製造業は革新に慣れていません。過去10年間で、第4産業革命は始まり、モノのインターネット、高度な分析、プロセス自動化、人工知能（AI）などの強力な新しい技術をもたらしました。今日、工場は賢く、高度に接続され、データ中心です。彼らはこれまで以上に効率的であり、運用担当者はデータ駆動型の洞察に基づいて最良の決定を下すことができます。
しかし、この話は終わっていません。 2 0 24では、製造会社は運用モデルの別のシフトを導きます。 5番目の産業革命（または産業5.0）は、人間マシンの協力と人間の支配を強調し、製造会社をよりインテリジェントで持続可能な方向に導き、人間の従業員が最も効率的な方法で働くことができます。
今後数年間、AI、ロボット工学、モノのインターネットを受け入れようとする製造会社がますます増えていきます。彼らは、持続可能性、効率、よりアジャイルな生産方法を促進するために、ヒューマンマシン接続に焦点を当てます。生成的人工知能の出現は、この傾向も加速しています。メーカーはすでに、生産性と収益を高めるために、イノベーションを工場に統合することを目指しています。
AIが製造を変換する3つの方法
生産ライン全体の簡素化から意思決定プロセスの高速化と品質管理の強化まで、新しいテクノロジーによってもたらされる明らかな利点を考えると、投資の急速な増加は驚くことではありません。ただし、企業には現在、AIと機械学習ツールが豊富に利用可能になっていますが、製造業の多くのセクターは、データと文書の処理方法と、分散型テクノロジーと複雑なプロセスが業界の企業に課題をもたらしています。
新しいテクノロジーと統合システムの採用を通じて業界が改善するにつれて、何がうまく機能しているのか、何が無視されているのかを評価する時が来ました。ロジスティクスの不確実性と基本的な原材料の供給の脆弱性に関連するコストの上昇は、ビジネスリーダーに頭痛を引き起こしています。これを混乱させる情報と組み合わせると、ファイルの追跡やプロセスの遅延など、災害のレシピになる可能性があります。デジタル変革は、非常に競争の激しい市場で生き残り、繁栄するためにますます重要になっています。
1。効率改善
AIは人間の従業員のためにより多くの時間を解放します。一部の仕事では、従業員はデジタルシステムで簡単にサポートされる管理タスクを完了するために無数の時間を無駄にしています。
デジタル化と自動化ソリューションは、顧客をサポートするためにリダイレクトできる時間を節約できます。さらに、製造組織は、AIを搭載したプロセスを実装し、ビジネスエリアを合理化し、多くの場合、遅延を経験するプロセスを統合し、コンプライアンスドキュメントに関連する高コストプロセスを強化して、より良いプロセスサイクルを作成します。
AIがプロセスを自動化する能力を高めると、より時間がかかる生産プロセスの一部は、ルールベースおよび意思決定駆動型プロセスとして構成できます。これは、これらのプロセスでは、従業員が手動作業を機械支援に置き換えることができることを意味します。従来、熟練労働者によってAIに管理されていたタスクを割り当てることは、人間の従業員の必要性を排除しません。代わりに、それはデジタル同僚として機能し、直観、介入、創造性を必要とするタスクのために組織の才能を解放することができます。
分析に十分なデータを利用できるため、新しいテクノロジーを実装および統合する計画は、特定の組織が決定するスケールと改良によって異なります。小規模では、これはAIを使用して顧客情報と注文履歴を中央に管理している可能性があります。大規模には、AIを使用して、数百または数千の部品を含む製品情報を収集できます。それぞれに独自の識別子があります。
別の例は、サプライヤーのパフォーマンスに関連するデータを分析し、製造組織が事前に何を期待するかをよりよく理解し、潜在的な落とし穴を準備できるようにすることです。
AIテクノロジーは、相互運用性の問題に対処するためにも使用されており、コンピューターシステムとソフトウェアがプラットフォーム間で情報を交換および使用できるようにしています。異なるソフトウェアとテクノロジー間でデータを共有できるようにすると、プロセスの合理化が役立ちます。プロセスの自動化を活用し、データ処理の速度を高めることにより、企業の運用効率が改善されます。これらの改善されたシステムは、スケーラビリティと柔軟性を高めながらコストを削減し、企業全体で簡素化されたデータ共有を可能にします。
これは、テクノロジーのトレンドに追いつくためだけでなく、メーカーがタイムリーに重要な決定を下し、効果的に高コスト機能に対処し、操作を合理化し、コンプライアンスのドキュメントの正確性を確保し、イノベーションの範囲を拡大し、ROIの範囲を拡大し、持続可能性を向上させる必要があります。
2。間違いを減らします
AIへの投資は、エラーの可能性を減らします。 AIの利点のいくつかは、IoT統合によって提供されるものと似ているように見えるかもしれませんが、実際の影響はまったく異なり、AIはより広い範囲の機会を提供します。
IoTは、サポートマシンとネットワークサポートに焦点を当てていますが、AIは従来、人間の責任と知性の領域に限定されていた機能をサポートしています。 IoTはインターネット上で物理オブジェクトを接続することに焦点を当てていますが、AIはプロセス全体を調整し、非構造化データを構築するために機能します。
AIの利点は、その精度です。遅延を排除し、退屈なマニュアルタスクを減らし、エラーの範囲を狭めることにより、従業員の生活を変える可能性があります。デジタルツールを活用して、ビジネスユニット間でデータをシームレスに移動するだけでなく、効率を高めるだけでなく、トップの人材を引き付けて維持するより幸せな職場を作成するのにも役立ちます。
3.新しい才能を引き付けます
新しいテクノロジーは新しい才能を引き付けます。技術スキルのギャップは、生産性を損なうだけでなく、多くの場合、成長を制限し、イノベーションを抑制します。このような急速な発展により、製造業は時代と歩調を合わせ、この近代化に適応しなければならない既存の従業員を訓練するために必要な才能を引き付けなければなりません。そうしないと、契約の配信に問題があるリスクがあります。
AIと機械学習は、製造業が新しいレベルに効率を高め、将来の成長と革新のための強力な基盤を構築する機会を提供します。販売およびサプライチェーン管理から質の高いチェックと在庫管理まで、AIは複雑なプロセスを合理化し、潜在的な問題を予測し、プロジェクトのタイムリーな提供を確保しています。
それが提供する非常に正確な情報は、若い労働力の願望と一致しており、業界のほぼ全員の労働生活を改善し、より多くの情報に基づいた決定を迅速に行うのを助けています。人間の直観とAIテクノロジーの速度と規模を組み合わせることにより、メーカーは競争力を維持し、今後数年間成長し続けることができます。
AIと人間の間の効率的なコラボレーション
AIを低価値のタスクの低コストの代替品ではなく、従業員に力を与え、生産性を向上させる手段と見なすことにより、メーカーは最も厳しい課題のいくつかを解決できるようになります。
サプライチェーンの回復力は良い例です。この問題は、近年見出しからはほど遠いものでした。コロナウイルスのパンデミック、パナマ運河に影響を与える干ばつ、または紅海での出荷に対する最近の攻撃を覚えていますか？
適切なAIソリューションを実施すると、人間の意思決定者は、リアルタイムのデータ分析とAI派生洞察を活用して意思決定を推進できます。これは、彼らがサプライチェーンのショックを予測し、軽減するのに役立ちます。このユースケースでは、IoTセンサーとデバイスが重要な役割を果たします。彼らは、企業がサプライチェーンのイベントを継続的に監視し、遅延や不足を早期に警告するのに役立ちます。同時に、高度なアルゴリズムは、履歴および現在のデータを分析し、需要を予測し、メーカーが在庫とジャストインタイムの生産プロセスを管理する方法を改善できます。
さらに、人間との協力は、慢性的な労働不足を解決するのにも役立ちます。人間の従業員は、適応し、創造的になり、問題を解決する能力を使用しています。 AIモデルとロボット工学は、タスク処理の速度と精度を向上させることができます。このアプローチには、仕事の満足度や生産性の向上など、多くの利点があり、全体的な生産エラーを減らすことができます。
もう1つの重要な利点は、ロボットを危険な環境で使用したり、身体的に要求の厳しいまたは危険なタスクを引き受けることができるため、スマートマシンの使用を促進することが健康と安全のリスクを軽減できることです。業界5。0は、製造を変革し、生産性の急成長を促進し、労働者の潜在能力を最大限に発揮することを約束します。
適切なテクノロジーバックボーンを構築します
ただし、企業が適切な統合管理システムとテクノロジーインフラストラクチャを構築した場合にのみ、人間と協力の利点の多くは実現できます。このテクノロジーバックボーンは、今日の新興製造および流通産業の成功の基盤です。
まず、スケーラブルで柔軟性があり、工場や流通センターが状況が必要に応じて適応できるように設計されています。バックボーンは、個々のチーム間のコラボレーションを促進しながら、運用へのリアルタイムの可視性を促進する組織全体のプラットフォームとして機能します。俊敏性と応答性は、システム全体に浸透し、単純なタスク管理とスケジューリングで重要な操作をスムーズに完了するのに役立ちます。
クラウドコンピューティングは、主要なテクノロジーイネーブラーでもあり、メーカーとディストリビューターが資本集約的なハードウェアに投資する必要性を排除します。その結果、データインフラストラクチャの維持に以前に費やしていたITリソースは、顧客体験、運用的生産性、または費用対効果の点で具体的な利点を持つ高価値プロジェクトに使用できます。また、クラウドは、機密性の高い工場と流通データを保護するためのセキュリティ対策を実装する上で重要であることが証明されています。
何よりも、人間とのコラボレーションは、その基盤が強力な場合にのみ効果的です。業界5。0は、この事実を理解し、それに応じて適切な技術の決定を下す企業により多くの利点を与えます。これらのビジネスは、効率の節約を超えて、他の人がエミュレートするのに苦労する画期的なイノベーションと適応のロックを解除することができます。要するに、彼らは明日のサクセスストーリーになります。