オートメーションの未来: リモートモニタとクラウド分析

オートメーションは、私たちが行なう仕事、私たちが働く場所、さらには私たちが仕事を定義する方法さえも急速に変えています。Forresterは、2020年だけで、100万件の知識を必要とする仕事がチャットボット、ソフトウェアロボティクス、RPA、仮想エージェントに置き換わると予測しています。これは不吉な警告のように聞こえるかもしれませんが、このレポートでは共感、直感、精神的および肉体的敏捷性を必要とする役割によって高められ、米国の人材だけで331,500人の雇用が追加されると推定しています。

オートメーションの採用が増えるにつれて、接続性と信頼性が強化され、企業がデータ、システム、およびプロセスをよりアクセスしやすく、利用しやすくするのに役立ちます。ただし、多くの製造会社は、オートメーションおよびデジタルトランスフォーメーション戦略への道のりが、生産性レベルとダウンタイムの同時リスクによって遅くなっていることに気づいています。

これに対処するには、チームの仮想拡張として機能する予測分析やメンテナンスなどのツールを使用します。ただし、これらのテクノロジを正常に実装するには、追加の外部専門知識が必要です。これをさらに探求するために、デジタルトランスフォーメーションに取り組む際に企業が直面する主な5つの落とし穴と、それらに対処する方法の提案を以下に示します。

落とし穴#1: サイバーセキュリティリスク

セキュリティ違反は、ビジネスに深刻な影響を与える可能性があるため、引き続き大きな見出しになります。侵害は、機密情報の損失だけでなく、混乱、ダウンタイム、パフォーマンスの問題、および深刻な評判の低下のリスクも伴います。これは、企業がデータ管理プロセスを改善し、ITインフラに投資することの重要性を浮き彫りにします。

予知保全サポートは、異常なパターンを自動的にモニタ氏、データの盗難やネットワークへの侵入の潜在的な兆候を即座に特定することで、製造メーカがこのような問題を回避するのに役立ちます。また、ポリシーと手順を含み、人、プロセス、およびテクノロジのリスクに関する防御の層を提供する、セキュリティへの包括的なアプローチも必要です。

落とし穴#2: データが多すぎる

ビジネスは膨大な量のデータを生成しており、正しく利用すると、非常に貴重な資産になる可能性があります。ただし、多くの製造組織は、データを最大限に活用する方法を知らないため、ワークフローや生産プロセスを最適化して、最良の洞察と結果を収集できるようにしています。

大量のデータを理解できることは、組織が直面する最大の課題を解決するための鍵です。しかし、それを行なうために必要なスキルと能力が、ビジネスの中心となる能力の一部になることはめったにありません。したがって、適切な情報を収集して保存し、最も効果的なビジネス上の意思決定を行なえるように提示できる信頼できるデータエキスパートと提携することが重要です。

落とし穴#3: データの管理が不十分

ビジネスはこれまで以上に多くのデータを蓄積していますが、単に大量のデータを持っているだけでは十分ではありません。データをより有効に活用し、持っている情報を理解するのに役立つツールを必要としています。

オートメーションの真の価値は、ビジネスが顧客、プロセス、および製品設計に対して保持するIPにあります。AIと機械学習を活用することで、膨大な量の情報を分析し、重要なデータパターンを仮定して作成し、学習モデルをトレーニングして未知のものを発見することができます。さらに、データチームは、大幅に短縮された時間でより多くのユースケースを試すことができるため、データの理解を大幅に向上させることができます。

AIにおけるこれらの進歩の可能性は、最先端の深層学習技術が年間価値で最大5.8兆ドルを占める可能性があることを発見したマッキンゼー分析によって強調されています。テストした400のユースケースの3分の2で、AIは他の分析手法で可能になったパフォーマンスを超えてパフォーマンスを向上させました。複数のプラットフォームから大量のデータを収集して効果的に実行するこの機能がなければ、製造メーカは、プラント内の変更と生産性について効果的な結論を導き出すのに苦労し続けるでしょう。

落とし穴#4: テクノロジのペースに追いつけない

デジタルトランスフォーメーションを取り巻く流行語の量は、単にテクノロジを機能させたいだけの企業にとっては、圧倒的で苛立たしいものになることがよくあります。多くのプロバイダはまた、前もって莫大な投資を要求します。これは困難な見通しであり、プロジェクトがうまくいかないときにビジネスを延期する可能性があります。さらに、1つのベンダーまたは展開に縛られると、企業が競合他社に取り残される可能性があります。

そのため、大きな技術的変化を表す展開の前に、パイロット版またはプロトタイプを提供するプロバイダと協力することが重要です。これにより、プロセスがどのように機能するかについて段階的なビジョンが提供され、マイルストーンが提供され、ビジネスがどのように機能し、期待されるROIがどのようになるかを理解するのに役立ちます。信頼できるテクノロジパートナは、企業が目標とKPIを実現するのを支援するために、チームの延長である必要があります。

落とし穴#5: 専門知識の欠如

適切なオートメーションテクノロジが導入されていても、企業は適切な経験と専門知識を持つ人々からの外部サポートを必要とすることがよくあります。これは、拡張現実(AR)を使用して、エンジニアがフォローするリモート･アプリケーション･サポートとオーバーレイ情報を提供することで実現できるようになりました。

他のテクノロジの導入と同様に、ビジネスの文化と特定のニーズに最適なものに適合させる必要があります。ただし、これらのタイプの新しいテクノロジへの移行が遅い企業は、取り残されるという本当のリスクを冒しています。

オートメーションの未来を受け入れる

適切なテクノロジプラクティスと適切なテクノロジパートナを配置することで、生産性の向上とダウンタイムの削減という主要な課題に対応できます。上で概説した一般的な落とし穴を理解することにより、製造会社はオートメーションの未来への道をよりよくナビゲートすることができます。しかし、デジタル化は単独で達成できるものではありません。