インダストリー4.0が注目される背景と浸透するための課題

Lemahieu Atelier confection 

September 26, 2021担当 北川 裕康

 

少し前に「第4次産業革命、インダストリー4.0の意味とは」を書きましたが、今回はその続きです。

インダストリー4.0が浸透するために、今、製造業で何が起こっているのか

インダストリー4.0が浸透するために、今、製造業で何が起こっているのか、その背景を説明します。

まずは、 製造業において生産性が、限界へ到達してきています。ドイツ政府のインダストリー4.0の目的の1つが、ここになります。ドイツ政府では、インダストリー4.0が導入されれば、労働力が減少したとしても、年率1.7%の成長が可能であるとしています。日本が代表的ですが多くの先進国では、人口減少・少子高齢化により潜在成長率に占める労働投入による貢献度がマイナスになります。よって、人的なリソースに頼らないで、設備投資とイノベーションで成長を続けないといけない。絞り切った雑巾からは水はもうでません。雑巾を、近代化する必要があるのです。

ITによってあらゆる交通手段をシームレスに結びつけるMaaS
ITによってあらゆる交通手段をシームレスに結びつけるMaaSによる脱炭素社会、持続可能な環境へ

MaaSやサブスクなどの新しいビジネスモデルが、登場しています。消費者の嗜好の変化(多様化)により、多品種少量生産であるマスカスタマイズやシェアードエコノミーが求められ、サービス部門まで巻き込んだ生産を行う必要があります。サプライチェーンだけでなく、ものがメーカーに戻るデマンドチェーンの強化が求められ、繋がるスマートな工場が一層求められます。

サプライチェーンだけでなく、ものがメーカーに戻るデマンドチェーンの強化
サプライチェーンだけでなく、ものがメーカーに戻るデマンドチェーンの強化が必要

日々、技術のブレークスルーが起きており、実社会のあらゆる事業・情報が、データ化・ネットワークを通じて⾃由にやりとり可能になりました。例えば、次のようなことが、技術的に可能になりました。10年前は夢のような技術でしたが、今では、普通になりつつあります。技術の進化はすごいです。これらの技術革新によって、これまで実現不可能と思われていた社会の実現が可能になりつつあります。これに伴い、産業構造や就業構造が、劇的に変わる可能性があります。

  • ビッグデータ:集まった⼤量のデータを分析し、新たな価値を生む形で利⽤可能に
  • AI:機械が⾃ら学習し、⼈間を超える⾼度な判断が可能に
  • ロボット:多様かつ複雑な作業についても⾃動化が可能に

インダストリー4.0を阻む課題

インダストリー4.0を阻む4つの課題
インダストリー4.0を阻む4つの課題

一方で、インダストリー4.0を阻む課題も、色々とあります。例えば、次のようなことです。

  • 分断されたビジネスシステムがあります。所謂サイロ化の問題です。複数のERP、WMS、SCM, MESなど各種のアプリケーションが、統一されたアーキテクチャで実装されていません。それによって、オペレーションコストの課題、データ統合の課題が浮き彫りになり、そして、運用コストも跳ね上がります。
  • インダストリー4.0について、役員の賛同が得られにくい。また、ROIが見えないなどと意思決定されないケースが多く見受けられます。これは、「壊れていないものは、変える必要がない。」という考え方が影響しています。
  • ロードマップがなく、戦略が定まっていない。日本では、ビジネス戦略が弱く、現状維持が多いのはないでしょう。現状維持は、英語ではThe Status Quoと呼ばれます。もちろん、現状維持は戦略ではありません。
  • 統一されたデータ戦略が欠如しています。業界に特化したデータモデルの定義が重要です。また、データ主導型の意思決定は、企業文化が大きく影響すると言われています。データの品質を信じる気持ちをもつ必要があります。

次回は、インダストリー4.0の変革を始める上で最適化すべき製造業の4つの主要分野を説明します。


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