インダストリー4.0（第4次産業革命）とは
スマート・マニュファクチャリングの代名詞であるインダストリー4.0は、現場のデジタル・トランスフォーメーションを実現することであり、リアルタイムでの意思決定、生産性の向上、柔軟性、俊敏性を提供し、企業が製品を製造、改善、流通させる方法に革命をもたらします。
インダストリー4.0のテクノロジーは製造業をどう変えるか
メーカーは、モノのインターネット（IoT）、クラウド・コンピューティングと分析、AIと機械学習などの新しいテクノロジーを生産施設や業務全体に統合しています。
スマート・ファクトリーには、データを収集して分析し、より適切な意思決定を可能にする高度なセンサー、組み込みソフトウェア、ロボティクスが装備されています。生産業務からのデータをERP、サプライチェーン、カスタマー・サービス、その他の企業システムからの業務データと組み合わせて、これまでサイロ化されていた情報からまったく新しいレベルの可視性と知見を生み出すことができれば、さらに高い価値が生まれます。
このデジタル・テクノロジーにより、自動化の向上、予知保全、プロセス改善の自己最適化、さらにとりわけ、これまで実現不可能だった新たなレベルの効率性と顧客対応が可能になります。
IBMのInstitute for Business Valueの調査によると、スマート・マニュファクチャリングは欠陥品の検出の改善を最大50％、歩留まりの改善を20％促進できることがわかりました。
スマート・ファクトリーを開発することで、第四次産業革命に突入している製造業界にとって絶好のチャンスを生み出します。工場の現場に装備されたセンサーから収集したビッグデータを分析して、製造資産のリアルタイムでの可視性を確保します。また、予知保全を実行するためのツールを提供し、設備のダウンタイムを最小限に抑えることができます。
スマート・ファクトリーの先端技術が搭載されたIoTデバイスの活用は、生産性と品質の向上につながります。手動検査を使用するビジネス・モデルの代わりに、AIを活用した視覚的な洞察を使用することにより、製造エラーを削減し、コストと時間を節約できます。品質管理担当者は最小限の投資で、スマートフォンをクラウドに接続して、事実上どこからでも製造プロセスを監視できるようにセットアップできます。また、機械学習のアルゴリズムを適用することで、製造メーカーはすぐにエラーを検出できるため、エラーの発見が遅れたことで高額な修理作業が発生するのを防ぐことができます。
インダストリー4.0の概念とテクノロジーは、ディスクリート型およびプロセス型の製造業、さらに石油とガス、鉱業、その他の業界を含むあらゆるタイプの事業に適用できます。
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第一次産業革命
18世紀後半に英国で起きた第一次産業革命では、純粋な人力と動物の力に代わり、水と蒸気の力を利用することによって大量生産が可能になりました。それまで人の手で苦労して製造されていた物が、機械を使って作られるようになったのです。
第二次産業革命
その1世紀後の第二次産業革命では、組立ラインと石油、ガス、電力が使用されるようになりました。これらの新しい動力源と電話や電信などの通信手段の発達により、製品の大量生産がもたらされただけでなく、製造プロセスがある程度自動化されるようになりました。
第三次産業革命
20世紀半ばに始まった第三次産業革命では、製造プロセスにコンピューター、先進的な通信、データ分析が追加されました。プログラマブル・ロジック・コントローラー（PLC）を機械に組み込んで一部のプロセスを自動化することで、データの収集と共有化が実現し、工場のデジタル化が始まりました。
第四次産業革命
現在、私たちはインダストリー4.0とも呼ばれる第四次産業革命の中にいます。この革命は自動化の拡大と、スマート・マシンやスマート・ファクトリーの採用が特徴で、情報に基づくデータにより、バリュー・チェーン全体でより効率的かつ生産的に製品を製造できます。柔軟性が向上したことにより、製造メーカーはマス・カスタマイゼーションによって顧客の要求により適切に対応できるようになりました。多くの場合、最終的にはロットサイズ・オブ・ワン（個別生産）で高い効率性を達成しようとしています。工場の現場からより大量のデータを収集し、それを企業の他の運用データと組み合わせることで、スマート・ファクトリーでは情報の透明性とより適切な意思決定が可能になります。
IBMお客様事例
お客様のビジネス課題（顧客満足度の向上、営業力強化、コスト削減、業務改善、セキュリティー強化、システム運用管理の改善、グローバル展開、社会貢献など）を解決した多岐にわたる事例のご紹介です。
IoT（モノのインターネット）は、スマート・ファクトリーの重要な構成要素です。工場の現場に設置された機械には、IPアドレスが割り当てられているセンサーが搭載され、それにより機械は他のWeb対応デバイスと接続できます。この機械化と接続により、大量の貴重なデータを収集、分析、交換できるのです。
クラウド・コンピューティングは、インダストリー 4.0戦略の基盤です。スマート・マニュファクチャリングを完全に実現するには、エンジニアリング、サプライチェーン、製造、販売、流通、サービスとの接続と統合が必要です。それを可能にするのがクラウドです。さらに、通常は大量のデータが保管され、分析されますが、クラウドなら効率的かつコスト効率よく処理できます。またクラウド・コンピューティングは中小製造業のスタートアップ・コストを削減できるため、これらの企業はビジネスの成長に応じてニーズと規模を適正化できるようになります。
AIと機械学習により、製造企業は工場の現場で生成された情報だけでなく、自社のすべての事業部門、さらにはパートナーやサードパーティーから得られた大量の情報を最大限に活用できます。AIと機械学習は知見を生み出し、運用やビジネスのプロセスの可視性、予測可能性、自動化を実現します。例えば、産業用機械は製造プロセス中に故障しがちです。これらの資産から収集したデータを使用することで、企業は機械学習アルゴリズムに基づいて予知保全を実行してアップタイムを増やし、効率性を高めることができます。
リアルタイムでの製造業務が必要であるため、データ分析を「エッジ」、すなわちデータが生成される場所で行う必要があります。これにより、データの生成から応答が要求されるまでの待ち時間を最短にできます。例えば、安全性や品質の問題が検出された場合に、その機器をほぼリアルタイムで操作しなければならないことがあります。データをエンタープライズ・クラウドに送信してから工場の現場に戻すと、時間がかかりすぎるうえ、ネットワークの信頼性に問題がある場合は事態は深刻になります。エッジコンピューティングを使用すると、データはデータ・ソースの近くに留まるため、セキュリティー・リスクの軽減にもつながります。
製造会社はサイバーセキュリティーやサイバー・フィジカル・システムの重要性を常に考慮してきたわけではありません。しかし、より効率的な製造プロセスを可能にする工場や現場（OT）の運用機器の接続性が、同時に悪意のある攻撃やマルウェアの新たな侵入経路を提供することにもなります。インダストリー4.0へのデジタル・トランスフォーメーションを遂げようとしている企業は、IT機器とOT機器を網羅するサイバーセキュリティーのアプローチを検討することが不可欠です。
インダストリー4.0がもたらすデジタル・トランスフォーメーションによって、製造メーカーはプロセス、製造ライン、工場、サプライチェーンの仮想レプリカであるデジタルツインを作成できるようになりました。デジタルツインは、インターネットに接続されたIoTセンサー、デバイス、PLC、その他のオブジェクトからデータを引き出すことで作成されます。製造メーカーはデジタルツインを使用して、生産性の向上、ワークフローの改善、新製品の設計を行うことができます。例えば、製造メーカーは製造プロセスをシミュレートすることで、プロセスに加えた変更内容をテストし、ダウンタイムを最小限に抑えたり、生産能力を向上させたりする方法を見つけることができます。
最適な意思決定を行うためのデータ分析
組み込みセンサーと相互接続された装置により、製造企業向けのビッグデータが生成されます。データ分析により、製造メーカーは過去の傾向を調査し、パターンを特定して、より適切に意思決定を行うことができます。スマート・ファクトリーは、組織の他の部門や、サプライヤーとディストリビューターで構成された拡張エコシステムから得たデータを使用して、より深い洞察を引き出すこともできます。人事、営業、倉庫などの部門のデータを調べることにより、製造メーカーは営業利益や人材に基づいて製造についての意思決定を行うことができます。「デジタルツイン」として、運用の完全なデジタル表現を作成できます。
ITとOTの統合
スマート・ファクトリーのネットワーク・アーキテクチャーは、相互接続性に依存しています。工場の現場のセンサー、デバイス、機械からリアルタイムでデータを収集すれば、工場の他の資産ですぐに取り込んで使用できるだけでなく、エンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）やその他のビジネス管理ソフトウェアなどのエンタープライズ・ソフトウェア・スタック内の他のコンポーネントとの間で共有することができます。
カスタム製造
スマート・ファクトリーは、個々の顧客のニーズに最適の製品を、より低コストで製造できます。実際に多くの業界セグメントで、製造メーカーは経済的な方法による「ロットサイズ・オブ・ワン」の実現を目指しています。製造メーカーは先進的なシミュレーション・ソフトウェア・アプリケーションや3D印刷などの新しい素材やテクノロジーを駆使することで、特定の顧客向けに特化されたアイテムを少量ずつ容易に作成できるようになります。第一次産業革命の特徴は大量生産（マス・プロダクション）でしたが、インダストリー4.0の特徴はマス・カスタマイズです。
サプライチェーン
製造工程は、透明性の高い効率的なサプライチェーンがあるかどうかに左右されます。そのため堅牢なインダストリー4.0戦略の一環としてサプライチェーンを製造業務と統合する必要があります。この統合により、製造会社による原材料の調達方法や完成品の納入方法が変わります。製造会社は一部の製造データをサプライヤーと共有することで、納入をより適切にスケジュールできるようになります。例えば、組立ラインで障害が発生している場合は、納入を別の経路に切り替えるか遅らせることで、無駄な時間やコストを削減できます。さらに、気象、輸送パートナー、小売業者のデータを調べることにより、企業では予測出荷を活用し、消費者の需要に合わせて適切なタイミングで完成品を発送できます。ブロックチェーンは、サプライチェーンの透明性を確保するための重要なテクノロジーとして現れています。
インダストリー4.0を利用しようとする製造会社にとって、ハイブリッド・マルチクラウドITインフラストラクチャーの構築は、デジタル・トランスフォーメーションの重要な要素です。ハイブリッド・マルチクラウドとは、企業がコンピューティング・ワークロードを管理するために複数のパブリッククラウドとプライベートクラウドを保有することを指します。これにより企業は、特定のワークロードにだけ適している環境や、特定のワークロードでのみコスト効率が優れている環境を見直すことで、クラウド全体のワークロードを最適化することができます。デジタル・トランスフォーメーションや、安全でオープンな環境を求めている製造会社は、既存のワークロードを自社のオンプレミスの場所から可能な範囲で最適なクラウド環境に移行させることができます。