2024年は製造業にとって変革と回復の年であり、デジタルの導入が大きく進展し、サプライチェーンの継続的な混乱に対する創造的な解決策が顕著でした。2025年に向けて、先手を打つには、適応性とイノベーションに焦点を絞る必要があります。成功の鍵は、短期的なものではなく、将来にわたって効率性と俊敏性を促進する、将来を見据えた戦略とテクノロジーを取り入れることにあります。
恒例となりました、2025年の製造業界の動向と予測に関するウェビナーを発表しました。今年のテーマは以下の通り：
レジリエンス戦略としての継続的変革:製造業は、1 回限りのオーバーホールから継続的な改善という考え方にシフトしており、これによって、ダイナミックな環境でも競争力を維持できるようになっています。
ポイントソリューションの陳腐化:既成概念にとらわれない画一的なソリューションから、特定の業務ニーズに対応する柔軟でカスタマイズ可能なアプローチへの移行が進んでいます。
技術の前提条件としてのオープンエコシステム:将来を見据えた製造業は、サイロを排除し、IT/OTの統合を強化するために、相互接続されたプラットフォームであるオープン・エコシステムを採用しています。
ROI重視のAIソリューション:目的別に構築されたAIエージェントは、誇大広告の域を超え、プロセスの合理化と意思決定の強化によって具体的な成果をもたらしています。
コンポーザブル・ソリューションへのシフト:モジュール式で適応性の高いシステムは、アジャイル製造のバックボーンとなりつつあり、変化とイノベーションへの迅速な対応を可能にしています。
この投稿では、各トレンドを詳しく調査し、メーカーが2025年に起こることに備え、今後数年間成功するための準備に役立つ実用的な洞察を提供します。
2025年の製造業トレンド
トレンド1：レジリエンス戦略としての継続的変革
現在も続く経済の不確実性、サプライチェーンの混乱、進化する消費者ニーズにより、製造業は事業運営にダイナミックなアプローチを取り入れることが求められています。同時に、従来のデジタルトランスフォーメーションプロジェクトは、しばしば野心的な1回限りのオーバーホールによって特徴付けられ、今日のますます不安定になるビジネス環境では柔軟性に欠け、持続不可能であることが証明されています。
製造業者の67%以上が現在進行中のスマート工場構想を報告していますが、デジタル変革を完了した製造業者の数は報告されていません。野心と実行の間のこのギャップは、根本的な問題を浮き彫りにしています：「ビッグバン」による変革は、絶えず変化する世界ではうまくいきません。
その結果、継続的な変革を採用する組織がますます増えています。 継続的変革これは、継続的な適応性と長期的な回復力を可能にする、データに基づく漸進的な改善に根ざした戦略です。
このような継続的な変革の考え方は、従来のオール・オア・ナッシングの変革プロジェクトが重大な検証リスクやコンプライアンス・リスクをもたらしかねないライフサイエンス製造において特に重要です。
大手医薬品・医療機器メーカー各社は、GMPコンプライアンスを維持しながら、迅速に検証可能な的を絞った改善を実施する反復的アプローチによって成功を収めています。これにより、リスクを効果的に管理しながら、より早く価値を実現することができます。
何よりも、継続的な変革とは、敏捷性と革新の文化を育むことです。小さな、管理可能な変化を優先させることで、全体として大きなインパクトをもたらすことができ、製造業者はレジリエンスを構築し、2025年以降の成功に向けてより良いポジションを確立することができます。
トレンドその2：製造業におけるポイントソリューションの終焉
製造業では、生産の可視性の問題、在庫管理のギャップ、設備のダウンタイムといった課題が単独で存在することはほとんどありません。各問題は相互に関連しており、複雑なユースケースの網を形成しているため、まとまりのあるソリューションが求められます。
堅苦しく、既成概念にとらわれないポイント・ソリューションでは、これらの重複する課題に効果的に対処できないことがよくあります。これらのシステムは、迅速な解決策として販売されていますが、データサイロを永続させ、進化する業務ニーズに適応する柔軟性を欠いています。
本当の問題は、従来の問題への対処の仕方にあります。メーカーは、品質管理や生産ワークフローへの影響を考慮せずに、在庫追跡のためのソリューションに投資するかもしれません。
このような断片的なアプローチは、システム統合を複雑にするだけでなく、業務の全体像に対する可視性を制限します。
このような問題は、医薬品製造のような規制環境ではさらに深刻になり、ポイントソリューションでは、データの整合性とコンプライアンスに関するさらなる課題が発生します。品質、生産、コンプライアンスのデータが別々のシステムで管理されている場合、規制当局が要求する完全な監査証跡とデータのトレーサビリティを維持することが難しくなります。
より良い道へ統合されたモジュール式プラットフォーム
このようなサイロ化から脱却するために、製造業は相互接続されたモジュール化された機能をサポートするプラットフォームへの関心を高めています。生産の可視性や品質管理を孤立した問題として扱うのではなく コンポーザブル・システム-交換可能で統合可能なモジュールで構築されたプラットフォームにより、チームは工場フロア全体からリアルタイムのデータを集約することができます。この統一されたビューにより、オペレーションリーダーは、根本原因を迅速に特定し、プロセスを合理化し、よりインパクトのある改善を推進することができます。
ポイント・ソリューションからの脱却は、スイッチを切り替えるほど簡単ではありません。問題解決の考え方を見直す必要があります。まず、可視性、品質、メンテナンスなど、複数の分野にまたがる業務上のペインポイントを特定し、これらの相互に関連する課題を総合的に処理するように設計されたプラットフォームを探すことから始めましょう。
硬直化したシステムを手放し、適応可能なプラットフォームを採用することで、製造業者は運用上の障害を排除し、チーム間のコラボレーションを促進し、時代遅れのテクノロジーに制約されることなく有意義な改善を推進することができます。
結果は？
新しい年に規模を拡大し、適応し、成功する準備が整った製造業。
トレンドその3：オープンエコシステム：未来技術の基盤
製造業の未来は相互運用性にかかっています。IoT センサーからAI主導のアナリティクスまで、製造業がますます複雑なテクノロジーを採用するにつれ、異種システム間のシームレスな通信を実現することは譲れない課題となっています。そこで、オープン・エコシステムの出番です。
製造業におけるオープン・エコシステムとは、業務全体にわたるリアルタイムのデータフローを可能にし、容易に統合できるように設計されたテクノロジーのネットワークを指します。それは単にAPIを持つことではなく、データがエンドツーエンドの可視性のためにアクセス可能で、持ち運び可能で、文脈化されたシステムを構築することです。
このアプローチは、データのサイロをなくし、ITとOTの融合を促進し、メーカーが市場の要求、規制の変更、業務の混乱に迅速に対応することを可能にします。
統一名前空間（UNS）の役割
多くのオープン・エコシステムの中核にあるのが、統合ネームスペース（UNS）です。これは、すべての業務データの単一の真実源として機能する一元化されたデータ・アーキテクチャです。
UNSは、マシン、IoT デバイス、ERP システムなど、さまざまなソースからのデータを集約し、一貫性のあるナビゲートしやすい構造で整理するデジタルホワイトボードとお考えください。これにより、チームは次のことが可能になります：
システム間を飛び越えることなくリアルタイムデータにアクセス
重い荷物を運ぶことなく、既存のインフラに新技術をレイヤー化
部門を超えたチームが同じデータセットを使用してコラボレーションできるようにします。
UNSは銀の弾丸ではありませんが、スケーラビリティ、柔軟性、データの完全性の面で大きな利点を提供し、最新のオープン・エコシステムの重要な構成要素となっています。
現代の製造業における統合要件
成功するオープン・エコシステムの構築は、いくつかのAPIを接続するほど単純ではありません。それには
標準化されたデータ構造：システム間のシームレスなデータ交換を保証します。
モジュラー、コンポーザブル・アーキテクチャ：ワークフローを中断することなく、ツールの統合や交換を可能にします。
セキュリティとコンプライアンスのフレームワーク：特に規制産業では、データの完全性とトレーサビリティを確実に維持します。
スケーラブルな接続性： 現場からクラウドまで、業務全体にわたってデータが自由かつ確実に流れることを保証します。
今後数年間、製造業が近代化に取り組む中で、オープン・エコシステムの採用はオプションではなく、必須条件となりつつあります。継続的な変革、リアルタイムの意思決定、将来を見据えたオペレーションを可能にする基盤です。
トレンドその4：ROIをもたらす目的別AIエージェント
ジェネレーティブAIは引き続き大きな可能性を秘めていますが、ChatGPTをめぐる最初の見出しや誇大広告の後、製造現場での統合は多くの予想よりもはるかに遅れています。生産工程へのAIの導入が予想以上に遅れている主な理由は3つあります：
製造現場の業務は多様で複雑なため、AIの導入は困難です。標準的なビジネスプロセスとは異なり、製造業のワークフローには高度にカスタマイズされたソリューションが必要になることがよくあります。
多くの製造業者は、不完全なデータや文脈の乏しいデータに苦慮しており、これがAIが信頼できる洞察を生み出す能力を制限しています。
企業は、投資対効果の明確な証拠や、プロセスの信頼性とデータセキュリティの保証がない限り、AIを完全に統合することに躊躇しています。
このようなハードルにもかかわらず、メーカー各社は広範で実験的なAIの取り組みから脱却し、測定可能な価値を提供する実用的で目的に合わせて構築されたAIソリューションに注力しています。
汎用AIから目的別エージェントへ
製造業におけるAIの進化は、広範で汎用的なツールから、特定の業務ニーズに対応するように設計された特殊なAIエージェントへとシフトしています。TulipFrontline Copilotを使用することで、製造業者は以下のような明確なユースケースに的を絞ったソリューションを導入しています：
データ分析の高速化- 完全に文脈化された運用データと生成AIを組み合わせることで、現場の作業員をより強力に増強することができます。AIは膨大なデータセットをふるいにかけ、リアルタイムでパターンや異常を特定し、オペレーターやエンジニアがデータ駆動型の意思決定を迅速に行えるよう支援します。例えば、AIを品質検査プロセスに統合することで、製造業者は欠陥検出を加速し、手作業による検査時間を短縮し、ファーストパスの歩留まりを向上させることができます。
開発の簡素化- ジェネレーティブ AI は、現場アプリケーションの設計と開発も容易にしています。従来のノーコード・プラットフォームを超えて、AIは現在、提案を提供し、反復的なコーディング作業を自動化し、より迅速な反復サイクルを可能にすることで、アプリケーションの作成を支援しています。これにより、正式なコーディング経験を持たないプロセスエンジニアやオペレーターでも、特定の生産課題を解決するアプリケーションを開発し、カスタマイズできるようになります。
オペレーターの支援- AIを活用したツールは、オペレーターの操作性を高めることにますます重点を置いています。インテリジェントな検索機能、診断、リアルタイムの推奨を提供することで、AIはオペレーターが複雑なプロセスをよりよく理解し、管理できるようにします。例えば、AIアシスタントは、関連文書を引き出したり、修正アクションを提案したり、さらには付加価値のないタスクを自動化したりすることで、現場の作業員が問題のトラブルシューティングを行うのを支援し、より優先順位の高い作業に時間を割くことができます。
この目的別アプローチは、AIソリューションが実用的で信頼性が高く、各製造環境の固有のニーズに合致していることを保証します。
具体的なROIと具体的なユースケースを重視
実用的でROIに焦点を当てたAIへのシフトは、メーカーがもはや実験的ではなく、測定可能な結果を期待していることを意味します。最も成功している実装は、以下の点に焦点を当てています：
定量的なメリット：ダウンタイムの削減、スループットの向上、不良率の低下などの改善を追跡。
データの準備： IoT デバイスとリアルタイム・データ・ストリームを統合することで、AIモデルの燃料となる高品質でコンテキスト化されたデータを確保します。
ターゲットとするユースケース：予知保全、品質管理、生産計画など、AIが最も即効性のある分野を優先。
このような実用的なAIアプリケーションを採用するメーカーは、ハイプ・サイクルを超えて、効率性、俊敏性、長期的な競争力のための戦略的ツールとしてAIを活用しています。
トレンド5：コンポーザブル・ソリューション：アジャイル製造の未来
急速な市場の変化に対応しなければならないというプレッシャーが高まる中、従来のモノリシックなシステムはボトルネックになりつつあります。柔軟性、拡張性、革新サイクルの高速化の必要性により、コンポーザブル製造ソリューションへのシフトが進んでいます。
コンポーザビリティとは？
製造業におけるコンポーザビリティとは、モジュール化されたシステムコンポーネントを組み立て、再構成して、特定のビジネス課題に対処する能力を指します。硬直的で変更が難しい従来のシステムとは異なり、コンポーザブル・アーキテクチャはモジュール式でオープンかつ柔軟であるため、製造業者は技術スタック全体をオーバーホールすることなく、変化する需要に迅速に対応することができます。
ガートナー社によると、2022年にはわずか2%だった製造アプリケーションの25%が、2025年までにコンポーザブル・アーキテクチャで構築される見込みです。これは、アジリティと適応性が長期的な成功に不可欠であるという認識の高まりを反映しています。
最前線のオペレーションにとってのメリット
コンポーザブル・ソリューションは、現場のチームにとって大きなメリットをもたらします：
迅速な適応：モジュール式アプリケーションは、進化するワークフロー、機器の変更、または規制要件に対応するために、組み立てや変更が可能です。
最前線の作業者に力を与えます：ノーコード/ローコードツールにより、オペレータやプロセスエンジニアはアプリケーションを自ら作成または調整できるため、ITへの依存度が下がり、イノベーションが加速します。
柔軟性と俊敏性の強化コンポーザブル・プラットフォームにより、チームは複数のソースからのデータを統合できるため、業務の全体像を把握し、リアルタイムの意思決定を改善できます。
バリデーションとコンプライアンスリスクの低減：ライフサイエンスのような規制環境では、コンポーザブル・システムは段階的なバリデーションを可能にし、メーカーはシステム全体ではなく、特定のコンポーネントや変更を検証することができます。
この人間中心の柔軟なアプローチにより、現場のチームは複雑な問題をより迅速かつ効果的に解決することができます。
実施上の考慮事項とガバナンス
コンポーザブル・アーキテクチャの導入に課題がないわけではありません。実装を成功させるには
明確なガバナンスの枠組み：一貫性とデータの完全性を確保するために、メーカーはコンポーネントの作成、統合、検証方法に関するガバナンスを確立する必要があります。
標準化されたデータ構造：モジュール間のシームレスなデータ交換は、明確に定義されたデータスキーマとインターフェースに依存します。
Citizen DevelopersエンパワーメントシャドーIT」リスクを回避するための監視を維持しながら、アプリケーションの構築やカスタマイズを行うための適切なツールやトレーニングを現場のチームに提供します。
スケーラブルなインフラ：モジュール式アプリケーションの迅速な展開と拡張をサポートする堅牢なインフラストラクチャは、長期的な成功に不可欠です。
コンポーザブル・マニュファクチャリングの未来
コンポーザブル・ソリューションは柔軟性だけではありません。現場のチームを強化し、継続的な改善を可能にし、将来のイノベーションのためのアジャイルな基盤を構築するものです。
コンポーザビリティを採用するメーカーは、市場のシフトや顧客の要求に迅速に対応し、大規模なオーバーホールを行うことなく事業を拡大し、革新的で適応力のある企業文化を現場で育むことができます。
製造業を取り巻く環境が進化し続ける中、コンポーザブル・アーキテクチャは、複雑さを増す環境で成功するために必要な俊敏性と回復力を提供し、将来を見据えた運用の要となるでしょう。
前途イノベーションとスケーラビリティ
製造業は、適応性と革新性がこれまで以上に重要となる変曲点にあります。継続的な変革から、専用のAIエージェントやコンポーザブル・ソリューションまで、2025年を形作るトレンドは、1つの明確な教訓を強調しています。
業界のリーダーたちは、成功に必要なツールや戦略を持っていますが、重要なのは、今すぐ実行可能なステップを踏むことです。
新しいソリューションを積極的に探しているかどうかにかかわらず、適応性と継続的改善という中核テーマは、2025年以降、すべてのメーカーが取り入れるべきコンセプトです。まずは、チーム内に継続的な変革のマインドセットを育てることから始めましょう。
一歩下がって、現在のプロセスの非効率性を特定し、小さな、管理可能な変更が、長期的に大きな影響を与える可能性について考えてみましょう。
長期的な目標に沿った優先順位の高い課題に焦点を当て、有意義な解決策を推進するために部門を超えた協力を促します。
これらの原則は、新しいプラットフォームによってサポートされるにせよ、単にイノベーションの文化を採用するにせよ、競争力を維持し、将来に備えるのに役立ちます。
デジタル化の進展を後押しする新しいソリューションをお探しなら、Tulip ようなプラットフォームを利用すれば、これまで以上に簡単に戦略を実行できます。
コンポーザブル・アーキテクチャーとオープンなエコシステムにより、Tulip 各チームのニーズに合わせたソリューションを構築し、効率性を高め、ダウンタイムを削減し、オペレーション全体のコラボレーションを強化します。これらのテクノロジーを活用することで、製造業は自信を持って規模を拡大し、卓越した製造の次の時代のリーダーとしての地位を確立することができます。
急速に進化する業界において、イノベーションとスケーラビリティを受け入れる企業は、今日の課題に対応するだけでなく、将来の製造業の基準を設定します。
Tulip将来を見据えた運用を
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