノロジの収束によって攻撃面が大きくなるため、サイバーセキュリティの脆弱性が常に懸念されます。データ セキュリティは、安全で効率的な商取引を保護するための重要な懸念事項であり続けます。最後に、デジタル変革によって膨大な量のデータが生成されることで、より多くのストレージと処理能力が必要になります。通常、データ パスだけでもいくつもの層になっているため、これらの層がオープンに通信できるようにすると、コストが高くなり、複雑になる可能性があります。

前述のように、インダストリー 4.0 への移行には多くの利点があります。実際に活用されているインダストリー 4.0 テクノロジの例をいくつか見てみましょう。
 

データ インサイトの拡張

Dow は、Microsoft ソリューションを使用してデータ サイロを分解し、デジタル製造を加速させることができました。その結果、機器の稼働時間、生産効率、従業員のコラボレーションに改善が見られました。 Dow のストーリーをご覧ください。
 

パフォーマンスの向上

Novo Nordisk は、複合現実を使用して現場でのプロセスを最適化することができました。それにより、技術者はより効率的で最適化された協力体制によりタスクを実行できるようになりました。 Novo Nordisk のストーリーをご覧ください。

より迅速な分析情報の入手

Stanley Black & Decker では、IoT センサーを複数のマシンに実装して幅広いパフォーマンス メトリックを確認することで、分析情報をより迅速に入手できるようにしました。

上記の実例は、未来の工場の可能性を示しています。未来の工場を想像する場合、自動化が増加していて運用環境でのロボット工学の利用が進んでいることが容易に予測できます。 インテリジェントな製造ソリューション とスマート ファクトリー戦略を通して、工場は既に機敏性を高めています。たとえば、(世界経済フォーラムの Global Lighthouse Network によって定義されている) ライトハウス工場では、高度な製造テクノロジと AI 主導のテクノロジを大規模に実装することで、運用上および財務上の利益を達成しました。

未来の工場の詳細情報をご覧ください。