Frontline Operations に関する5つの予測

新年を迎え、製造業は大きな変革の瀬戸際に立っています。急速に進化する技術環境に加え、刻々と変化する市場の動向が相まって、製造業者は一時的な対応を迫られているだけでなく、この業界で長らく定着していた多くの前提そのものが再定義されつつあります。今こそ、イノベーション、不確実性、そしてチャンスが交錯する時代なのです。 先ごろ開催したウェビナー「次世代の製造業：2024年のトレンドと予測」では、2024年以降、製造業の未来を形作るであろう要因について詳しく考察しました。

こうした変化に直面して適応し、進化していく能力は、単なる競争上の優位性にとどまらず、ますますダイナミックになるグローバル市場において、生き残りや成長に不可欠な要素です。新年を迎えるにあたり、現場業務がどのように進化していくかに関する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）の重要性の低下から、現場作業員の「コパイロット」としての役割を担う生成AIの可能性に至るまで、最新の業界動向は、柔軟性、イノベーション、そして人間の創意工夫が中心となる未来を浮き彫りにしています。

従来、MESソリューションは工場現場の運用管理や監視に不可欠な存在でしたが、この分野の重要性は徐々に低下しつつあります。この傾向の主な原因は、従来のモノリシック型MESソリューションが持つ、画一的で柔軟性に欠ける性質にあります。今日の複雑で絶えず変化する製造環境において、こうしたソリューションはますます足かせと見なされるようになっているのです。

業界は、製造業者にMESの制約に合わせてプロセスを調整させるのではなく、あらゆる生産プロセスの特性に適応できる、より柔軟で構成可能なシステムへと移行しつつあります。ガートナーによると、「2025年までに、製造業務アプリケーションの少なくとも25％が構成可能な技術アーキテクチャを採用するようになるだろう。これは2022年の2％未満から大幅に増加する」とのことです。 これは大きな転換を意味しており、アジャイルな生産システムにより、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独自仕様のクローズドシステム時代からの大きな転換を意味しています。オープンなエコシステムへの移行は、柔軟性や拡張性、そしてさまざまなベンダーが提供する業界最高水準のソリューションを統合する能力へのニーズ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となっているのは、RESTやMQTTといったオープンプロトコルです。これらが広く普及していることで相互運用性が確保され、ソリューションへの新しいコンポーネントの統合プロセスが大幅に効率化されます。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代替品であればどれでも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低減されます。

製造業において、生成AIが業界の常識を一変させる可能性が、ますます明らかになってきています。生成AIは、競争の土俵を平準化し、直感的で自然な言語の使用を通じて、あらゆるレベルの従業員がより良く、よりスマートに、より迅速に業務を遂行できるようにすることで、民主化の触媒としての役割を果たしています。

例えば、AIツールを活用すれば、自然な言語を用いてデータを解釈し、分析結果を作成することができ、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、貴重な洞察を得ることができます。 また、現場のオペレーターは、自然言語を使って日常的に使用するシステムと対話することで、直面する課題の解決に向けた診断、検索、学習の支援を受けることができます。

生成AIツールが現場のシステムとより緊密に統合されるにつれ、業界がそこから得る価値は今後も高まり続けるだろう。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、すでに製造業者の68％がAIソリューションの導入を開始している。

2024年において、ジェネレーティブAIの活用は、人々の仕事を自動化して奪うことではなく、人間の知性を補完し、現場の従業員が日々の業務をより効率的に行えるようにすることにあります。

従来のデータ戦略では、人間に由来するデータが見過ごされがちで、収集も優先もされていませんでした。しかし、業界では現在、人間が生成した情報を含む、より包括的なデータ収集アプローチへと移行しつつあります。

例えば、大規模言語モデルなどのツールが広く利用可能になったことで、欠陥報告書や現場の従業員から寄せられる詳細なコメントといった非構造化データの分析が、今では容易に行えるようになりました。写真や動画といったメディアも、他のデータタイプと同様に広く普及しつつあり、これらもまた、品質検査やコンプライアンス上の課題を解決するための新たな可能性をもたらしています。

データの文脈化の重要性はかねてより認識されてきましたが、現在では製造業者は、生産プロセスで収集された他の入力データに文脈を加えるために、はるかに幅広いデータを活用できるようになっています。これにより、業務全体をより包括的に把握できるようになり、これまで得ることができなかった新たな洞察を得る道が開かれます。結局のところ、これは単にデータをより多く収集することではなく、すでに持っているデータをより有効に活用することなのです。

製造業では、エンジニアの役割において重大な転換期を迎えています。こうした人材は、手作業によるデータ収集やその他の定型的・単調な業務を行うことよりも、実際の技術的課題を解決することにやりがいを感じています。そして、彼らが望むような機会を提供できない製造業者は、よりダイナミックで知的に刺激的な役割を提供する他業界に、こうした高度な訓練を受けた専門家を奪われるリスクを負うことになります。

高度なスキルと研修を経て社会に出る新世代のエンジニアたちは、自らの専門知識を意義ある形で活かせる機会を求めています。そのため、製造業者は従来の役割の枠を超えて進化し、エンジニアが革新的かつ分析的な、複雑な問題解決に取り組める環境を構築しなければなりません。 この変化は、熟練した人材の確保や誘致だけでなく、イノベーションの促進や競争力の維持にとっても極めて重要です。特に、デロイトと全米製造業協会（National Manufacturing Institute）の推計によると、2030年までに米国の製造業で210万人の雇用が埋まらないと見込まれていることを踏まえると、その重要性は一層高まります。

今年は製造業にとって極めて重要な年となるでしょう。数多くの課題が待ち受けていますが、それと同じくらい多くのイノベーションの機会ももたらすはずです。製造業者はどこから着手すべきでしょうか？ここでは、今後訪れる業界の変革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。

コンポーザブルなアプローチへの移行

従来のMESソリューションに見られる「画一的な」モデルから、より構成可能で適応性の高いフレームワークへの移行には、単に幅広い柔軟性を備えているだけでなく、個々の製造プロセスに合わせて完全にカスタマイズ可能なシステムが求められます。構成可能なアプローチを採用することは、変化する生産ニーズに対応するために、迅速に変更を加えたり、新しいシステムを容易に統合したりできる環境を構築することを意味し、それによって効率性と俊敏性の向上を実現します。

最も重要な資産である「人材」を最優先にしましょう

間違いなく、どの製造業者にとっても最も貴重な資産は、日々現場の最前線で働く従業員たちです。2024年にどのような技術を導入するか、あるいは業務にどのような変更を加えるかといった決定を行う際には、何よりもまず彼らを念頭に置いて行うべきです。

オペレーターにとっては、単調な作業の削減に注力し、自社のプロセスに関する深い知識を活かして問題解決や革新に取り組めるよう支援することが重要です。エンジニアにとっては、自身のスキルと最新技術を最大限に活用し、生産プロセスを継続的に改善できる環境を整えることが求められます。特に、業界が直面している人手不足を考慮すると、こうした取り組みは、次世代の優秀な人材を引き付け、定着させるために不可欠です。

オープンなエコシステムを受け入れよう

製造業務のあらゆる側面において、単一のベンダーが業界最高水準のソリューションを提供できる時代は、とっくに終わっています。自社の業務特有の要件に最適なツールや技術の組み合わせを選択したいと考える製造業者にとって、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極めて重要となるでしょう。

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容易に導入し、既存のアーキテクチャに統合できるため、俊敏性を維持することも可能になります。オープンなプロトコルや標準規格のエコシステムを基盤として技術スタックを構築することで、さまざまな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することができます。