この3年間、世界経済は過去に前例のない衝撃を受けました。すでに全世界の製造業者はコロナウイルスパンデミックによる圧迫について、それを予測し、積極的に対応するために相当な時間と資源を投入しました。そしてちょうど昨年、ウクライナでの戦争が再び地政学的リスクを拡大させたことも受け、既存の世界的なサプライチェーンの混乱はエネルギー危機と世界的なインフレ率の上昇によってさらに悪化しました。
しかし必要は発明の母であり、こうした課題の中で、製造業者は適応するだけでなく、変化の風に直面しながら、より効率的で知的な方法、また、立ち直りが早い方法を模索しています。製造業では、64%の企業（および集計）がAI主導のシステムおよびプロセスの開発の重要性と必要性を認識しています。そして、これらの企業の多くはすでに主要なビジネス部門の間でAIを統合し、そこから価値を導き出し始めており、Everyday AIへの道を開いています。
2023年には、特にレガシー（古い）データシステムや硬化プロセスに負担をかけるグローバルな課題や需要に直面して、AIの成熟度を高めるための具体的なステップを踏む企業が先を行くことになるでしょう。次のステップがデータアナリストをデータサイエンティストにスキルアップさせるものか、モデルの導入と統合にMLOpsを導入するものかにかかわらず、あらゆる規模の製造業社がAI主導の運用のメリットを活用しています。
下記に説明するように、2023年に適応し、ビジネス繁栄を目指す企業にとって、4つの主要な課題と機会が最優先事項になるでしょう。
業界4.0:将来の地平線
あらゆるトレンドは、何らかの理由によって毎年その傾向を維持しており、それらは、将来に対する説得力のあるビジョンを表しています。製造業において、Industry4.0はまだ誰もが知っている用語です。それは「スマートマニュファクチャリング」というパズルの中心的な要素です。 センサー、マシンログ、品質情報、デジタルツインなどを活用し、AIが活用できる製造企業は生産ライフサイクルのすべての段階でより高い効率性と迅速的な運営が可能となります。
Industry 4.0環境の主要要素の一つである予測メンテナンスを通じて、メーカーはAIを活用して数百(数千でなくても)のセンサーとマシンログのデータを分析し、故障が発生する前に機械と装備がいつメンテナンスが必要とするかを正確に予測するモデルを開発することができます。当然のことながら、これにより企業は計画外のダウンタイムを大幅に削減できます。一部の予測では、プラントの再稼働に1億ドル以上のコストがかかる可能性もあります（規模と部門によって異なります）。
しかし、業界のリーダーの多くが知っているように、予測メンテナンスの課題は、それを取り巻く過大広告によって不明瞭になることがあります。莫大な価値を生み出すことはできるが、実現することも難しいです。さらに、プロセスが価値を生み出すことができるのは、プロセスを設計し、それによって利益を得ている人が、処理されていることをきちんと理解している場合だけです。特に予測メンテナンスに関しては、プロセスを実行している人が故障モードや運用理論を理解していないと予測できることはないでしょう。
サプライチェーンのひねり
世界的なサプライチェーンがパンデミックの際に受けた衝撃から回復し始めたにもかかわらず、ウクライナでの戦争とインフレ率の上昇による不確実性が再び急落しました。運送費から世界的な需要に至るまで全てが不確実であり、多くの製造業者にとって重要な目標は、予測分析やその他のAI対応ツールでその不確実性を克服することです。将来の障害を予測し、計画する能力があれば、これらの企業は通常通り運営を続けることができます。
製造業者とその製造業者が信頼している輸送業者にとって、この戦略の主要な要素の1つは、blockage predictionです。多くの製造工場は、入荷と出荷の両方の予想納期に依存しているため、これらの見積もりが可能な限り正確であることが重要です。混乱が一般的な不安定なサプライチェーン環境では、AIとマシンラーニングを使用して、それらが発生する前に予測することが不可欠です。この目的のために予測分析を導入した企業は、予測精度率が90%に達し、結果的に50%のblockage率の減少の効果を得ることができました。
大きな地政学的混乱も、確実に需要の変動を引き起こします。数十億個のN95マスクを10セントで生産する必要があるのか、それとも石油やガスが不足している状況で急に新エネルギーが必要になるのか、今後、数週間や数ヵ月間のスパンで需要予測できるのは非常に大きなメリットとなります。そのため、世界中の製造業者が需要予測モデルに目を向け、その価値が急速に高まっています。
2023年のサプライチェーンについては、「可視性」と「最適化」が主要用語です。企業が出荷ETAに対する指示及び正確な見方を維持する場合や、工場と倉庫でのドック使用を最適化し、トラックの待ち時間を短縮する場合にも、AI主導のアプローチでプロセスを改善することができます。
エネルギー管理
サプライチェーン分析に関連しているが、独自の一連の課題と機会を形成するエネルギー管理は製造業のほとんどの専門家にとって今後1年間の主要課題になっています。エネルギー生産と予測需要のマッチング、エネルギー生産のコスト削減、多様な再生可能エネルギーの生産能力の開発など、適切な段階でAIは必須的な要素となっております。
エネルギー生産者は、世界中のあらゆる季節のコミュニティにエネルギーを供給する役割を考えると、その規模が大きく、広く普及している傾向があります。これはもちろん、製造企業は、機器の状態データから、国や地域のさまざまな形態のエネルギーの市場価格に至るまで、広範囲なデータソースを監視する必要があることを意味します。また、これらの変数は生産性に大きな影響を与える可能性があるため、天気と気温の予測も考慮する必要があります。
産業企業はこのプロセスを維持する革新的な方法を見つけると同時に風力、太陽光、原子力などの再生可能エネルギーの未来への適応にも関心を持っています。しかし、世界中の異なるコミュニティのニーズに応じて開発する能力がある場合にのみ、これらの領域で責任を持って主導することができます。このため、主要産業企業は再生可能エネルギーに対する二重生産と需要予測モデルを展開し、常にニーズを満たすようにしています。
将来の持続可能性
これらすべてが自然に製造業界のノーススターである持続可能性にリードしています。サプライチェーンとエネルギー管理における大幅な改善および今後のIndustry 4.0に向けた計画の策定と実行は、より持続可能な未来に向けて私たちを導いています。
工業製品の需要が増え続け、大気中への二酸化炭素の排出も増加しています。その結果、産業部門は2021年の全世界エネルギー使用量の4分の1に至りました。このため、温室効果ガスの企業標準スコープ分類のスコープ1、2、3に従って、今後数十年以内にNet Zeroを達成するために、業界全体の企業が努力しています。
真のNet Zeroの将来には、単一の企業だけでなく、業界全体でスコープ1、2、3のすべての排出量を削減、または相殺することが含まれます。この記念的な目標を達成するには、産業横断的なコラボレーションと責任ある政策立案だけでなく、どの企業においても問題の規模に対する可視性を向上させ、迅速かつ協調的な解決策を推進するために、AIと機械学習が可能なプロセスを導入する必要があります。
アクセス可能なすべてのデータを考慮すると、製造業者は、電気やCO2排出量の予測などのモデルを導入することで、迅速かつ効率的に移動することができます。持続可能性に関しては、AI、マシンラーニング、データサイエンス能力が爆発的に増加し、業界全体が恩恵を受けています。
製造業の未来はここにある
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