インダストリアル・アジリティとは、業務を中断させることなく変化に対応する組織の能力です。つまり、コアシステムの稼働を継続しながら、AIの導入、意思決定の自動化、モバイルエクスペリエンスの提供などを実現することを意味します。

• 製造業者の70%がデータ分析とクラウドコンピューティングを統合している
• 50%以上がIoTセンサーとデバイスを使用している

課題は野心や技術力の欠如ではありません。アジャイルな対応ができるかどうかは、コアシステムによって左右されるのです。これらのシステムが柔軟性に欠けると、業務全体が硬直化してしまうのです。

PLM、E​​RP、MESシステムについて考えてみてください。これらは複雑で、継続的なメンテナンスが必要であり、カスタマイズは難しく、時間がかかります。

Panorama Consulting が指摘しているように、システム統合の問題は長期的な影響を及ぼします。

• 事業規模の拡大が不可能
• 競争力の喪失
• 規制遵守の失敗
• 停滞するイノベーション

俊敏性がなければ、生産、製造、サプライチェーンに影響を与える混乱に対応することはできません。真の産業俊敏性は、規模拡大、競合他社への先んじ、コンプライアンスの維持、そして従業員と顧客のためのイノベーションを実現する力をもたらします。

あらゆる産業組織は、デジタル変革を推進する際に同様の障害に直面します。

根強い IT/OT ギャップ: 運用技術チームと情報チームは、異なる言語を話し、異なるツールを使用し、優先順位も相反しています。この分断があらゆる取り組みを遅らせています。

運用とカスタマイズの複雑さ: お客様のプロセスはそれぞれ異なります。既成のソリューションでは対応できないことが多く、納品までに数か月かかる高額なカスタム開発が必要になります。

柔軟性のないシステムと厳格なプロセス: レガシーシステムは急速な変化に対応できるように構築されていません。そのため、システムを変更すると運用に支障が生じたり、ベンダーへの依存によって処理速度が低下したりします。

「私たちはいつもそうしてきました。」 変革のマインドセットを全社に浸透させるのは難しい場合があります。プロセスやシステムの変更に抵抗を感じたり、変化への準備はできていても必要なテクノロジーが揃っていなかったりすることもあります。

一般的には、すべてを撤去して最初からやり直すことが重視されています。より効果的なアプローチは、システムに既に埋め込まれている価値を認識することです。

真の価値は、サイロ化されたデータとそれを必要とする人々との間のギャップを埋めたときに生まれます。つまり、最前線の従業員、エンジニア、意思決定者がデータにアクセスし、活用でき、関連性のあるものにするということです。

Hubspot スノーフレークの「データトレンド2024：製造業」レポート 単にデータを収集するだけでは不十分です。「メーカーはまず、社内のデータサイロを打破する必要があります。」

2つのアプローチ:

組織にすでに組み込まれている既存のデータとドメイン知識を活用する

既存の記録システムを置き換えることなく統合できる最新の開発プラットフォームを使用する

これは時代遅れのテクノロジーに固執することではありません。既存のデータ、人材、専門知識を戦略的に活用して、デジタル目標の達成を支援することが重要です。

AI搭載のローコードプラットフォーム Mendix 以下の機能により、4 つの課題を克服するのに役立ちます。

迅速な開発と展開: アプリケーションの構築とリリースは、数か月ではなく数週間で完了します。デリバリーのスピードは、運用の俊敏性に直接影響します。

AI を活用した自動化: 深い AI の専門知識を必要とせずに、予測メンテナンス、品質予測、インテリジェントな意思決定のために機械学習を統合します。

IT/OTコラボレーション: IT チームと OT チームがビジネス プロセスを共有しながら連携できる共通の開発環境を提供します。

マイクロサービス アーキテクチャ: ニーズの変化に合わせて適応する、モジュール式でスケーラブルなアプリケーションを構築できます。このコンポーザビリティにより、柔軟性と回復力が向上します。

「新しい 迅速な開発能力、私たちは革新することができます Mendix プラットフォーム固有のセキュリティなどについて心配する必要がないからです。私たちは さらに多くのAWSサービスを統合 AIを活用してよりスマートなアプリを作成し、 バリアフリーのデータワークフロー

アリストテレス テルセイロ ネト氏、Vivix Vidros Planos、産業変革マネージャー

Hubspot AWSリサーチクラウドに展開されたアプリケーションにより、実用的な洞察を得るまでの時間が 60% 短縮され、市場投入までの時間が加速され、アジャイル プラクティスの導入が最大 50% 増加します。

作業現場の可視性: ロールベースのモバイルエクスペリエンスで、従来のMESインターフェースを近代化します。オペレーターにリアルタイムの生産データ、品質指標、そして問題の即時報告機能を提供します。

資産管理と予測保守: IoTセンサーを既存のシステムに接続します。AIを活用して機器の故障を事前に予測し、ダウンタイムとメンテナンスコストを削減します。

サプライチェーンの最適化： リアルタイム追跡、サプライヤーコラボレーションポータル、需要予測といった機能でSCMシステムを拡張し、在庫レベルを最適化し、サプライチェーンのリスクを軽減します。

「今日、図面文書は 情報のワンストップショップ サプライチェーンにそのコンポーネントの設計や製造方法を伝える必要があります。」

マンモエット

コネクテッドワーカーの取り組み: 現場の技術者に、リアルタイムデータ、視覚的なガイダンス、音声コマンド機能を備えたウェアラブルデバイスを提供します。AIにより、システムは継続的に学習し、変化する状況に適応することができます。

破壊的な変化は容赦なく起こります。レガシーシステムを完全に置き換えても効果はなく、壊れたプロセスに新しいテクノロジーを重ねても、同じ悪い結果がすぐに現れます。

既存のデータ、人材、そして専門知識を活用することで、持続可能なデジタルトランスフォーメーションのための強固な基盤を構築できます。課題は山積していますが、AI対応プラットフォームを活用してシステムを適応・拡張することで、今日の世界が求めるスピードと精度で、絶え間ない混乱に対応できるようになります。

完全な電子書籍には、詳細な実装戦略、実際のメーカーのケーススタディ、業務における産業の俊敏性を構築するための実用的なロードマップが記載されています。