インダストリー4.0は2011年に誕生したことが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。ある調査によると、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 により、企業は相互接続されたバリュー 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になるでしょう。
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展するにつれ、製造業はかつてないほど大量のデータを管理しなければならず、同時にその保護も必要となるだろう。世界のデータプライバシーソフトウェア市場は、様々な分野におけるモノのインターネット（IoT）の導入に牽引され、急速な成長を遂げている。その結果、年平均成長率（CAGR）は2020年には1000億ドルに達する見込みだ。 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「データは新たな石油」という説が正しいとすれば、製造業は重要な意思決定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、データ分析といった破壊的なトレンドを製造業にもたらしてきたデジタルトランスフォーメーションの台頭により、かつてないほど多くのデータを保有している。 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高めるにつれ、高度な分析ツールと堅牢なデータセキュリティ対策への需要は高まります。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は、企業にとってますます重要になってきており、その重要性は3年前と比べて大幅に高まっています。さらに、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、インサイトを分析し、流入するデータを管理する上で必要となるでしょう。
データ駆動型プロセスをうまく活用するには、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・レビューこれらの阻害要因は、膨大な量のデータの収集と精査、サプライチェーンの効率的な監視、Webベースの技術と生産システムの運用など、多岐にわたります。しかしながら、データ駆動型製造には、効率性の向上や高度な意思決定といったメリットがあり、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創出しますが、グローバルな環境・社会・ガバナンス（ESG）イニシアチブに積極的に取り組まないメーカーにとっては、悪影響も及ぼし得ます。メーカーは、評判の低下、競合他社への後れ、あるいは業界内での陳腐化といったリスクを負うことになります。しかし、デジタルトランスフォーメーションによって得られるインテリジェントなデータを活用することで、製造業はイノベーションを推進し、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、リアルタイム監視、予知保全、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、廃棄物の最小化、効率性の向上、環境への影響の低減につながります。製造業がデジタル化、ビッグデータ、高度な分析によって得られる膨大なデータを活用できれば、プロセス最適化を支援し、廃棄物を削減し、最終的にはプロセスにおける持続可能性を推進することができます。これらは、製造業が享受できるメリットのほんの一部に過ぎません。
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、回復力が自社の最優先事項であり、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
データ分析を活用することで、製造業者は生産プロセスにおける非効率性を特定し、それらに対処することで資源利用を最適化し、廃棄物を削減することができます。 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（英語）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が明らかになり、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を支援できます。
3. 製品とサービスの品質向上
製造業はおおよそ 3分の2 世界全体の GHG 排出量の 10% 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高め、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、ビッグデータ活用の7つの手段が明らかにされています。 バリューチェー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。
持続可能な製造におけるデータ活用の課題
によると、 ハーバード・ビジネス・レビュードイツではインダストリー4.0、米国ではモノのインターネット（IoT）、中国では物联網（wù lián wăng）といったデータ活用が推進されてきました。いずれもビッグデータと分析を活用して製造業を変革することに注力していますが、同時に、以下のような大きな課題も浮上しています。
1. データ統合
データ活用における最大の課題の一つは、様々なソースから得られる構造化データや非構造化データなど、多様なデータセットを機械ログ、企業システム、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、効果的な分析と活用を可能にする形で統合することは、複雑な作業となる場合があります。
2. データの品質と正確性
与えられたデータによってのみ、真価が問われます。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、センサーエラー、データの欠落、データ収集方法の不規則性といった要因により、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70%が、この分野の人材不足について中程度の懸念を示しました。有能なデータアナリストの不足により、すべてのメーカーがビッグデータを適切に分析し、実用的な洞察を導き出す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) 攻撃が増加しており、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
製造業においてデータを賢く活用することは、持続可能な原則の導入を促進するだけでなく、コスト削減、生産性向上、ESG原則への適合といった貴重なメリットももたらします。ただし、データガバナンスを優先することが前提となります。政府の警告に従わないメーカーは、罰金、評判の失墜、そして最終的には事業の失敗といった大きな代償を払うことになります。
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今、かつて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の時代へと突入しつつあります。しかし、業界がグローバルな活動へと拡大し、サプライチェーンが拡張されるにつれ、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価値やサステナビリティへの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。これに対応して、製造業者はデータ保護技術への迅速な投資と先進的なアプローチを採用する必要があります。なぜなら、持続可能な製造業の未来は、常に一歩先を行き、データの安全性とプライバシーを確保しながら効率的にデータを活用できる人々によって形作られるからです。その方法については、当社のミッションに関する詳細情報をご覧ください。ここ.
