2024年、最前線のオペレーションに関する5つの予測

新年を迎え、製造業は大きな変革の崖っぷちに立たされています。急速に進化する技術的状況と、刻々と変化する市場力学が相まって、製造業者は一時的に調整を余儀なくされているだけでなく、この分野における長年の前提の多くを再定義しつつあります。今は、革新と不確実性とチャンスの時代なのです。先日のウェビナー「次世代製造業：2024年のトレンドと予測」では、2024年以降の製造業の未来を形作る力について詳しく見てきました。

このような変化に適応し、進化する能力は、単なる競争上の優位性ではなく、ますますダイナミックになるグローバル市場で生き残り、成長するために不可欠です。新年を迎えるにあたり、最前線のオペレーションがどのように進化するかについての5つの重要な予測と、それに応じて戦略を適応させるためのヒントをご紹介します。製造実行システム（MES）の関連性の低下から、現場作業者の副操縦士として機能するジェネレーティブAIの可能性まで、最新の業界動向は、柔軟性、革新性、人間の創意工夫が主役となる未来を強調しています。

従来、MES ソリューションは工場現場のオペレーションを管理・監視する上で不可欠なものでしたが、このカテゴリーの重要性は徐々に薄れてきています。この傾向の主な原因は、従来のモノリシックなMES ソリューションが硬直的で画一的なためであり、今日の複雑で絶えず調整される製造環境では障害と見なされるようになっています。

業界は、製造プロセスをMES制限に合わせることをメーカーに強いるのではなく、あらゆる製造プロセスの仕様に適応できる、より柔軟でコンポーザブルなシステムへとシフトしています。ガートナー社によると、「2025年までに、製造オペレーション・アプリケーションの少なくとも25%がコンポーザブル・テクノロジー・アーキテクチャを使用するようになり、2022年の2%未満から増加する」と予測しています。これは重要なシフトを意味し、アジャイル生産システムによって、製造業者は変化する生産需要に迅速に対応できるようになります。

オープンで相互運用可能なデジタル・アーキテクチャへの移行は、かつて製造業を支配していたプロプライエタリでクローズドなシステムの時代からの大きな脱却を意味します。オープンなエコシステムへの移行は、柔軟性、拡張性、さまざまなベンダーのクラス最高のソリューションを統合する能力の必要性によって推進されています。

これらのエコシステムの基盤は、RESTやMQTTのようなオープンプロトコルであり、そのユビキタス性は相互運用性を保証し、新しいコンポーネントをソリューションに統合するプロセスを大幅に合理化します。また、既存のコンポーネントは、オープンプロトコルをサポートする任意の代替品に容易に置き換えることができるため、ベンダーロックインのリスクも減少します。

ジェネレーティブAIは、製造業を大きく変える可能性を秘めています。ジェネレーティブAIは、直感的な自然言語を使用することで、あらゆるレベルの労働者がより良く、より賢く、より速く仕事をこなせるようにし、競争の場を平準化することで、民主化の触媒として機能します。

例えば、AIツールを使用して自然言語を使用してデータを解釈し、分析を作成することで、ユーザーは専門的なデータサイエンスのスキルを必要とせずに貴重な洞察にアクセスすることができます。また、最前線のオペレータは、自然言語を使用して、毎日使用するシステムと対話し、診断、検索、または直面する課題を克服するための学習を支援することができます。

ジェネレーティブAIツールが現場のシステムに緊密に統合されるようになるにつれ、業界がAIから得る価値は上昇し続けるでしょう。ボストン・コンサルティング・グループと世界経済フォーラムの共同調査によると、すでに製造業の68％がAIソリューションの導入を開始しています。

2024年、AIは人々の仕事を自動化するのではなく、人間の知性を補強し、現場の労働者が日々の仕事をより効率的にこなせるようにするものです。

従来のデータ戦略では、人間ベースのデータは見落とされがちで、収集されなかったり、優先順位が付けられなかったりしていました。しかし、業界は現在、人間が生成したインプットを含む、データ収集に対するより総合的なアプローチに向かっています。

例えば、大規模言語モデルのようなツールが広く利用できるようになったことで、欠陥報告書や現場作業員による詳細なコメントのような非構造化データを簡単に分析できるようになりました。写真やビデオのようなメディアも、他のデータタイプと同様にユビキタスになってきており、品質検査やコンプライアンスの課題を解決する新たな可能性を提供しています。

データを文脈化することの重要性は以前から認識されていましたが、製造業者は現在、より広範なデータを活用し、生産プロセスで取得される他のインプットに文脈を追加することができます。これによって、オペレーションをより全体的にとらえることができるようになり、以前は不可能だった新たな洞察への扉が開かれます。結局のところ、これは単に多くのデータを集めるということではなく、すでに持っているものをさらに活用するということなのです。

製造業は、エンジニアの役割の重要な転換期に直面しています。これらの労働者は、手作業によるデータ収集や、その他のルーチンワークや平凡な仕事をこなすよりも、真の工学的課題を解決することに意欲を燃やしています。このような機会を提供できない製造業は、高度な訓練を受けた専門家を、よりダイナミックで知的好奇心を刺激する職務を提供する業界に奪われる危険性があります。

高度なスキルとトレーニングを身につけた新世代のエンジニアは、その専門知識を有意義な形で活用できる機会を求めています。その結果、メーカーは従来の役割を超えて進化し、エンジニアが革新的で分析的な複雑な問題解決に従事できる環境を構築する必要があります。この変化は、熟練した人材を維持し惹きつけるためだけでなく、イノベーションを促進し競争力を維持するためにも極めて重要です。特に、デロイトと全米製造業協会によると、2030年までに210万人のアメリカの製造業の雇用が埋まらないと予想されています。

今年は製造業にとって極めて重要な年となることが予想されます。製造業は何から手をつけるべきなのでしょうか？ここでは、今後の業界のシフトを最大限に活用するための3つの実践的な方法をご紹介します。

コンポーザブル・アプローチへの移行

従来のMES ソリューションのような画一的なモデルから、よりコンポーザブルで適応性の高いフレームワークへと移行するには、単に幅広い柔軟性を持つだけでなく、個々の製造プロセスに合わせて完全にカスタマイズできるシステムが必要です。コンポーザブル・アプローチを採用するということは、迅速な変更と、変化する生産需要に対応するための新システムの容易な統合が可能な環境を構築し、効率性と俊敏性を向上させることを意味します。

最も重要な資産の優先順位：人材

間違いなく、どのメーカーにとっても最も貴重な資産は、日々最前線で働く従業員です。2024年にどのようなテクノロジーを採用するか、あるいはどのような変更を業務に加えるかについての決定は、何よりもまず彼らを念頭に置いて行われるべきです。

オペレーターにとっては、単調な作業を減らし、プロセスを熟知して問題解決や技術革新に取り組めるようにすることが重要です。エンジニアの場合は、生産プロセスを継続的に改善するために、最新技術とともにスキルをフル活用できる環境を育成することです。特に、業界が労働力不足に直面していることを考えると、このような措置を講じることは、次世代の有能な従業員を惹きつけ、確保するために非常に重要です。

オープン・エコシステムの採用

単一のベンダーが、製造オペレーションのあらゆる側面にクラス最高のソリューションを提供できる時代は、とうの昔に終わりました。オープンで相互運用可能なデジタル・アーキテクチャへの移行は、自社の業務に固有の要件に最も適したツールやテクノロジーの組み合わせを選択したい製造業者にとって、非常に重要になります。

また、このオープンなアプローチにより、新しいテクノロジーを採用して既存のアーキテクチャに統合することが容易になり、俊敏性を維持することができます。オープンなプロトコルと標準のエコシステムを中心に技術スタックを構築することで、幅広いベンダーのソリューションをシームレスに統合し、特定のニーズに合わせた将来性のあるアーキテクチャを構築できます。