建設から製造、エネルギーや公共事業に至るまで、物理的資産に依存する多くの業界は、インダストリー 4.0 のメリットを最大限に実現するために今も取り組んでいます。しかし、現在収集しているデータは、次のステップを構築し、インダストリー 5.0 の基盤を強化するのに役立ちます。
インダストリー 4.0、または第 4 次産業革命 (FIR) は、WEF のクラウス シュワブがこの用語を生み出した 2010 年代半ばから存在する概念です。この革命はデジタル化とデジタルトランスフォーメーションの導入に根ざしています。これは、接続されたデバイス、データ分析、プロセス主導のシフトの自動化を使用することによって特徴づけられました。これらのデジタル要素を組み合わせると、職場でも家庭でも、私たちの日常生活で大きな役割を果たします。インダストリー 5.0 はデジタルのはしごの次の段階であり、これまでに学んだことの自然な発展です。
インダストリー 5.0 が出現すると、すべての作業と収集されたデータが統合されることが期待できます。次の産業革命は、物理的領域とデジタル領域の橋渡しに深く関わってくるでしょう。事実上、これは人間対機械の議論に戻りますが、人間と機械の両方を最適化して能力を強化します。 AI とクラウド コンピューティングは調和に達し、従業員が最高の結果を生み出すことができ、それがサプライ チェーン全体のプロセスで再現されるようになります。産業用 AI はバックエンドで私たちの生活を強化します。産業用 AI 機能は権力の意思決定を可能にし、憶測にもかかわらず論争の勢力にはならないだろう。 AI は異種のデータと物理的要素を結合してインダストリー 5.0 を構築する予定ですが、AI の性能はトレーニングに使用されたデータによって決まることに注意してください。
IFS の最高製品責任者。
データがイノベーションを生む
AI を使用して物理資産からのデータ ポイントを統合すると、イノベーションとバリエーションの新たな道が開かれます。生産機械や設備からのリアルタイムの洞察は、優れた運用を促進し、競合他社に対する優位性を提供するのに役立ちます。
ここで産業用 AI が真の違いを生みます。
インダストリー 5.0 では、オペレーショナル エクセレンスに加えて、AI と環境、社会、ガバナンス (ESG) フレームワークが交差します。 AI は、企業にとって、ワークフロー、物理的な業務、さらにはより大規模なサプライ チェーン全体にわたって持続可能性を推進する重大な機会をもたらします。 AI 主導の洞察を活用することで、企業は製造ベースのレベルからプロセスを最適化することができ、AI はあらゆる種類の無駄を削減して収益性、時間の有効活用、持続可能性の向上を実現する機会を提案します。
物理的資産を管理する企業にとって、この統合は誇張ではなく現実です。多額の資本資産を抱える企業の意思決定プロセスは変革されるでしょう。高度な意思決定分析を通じて、資産が豊富な企業は資本配分を最適化し、リスクを管理し、より正確なデータ主導型のビジネス意思決定を推進できます。ますますデータ中心になる環境において、産業用 AI は、企業が大きな影響を与える投資を優先し、規制や市場の状況の変化に適応し、持続可能性の目標に合わせることを支援することで、競争力を高めることができます。
私たちはサービス化の世界に住んでおり、企業は産業用機器を買い取りではなく、レンタルまたはリースすることが増えています。ロボット工学、航空機エンジン、建設重機、さらには配送車両を思い浮かべてください。その結果、メーカーはサービス化時代の需要を満たすために、スマートテクノロジーを内蔵した高品質の機械を設計および構築することになります。
AI は、適切な訴訟裁判所を決定する前に、この機器の異常やメンテナンスの問題を検出できます。ワークフローのネットワークの冗長性を監視し、フィールド サービス エンジニアを呼んでマシンを修復します。同時に、時間のロスを取り戻すために、他のフィールド サービス エンジニアのプランナーを再配置します。繰り返しになりますが、これにより業務が合理化され、機械が再び稼動するまでの業界のダウンタイムが最小限に抑えられます。産業用 AI は、物理的な磨耗の兆候が現れる前に、保守が必要な部品やコンポーネントを特定し、循環経済における生産の価値提案全体を変えます。
デジタルツインを戦略に組み込む
物理世界から何かを取り出して仮想的に複製することは、技術的な概念です。統合された製造実行システムを備えた環境では重要になる概念。歴史的に、これらの世界は別々でした。データによって製造オーダーが生成され、翻訳が必要になります。デジタルツインはリアルタイムで情報を処理することでこのギャップを埋め、人間よりも早く仮想環境と物理環境の間のサイロを打破します。繰り返しますが、真の最適化は数秒、あるいは分単位ではなく、ミリ秒単位で実現されます。
シミュレーションによってビジネス慣行が通知され、シミュレーションのパラメーターが変更される、というサイクルが発生します。シミュレーションは、改善が必要な領域を特定するのに役立ち、望ましい結果がテスト、証明され、達成されるまで調整を繰り返すことができます。このプロセスを視覚化する簡単な方法は、農場を思い浮かべることです。農家の現在のシステムでは、収穫までに 3 日かかります。しかし、農家は、より効率的な方法があることを確信していますが、実際の環境で実験することを躊躇しています。デジタル ツイン テクノロジーを使用すると、農家は泥だらけのブーツが土壌に当たる前に、ツールの使用、収穫ルート、作物の保管を最適化できます。 3 日間かけて最適化し、わずか 1 日で達成できるようにします。
ビジネス全体に普遍的な AI を導入するか、特定のエッジケースに焦点を当てるかにかかわらず、価値実現までの時間の側面を考慮することが重要です。上の例では、8月に収穫が起こる前です。ライフサイクルの生産時間が短縮され、生産の無駄が最小限に抑えられ、サービス効率が向上します。これらは、エネルギー消費を最小限に抑え、配送ルートを最適化し、電気自動車の充電時間を短縮することで、環境上の利益につながります。
インダストリー 5.0 のイノベーションでは、技術の進歩を利用して業界の先見性と適応を実現します。デジタル ツインにより、顧客は業務効率を向上させ、これまでにない方法で生産性を高めることができます。産業用 AI を統合すると、企業は自社のリソースを全体的に把握できるようになり、投資ベースの詳細なレベルで情報に基づいた意思決定を行うことで、他の分野の機会を見つけることができます。
複雑さを解消する
データの収集と保存に関する規制の複雑さから、企業内でのさまざまなレベルの AI 導入に至るまで、インダストリー 5.0 への移行を成功させるには専門家のサポートが必要です。 AI への投資コストは雪だるま式に増加する可能性があるため、戦略的であり、ビジネスの特定の領域を改善することに的を絞る必要があります。無関係なデータでトレーニングされた汎用の既製 AI ツールは、ここでは役に立ちません。世界規模で競争力を維持するには、企業はこのテクノロジーに投資し、実績のあるパートナーと協力する必要があります。
収集したデータを効果的に活用し、AI を活用して実用的な洞察を生み出すことができる企業は、インダストリー 5.0 に対応できるようになります。顧客により多くの価値を提供し、日々のプロセスを改善することで従業員の労働生活を改善し、真の業界リーダーになることを目指します。製造業、建設業、またはその他の物理的資産に重点を置いた業界のいずれであっても、収集したデータで木々を見極めることができない企業は、インダストリー 5.0 を逃すことになります。
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