スポンサー機能 パンデミックにより、過去XNUMX年間で人々が疫学の複雑さに慣れてきたのは当然のことですが、サプライチェーンと製造業が主流のニュースになったことはおそらくもっと予想外のことです。

原材料の不足とエネルギー価格の上昇は明らかなノックオン効果をもたらし、メーカーはより効率的になるための努力を倍加することを余儀なくされています。 しかし、他にも、おそらくあまり明白ではない圧力があります。 製造業は、労働力が高齢化し、退職に近づいていることもあり、世界中で800,000万人以上の未就職の役割に苦しんでいます。

同時に、メーカーは、ダイヤルやレバーではなくタッチスクリーンで成長した新しい労働者のニーズに対応するという課題に直面しています。 これらの人々は、意思決定を支援するために最新のデータの膨大なプールを利用できることを期待しています。

そしてもちろん、機械学習とAIが他の分野で意思決定を引き継いでいるのに、なぜ私たちの工場やより広いサプライチェーンでも同じことが起こるとは思わないのでしょうか。 これにより、労働者は付加価値を高め、イノベーションを促進し、製品をより早く市場に投入することに集中できるようになります。

スマートマニュファクチャリングの採用の増加

これらすべてが、スマートマニュファクチャリングの採用の増加につながります。 非営利の業界コミュニティグループであるManufacturingEnterpriseSolutions Association（MESA）は、「スマート製造」を「工場内およびバリューチェーン全体にわたるビジネス、物理、およびデジタルプロセスのインテリジェントなリアルタイムオーケストレーションおよび最適化」と定義しています。

ロックウェル・オートメーションが最近買収した主要なクラウドネイティブのスマート製造プラットフォームであるPlex Systemsは、毎年恒例のを生産しています。 これらの最新の調査では、321の業界関係者が調査し、50年にスマート製造の採用が2021％増加したことを明らかにしました。一方、回答者の83％は、スマート製造が将来の成功の鍵であると考えています。

75％は、労働力の問題を解決するためにスマートマニュファクチャリングを利用していました。 80％は、ソフトウェアを使用して人、システム、マシン、サプライチェーンを接続したいと考えており、78％はプロセスの自動化に役立つと期待しており、77％はビジネスに対するより良い分析と洞察を得ることを望んでいます。

この調査では、アーリーアダプターのこれまでの経験に基づく「誇大宣伝されたテクノロジー」に対する警戒心など、スマートマニュファクチャリングを採用する際に企業が直面する課題にも焦点を当てています。 それにもかかわらず、回答者の24％は、テクノロジーの麻痺を全体的な事業計画の「成長の障害」として挙げています。

テクノロジーによって団結した労働者

スマートマニュファクチャリングの採用に対する最大の障壁は依然としてコストであり、回答者の36％がこれを挙げています。 スキルの欠如は32％を妨げ、同様の数字は、レガシーシステムの交換またはアップグレードの難しさと、スマートな製造の採用と実装に対する従業員の抵抗を浮き彫りにしています。

これらの障害は、特にデータサイロを分割して分析を促進し、可視性を高める場合に、企業が他の形式のテクノロジー採用で通常直面する種類の懸念からXNUMX万マイルも離れていません。

ロックウェル・オートメーションのソフトウェアおよび制御担当EMEAディレクターであるSachin Mathurは、次のように説明しています。 これは、あらゆるオンスの生産性を引き出すために、資産（原材料、植物、人、データ）を最大限に活用することを組み込んだより広範な問題です。

「これは、製造チームがエンタープライズリソースプランニング（ERP）および製造実行システム（MES）ソフトウェアを使用して、IT部門とより緊密に連携する必要があることを意味します。 そして、どちらも情報セキュリティに対して全体論的なアプローチを採用する必要があります。」

または、少なくともそうあるべきです。

複数のレイヤーから収集された情報

これを支援するロックウェル・オートメーションのアプローチは、Connected Enterprise Production System戦略にあります。これは、顧客の企業のすべてのレベルを統合する包括的なシステムエンジニアリングアプローチです。

技術革新、機能、およびドメインの専門知識は、生産システムの設計、運用、および保守の要素全体に及びます。 情報は、すべての層、監視制御およびデータアクションデバイス（SCADA）、プログラマブルロジックコントローラー（PLC）、およびロボットから収集されます。

「次のレベルは、Wi-Fiまたは5Gを介して接続されたネットワーク通信インフラストラクチャとヒューマンマシンインターフェイスを介してデータが安全に通信されることを保証することです」とMathur氏は説明します。

次に、Plex MESなどのプラットフォームをサプライチェーン計画アプリケーションとともに統合する必要があります。これには、組織のERPシステムに直接接続し、MESの自動化とオーケストレーションが手動タスクを引き継ぎ、マシンデータを分析して意思決定とワークフローを自動化することもできます。

「私たちのコア戦略は、ロックウェル・オートメーションのクラウドベースのプラットフォームであるファクトリートークハブを介して、情報、データ、およびプロセスパラメータのアップストリームおよびダウンストリームフローを可能にすることです。 これにより、すべての重要な要素が製造のバリューチェーンにまとめられます」と、Mathur氏は言います。「次に、高度に相互接続された超インテリジェントなシステムを作成します。 そうすれば、より新しく、より優れた、深く洞察に満ちたデジタル時代のアプリケーションを構築できます。」

しかし、クラウドによって支えられ接続されたツールの包括的な組み合わせを持つことと、製造業務をスピードアップしようとしている幅広い企業にそれらを適用できることは別のことです。

そのため、ロックウェルは、情報技術と運用技術（OT）を単一のアーキテクチャに統合し、最終的に企業、運用、およびサプライチェーンのパフォーマンスを向上させることを目的とした、XNUMX段階の接続エンタープライズ実行モデルで顧客の問題に取り組みます。

データは新しい首都です

モデルは評価段階から始まり、IT/OTインフラストラクチャとレガシープロセスおよびワークフローをカバーします。 これにより、IT / OTネットワークと制御アーキテクチャをセキュリティで保護して最新のシステムにアップグレードし、運用とエンタープライズビジネスシステム間の接続を確保するためのバックボーンを展開するための基礎が築かれます。 その後、組織は、意思決定とビジネスプロセスの両方を改善するために、作業データの資本に取り組むことができます。

予測分析を適用して、計画や資産管理などの分野で運用上のメリットをさらに向上させることができます。 また、コラボレーションをサポートするために継続的改善モデルを採用することで、資産、プロセス、および対象分野の専門家への可視性とアクセスを向上させることができます。

目的は、顧客が資産と生産ラインの管理において「より洞察に満ち、データ主導型」になるのを支援することです。 「単純なオフラインのスプレッドシートベースの決定ではなく、より使用量ベースであり、センサーとアクチュエーターからのデータによってサポートされる、より持続可能性ベースでありたいと考えています」とMathur氏はアドバイスします。

実用的なメモとして、彼は次のように述べています。「顧客がワークフローを150行のスプレッドシートから35ステップのアプローチに削減するのを見てきました。 なぜなら、彼らはそれをデジタル化したので、彼らは迅速に学び、それらのプロセスを適応させ、無駄を取り除くことができたからです。」

もちろん、すべての顧客組織（出発点と特定の目的）は異なります。 スマートマニュファクチャリングの適応がビッグバンの問題になることはめったにありません。 Mathurは、ロックウェルのエンゲージメントの約XNUMX分のXNUMXが既存のブラウンフィールドサイトに関係していると述べています。「ダブルクリックインストールになることは決してありません。私たちはそれを知っています。」

「ママとポップ」ショップのメリット

Rockwellは顧客の中に多くのグローバルブランドを数えていますが、Mathurが「ママとポップのオペレーション」と表現しているものも含まれています。

生産ラインが少ない中小企業は、AIを活用した製造をレーダーで行っていない可能性があります。 「しかし、生産サイクルを実行しているときに電気を消すと、何か問題が発生した場合に携帯電話で通知が必要になります」と彼は説明します。 完全自動製造は今や達成可能な夢であり、それは現実になりつつあります。」

「中規模から大規模の組織では、スマートデバイスと通知を受け取るだけでなく、監視、評価、およびデータ駆動型レポート用の工場全体のダッシュボードが必要です。 通知とアラートに加えて、XNUMX時間ごとまたはXNUMX日ごとのレポートと分析を行い、次のシフトまたは翌月を改善する方法を定義できるようにします。

「そこから、彼らは自律的なフィードバックループについて考え始めるかもしれません。 ここで、機械学習モデルが入力と出力に基づく自己学習で登場します。」

そして、これは他の今後のテクノロジーを完全に活用するための基盤を提供します。 たとえば、5Gは、組織全体の接続を変革し、エッジ分析を可能にするだけでなく、拡張現実と仮想現実（AR / VR）の使用を可能にする可能性があります。

「5Gは私たちにとって戦略的な分野であり、現在、いくつかの業界の大国と提携しています」とMathur氏は言います。

5Gと拡張された経験は、製造業への切実に必要とされている新規参入者にとっても不可欠です。彼らは、情報にアクセスしてシステムを管理する方法についてさまざまな期待を抱くことがよくあります。

「彼らは、施設のある部分から別の部分に歩いて物事を解決することに満足することはありません」とマトゥールは言います。 「むしろ、データにアクセスし、問題を解決し、ワークフローをその場で更新および適応できることを期待しています。 彼らの期待は、テクノロジーがそれを実現できることを知っているので、「大丈夫、どうやってこれをまとめるのか」ということになるでしょう。」

ロックウェル・オートメーションが後援。