2025年スマート工場MESガイド：コンポーザブルMES ベンダーと従来型MES ベンダーの比較

各業界の製造業のリーダーたちは、業務の運営方法を見直し、製造実行システムの選択肢を再考しています。

市場にはさまざまなソリューションがあるため、製造業にとってどのMES ベンダーが最良の選択なのか、という疑問が生じるでしょう。

このガイドでは、MES 分野の大手ブランドをいくつか取り上げ、そのソリューションを、今日の製造プロセスのデジタル化に向けてメーカーが取っている最新のコンポーザブル・アプローチと比較します。

MES歴史：異なる時代のために作られたもの

お客様の業務に最適なMES ベンダーを見つけるには、特定の業種やニーズによって異なります。これらのシステムは時代とともに進化してきたため、レガシーベンダーの多くは、今日の複雑な生産環境にはもはや適さないかもしれません。

何十年もの間、このソリューション・カテゴリーはGEデジタル、ロックウェル、シーメンス、Honeywell、ダッソーといった企業によって定義されてきました。これらのソリューションが開発された当初は、現実的な課題に対処していましたが、本質的には、私たちが現在働いている世界とはまったく異なる世界を想定して設計されていました。

製造実行システムは、グローバリゼーションとリーン生産が生産を再構築していた1990年代初頭に登場しました。工場は、ERP プランニングと現場をつなぐ架け橋を必要としていました。規制が強化され、企業はより優れたトレーサビリティと一貫性を必要としていました。MES 、企業システムを混乱させることなく、生産を標準化し、データを取得し、コンプライアンスを実施することで、このギャップを埋めました。

当時、その構造は理にかなっていました。工場は集中管理されていました。製品ラインはゆっくりと変化。ITが技術を決定し、オペレーターは決められたプロセスに従いました。MES 、そのような環境のために設計されました。当時は、柔軟性よりも精度と管理が重要でした。

90年代から2000年代初頭にかけて、初期のMES ソリューションは、メーカーがインダストリー3.0からインダストリー4.0時代へと徐々に移行していく中で、工場内のデジタル化の重要な推進力となりました。これらのシステムにより、製造業者は

• ばらつきを抑えた標準化

• 規制当局が求める書類の遵守

• 集中収集によるデータの完全性

• 複雑なワークフローにおけるトレーサビリティ
  

さらに、MES 紙と手作業に根ざした環境にデジタル構造をもたらしました。

MES ソリューションは、このような慣行を排除する代わりに、デジタルと従来のハイブリッドな作業方法を生み出しました。MESソリューションは、オペレーションの標準化を支援し、データをより可視化し、製造業におけるデジタルトランスフォーメーションへの本格的な第一歩を踏み出しました。

一世代が過ぎても、そうしたシステムを形成した条件は消えていません。それらは進化し、硬直化したシステムが適応するよりも早く変化し続けているのです。

今日の製造業者は、これまでとはまったく異なるプレッシャーに直面しています。サプライチェーンは大陸を越えて広がっています。製品のバリエーションは増加。市場は、ほとんどのシステムが対応できるよりも早く変化しています。地球の裏側での遅れは、本国での生産をストップさせる可能性があります。

労働力も変化しています。デロイトが指摘するように、「ベビーブーマーやジェネレーションXの労働者が定年退職に近づいたり、定年退職を迎えたりするにつれて、労働力はミレニアル世代やジェネレーションZの労働者で構成されるようになるかもしれません。

今日のオペレーターは、私生活で慣れ親しんだものと同様の、直感的で反応の良いツールを期待しています。彼らは素早く学習し、役割の間を移動します。レガシーソリューションで一般的な静的な端末やメニュー駆動型のシステムは、このような現実にマッチしていません。

スマート・ファクトリーへの取り組みは広まっていますが、企業がアプローチを根本的に見直すことなく技術スタックのアップグレードに目を向けると、一貫して行き詰まります。

かつてメーカーの近代化を支えたシステムそのものが、いまやメーカーの足かせとなっているのです。

従来のMES 安定性を重視して作られていました。変化が少なく、予測可能な環境では優れた性能を発揮しました。しかし、最も伝統的な業務でさえ、今や供給、需要、規制の変動に直面しています。新素材、新しい顧客要件、そして製品サイクルの高速化が常態化しています。

その結果、俊敏性の必要性とレガシーインフラの重さの間で緊張が生じます。ワークフローの更新には数カ月かかります。グローバル展開には何年もかかります。小さな変更にもコンサルタントが必要です。このペースは1995年には有効だったかもしれませんが、2025年には通用しません。

これらの課題は、企業文化によって悪化することがよくあります。レガシーMES 上からのコントロールを前提としていますが、真のスマートファクトリーはコラボレーションと反復で繁栄します。従来のシステムがインターフェイスを近代化し、APIを追加しようとしても、根本的な構造の変更は遅く、困難なままです。

スマート工場は、生産する製品によって定義されるものではありません。どのように操業するかによって定義されます。真のスマート工場は優先順位をつけます：

コネクテッド・システム：機械、センサー、人がリアルタイムでデータを共有。

エッジでの意思決定：オペレーターは、過去のレポートではなく、ライブデータに基づいて行動します。

人と機械のコラボレーション：ワークフローが行動を導き、インサイトを把握します。

迅速な反復：新しいプロセスは4分の1ではなく、数日で展開されます。

継続的な改善：チームは日々、データを活用して問題を解決しています。

洞察のためのAI：データは、単に表示するだけでなく、問題を予測し、防止するために使用されます。

これらはソフトウェアの機能ではなく、オペレーション上の行動であることに注目してください。そして、変化に抵抗するのではなく、変化とともに進化するテクノロジーに依存しているのです。

工場は、移り変わる入力、刻々と変化する機械の動作、そして生産を継続するための迅速な連絡に対応しています。このような環境をサポートするシステムは、常にペースを維持する必要があります。コンポーザブルMES アプローチは、チームが長い開発サイクルを待つことなく、オペレーションの内部でデジタルワークフローを形成し、調整できるようにすることで、この現実に対応します。

このアーキテクチャーは、プロセスの進化に合わせて組み立てることができるモジュール式の部品に依存しています。このモデルは、いくつかの実用的なアイデアに基づいています：

モジュラー・コンポーネント： Apps 共有ライブラリから取り出され、チームがシステムに機能を追加するにつれて拡張されます。

ローコード開発：エンジニア、スーパーバイザー、オペレーターは、中央のIT部門を経由することなく、直接ツールを作成し、改良することができます。

オープンな統合：標準APIは、カスタムミドルウェアを追加することなく、マシン、センサー、ビジネスシステムを結び付けます。

人間中心のインターフェース：ワークステーションには明確なコンテキストが表示されるため、現場の状況に迅速に対応することができます。

ネイティブAIツール：AIは開発作業をスピードアップし、生産データのパターンを浮き彫りにし、作業中のオペレーターをサポートします。

この構造は、OT環境が実際にどのように稼動しているかに適合しています。生産は、リアルタイムのデータフロー、機器との双方向通信、および状況が変化したときに即座に対応するアプリケーションに依存しています。コンポーザブルMES 、変動性の高いプロセスにおいても、継続的な改善とローカルな問題解決をサポートするデジタルレイヤーをチームに提供します。

レガシーMES コンポーザブルMES比較

MES コンポーザブル・アプローチを採用することで、工場の変化に応じて形を変えることができる方法で、人、情報、および機器を接続する運用バックボーンが構築されます。これにより、メーカーが期待する柔軟性と応答性を提供すると同時に、作業を行うチームの近くで制御を維持することができます。

AIは急速に現代のスマート工場の決定的な能力となりつつありますが、その価値はどこに、どのように組み込まれるかに完全に依存します。

通常、メーカーは必ずしもデータの可用性で苦労しているわけではありません。断片化、洞察サイクルの遅さ、業務の複雑性に迅速に対応できないシステムなどに苦慮しているのです。AIは、レガシー・インフラストラクチャにボルト留めされた付属品ではなく、中核となる実行レイヤーの一部である場合にのみ、変革的なインパクトをもたらします。

MES 戦略を評価するオペレーション・リーダーにとって、問題はAIが存在するかどうかではありません。真の問題は、システムがAIを機能させるための条件を提供しているかどうかです。統一された業務コンテキスト、反復への柔軟性、生産に見合ったガバナンスなどです。変化、変動、そして最前線での意思決定によって駆動される環境では、AIはリアルタイムの信号を解釈し、人間の判断をサポートし、洞察と行動の間のループを閉じることができなければなりません。

組み込みAIはこのシフトを可能にします。チームがデジタルワークフローを作成する方法を加速し、パフォーマンスを理解する方法を豊かにし、生産中にタイムリーなガイダンスでオペレーターをサポートします。

孤立したモデルが静的なレコメンデーションを生成するのではなく、AIが日々の実行の一部となり、手作業を減らし、専門知識を高め、チームの迅速な改善を支援します。

ここでは、お客様がどのようにAIを業務に取り入れているかをご紹介します：

AI for Faster Development
デジタルツールの構築には、チーム間の長いハンドオフが必要でした。Tulip、AIがその摩擦を取り除きます。エンジニアは、既存のSOPやPDF、あるいは短い動画をアップロードできます。ロジックのマッピング、ワークフローの作成、ビジュアライゼーションの提案など、アイデアを数分で使えるツールに変換します。

AI for Operational Insight
データがつながれば、AIが数字の背後にあるものを明らかにします。TulipAI機能により、プロセスエンジニアは生産、品質、機械データを調査し、手作業では何時間もかかるような背景を明らかにすることができます。ボトルネックの特定、品質問題の追跡、ダウンタイムの傾向の説明など、ユーザーは直接質問して、明確で文脈に沿った回答を得ることができます。

現場のAIエージェント
Tulipは、リアルタイムでオペレーターを支援するAIエージェントもサポートしています。これらのエージェントは、次のステップを提案し、異常を検出し、さらに状況の変化に応じてワークフローを調整します。TICOの製造部門ディレクターであるマイク・ルシュ氏は、「AIを使ってデータを調査し、テーブルを構築することはできましたが、エージェントが登場するまでは行動に移すことはできませんでした。エージェントが実際にデータを操作し、何か役に立つことをするのを見て、すべてが変わりました。"

メーカー各社は、より迅速な段取り替え、工場間の緊密な連携、そして現場で起きていることのより鋭い可視化を求めています。データ量が増加し、製品ミックスがシフトするにつれ、システムに対するプレッシャーは増大します。このような環境では、固定化されたモノリシックなMES チームの動きを鈍らせます。

デロイトの2025年調査では、アナリティクス、クラウドインフラ、AI、コネクテッド機器など、企業がどこに資金を投入しているかが明らかになりました。これらの投資は明確な方向性を示しています。オペレーショングループは、新しいデータソースを吸収し、反復的なプロセス改善をサポートし、サプライチェーンや生産の優先順位が変動したときに調整できるシステムを求めています。

コンポーザブルMES その足場を提供します。チームは必要なものを構築し、既存のワークフローにプラグインし、長いリリースサイクルを待つことなく調整することができます。品質とコンプライアンスを管理しながら、現場の作業員による変更にも対応できます。

近代的な工場は、プロセスと同じペースで進化するソフトウェアから利益を得ます。エンジニアとスーパーバイザーが独自のツールを作成できるようになれば、日々の改善が工場運営の一部になります。

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