スマート製造市場調査

スマート製造市場は今後数年間で大幅な成長が見込まれています。

この成長の主な原動力は、高度な制御、モデリング、センシング、シミュレーション機能を備えた接続されたサプライ チェーンと知識ベースの製造に対するニーズが高まっていることです。

高度な製造技術とデジタル工場は、生産センター、工場、企業、バリューチェーン全体を変革し、第 4 次産業革命を推進します。

 

スマート製造の台頭

スマート製造の導入を刺激する投資と政府の取り組みのプラス効果は、市場の成長を牽引する最も強力な原動力の 1 つです。新興市場と先進国の両方が積極的にこの道をたどっているという事実は、さらなる成長を促進すると予想されます。スマート製造ソリューション プロバイダーにとって、主な成長機会は航空宇宙および防衛業界と自動車業界にあります。

スマート製造業の台頭を牽引するその他の要素としては、規制遵守への重点強化、モノのインターネットの発展、産業用ロボットの利用増加、スマート自動化プロセスに対する需要の高まりなどが挙げられます。産業用ロボットは破壊的技術であり、製造プロセスを根本的に変えることが期待されています。

3D プリントの台頭は、企業に新たな機会ももたらしました。コンピュータ支援設計を使用して、最初から最後まで製品やプロトタイプを迅速に製造できるため、効率が向上し、多くの業界の状況が変わります。

 

スマート製造の実用化

スマート製造は、競争力のある製造業の将来にとって不可欠であると認識されています。これは、高度な分析とプロセス アプリケーションの利点を組み合わせた新しい種類のソフトウェアであるスマート プロセス アプリケーションの使用によるところが大きく、工場やその他の企業がプロセス、リソース、システムをより効率的に管理するのに役立ちます。

活気に満ちた国際市場に対応するために、スマート製造では、最先端の製造ツールと情報を活用して、柔軟で再構成可能な製造手法を実現します。これにより、複数の業界、総合的な製造サプライ チェーン、大企業、中小企業にわたって、必要なときに必要な場所で、すべての情報フローと物理プロセスが利用できるようになります。

スマート製造は、プログラム可能で柔軟性があり、組み込み可能な製造形態を促進することで、生産を再編成します。テクノロジーによって、ビジネスや参加の新しい方法が可能になり、新しい製品やサービスが生まれ、生産を体系化する新しい方法が提供されます。今後 10 年間の生産に対するネットワーク中心のアプローチにより、線形生産プロセスが柔軟でインテリジェントなネットワーク アプローチに置き換えられます。

 

スマート製造における人間とデザインの重要性

労働者は自動化に対する懸念を強めており、スマート製造プロセスによって自分たちの仕事が奪われるのではないかと恐れている。しかし、自動化に対する懸念は続いているものの、広範囲にわたる雇用奪取については懐疑的な見方が強い。自動化は産業の未来にとって重要かもしれないが、人間が完全に置き換えられることはないだろう。

生産システムが情報科学、センサー、ロボット工学、モバイル デバイス、その他の自動化へとますます方向転換し、機械と人間の融合が成功の鍵となる中、人間のスキルは依然として多くの仕事に不可欠なものとなっています。テクノロジーと人間がこれまで以上に緊密かつ集中的に統合される製造業の未来において、人間的要素が重要な役割を果たすため、企業がテクノロジーと人間的要素の両方を最適に設計および運用する方法を十分に理解することが不可欠です。

 

スマート製造が役立つ理由

スマート製造にはいくつかの利点があります。製造業者は、製品の履歴、動作特性、使用パターンをより適切に追跡できます。また、クラウド ルールや製品に組み込まれたアルゴリズムを介して、製品をリモートで制御することもできます。前述の監視と追跡を新しいレベルの制御と組み合わせることで、製品の最適化が可能になります。スマート製造により、生産者は一定レベルの自律性を実現することもできます。

モノのインターネットの誕生は、機械、製品、倉庫、工場、消費者など、あらゆるものがつながることを意味します。製造業者は、製品の最適化に加えて、工場を最適化して生産能力を改善および統合できるようになり、メンテナンスの効率化、生産リードタイムの信頼性向上、在庫レベルの低減につながります。

スマート製造は、鋭敏で積極的、かつ反応的なデジタル人材で構成されるスマートな人員配置につながっています。スマート テクノロジーが既存の業務や多くの面倒な人間の仕事を引き受けるようになるにつれ、あらゆるレベルの意思決定者は、モノのインターネット、高度な分析、クラウド テクノロジー、ビッグ データの力を通じて、データに基づく知識の複雑さを理解する必要があります。