インダストリー4.0は2011年に始まったと広く認識されており、10年以上経った今、製造業はまさにデータ主導の革命の真っ只中にあります。世界経済フォーラムホワイトペーパーによると、インダストリー 4.0 は、企業が相互接続された価値ネットワークで力を合わせ、データと分析アプリケーションを活用して生産性を高め、新しい顧客体験を育み、社会と環境に大きな影響を与えるよう促します。
グローバル業界およびシニアクライアントアドバイザーのゲイリー・コールマン氏によると、 デロイトコンサルティング 「第四次産業革命はまだ初期段階にある」と述べているが、この時代がさらに進むにつれて、製造業が管理しなければならない前例のない量のデータが解放され、保護する必要も出てくるだろう。世界のデータプライバシーソフトウェア市場は、さまざまな分野でのモノのインターネット（IoT）の導入に一部支えられ、急成長を遂げている。その結果、年平均成長率（CAGR）は2015年に100％に達し、2016年には100％に達した。 40.9パーセントこの極めて重要な時期におけるデータのプライバシーとセキュリティの重要性を強調しています。
製造業におけるデータ駆動型プロセスの台頭
数学者クライヴ・ハンビーの言う「データは新しい石油」が正しいとすれば、製造業は重要な決定を下すために活用できる情報の金鉱を所有していることになる。製造業は、IoT、機械学習、データと分析、そしてデジタルトランスフォーメーションなどの破壊的なトレンドを製造業にもたらし、デジタルトランスフォーメーションの台頭により、これまで以上に多くのデータを抱えている。 ハイパーパーソナライゼーションすべての革新的なテクノロジーは変革をもたらすものですが、分析すべき大量のデータも生成します。
製造業がデータへの依存度を増すにつれ、高度な分析ツールと堅牢なデータセキュリティ対策に対する需要が高まります。約1,300人の製造業幹部を対象とした業界調査では、 4分の3 健全な意思決定のための高度な分析の必要性が企業にとってますます重要になってきており、その必要性は 3 年前よりも大幅に高まっています。さらに、洞察を分析し、大量のデータを管理するには、データ サイエンス、AI、高度な分析の訓練を受けた熟練した人材が必要になります。
データ駆動型プロセスをうまく導入するには、製造業者はいくつかの障害を克服する必要があります。ハーバードビジネスレビューこれらの障害は、膨大な量のデータの収集と精査、サプライチェーンの効果的な監視、Web ベースのテクノロジーと生産のナビゲートなど多岐にわたります。それでも、効率性の向上や高度な意思決定など、データ駆動型製造には利点があり、業界の将来の発展にとって不可欠なアプローチとなっています。
データはどのようにスマートで持続可能な製造を推進するのでしょうか?
インダストリー 4.0 は数多くの持続可能な機会をもたらしますが、世界的な環境、社会、ガバナンス (ESG) イニシアチブに取り組んでいないメーカーにとっては有害となる可能性もあります。メーカーは、評判の失墜、競合他社への後れ、業界での時代遅れ化のリスクを負います。しかし、デジタル変革から生まれたインテリジェントなデータを活用することで、製造業界はイノベーションを受け入れ、新たな持続可能な道を切り開くことができます。
データは、リアルタイムの監視、予測メンテナンス、プロセス最適化を通じて、インテリジェントで持続可能な製造を支援し、無駄を最小限に抑え、効率を高め、環境への影響を軽減します。製造業界がデジタル化、ビッグデータ、高度な分析を通じて取得した大量のデータを活用できれば、プロセスの最適化をサポートし、無駄を減らし、最終的にはプロセスの持続可能性を推進できるようになります。これらは、製造業者が実現できるメリットのほんの一部にすぎません。
持続可能な製造業におけるデータ活用の潜在的なメリット
グローバル・ライトハウス・ネットワークの第四次産業経営者調査によると、77パーセント調査対象となった経営幹部の 100% が、持続可能性、生産性、回復力が最優先事項であり、データはこれらすべての改善の原動力となり得ると回答しました。
1. 効率性の向上
データ分析を利用することで、製造業者は生産プロセスの非効率性を特定し、それに対処することで資源の利用を最適化し、無駄を減らすことができます。 データ分析 インテリジェント ファクトリーのもう 1 つの重要な機能であるデータによって、オペレーションにインテリジェンス レイヤーが追加され、ギャップを迅速に特定して修正しながら、既存のプロセスを改善できるようになります。
2. コスト削減
米国環境保護庁（EPA) は、持続可能な製造に取り組むことで、データに基づく洞察を明らかにし、エネルギー使用の最適化、廃棄物の削減、プロセス効率の向上によって、製造業者が資源と生産コストを削減するのに役立ちます。
3. 製品とサービスの品質の向上
製造業はおおよそ 3分の2 世界全体の排出量の GHG を占めていますが、データと高度な分析を活用することで、メーカーは製品とサービスの品質を向上させ、欠陥や返品による無駄を減らすことができます。
4. 最適化されたバリューチェーン
ビッグデータは、製造業者のバリューチェーンの強化と合理化、資本収益率の向上、事業の持続可能性の向上など、多くの機会を提供します。マッキンゼー・グローバル・インスティテュートの分析では、ビッグデータを活用する7つの手段が見つかりました。 バリューチェイン以下のインフォグラフィックで説明されているとおりです。
持続可能な製造業におけるデータ活用の課題
による ハーバードビジネスレビューデータの実装は、ドイツのインダストリー 4.0、米国のモノのインターネット (IoT)、中国の物联网 (wù lián wăng) を推進してきました。いずれもビッグデータと分析を活用して製造業を改革することに重点が置かれていますが、次のような大きな課題も浮上しています。
1. データ統合
データ アプリケーションにおける最も重大な障害の 1 つは、さまざまなソースからの構造化データや非構造化データなどの多様なデータセットをマシン ログ、エンタープライズ システム、センサーに統合することです。これらの異なるデータ ソースを調和させて効果的な分析と利用を可能にするのは、複雑な作業になる可能性があります。
2. データの品質と正確性
与えられたデータ次第で、製造データは正確で信頼できるものでなければなりません。しかし、センサーのエラー、データの欠落、データ収集方法の不規則性などの要因により、データの品質が不明確になることがよくあります。
3. データ分析スキル
労働統計局（BLS）は、36パーセント2031年までにこの分野の雇用は増加すると予測されていますが、データサイエンスの現状に関する報告書では、63パーセント回答者の は、この分野の人材不足について中程度に懸念していると回答しました。資格のあるデータ アナリストが不足しているため、すべてのメーカーがビッグ データを適切に分析して実用的な洞察を得る余裕があるわけではありません。
4. データのセキュリティとプライバシー
データ収集の増加に伴い、データ侵害のリスクも高まります。 ランサムウェア攻撃国家によるサイバー攻撃や分散型サービス拒否（DDoS）攻撃は増加傾向にあり、メーカーは機密データを保護するために強力なセキュリティ対策を講じる必要があります。
製造業におけるデータガバナンス
製造業でデータを賢く活用することは、持続可能な原則の採用に役立つだけでなく、コスト削減、生産性向上、ESG原則への準拠など、貴重なメリットももたらします。ただし、データ ガバナンスが優先される場合に限られます。政府の警告に従わない製造業者のコストは高く、罰金、評判の低下、そして最終的には事業の失敗につながります。
リスクを回避するために、製造業者は、企業全体でデータを管理するための明確なポリシー、手順、責任を定義する強力なデータ ガバナンス基盤を備えている必要があります。
持続可能な製造業におけるデータプライバシーとセキュリティの未来
製造業は伝統的に生産性の先駆者は、現在、前例のない量のビッグデータを生み出し、大きな利益を約束するインダストリー4.0の時代に突入しています。しかし、業界が拡張サプライチェーンを特徴とするグローバルな活動に拡大するにつれて、リスク要因も高まっています。
データのプライバシーとセキュリティは、ESG の価値と持続可能性の実践と取り組みを含む製造業の変革において極めて重要な役割を果たします。これに対応するため、製造業者はデータ保護技術に迅速に投資し、前向きなアプローチを採用する必要があります。持続可能な製造業の未来は、常に一歩先を行き、安全性とプライバシーを確保しながらデータを効率的に活用できる人々によって設計されるからです。その方法については、当社の使命に関する詳細情報をご覧ください。ここ.
