インダストリー4.0の6つの課題とリスク

インダストリー4.0は、インターネットに接続された製造現場機械とコンピュータによる生産分析を組み合わせた製造アプローチであり、大幅な効率化を目指すものです。インダストリー4.0の製造設備に移行すると、スループットの向上、コストの削減、製品の品質向上、市場投入までの時間の短縮が実現し、機械の稼働時間が増加します。また、インダストリー4.0テクノロジーを採用することで、メーカーは競争力を高め、環境への影響を軽減できます。

インダストリー4.0には数多くの利点がありますが、メーカーはインダストリー4.0のアプローチを導入する際に直面する可能性がある課題やリスク（新しいテクノロジーとレガシーITシステムの統合、サイバーセキュリティ上の脅威の増加など）を明確に把握しておく必要があります。解決策には、プランニング、コラボレーションの強化、および安全で効率的な製造を促進するテクノロジーへの投資などがあります。

インダストリー4.0とは？

インダストリー4.0では、自動化とデータ分析のテクノロジーを使用して、生産データを従業員と共有するネットワーク接続された機械で構成されたスマート・ファクトリーを構築します。このスマート・マニュファクチャリング・アプローチの主な利点は、より大量の製品をより速く、より高品質に生産できることです。インダストリー4.0の重要な要素は、モノのインターネット（IoT）テクノロジーを製造に適用したインダストリアルIoT（IIoT）です。たとえば、機械のメンテナンス状態をモニターし、分析のために本番データを送信するセンサーがこれに該当します。インダストリー4.0は、工場、港湾、シッピング・ヤードの無線インターネット・カバレッジ、自動ロボット、高度なデータ処理システムなどのテクノロジーも活用します。

主なポイント

• インダストリー4.0を導入する際の主な課題には、セキュリティに関する懸念、技術基準と相互運用性に関する課題、従業員のリスキリングなどがあります。
• このような課題を克服するために、メーカーでは部門間のコラボレーションを強化する必要があります。たとえば、小規模なインダストリー4.0プロジェクトを立ち上げ、複数のチームからの貴重なフィードバックを継続的に受けとり、プロジェクトを改善することで、コストの課題を克服できます。
• テクノロジーは、インダストリー4.0の課題を克服し、リスクを軽減する上で重要な役割を果たします。たとえば、統合ソフトウェアは、古い施設をスマート・ファクトリーに変更するのに役立ち、クラウド・コンピューティングはサイバー攻撃を防ぐのに役立ちます。

インダストリー4.0の課題の説明

インダストリー4.0のアプローチを採用したメーカーは、多くの場合、工場プロセスの自動化を目的としたテクノロジーを導入する際に問題に直面します。大きなコストがかかる可能性があり、特に中小企業の場合、新しい機器、センサー、ソフトウェアへの投資に苦労することがあります。工場労働者は、サイバー・フィジカル生産システムを監督するスキル、ポータブル・コンピューティング・デバイスを使用するスキル、ソフトウェアの推奨事項に従ってプロセスを調整するスキルが不足している可能性があります。メーカーでは、エンジニア、データ・サイエンティスト、およびソフトウェア開発者など、質の高い労働者の供給が不足している可能性がある役割の採用を検討することが必要になる場合もあります。課題はコストや人員配置に関するものだけではありません。インダストリー4.0のテクノロジーを工場に統合することで、機械類やネットワークがデータ侵害やサイバー攻撃にさらされる可能性があります。

インダストリー4.0の6つの課題と解決策

世界中の800社を超えるメーカーを対象とした2020年のMcKinseyの調査によると、インダストリー4.0の導入の障害には、導入のスケーリングにかかる大きなコスト、スマート・ファクトリーの取り組みについて経営陣の賛同を得ることなど組織上の課題、および必要なソフトウェアや実装パートナーの選択などテクノロジーに関する課題が含まれます。2022年に市場調査会社IDCが実施した、ITに関する意思決定者を対象とした別の調査によると、IoTプロジェクトの導入における主な課題には、セキュリティ上の懸念（回答者の35%が挙げる）、テクノロジーの機能と安定性に関する懸念（27%）、導入コスト（26%）が含まれています。

ただし、どの課題についても、メーカーがインダストリー4.0のメリットを享受するために使用できる解決策が少なくとも1つあります。

1. レガシーITシステム

時代遅れのITインフラストラクチャを使用しているメーカーでは、生産データを分析するための新しいソフトウェアを統合できず、時間のかかる改良を行うことが求められる場合があります。

• 解決策: スマート・ファクトリーを建設したり、インダストリー4.0のテクノロジーで現在の工場を改良したりする前に、ITの基礎を構築します。研究開発、調達、購入、生産、倉庫業務の各部門にわたってビジネス管理システムの状況を分析します。1つの工場だけでなく、製造現場全体にわたるインダストリー4.0プロジェクトのテクノロジーの影響を検討し、IT部門が他の部門と共同で作業します。

2. 相互運用性

多くの工場では、スマート・ファクトリーにとって重要なセンサーとインターネット接続が欠けている数十年前の設備と新しい設備が混在していますが、古い機械を改良することは不可能であり、メーカーはそれらの機械を交換することを望んでいません。多くのメーカーには、ネットワークに接続した機械から得られるデータを評価できるITシステムもありません。

• 解決策: 独立したデータソースを接続することは、メーカーにとって長い間課題でしたが、センサー・コストの低下と標準化された通信プロトコルによって、その課題の克服が容易になりました。メーカーは、統合ソフトウェアを使用して、データセンターまたはクラウドのコンピュータを製造現場にある機械に接続できます。ERPシステムに投資し、生産計画担当者と製造現場の情報交換を可能にするコネクテッド・マニュファクチャリングと呼ばれるアプローチに基づいて、生産計画が製造実行システムに伝達され、機械制御レベルまで到達するようにします。

3. コストとリソースの制限

スマート・ファクトリーを開始するには、異なるテクノロジー標準を使用している可能性がある古い製造管理システムや製造実行システムとIoTシステムの互換性を確保するための投資が必要です。テクノロジー投資に制約があると、インダストリー4.0プロジェクトを試験導入フェーズから複数の工場での導入へとスケールすることができません。また、メーカーでは、インダストリー4.0アプローチの導入を拡大する際の障害として、導入コストと経営陣の賛同を得ることの難しさをしばしば挙げています。

• 解決策: インダストリー4.0プロジェクトを導入する前に完全なITアーキテクチャが定義されて展開されるのを待つ代わりに、メーカーは最小限の実行可能な製品によるアプローチを取り、短いリードタイムでプロジェクトを導入し、ユーザーのフィードバックに基づいて軌道修正を行うことができます。このアプローチは、支出に焦点を当て、プロジェクトの範囲を定義するのにも役立ちます。

4. 従業員のスキル・ギャップ

インダストリー4.0を導入する場合、人材を確保することと現在のスタッフを再教育することがメーカーの人事部門の課題になります。これは、多くの従業員がデジタル・システムと生産業務の統合を学んでいないことが原因です。メーカーでは、タッチスクリーンやタブレットなどのデバイスを使用してコネクテッド・システムを操作する方法や、データに基づくインサイトを使用して生産プロセスを改善する方法ついて従業員の再教育が必要になる場合がよくあります。

• 解決策: スマート・ファクトリーの機械オペレーターは、新しい種類の情報を解釈する方法、必要なときにプロセスに介入して修正する方法、機械を制御する新しい方法を学ぶ必要があります。机上の学習ではなく、工場の現場でのトレーニングが役に立ちます。エンジニアも、製造プロセスの改善に向けた新しい分析アプローチについてトレーニングを受ける必要があります。また、メーカーは、ロボット工学の専門家やデジタルツイン・エンジニアなど、高度な技術を持った役割の採用を検討する必要があります。

5. 変更管理

インダストリー4.0は製造現場に限定されません。メーカーは、プロセスをどこで変更する必要があるか、インダストリー4.0の試験導入と導入拡大を成功に導くためにどの部門で調整する必要があるかについて組織全体で理解する必要があります。そのためには、長年にわたって使用してきたプロセスとは異なる新しい作業方法が必要です。

• 解決策: IIoTを大規模に導入する前に、メーカーは短期間で成果と財務収益が得られるユースケースと現場を特定し、インダストリー4.0のテクノロジーの価値を証明し、変更管理を容易にする必要があります。インダストリー4.0プロジェクトの成功は、新しいテクノロジーを積極的に使用する従業員にかかっています。ROIをマネージャーに証明することで、さまざまなチームに参加してもらうことが容易になります。

6. サイバーセキュリティ

工場設備をサイバー攻撃から保護する従来の方法では、オープンなインターネットに接続するものをできるだけ減らすことが重視されていました。インダストリー4.0では、機械を相互に接続し、ビジネス管理システムをインターネット経由で接続するという異なるアプローチを採用しています。IIoTに関する意思決定者はインダストリー4.0のテクノロジーのセキュリティに関する懸念を頻繁に挙げています。これらの懸念は、10年以上前にマルウェアStuxnetが製造施設や電力施設に影響を与えたことや、2017年に、当時蔓延したPetyaウイルスがニベア・スキン・クリームのメーカーであるBeiersdorfの12以上の工場で生産停止を引き起こしたことに基づいています。

• 解決策: クラウド・プロバイダーは顧客が実行するソフトウェアが常に最新バージョンであることを保証し、クラウド・インフラストラクチャはコンピュータ・ネットワークの複数のレイヤーでセキュリティを提供できるため、クラウド・コンピューティングを使用するとセキュリティの強化につながります。IoTを導入する際にプライベートLTEおよび5Gネットワークを設定する企業が増えています。このネットワークでは、センサー・データの送信に使用する無線周波数帯を企業が所有および管理するため、IoTのセキュリティを強化できます。メーカーでは、サイバーセキュリティ標準を導入し、IoTシステムへのアクセスを制限することで、リスクを軽減することもできます。

オラクルを活用したインダストリー4.0の課題の克服

オラクルのインダストリー4.0ソフトウェアを使用すると、メーカーは業務に関するより詳細なインサイトを得ることができ、また、ERPおよびサプライチェーン管理ソフトウェアを生産ラインに簡単に統合できます。

Oracle Fusion Cloud Manufacturingを使用すると工場の現場からデータを取得でき、マネージャーはPC、スマートフォン、またはタブレットからそれらのデータを処理できます。このデータは、他のサプライチェーン管理アプリケーションやERPアプリケーションと統合されるため、メーカーはインダストリー4.0プロジェクトの拡張を妨げる可能性のある情報サイロを解消することができます。

一方、Oracle Fusion Cloud Internet of Things Intelligent Applicationsを使用すると、メーカーは機械センサー・データを活用して予知保全を行い、稼働時間を最大化できます。資産の監視とメンテナンスを行うソフトウェアが連携して、アラートの生成やコンポーネントの可視化を行い、何を点検する必要があるかを示すセンサー・データにフラグを付けます。Oracle Manufacturing Execution System for Discrete Manufacturingは、生産をモニターし、日々の活動のリストに基づいてオペレーターをガイドするため、生産性が向上します。このソフトウェアは、重要な活動を優先し、無駄な活動を見つけるのに役立ちます。最後に、混合モード製造ソフトウェアにより、同じ工場でディスクリート製造とバッチ製造を処理できるため、たとえば、消費者向けパッケージ商品メーカーは、一般的なソフトウェアを使用してスナック菓子の生産とパッケージングを追跡できます。

インダストリー4.0の課題に関するよくある質問（FAQ）

インダストリー4.0のテクノロジーを導入する際に気が付くリスクにはどのようなものがありますか?
製造の自動化により、一部の従業員の役割を排除または再定義できるため、メーカーは、異なるスキルを持つ従業員の採用や、現在の従業員の再教育に投資する必要があります。インターネットに接続されたセンサーを搭載した機械は、センサーを搭載していない機械よりもサイバー攻撃を受けやすい傾向があります。企業では、インダストリー4.0プロジェクトを試験導入から本格導入までスケールする際に、予測した投資利益率（ROI）を実現できないリスクもあります。

メーカーがインダストリー4.0プロジェクトを最初の試験導入から適切にスケールするにはどうすればよいですか?
メーカーは、明確なビジネス・プロセスとネットワーク上のデータ・フローを定義してから、マネージャーの協力を得て変更を加える必要があります。リソースが限られている場合、実行可能な最小限の製品について変更を導入し、ユーザーのフィードバックを収集してシステムを改良しながらスケールできます。メーカーは、インダストリー4.0プロジェクトをスケールするために、人材の採用や現在のスタッフの再教育が必要になる場合もあります。

インダストリー4.0を構成するテクノロジーにはどのようなものがありますか?
インダストリー4.0の取り組みでは、センサー・ネットワーク、エッジ・コンピューティング、データ分析ソフトウェア、機械学習を活用します。多くのメーカーは、部品を鍛造するために、3Dプリント（別名アディティブ・マニュファクチャリング）を使用しています。また、デジタルツインを採用し、コンピュータ化されたモデル内で、工場レイアウトや生産ラインの変更を事前にテストする場合もあります。