製造技術の洞察: SMB がテクノロジーをどのように使用しているか

中小企業向けの製造技術に関する洞察について考えるとき、それは多くの場合、人々が期待しているものとは正反対です。

大企業の工場見学にヘルメットをかぶった政治家の姿はよく知られていますが、SMB の現実は、国内最大手の製造業の高度な技術とはかけ離れたものに思えるかもしれません。企業。

SMB 製造企業が他の業界にどれだけ遅れを取っているかについて話している可能性は、彼らがどれだけ進んでいるかについて話している可能性がはるかに高いです。

そのため、大企業は報道を楽しんでいるかもしれませんが、デジタル成熟度をよく見て、将来の成長と成功に必要なものがあるかどうかを評価する必要があるのは、実際には SMB です。

米国のすべての製造企業の 98.43% は SMB と見なされており、第 4 次産業革命がもたらす新たなビジネス モデルに対処するための「準備が整っている」と考えている企業は 5 分の 1 にすぎません。

テクノロジーの戦略を実行することの重要性がなくなることはまずありません。実際、SMB が洗練されたテクノロジーをより容易に利用できるようになるにつれて、期待が高まるでしょう。

SMB が競争力を維持し、将来に備えるために多額の投資を行っている製造ビジネス テクノロジーについての洞察を提供します。

高度な技術を製造に採用する利点

スマート マニュファクチャリング テクノロジーは、効果的に実装されると、製造オペレーションのすべての部分に多くの独自の利点をもたらします。 これも：

• 生産性の向上:スマート マニュファクチャリング ビジネス テクノロジを使用すると、より日常的なタスクが自動化され、人間の労働力が解放されて、より多くの価値を提供し、より強い思考と創造性を必要とすることに集中できるようになるため、プロセス全体で全体的な生産量が増加します。 より優れたテクノロジーを使用してプロセスを合理化することにより、従業員は、忙しい仕事としてのみ機能するものに時間を費やすのではなく、より有意義なタスクを完了できるようになります。
• カスタマー サービスの向上:製造におけるスマート テクノロジにより、注文の追跡、顧客とのコミュニケーション、および特定のカスタマー サービス タスクの処理によって、プロセスへのアクセスと可視性が向上します。
• エラーの削減:データの収集と分析から人的要素を取り除くことは、在庫追跡、出荷、消耗品の購入などの分野でのエラーが少なくなることを意味します。
• より良いレポート: 同様に、データの収集と分析を自動化すると、よりクリーンなデータにアクセスできるようになり、より迅速で正確なレポートを作成できます。

業界を牽引する製造業の 5 つのテクノロジー

産業用モノのインターネット (IIoT)

モノのインターネットは、業界で最も大きなバズワードの 1 つです。がっかりして首を横に振る前に、インダストリアル モノのインターネット (Industrial Internet of Things) を見てみましょう。これには、追加の接頭辞付きセクター修飾子が含まれています。

IIoT には、製造部門でいくつかの用途があり、製造における技術の軽薄な実装というよりは、常識の実践です。

メーカーが好んで使用する IIoT の非常に一般的な使用例、センサーを見てみましょう。

組織は、従業員に機械のチェックと保守を任せています。 しかし、私たちは人間であり、手遅れになるまで常に問題を発見できるわけではありません。

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IIoT は、マシン センサーからデータを取得し、実用的な方法で提供することを目的としています。 暑いですか？ マシンの回転速度や圧力が適切でない可能性があります。

世界の IoT センサー市場は、特定の予測期間に 40% の CAGR で 2024 年までに 680 億ドルを超えると予想されます。

IIoT を使用すると、必要なときにいつでもさまざまなマシン センサーから正確な情報が提供されるため、これらの問題が大きな問題になるずっと前に検出でき、メンテナンス コストとダウンタイムを節約できます。

Deloitte によると、IIoT ベースの予知保全ソリューションは、工場設備の保守コストを 40% 削減し、2025 年までに年間 6,300 億ドルの経済価値を生み出すと予想されています。

これはほんの一例です。 機械とツール、および作業者のデバイスとの間のギャップを埋めるという点で、原則は変わりません。

従業員が機械を見つける時間を節約するための機械のロケーション トラッカーであろうと、工場のフロアにいる個人の健康と安全を判断するのに役立つモニターであろうと、製造環境における IIoT 技術の可能性は幅広く多様です。

ビッグデータと分析

製造におけるデータは、IIoT の実装にとどまりません。

ビッグ データと分析の役割は、特にサプライ チェーン管理に関して、製造業者がビジネスを行う方法に大きな影響を与えています。

COVID-19 のパンデミックが国中の企業のサプライ チェーンに与えた影響については、おそらく説明する必要はありません。可能。

過去 2 年間でデータが急増したため、SMB は、適切なテクノロジを持たない組織によって十分に活用されていない貴重な情報の真の山の上に座っていることに気付きます。

企業データの最大 73% が分析に使用されません。

これは、実用的な洞察を提供するのに役立つERPが不可欠になる場所です.

現在、自社で予測分析を使用していると答えたサプライ チェーンの専門家の数は、2017 年から 2019 年にかけて 76% 増加しました。

企業は分析を使用してデータを評価し、サプライ チェーンのニーズや潜在的な混乱を判断し、過剰在庫や過剰生産などの一般的な問題を防ぐことができます。

本質的には、より高度なデータを使用して無駄を削減し、避けられないサプライ チェーンの混乱に備えることができます。

企業はこれまで以上に幅広い規模で予測分析手法を採用しています。2019 年には約 30% の組織が予測分析手法を使用しており、2 年前の 17% から増加しています。

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クラウド

先ほど述べたように、現在企業が所有し、管理しなければならないデータの量もかつてないほど増加しています。

これはどこかに保存する必要があり、議員が企業が顧客データに対して責任を負うことを保証しようとしているため、データプライバシー法が強化されています.

カリフォルニア州の CCPA だけでなく、GDPR がヨーロッパ (およびヨーロッパ人と取引する米国企業) に多大な影響を与えていることは既に確認済みです。

通路の両側にある議会の代表者は、連邦レベルでデータプライバシー法の草案を作成し始めており、マイクロソフトやベライゾンなどの主要企業は、早ければ今年中に法案を可決するよう求めています。

なぜこれが重要なのですか？

簡単に言えば、データ保護は中小企業にとって急速に重要な優先事項になりつつあり、多額の罰金に違反しないようにコンプライアンス規制を遵守する必要があります.

つまり、2 つの同時トレンドがあります。

• 保存する必要がある一般的なビジネス データの急増
• Tier IV データセンターなど、適切な保護で保存する必要がある顧客データ

これにより、クラウドは、企業のニーズに応じて、スケーラビリティと柔軟性のために、Azure や同様のサービスでデータをホストすることを選択している SMB にとって非常に魅力的なオプションになります。

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自動化と AI

通常、自動化について考えるとき、高度なロボットが自発的に行動することを想像します。

実際、彼らが使用する最も有用な自動化および AI テクノロジーは、主要な作業プロセスを自動化するためのソフトウェア ボットになる可能性が高くなります。

AI と自動化は、実際には他のいくつかのトレンド、特にインダストリアル IoT と分析と結びついています。

SMB の CEO の 57.6% は、高度なテクノロジーが来年のビジネスに影響を与えると考えています。

上記の IIoT のマシン メンテナンスの例を見てみましょう。

ドキュメント ワークフローやレポートなど、自動化に慣れ親しんだ標準的なタスクに加えて、AI を活用したテクノロジを使用して、工場のプロセスを分析する際に必要な多くの面倒な作業を行うことができます。床。

たとえば、特定のマシンがフル稼働していないとします。 自動化されたソリューションを使用して、すべてのマシンを自動的に評価し、それぞれを比較して、実用的なデータで報告することができます。

自動化とは、古い機械を大規模に取り除く代わりに、代わりに既存のインフラストラクチャを (センサーを追加して) アップグレードし、他のプロセスと共にそれを自動化できることも意味します。

ローコードアプリ

ローコード アプリは、従来のソフトウェア開発サイクルを大幅に覆しました。

初心者向けに、ローコードを使用してビジネス用のカスタム アプリを作成し、市販のソリューションでは解決できない固有の問題を解決できます。 この名前は、ローコード プラットフォームの視覚的な性質と、従来の方法とは対照的に、コーディングがほとんど必要ないという前提を表しています。

開発者と契約して必要なアプリを作成する方がはるかに安価であるだけでなく、完成までの時間も大幅に短縮されることが期待できます。

2024 年には、アプリケーション開発の 65% 以上がローコードによるものになります。

ローコード アプリは、機械の外観検査アプリ、ワークフローの合理化、販売プロセスの最初から最後までの自動化など、事実上あらゆる用途に使用できます。

企業がアプリの展開時間の短縮とその価値提案に魅力を感じているため、製造業のローコード市場は今後数年間で大幅に回復すると予想されます。

スマートマニュファクチャリングについて

これらのテクノロジーについて認識しておくべき最も重要なことの 1 つは、それらがある程度 (というよりむしろ大部分) 相互に影響し合っているということです。

スマート マニュファクチャリングと呼ばれるようになったものは、上記のすべてをある程度採用する製造へのデジタル アプローチを意味する包括的なフレーズです。

スマート マニュファクチャリングおよび関連技術の市場は、2017 年に 1,523 億ドルの価値があり、2023 年には 4,790 億 1000 万ドルになると予想されています。

これらのテクノロジーは、個別に利用するのではなく、プロセスを詳しく調べて、プロセスをデジタル化するためのより大きなアプローチの一部として、最新の製造ビジネス テクノロジーのこれらの主要コンポーネントをどこで使用できるかを確認する必要があります。

ERP などのテクノロジー ソリューションは、データを使用して、業務を正確に分析します。 分析を使用すると、過剰在庫を減らし、在庫の過去の傾向を評価し、従業員の生産性を確認し、他の方法では気付かなかった可能性のある市場の変動に備えるのに役立つ予測を得ることができます。 そして、最新のテクノロジーを使用して、ビジネスのためにできることは他にもたくさんあります。

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