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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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製造に変革をもたらす 7 つの新たなトレンド
Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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製造の支援と強化製造業は最近の 10 年間で急速な技術革新による大きな影響を受けた業界の 1 つです急速なイノベーションを求め続ける顧客に対峙する製造業は「進化なければ衰退あるのみ」という厳然たる現実に直面してきました参入障壁としてのコストの低下により新たな競合企業が絶えず参入しテクノロジの進化により最新の製造現場が様変わりしていますスマート センサーの急速な普及により研究開発と工程の変革が進行し膨大なデータが大きなリスクと大きなチャンスをもたらしています
製造業者はテクノロジのもたらすチャンスと課題に直面しこの新たな環境に対応して飛躍するための方策を練っていますMicrosoft Dynamics 365 for Operations が提供するツールを活用することにより製造業者は製品開発を加速させ製造現場の業務スピードを向上しつつよりスマートなフルフィルメントを実現できますMicrosoft は製造業のこの新たな時代の中でビジネスのスピードの向上とオペレーションの連携の推進を通じて製造業者の支援と強化を実現し明日につながる今日のビジネスの成功をサポートします
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目次新たなトレンド1 IoT (モノのインターネット )2 B2B から B2B2C へ3バリュー チェーンの進化4より高い可視性5エマージング テクノロジ6アジャイルな製造7スモールこそトレンド
オペレーションの連携工程についてのインサイトビジネス ニーズの予期生産性の最適化
Microsoft Dynamics 365 for Operationsビジネス スピードの加速新たな革新Microsoft を選択する理由出典
製造に変革をもたらす 7 つの新たなトレンド
Microsoft Dynamics 365 for Operations
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新たなトレンドオペレーションの連携
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新たなトレンド流れの急速な今日のグローバル エコノミーでは製造業者はこれまでにないような要求に直面しています顧客は個々のニーズに応じて製品がカスタマイズ可能であることを求めていますイノベーションの速度はますます進み新製品のサイクルが加速しています要求は高まり間違いやミスは許容されなくなってきていますさらにインターネットを通じて顧客はかつてないほどの購入のための選択肢を手中にしています
この時代に生き残るためには製造業者にはいっそうの卓越性が必須と言えますオペレーションの連携によって製品開発を加速し製造現場をアジャイル (俊敏 ) にしてフルフィルメントのスピードを向上する必要があります
この冊子では業務のスピードを加速し常に卓越性を実現して製造業者を支援して強化するための業界の 7 つの新たなトレンドを紹介します
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IoT (モノのインターネット )要旨IoT (モノのインターネット ) は製造業に大きな影響を及ぼしています製造業者は工程の可視性を向上したり機器の予兆保守を可能にしたり顧客にリモート サポートを提供したりすることができます
ポイントbull 2020 年までに 208 億ものデバイスが IoT に接続されると予測されています
bull 製造企業の 41 が高い頻度でセンサーのデータを活用しています
bull ウェアラブルは従業員の安全教育顧客サポートの向上に活用されています
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IoT (モノのインターネット ) の登場インターネットの初期の時代からキッチンの家電から家の空調設備まで各製品をつないで統合したエコシステムを構築することは未来の 1 つの夢でしたIoT (Internet of Thingsモノのインターネット ) は個々のデバイスを既存のインターネット インフラに接続するものです
ユビキタスな (どこでも利用可能な ) インターネット アクセスセンサーの小型化クラウド コンピューティングの普及を通じてIoT が現実のものとなってきました数百万ものデバイスが既にインターネットに接続されていますがIoT はなお黎明期にあると言えますIoT は次の大きな潮流となると多くの専門家が指摘していますGartner による最近のレポートでは2020 年までに 206 億個のデバイスが IoT に接続されると予測されています1
製造業者にとって IoT は工程を監視して改善するための多くのデータを獲得できることを意味しますこれによりエネルギー管理をより効率化したり安全性のリモート監視を行ったり緊急通知システムを実現したりインフラの管理性を向上したりプロセスの自動化を図ることなどが可能となりますIoT は製品自体がスマートな機能を備えるためにも大きな役割を果たしますIoT の接続性によりリモートからリアルタイムでシステムを監視することが可能となるため顧客のためのリモート サービスやさまざまなサポートなど多くのビジネス ソリューションに扉が開かれます
セキュリティ上の懸念IoT は大きな可能性を秘めていますが一方では課題も伴いますプライバシーとセキュリティは最も大きな課題の 1 つですインターネットへの常
時接続とは常に監視されていることを意味します身に付けることができるウェアラブル デバイスのユーザーにとってこれは気がかりとなりますその他の接続デバイスのユーザーにとっても知られたくない生活上の情報がIoT に接続されることは気がかりとなります
企業がユーザーのデータを保持することも懸念材料となりますがそのデータが第三者の手に渡った場合にはさらに大きな問題となりますWeb 接続されたベビー モニターを始めとするインターネット上の Web やセキュリティ カメラなどの数千もの個人情報がハッカー集団により公開された最近の事例では接続デバイスにおけるセキュリティの脆弱性が露わになりました2デバイスから収集されるデータの多くは単なるメタデータですがそれらの情報の集積により多くの個人情報を特定することも可能となってしまいます2014 年スタンフォード大学の研究者は546 人のボランティア実験者から短期間のメタデータの提供を受けその解析を行い驚くべきことにわずかな解析で比較的高精度な個人情報を特定することに成功しましたこれには健康医療情報宗教上の情報薬物乱用に関する個人情報銃の所有情報離婚に瀕している夫婦の情報などが含まれていました3
そのような課題も伴いますがIoT は世界に大きな良い影響を及ぼすための大きなチャンスの扉を開きますIoT のさまざまな活用にはまだ知られていないものもありますがIoT は既に世の中を変えつつあります
スマート センサーもう 1 つの IoT の課題はデバイスのコストですスマートフォンの定期的なアップデートを行うことは既に一般的となりましたが同じように 208
2020 年までにインターネットに接続されると予測されるオブジェクトの数 1
億
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冷蔵庫やドア ロックを 2 年おきにアップデートして最新機能を使い続けたいと思うユーザーは多くありませんその分高価な新製品をわざわざ購入するユーザーも多くありませんそこでスマート センサーの出番となりますリモート データ センサーは急速に広がりつつありますがまだ始まったばかりですAberdeen Group の 2015 年の調査によると製造企業の 41 がセンサーのデータを高い頻度で活用していると答えています4いくつかの要因によりこのトレンドは勢いを増しています第一に既に説明したようにスマート センサーによって従来型のデバイスに比較的低いコストで「スマートな」機能を付加することができますスマート デバイスのために機器全体を交換する必要なしにスマート センサーを使って既存の機器が必要なフィードバックを行うことが可能となります第二にマイクロチップの小型化により小型のセンサーが可能となりましたセンサーの小型化によりこれまではセンサーを付けられなかった小型のデバイスにもセンサーを付けることができるようになりましたこれはウェアラブル市場で特に広がっています数年前にはなかった多くのセンサーを備えたフィットネス バンドなどが登場しています
サイズの小型化に加えセンサーの低消費電力化技術によりスマート センサーの用途が大きく拡大していますバッテリー電源を必要とするセンサーではそのバッテリーは課題の 1 つです常にアクティブである必要があるセンサーはバッテリーを急速に消費する場合もあります低消費
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88+12W35+65+W11+89+W
79+21+W35+65+W10+90+W
47+53+W14+86+W2+98+W
電力型の新しいセンサーによりこの課題の解決が図られていますデータ収集手法の改良もスマート センサーの低電力化に役立っていますたとえばローカル メモリを活用したセンサーでは一時的にデータを保存して後からまとめて転送を行いインターネットへの常時接続保持の必要性をなくしています
ユビキタスなインターネット接続性もスマート センサーの普及を後押ししていますIoT デバイスではその名のとおりデータ転送のためにインターネット接続が必要となりますが従来では限定的なインターネット接続とその帯域幅によりシームレスな接続には困難が伴っていましたワイヤレス技術の進化により今日ではスマート デバイスの接続がより容易になりました
センサー数の増大によりデータの速度と量に対応するためにはより強力なコンピューターが必要となりますインターネット接続性の向上に加え増大する同時接続のデータ ストリームを処理可能な高速なコンピューター プロセッサもスマート センサーの拡大を支えていますさらにスマート センサー技術の拡大に寄与している大きな要因の 1 つはデータ収集に関するユーザーの不安感の減少です
身体の状況をモニターして医者に情報を転送するセンサーや自動車が相互に通信を行うセンサーなどリモート センサーの可能性は多大ですセンサーを使って製品の使用状況や動作パターンをリアルタイムに監視することにより製品や職場の効率を向上することができますリアルタイムの最適化エンジンにデータを送信したり今後の戦略や開発のためのデータ ポイントとすることができます
ウェアラブル新たなテクノロジは今日の企業にとってこれまでにない新たな課題やリスクをもたらしていますウェアラブル デバイスは製造現場から社外まで労働者の 見張り として使われるようになり労働者の賃金や規則違反の監視にも影響を及ぼすようになっていますこれらの用途における今日
での課題はデバイスのデータ マネジメント保護信頼性などです特に労働者の身体上のリスクを伴う職種ではデバイスの装着に伴う不便性を超える利便性を提供できるかどうかが課題でしたがデバイスの急速な普及にしたがいそれらのリスクや不安は解消されつつあります
トレーニングやサポートもウェアラブルによる大きな効果が期待されている分野ですMicrosoft HoloLens5 などのテクノロジの活用によりVR (仮想現実 ) 技術を使って従業員が作業シナリオに沿った実際の操作法を知ることができこれはビデオやガイドブックを使うよりもわかりやすいソリューションとなりますさらに AR (拡張現実 ) 技術によりリアルタイムで従業員やユーザーに手順を説明できるリモート アシスタンスを提供することもできますこれによって製造業者は従業員トレーニングを向上させたり顧客サポートを向上させることができます
PCノート PC スマートフォン タブレット
ゲーム コンソール スマート TV スマート ホーム
デバイス
スマート ウォッチ
スマートリストバンド
どれも所有していない
88
35
11
79
35
10
47
14
2
スマート デバイスの所有率52 53
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B2B から B2B2C へ要旨企業は研究開発から配送までバリュー チェーンを詳細に制御してますます増大する顧客の期待に対応しようとしていますこれにより製造業者はエンド ユーザーのニーズとエクスペリエンスを重視しB2B から B2B2C への変化を余儀なくされています
ポイントbull 増大する顧客の要求により企業はバリュー チェーンを詳細に制御する必要があります
bull 製造業者には透明性の向上とエンド ユーザーの重視が求められています
bull 世界の消費者の 87 が購買判断時に CSR を考慮すると回答しています
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B2B から B2B2C へ消費者のすべての決断には経済的感情的その他のメリットとリスクが伴います消費者が製品を購入する場合単に製品を買っているのではなくエクスペリエンス (体験 ) を購入していますこのエクスペリエンスには製品を使うエクスペリエンスも含まれますが購入の複雑性店頭での実感パッケージセットアップの容易さ問題があった場合のサポート対応の安心感なども含まれますたとえば消費者は「どれだけストレスが生じるか」「友人にどう思われるか」「壊れやすいか」などと考えます
企業がパーツや製品を差別化しても消費者にはその違いがわからない場合もありますたとえばクルマの送風ファンが何度も故障した場合消費者はその部品のメーカーのことを考えることはなく悪いエクスペリエンスをクルマのメーカーのブランドにつなげて考えます今日の B2C 企業の多くは製造から消費までそのバリュー チェーンを細かく制御しブランドの評判を守り高まる消費者の期待の基準を満たそうとしています企業が多くの接点にわたって主導権を保持することによりブランド エクスペリエンスを十分に制御してカスタマー ジャーニーの全体にわたって継続性を保持することができます
その結果B2B 企業はよりエンド ユーザーに焦点を当てる必要があります単に調達顧客のニーズを満たすだけで
なく顧客の顧客のニーズを考慮する必要がありますこの変化によりB2B 企業は B2B2C 企業へと変わりつつあります製造業者は変化する要求に基づいて製品やサービスを見直す必要があります
スピードに対応するためのフルフィルメントの変化高まる顧客の期待によりB2C 企業がフルフィルメントに対応する方法が変化していますAccenture の 2014 年の調査によると顧客の半数は小売企業が消費者にオンラインで注文を行い店舗で受け取る方法を提供することを望んでいます6 小売企業の 77 は店舗での受け取りがとても有益であると考えています7 店舗での受け取りを使うと答えた顧客の 25 はそうする主な理由はスピードだと答えています6 これらののニーズと価値にもかかわらず店舗での受け取り複数チャネルでの在庫確認店頭への発送などの基本的なサービスを提供している小売企業は全体のわずか 13 にとどまっています
配送時間を改善するため多くの B2C 企業は 1 つのサプライ チェーン モデルへと移行しオンライン ストアと実店舗の流通用資産を統合しています既に多くの店舗を持つ企業では小売店舗をネットワーク型の小型流通センターとして活用することにより新たな流通施設を構築して管理する費用をかけることなく注文対応時間を短縮していますさらに資産の統合に
より顧客は在庫確認を行って製品を入手するための最も速くて簡単な方法を知ることができるようになります製造業者はロジスティクスを見直して適切な製品が適切な行き先に適切なときに行き渡るようにする必要に迫られています
サプライ チェーンの可視性の向上変化する小売トレンドによりB2C 企業はサプライ チェーンを見直す必要に迫られています多くの B2C 企業では企業に代わって製品の発送を行うサード パーティのロジスティクス プロバイダーやフルフィルメント ハウスを活用して店頭に在庫のない製品や在庫を持たない製品すらもオンラインで販売していますこれらの企業では製造施設から倉庫へさらに店舗への在庫の追跡を行うだけでなく個々の顧客への発送状況の追跡を行える必要があります今日の顧客は店舗の在庫情報を確認したり店舗での受け取りなどの新たなフルフィルメント オプションの提供を期待していますそれらのニーズに対応するため製造業者は工程とサプライ チェーンの可視性をいっそう高めそれらの情報を B2C パートナーと共有できるようにする必要があります
マーケティングとの統合企業がエンド ツー エンドの顧客エクスペリエンスをより重視することに伴いマーケターは製品開発パッケージング注文対応配送までのすべてに関してより詳細な対応を行うよう
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になっていますその結果製造業者はこれらのエクスペリエンスを提供するマーケターとの密接な協業を高めています
またソーシャル メディアの成長はマーケティングと製造の統合のために大きな役割を果たしつつありますソーシャル メディアは成長を続けており今日では全米の成人の 23 (65) がソーシャル ネットワーク サイトを活用しています2005 年にはこれは 7 に過ぎませんでした8ソーシャル メディアを通じてマーケターにとってこれまでになかったような顧客との対話が可能になり製品やスタイルトレンドや競合についてのフィードバックを収集できるようになりましたイノベーションの速度がますます加速し現在の企業は従来の小規模なフォーカス グループを活用する方法に代えて世界中から収集されたソーシャル データを活用する方法に移行しています
あらゆる部門でのイノベーションソーシャル メディア データ以外にも企業のイノベーションのプロセスは進化していますかつてイノベーションは研究開発部門内のみで行われるものでしたが現在の企業ではアイデアの出所を問わずあらゆる部門でのイノベーション を図ろうとしています新たなクラウド対応のコラボレーション ソフトウェアにより企業はさまざまなアイデアを共有し検討して加速するツールを手にしています営業担当者が顧客の不満を製品開発に直接つながるフィードバックに変えることができるようになりました
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さらにIoT の活用により製造業者は製品の使用状況に関する可視性を大きく向上させることができますこのデータはユーザーの動作の詳細な理解に役立ち今後のイノベーションのためのインサイトを提供しますたとえば最もよく使用される機能は何か不要な機能は何かユーザーが操作中に行き詰まる箇所はどこかニーズに対応するためにうまく動かない箇所はどこかもともと意図されていないような用途に使われてる箇所などを理解するために役立ちますよりアジャイルな製造プロセスの活用により製造業者はこれまでになく迅速に製品の変更や改良を行うことができます
持続可能性環境と社会に優しい製品に対する消費者からの要求の増大に関する議論が行われています多くの人が環境や社会を考慮した製品を望むとする一方で消費者の購買行動は必ずしもそれを反映したものとなってはいませんでしたこの流れに変化が表れてきています
環境に優しい製品であれば高い価格でも買うと回答する個人は減少していますが企業が社会や環境を考慮することは重要であると回答する個人は増加しています9 2013 年の Cone Communications and Echo Research による調査では世界の消費者の 87 が購買時に CSR (企業の社会的責任 ) を考慮すると回答しています10 これはつまり消費者は CSR に対して高い対価は払わないものの優れた CSR を備えることは新たな時代の最低基準でありこの新しい基準に達しない場合には消費者から見放されることを意味します企業は CSR を防御戦略と攻撃戦略の両面から検討する必要があります
今日では情報の取得は容易であり瞬く間に拡散します倫理に反した商行為が露呈した場合には消費者からの急激な反発を引き起こしますこのため多くの企業では自社の商行為を再度見直しさらにサプライ チェーンの取引先の商行為も確認してより社会に対して責任を持った組織となるようにしていますまた多くの企業では透明性の向上を図っています2015 年CorporateRegistercom11 で
は 12000 社からの CSR 報告書を取りまとめましたがその数は 1994 年にはわずか 20 社でした
さらに多くの企業では CSR をビジネスの成長につなげていますたとえばAmerican Eagle では女性肌着ブランドである Aerie の売り上げが広告でのモデルのフォトショップ加工を止めると発表して以来10 増加したと報告しています12 Goldman Sachs では10000 人の女性起業家に対して教育とトレーニング支援の投資を行うと発表しました13 World Green Business Council14 の調査によるとオフィスの空気の品質を向上させる取り組みを行っている企業では8 ～ 11 の生産性向上が見られるということですこの調査では優れた CSR を行っている企業では従業員の採用と保持が容易になるという結果も示してい ま すHarvard Business School と London Business School による 2011 年の調査ではCSR に優れた企業は資金調達が容易であるという結果を示しています14 従来は CSR の取り組みには賛否両論がありましたがこの流れは変わり倫理性からも経済性からもCSR への投資の重要性はますます明確になっています
低い品質に対する容赦のない対応インターネットによって消費者はオンライン レビューやオンライン ショップなどこれまでになく多くの情報や意見を手に入れていますさらにファッションからテクノロジまで多くの業界では製品のライフサイクルがますます短期化しています15 16 満足できなかった消費者は別の製品を購入する可能性が非常に大きくなっています
製造業者は品質が低い場合の消費者からの容赦ない対応を考慮する必要がありますイノベーションのスピードに対応し生産サイクルの短期化に対応する必要がありますこれまでになかったイノベーションを持った新製品でも箱を開けてすぐに問題なく動作することを顧客は期待しています製造業者がそれを提供できない場合にはその代償を受けることになります
トリプル ボトムライン
環境環境に対する企業の影響狭義では環境に有害でない必要がありますがトリプル ボトムラインを考慮する多くの企業ではさらに進んだ取り組みを行っています
社会社会に対する企業の影響トリプル ボトムライン モデルでは企業に経済的な投資を行うステークホルダーだけでなくあらゆるステークホルダーを考慮します
経済企業の経済的価値トリプル ボトムライン モデルでは経済的価値とは従来型の会計の定義を超え世界の経済環境における企業の影響のすべてを意味します
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バリュー チェーンの進化要旨製造業者は顧客のエクスペリエンス優れたサポート透明性の向上に焦点を当てバリュー チェーンを進化させています
ポイントbull 64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています
bull 企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています
bull 59 の製造業者がロボティクスを採用していると回答しています
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バリュー チェーンの進化製造業者はエンド ユーザーのニーズを重視したビジネス モデルの採用を志向するにつれて研究開発から販売後のサポートまでのバリュー チェーン全体を見直す必要に迫られています製造業者は高い次元での透明性と今日の消費者から求められるサービスを提供するためにバリュー チェーンのパートナーとより密接な協業を行う必要があります2015 年の Deloitte による将来のサプライ チェーン タレント (Deloittersquos 2015 Supply Chain Talent of the Future)のレポートでは64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています17
サービスとしての製造進化するバリュー チェーンや 3D プリンティングなどの新たなテクノロジの出現により製造業者にとってはパーソナライゼーションを可能にする新しいビジネス機会が現れています従来型の製造よりもより オンデマンド に近い製造サービス (リアルタイム デマンド フルフィルメント とも呼ばれます ) を提供する製造業者も既に出現しておりその影響が既に表れてきています企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています18 パーソナライズされた医療デイバスやカスタマイズされた調合薬などパーソナライズされた製品は既にインパクトをもたらしていますまたパーソナライズされた玩具などの楽しい用途もありますテクノロジによってこれらのサービスが工程の観点からもロジスティクスの観点からも実現されています
IoT の発達も「サービスとしての製造」に大きな役割を果たしつつあります製品の販売後も製品監視が可能となることにより製造業者は使用状況のデータを収集し予兆保守を提供するための予測分析を行うことができますこれは今後数年でサービス業界にまったく新しい革命的な進化をもたらすと考えられています定期点検のためにクルマを持ち込む必要はなくなりますクルマが問題の自己診断を行いメンテナンスが必要なときに自動的に報告を行うようになります製造業者は必要なパーツをあらかじめ修理工場に配送しておくことができ作業を行う技術者はユーザーがクルマを持ち込む前に診断レポートを参照しておくことも可能です
たとえばThyssenKrupp Elevator のような製造業者ではサービスとしての製造を念頭にビジネス モデル全体の見直しを行っています新旧を問わずエレベーターにスマート センサーを装着することによりThyssenKrupp では収集データを使って予兆保守サービスや先制的な保守サービスを顧客に提供しコストとダウンタイムを低減していますThyssenKrupp ではこのサービスによって自社のエレベーターのサービス性を向上させるだけでなく業界の常識を超えて自社以外のエレベーターにもこのサービス モデルを拡張しています19
リショアリングリショアリングは最近の製造業でよく触れられるトレンドであり世界経済に大きな影響を与えつつあります2014 年末の Boston Consulting Group のレポートによると「英国における中小規模製造業者の 11 が最近 12 か月間に海外から製造工場を国内に戻
リショアリングの主な理由として運送コストの低減と回答した製造業者の割合 23
業務の自動化
2025 年までに先進国では 15 ～ 25新興国では 5 ～ 15 の工業労働者の仕事が自動化されると予測される 54
78+22+V78
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した」とされておりこれは「海外にオフショアした製造工場の数の 2 倍」であるということです20
いくつかの要因によりリショアリングが促進されています第一の要因は中国インドブラジルなどかつて低コストでの製造を可能にした国々の経済成長ですそれにより賃金の上昇は 2 桁に及びました21 これは地域の労働者には大きな経済機会をもたらしましたがオフショアを行った製造企業にとっては国内生産に対するオフショアのメリットを失うことになります
さらに最近の運送コストの上昇によりオフショア生産のコスト メリットはいっそう低下しました運送コストは多くのマルチチャネル販売事業者にとって最大の運営経費です国内生産品の運送コストは一般に総売上の 2 ～ 4 程度ですが輸入品では総売上の 6 ～ 12 にもなります22 ガソリン価格や配送業者の賃金を始めとする各種コストの上昇も海外生産コストの上昇につながりましたBoston Consulting Group による製造企業調査ではリショアリングの主な理由として78 の製造業者が運送コストの低減と回答しました23
さらに製造業におけるロボティクスの普及の拡大もリショアリングの拡大につながっていますロボティクスは既に製造業で大きな役割を果たしており59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24 最新のロボットは高速のプロセッサとクラウド接
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59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24
続を備え数年前までは人間が行う必要のあった多くのプロセスを自動化することができます現在製造業者の 13 はロボティクスを使用したビジネス プロセスと生産プロセスの自動化を検討しています25 これらのスマートなロボティクスの採用によって国内生産施設が強化されかつて海外市場に求めた低コストの労働力を利用するよりもロボティクスを活用した国内の熟練労働者を利用するようになってきています
スマートな製造と新たな機器の需要スマートな製造施設とデジタル化されたバリュー チェーンへの動きは製造業に大きな影響を与えています今日では13 の製造業者がバリュー チェーンにおける自社のデジタル化の度合いを「高」と考えており80 以上が今後 5 年以内にバリュー チェーンをデジタル化すると回答しています26 これには大きな機会がありますがスマートな機器とデジタル化には高価な費用がかかりますPwC は製造エンジニアリング業界では今後 5 年間にわたりインダストリー 40 (第
4 次産業革命 ) ソリューションとして年間約 310 億ドルの投資が行われると予測しています26 これらの新しいテクノロジの実装にはコストがかかりますが実装しないことによる代償の方がはるかに大きいと考えられています
シェアリング エコノミーのインパクトPwC の最近のレポートによるとシェアリング エコノミーの市場は現在全世界での売り上げが 150 億ドルですが2025 年までに 3350 億ドルに成長すると予測されています27 Airbnb や Lyft などの企業はレンタルや交通の市場に変革をもたらしましたがシェアリング エコノミーのモデルは既にボート収納ペット仕事場エネルギーなどにも広がっています
シェアリング エコノミーはその急激な成長により製造への影響は不可避でありその兆候が既に現れています製造業者にとっての真のリスクはまだ判然とはしませんが個人が製品を シェア できるようになると製品を買う必要がなくなっていくと言っても過言ではないため製造業者への悪影
響もありえると考えられています一方シェアリング エコノミーは製造業者にとって興味深い機会をも創出していますAmazon などのいくつかの企業ではコミュニティ メンバーが製品や材料を顧客に配送し運送時間や運送コストを低減するという試みを既に始めていますまた企業間のシェアリング エコノミーではオーバーヘッドの共有や異なる季節需要を抱えた企業間での倉庫スペースの共有によるサイズの最適化など興味深い取り組みも始まっていますこのトレンドはまだ新しいものですが製造企業にも影響を与えるものと考えられます
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より高い可視性要旨データの収集性の向上とクラウド対応のアナリティクス プラットフォームにより製造業者ではこれまでにないほど工程についての可視性が高められています
ポイントbull 45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています
bull グローバル企業の 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じています
bull SMAC-スタック (ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド ) は製造業者の業務に変革をもたらしています
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58 + 47 + 44より高い可視性ビッグ データの最大の課題の 1 つはその量と速度に対応することですIBM による 2015 年の調査では日々 25 エクサ バイトものデータが生成されており世の中のすべてのデータの 90 は最近 2 年間に生成されたものであるということです28 データを活用するための優れたツールなしではその活用は比較的限定的でしたがスマートで強力なクラウド コンピューティングによりついにビッグ データがより有用なものとなり製造業者が生産現場を改良してよりスマートな工程とサプライ チェーンを実現するために役立っています
小型センサーからよりユビキタスなインターネット アクセスまで新たなテクノロジを活用して製造業者はより高速により信頼性の高いデータにアクセスすることができますこれらの進化により製造企業はこれまでになかったほど非常に広範なデータ ソースからデータを収集できるようになりましたたとえばユーザーによる製品の使用状況データ機器のキャパシティエネルギー消費レベルパーツ在庫機器のメンテナンス状況品質管理メトリックなどのデータを収集できます2015 年の Aberdeen Group によるインサイト時代のデータ主導の製造のレポートによると45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています29 より包括的で優れたデータを活用して製造業者は事業の総合的な理解を深めることができ工程を最適化したり問題の発生前に機器や安全上の問題の予兆に対応することができます
ビッグ データ高速かつ信頼性の高いデータの取得はビッグ データのための正しい方向への一歩ですがIBM が定義した「ビッグ データの 4 つの V」と呼ぶ新たな課題も引き起こします30 4 つの V とはVolume ( データの量 )Velocity (ストリーミング データの分析速度 )Variety (多様なデータの種類 )Veracity (データの信憑性 ) です
ビッグ データの増大に伴い企業はこれらの課題を痛感することになります2015 年の KPMG による Going Beyond the Data レポート 31 によるとグローバル企業の 58 がデータの品質と信頼性はデータとアナリティクスに基づく意思決定のための大きな課題であると回答していますまた 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じていますつまりビッグ データがビッグすぎるのです今日まで企業のデータ活用は内部の知識不足限定的なツール高価なコストなどにより制限されていましたがようやく機能が追い付いてきました
製造業者はビッグ データにより容易にアクセスできるための新たなアナリティクス ツールを活用しようとしていますこれには機械学習予測分析自動化ツールなどがありますビッグ データはそれ自体は有益なものではありませんデータが知識を提供しプロセスを効率的なものとして製造業者が効率的な業務を遂行できるようになることによって有益なものとなりますこれらのツールは製造業者が検出分類可能性分析最適化を行うために役立ちます
検出にはパターン (トレンド )ターゲット外れ値の認識があります多くのデータをチャートやグラフにでき
データとアナリティクスに基づいた意思決定を行うための最大の課題 31
データの品質と信頼性の評価が困難
適切なデータが必ずしも利用できない
クエリを実行するための知識が限られてる
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るデータ可視化ツールによりトレンドの把握がより容易になりますシンプルな可視化比較により外れ値を容易に識別できますリアルタイムにデータを追加することによりシンプルなデータ可視化にスピード性が加わります製造業者はこれらのツールを活用して品質管理の変化やメンテナンスの問題を追跡したり新たな市場トレンドを検知したりサプライ チェーンの問題の予兆を問題の発生前に識別したりすることができます
分類により企業はデータの分離並べ替えフィルター順序付け比較を行えます製造業者は分類によってより迅速に在庫パーツ生産のニーズを分離したりランク付けできます分類プロセスを自動化するツールにより生産を合理化でき製造業者は変化する需要に柔軟に対応できますまたこれによって製造業者はよりカスタマイズされた製品を製造してスマートなクロス セルを進めることができます
将来のできごとの可能性を理解することは戦略的な判断を行うために非常に重要です可能性はできごとの確率を示すために使われ複数のできごとを比較したり結果の分布を示すために利用されます製造業者は予測アナリティクス ツールを使ってマスター在庫管理新製品の最適な価格付け予兆保守や先制的な保守販売予測サポート ニーズの予測キャッシュ フロー管理などに活用できます
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SMAC-スタック = ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド製造業者にとってアジリティ (俊敏性 ) がますます重要になっているためアナリティクスを活用して最適化を進めることによってより敏捷性を高めることができますこれは上記の 3 つの柱の最適化すなわちより迅速で正確な検出分類可能性分析を行うことによって実現できます多くのリアル データが利用できるようになり新たな機械学習ツールを活用して期待された結果と実際の結果を比較しアルゴリズムを最適化することによって製造業者の業績向上につなげることができるようになりました
これらの方法自体は多くは新しいものではありませんが強力なプロセッサとクラウド コンピューティングの威力を使った新たなツールによってデータを十分に活用することが可能になってきました
SMAC-スタックSMAC-スタックとはソーシャルモバイルアナリティクス (すなわちビッグ データ )クラウドの頭文字を表すものであり製造業者が工程の可視性を向上してよりアジャイルな企業となるための製品とサービスのパッケージを示すものです次世代の SaaS では SMAC-スタックとの密接な連携が図られるようになると考えられます新たな機能とはプラグインなどのアドオンや API によりソフトウェアが単に共に動作するだけではありませんシステム全体が密接に連携するように構築され新たな機能の追加によりスタック全体を向上させることができます
SMAC-スタックではクラウドを活用したソーシャル機能によって企業
はデータをより効率的に共有したりコラボレーションを向上させたりできますソーシャル機能は社内のコミュニケーションを向上させるだけでなく仕入先やサプライ チェーンの他の取引先とのコミュニケーションも向上させることができます
モビリティのトレンドは既に数年間にわたって進んできていますがSMAC-スタックのモビリティによって従業員はクラウドを使ってデバイスを同期し場所を問わずにソーシャルやアナリティクスのデータに容易にアクセスできるようになります製造現場でのモバイル テクノロジの活用は生産フローの改善や問題の迅速な伝達と解決に役立ちます
アナリティクスが SMAC-スタックのコンセプトを支えていることは意外ではありません既に述べたようにビッグ データは製造に大きな影響を与えていますアナリティクスと SMAC-スタックをつなげることにより価値のあるいくつかのメリットが生じますがおそらく最も重要なのは単一プラットフォームの活用を通じた測定の一貫性ですつまり異なるデータ収集方法を使ったデータ ソースを混在させることがありません
最後にクラウドがこれらのパーツをすべて統合するスレッドとして機能しますクラウドにより企業の業務が塗り替えられつつあります企業はデータをリモートで保存できオンプレミスのデータ センターの必要性を低減して関連コストも削減できます企業はデータの物理的な場所とセキュリティの心配をする必要がなくなりますリソースをクラウドに集中するこ
とにより従業員はより容易かつより安全に業務に必要なツールとデータに場所と時を問わずにアクセスできます
IT 部門と財務部門製造におけるテクノロジの普及の増加は製造部門と IT 部門のより密接な関係をもたらしています企業におけるテクノロジの役割とコストが増大するにつれ財務部門が IT の管理により大きな役割を持つようになりこれにより製造工程にも財務部門の役割が拡大していますビッグ データによりIT 担当者と財務担当者のどちらにとっても企業の製造工程とサプライ チェーンの可視性が向上していますこの変化によって財務部門のリーダーが投資と経費の影響を十分に理解しようとすることにより財務部門の説明責任はバリュー チェーン全体に拡大しています
25
日々生成されるデータ量28
エクサバイト
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エマージング テクノロジ要旨テクノロジは常に製造業のイノベーションの推進を担ってきました今日のエマージング テクノロジも同様です3D プリンティングからナノテクノロジまで最新のツールや技術は製造に変革をもたらしています
ポイントbull 米国の製造業者の 667 がなんらかの形で 3D プリンターを導入しています
bull 自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています
bull ナノテクノロジは原子レベルでの超精密加工 (APM) を可能にしています
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エマージング テクノロジ製品の歴史はほぼ製造技術の歴史と共にあります最初の革ベルトによるバケット エレベーターとベルト コンベアは 1785 年に登場し交換可能な部品は 1801 年に登場しました31 Ford による最初の可動組み立てラインは1913 年に登場しました32 Televox ロボットは 1926 年に登場しました33 CNC 機械加工やシックス シグマは80 年代に登場しましたそれらも含めRFID タグなどテクノロジのすべてが今日あるような新たな材料の製造や新たな製品のためのプロセスや組み立てに活用されています
製造における過去のトレンドを振り返りそれを基に将来の製造を理解しようとすると同時に最新のテクノロジを十分に理解することが重要です
3D プリンティング3D プリンティングは今日の企業と製造における最も期待されるエマージング テクノロジの 1 つです積層処理により事実上あらゆる 3D のデジタル レンダリング イメージを物理形状で行うことができます現在米国の製造業者の 23 (667) がなんらかの形で 3D プリンターを導入済みでその数は増加中であり155 は今後 3 年以内に使い始める予定であると報告されています34 この流れは技術的改良による機器と材料のコストの低下および印刷時間の高速化によって促進されています3D プリンティングは新しいものではありませんがこれらの改良によって多くの製造業者にとってより実用的なものとなってきています実際小規模企業における 3D プリンティングの導入は急速に大規模企業並みに進んできており現在の導入率はそれぞれ 5975 とその差が縮まっています34
3D プリンティングの用途はカスタマイズされた医療機器パーソナライズされた製品やパッケージ船舶が外洋航行中に作成して利用できる交換部品など広範にわたっていますカスタムの日さしによる独自の美容製品を
作成したり製薬企業が患者向けにさらにカスタマイズされた薬剤を作成したりさまざまなユーザーによる新たな用途が既に広がっています今日の製造においては3D プリンティングは主にプロトタイピングとして使われています製造業者の 34 が 3D プリンティングをプロトタイピングに使用していると報告されていますまた 289 は用途の実験中であり26 は従来の方法では製造できない製品を作るために使っているとしています34 3D プリンティング テクノロジが高速かつ安価となるにつれ製造業者にとって新たな用途が広がることは確実です
CNC 機械加工積層処理である 3D プリンティングとは異なり機械加工は大きな原材料のブロックから制御された削り出しによって最終的な形状とサイズを作成するプロセスですこれは複数の部品を組み合わせることなく単一の原材料から単一のコンポーネントを作成できることを意味しますこれは通常複数の部品を組み立てる時間を低減でき接続点において一般的な強度の弱さを低減でき複数部品の接続に必要な追加部品や材料を減らせるため重量とサイズを低減できます
CNC 機械加工は新しいものではありませんが技術とプロセスの進化により近年 CNC 機械加工の需要は高まっています今日の CNC 機械加工では自動化正確性速度が改良され主に自動車医療機器テクノロジ デ
バイスなどに使われる高品位金属など扱える材料が拡大していますその結果CNC 機械加工はより強くより小さな製品に利用され今日の製品で見られる多くのユニボディの製造のための技術として活用されています
自律デバイス自律デバイスと言うと自動運転のクルマやドローンのように未来の夢と思われるかもしれませんが実際には既に現実のものになっていますMercedes-Benz35 や Tesla36 などの自動車製造業者は既に自律機能付きのクルマを発売しておりTesla の CEO である Elon Musk は最近のインタビューで自動運転車は今後 20 年で普通のものになると予測しています37 最大の障壁は技術自体よりも規制面であると考えられます38 ロボティクスと自律システムに関する公開特許の数は 2004 年から 2013 年の間に 264 増加しました24
製造業ではロボットは長い間一般的であり他の産業よりも普及が進んでいましたが新世代の AI (人工知能 ) を使った自律デバイスによって生産工程保守の 3 つの点で製造の情勢が塗り替えられようとしています
これまでのロボット活用と同様に今後もロボット支援を活用した生産ではより効率的に仕事をこなしたり重量物の運搬など人間ではできないことも行えますがAI と自律機能の搭載により機械がより独立して作業を行うことができるようになりますま
3612 24導入の可否を判断するための実
験段階プロトタイピングのみ
プロトタイピングおよび実生産
従来の方法では製造不可能な製品の製作
最終製品や最終部品の実生産のみ
未導入
3D プリンティングの採用状況 5529+25+10+3+1+33
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だ実験段階ではありますがプログラムされた自律型のドローンは自分で部材や部品を見つけて共同作業を行ってビルや橋を組み立てることができます39
自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています欧州のロボティクス企業である Kuka40 ではロボットが相互にやり取りを行って自動的に次の製品ラインの対応を調整する自律ロボットを製造していますこれらのような自律マシンは集中在庫データにアクセスして市場ニーズに基づいて動的に製造量を変更することができます自律ドローンや自律ロボットは倉庫内で資材を見つけて運搬することができ製品を顧客に配送することさえ可能です作業現場でドローンが部材を集めて在庫ニーズに応じて製品を組み立て製品が自動運転車両によって自動的に配送される日も遠い未来ではないでしょう
最後に自律車両が保守に大きな変革をもたらしていますスマート センサーの活用により機器は予期される保守上の問題の自己診断を行えますまた自律デバイスにより視覚的に問題を確認し解決策を判断して必要なツールと部品を用意し修理を行うことができますこれは携帯電波塔や橋梁など保守の実施が困難な場所では特に有益ですこのような予兆保守は製造業者のビジネス スピードの向上に大きく寄与しダウンタイムとコストを低減することができます
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エマージング テクノロジによる課題の克服企業のグローバル展開時の課題であまり取り上げられることのない問題に商品の配送があります米国では配送と言うとスピードの問題がありますがそもそも配送を行うためには配送先の地点を特定する必要があります
スタートアップ企業である what3words41 によると世界の人口の約 75 は「住所システムが一貫性に欠けたり複雑であったり未整備であることによる問題に直面している」ということです世界全体では 40 億人が住所を持っておらず先進国であっても住所システムは複雑な問題を抱えている場合がありますたとえばロンドンではLonsdale Road という異なる通りが 8 つあったり多くの家に地番がなかったりします
ロンドンを本拠とするスタートアップである what3words41 はこの問題に対処するため地球上を 3m x 3m の区画に区切り5700 万の区画を作成してそれぞれに固有の 3 つの単語による住所を割り当てましたこれは簡単な地理的座標系のように機能しますwhat3words は製造業者や配送企業から多くの注目を集めていますこの住所システムでは顧客は商品の配送先として単に倉庫を指定するだけでなくより具体的なドアや場所を指定できますまた製造業者では施設内で保守上の問題が発生している場所や資材の運搬先や作業現場の安全性を向上させる必要がある場所などを特定するのに役立ちますドローン テクノロジとの組み合わせによりこの座標系を使って食品や医薬品その他の補給品を迅速で容易に配送する方法に道が開かれる可能性がありますたとえば未開発の地域への配送や災害地域への緊急配送などが考えられますまだ途上の技術ですがエマージング テクノロジによってより小さな世界が実現されつつあります
先端素材スマートな先端素材によって想像以上に世界が変わろうとしています新しいスマートな素材が次々に登場していますたとえば自己修復を行える素材や光量温度電流などの変化に応じて形状を変化させる素材などがありますこれらの素材はコストの低下と共に利用の道が開かれつつあり製造業者ではこれまでになかった新製品や既存製品へのこれらのテクノロジの採用を検討しています
これらの先端素材の利用の一例には食品や医薬品などの賞味期限や有効期限のある製品向けに開発された「バイオ スマート タグ」がありますこれはトウモロコシの穀粒ほどの大きさのジェル状のスマート タグで食品の期限を示すことができますタグは特定の化学作用や微生物増殖により反応して通常は色の変化により状態を示します
このテクノロジには幅広い可能性がありますまずさまざまな食品パッケージや医薬品パッケージに採用して消費者に期限を知らせることができますまた現在は物流上一部のサンプルのみで行われている大腸菌やサルモネラ菌などの細菌検査に使われると画期的となります将来的にはこれらのテクノロジは現在では鮮度が不明であったり食中毒へのおそれから大量に廃棄している食品の課題に対応したりひいては食糧不足などの課題に対応できるものと期待されています
これらのテクノロジはまだ途上の技術ですが製造業者にとっては先端素材を使った製品や廃棄物の低減や工場内での品質管理の向上など有望な活用分野が開けています
ナノテクノロジナノテクノロジは画期的なイノベーションであると考えられていますナノテクノロジとは分子や原子のレベルで物質を操作する技術ですが次
世代のナノテクでは原子レベルでの超精密加工 (APM Atomically Precise Manufacturing) を目指しています42 これは文字どおり原子を自由に操作して物質を製造することを意味しています既にこのレベルの超精密技術によりナノ電子技術によって DNA にデータを保存することができ将来は米粒サイズの大きさに 1 ペタバイトを保存できる可能性があるとされています43
このテクノロジを支える科学は既に存在しその進化が期待されていますAPM はコストの低下と共にコンピューティング素材医薬品など多くの分野に大きな可能性を開くものと考えられています一方では適用の広がりと共に技術の悪用も懸念されていますたとえばわずかな製造設備で安価かつ高度な兵器を開発することなどですまた製造物が自己複製を繰り返すことにより地球上の資源を消費し尽くすほど増殖するというシナリオもありこれは「グレイグー」と呼ばれています遠い可能性かもしれませんがありえるリスクかもしれません44
ナノテクはまだこれからの技術ですが大きな影響があることは確実です
2008 年から 2014 年にわたる産業ロボットへの投資額増加 56
50+50+V50
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アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
79+78+69+63
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
79
78
69
63
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
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学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーションの連携
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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製造の支援と強化製造業は最近の 10 年間で急速な技術革新による大きな影響を受けた業界の 1 つです急速なイノベーションを求め続ける顧客に対峙する製造業は「進化なければ衰退あるのみ」という厳然たる現実に直面してきました参入障壁としてのコストの低下により新たな競合企業が絶えず参入しテクノロジの進化により最新の製造現場が様変わりしていますスマート センサーの急速な普及により研究開発と工程の変革が進行し膨大なデータが大きなリスクと大きなチャンスをもたらしています
製造業者はテクノロジのもたらすチャンスと課題に直面しこの新たな環境に対応して飛躍するための方策を練っていますMicrosoft Dynamics 365 for Operations が提供するツールを活用することにより製造業者は製品開発を加速させ製造現場の業務スピードを向上しつつよりスマートなフルフィルメントを実現できますMicrosoft は製造業のこの新たな時代の中でビジネスのスピードの向上とオペレーションの連携の推進を通じて製造業者の支援と強化を実現し明日につながる今日のビジネスの成功をサポートします
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目次新たなトレンド1 IoT (モノのインターネット )2 B2B から B2B2C へ3バリュー チェーンの進化4より高い可視性5エマージング テクノロジ6アジャイルな製造7スモールこそトレンド
オペレーションの連携工程についてのインサイトビジネス ニーズの予期生産性の最適化
Microsoft Dynamics 365 for Operationsビジネス スピードの加速新たな革新Microsoft を選択する理由出典
製造に変革をもたらす 7 つの新たなトレンド
Microsoft Dynamics 365 for Operations
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新たなトレンドオペレーションの連携
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新たなトレンド流れの急速な今日のグローバル エコノミーでは製造業者はこれまでにないような要求に直面しています顧客は個々のニーズに応じて製品がカスタマイズ可能であることを求めていますイノベーションの速度はますます進み新製品のサイクルが加速しています要求は高まり間違いやミスは許容されなくなってきていますさらにインターネットを通じて顧客はかつてないほどの購入のための選択肢を手中にしています
この時代に生き残るためには製造業者にはいっそうの卓越性が必須と言えますオペレーションの連携によって製品開発を加速し製造現場をアジャイル (俊敏 ) にしてフルフィルメントのスピードを向上する必要があります
この冊子では業務のスピードを加速し常に卓越性を実現して製造業者を支援して強化するための業界の 7 つの新たなトレンドを紹介します
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IoT (モノのインターネット )要旨IoT (モノのインターネット ) は製造業に大きな影響を及ぼしています製造業者は工程の可視性を向上したり機器の予兆保守を可能にしたり顧客にリモート サポートを提供したりすることができます
ポイントbull 2020 年までに 208 億ものデバイスが IoT に接続されると予測されています
bull 製造企業の 41 が高い頻度でセンサーのデータを活用しています
bull ウェアラブルは従業員の安全教育顧客サポートの向上に活用されています
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IoT (モノのインターネット ) の登場インターネットの初期の時代からキッチンの家電から家の空調設備まで各製品をつないで統合したエコシステムを構築することは未来の 1 つの夢でしたIoT (Internet of Thingsモノのインターネット ) は個々のデバイスを既存のインターネット インフラに接続するものです
ユビキタスな (どこでも利用可能な ) インターネット アクセスセンサーの小型化クラウド コンピューティングの普及を通じてIoT が現実のものとなってきました数百万ものデバイスが既にインターネットに接続されていますがIoT はなお黎明期にあると言えますIoT は次の大きな潮流となると多くの専門家が指摘していますGartner による最近のレポートでは2020 年までに 206 億個のデバイスが IoT に接続されると予測されています1
製造業者にとって IoT は工程を監視して改善するための多くのデータを獲得できることを意味しますこれによりエネルギー管理をより効率化したり安全性のリモート監視を行ったり緊急通知システムを実現したりインフラの管理性を向上したりプロセスの自動化を図ることなどが可能となりますIoT は製品自体がスマートな機能を備えるためにも大きな役割を果たしますIoT の接続性によりリモートからリアルタイムでシステムを監視することが可能となるため顧客のためのリモート サービスやさまざまなサポートなど多くのビジネス ソリューションに扉が開かれます
セキュリティ上の懸念IoT は大きな可能性を秘めていますが一方では課題も伴いますプライバシーとセキュリティは最も大きな課題の 1 つですインターネットへの常
時接続とは常に監視されていることを意味します身に付けることができるウェアラブル デバイスのユーザーにとってこれは気がかりとなりますその他の接続デバイスのユーザーにとっても知られたくない生活上の情報がIoT に接続されることは気がかりとなります
企業がユーザーのデータを保持することも懸念材料となりますがそのデータが第三者の手に渡った場合にはさらに大きな問題となりますWeb 接続されたベビー モニターを始めとするインターネット上の Web やセキュリティ カメラなどの数千もの個人情報がハッカー集団により公開された最近の事例では接続デバイスにおけるセキュリティの脆弱性が露わになりました2デバイスから収集されるデータの多くは単なるメタデータですがそれらの情報の集積により多くの個人情報を特定することも可能となってしまいます2014 年スタンフォード大学の研究者は546 人のボランティア実験者から短期間のメタデータの提供を受けその解析を行い驚くべきことにわずかな解析で比較的高精度な個人情報を特定することに成功しましたこれには健康医療情報宗教上の情報薬物乱用に関する個人情報銃の所有情報離婚に瀕している夫婦の情報などが含まれていました3
そのような課題も伴いますがIoT は世界に大きな良い影響を及ぼすための大きなチャンスの扉を開きますIoT のさまざまな活用にはまだ知られていないものもありますがIoT は既に世の中を変えつつあります
スマート センサーもう 1 つの IoT の課題はデバイスのコストですスマートフォンの定期的なアップデートを行うことは既に一般的となりましたが同じように 208
2020 年までにインターネットに接続されると予測されるオブジェクトの数 1
億
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冷蔵庫やドア ロックを 2 年おきにアップデートして最新機能を使い続けたいと思うユーザーは多くありませんその分高価な新製品をわざわざ購入するユーザーも多くありませんそこでスマート センサーの出番となりますリモート データ センサーは急速に広がりつつありますがまだ始まったばかりですAberdeen Group の 2015 年の調査によると製造企業の 41 がセンサーのデータを高い頻度で活用していると答えています4いくつかの要因によりこのトレンドは勢いを増しています第一に既に説明したようにスマート センサーによって従来型のデバイスに比較的低いコストで「スマートな」機能を付加することができますスマート デバイスのために機器全体を交換する必要なしにスマート センサーを使って既存の機器が必要なフィードバックを行うことが可能となります第二にマイクロチップの小型化により小型のセンサーが可能となりましたセンサーの小型化によりこれまではセンサーを付けられなかった小型のデバイスにもセンサーを付けることができるようになりましたこれはウェアラブル市場で特に広がっています数年前にはなかった多くのセンサーを備えたフィットネス バンドなどが登場しています
サイズの小型化に加えセンサーの低消費電力化技術によりスマート センサーの用途が大きく拡大していますバッテリー電源を必要とするセンサーではそのバッテリーは課題の 1 つです常にアクティブである必要があるセンサーはバッテリーを急速に消費する場合もあります低消費
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88+12W35+65+W11+89+W
79+21+W35+65+W10+90+W
47+53+W14+86+W2+98+W
電力型の新しいセンサーによりこの課題の解決が図られていますデータ収集手法の改良もスマート センサーの低電力化に役立っていますたとえばローカル メモリを活用したセンサーでは一時的にデータを保存して後からまとめて転送を行いインターネットへの常時接続保持の必要性をなくしています
ユビキタスなインターネット接続性もスマート センサーの普及を後押ししていますIoT デバイスではその名のとおりデータ転送のためにインターネット接続が必要となりますが従来では限定的なインターネット接続とその帯域幅によりシームレスな接続には困難が伴っていましたワイヤレス技術の進化により今日ではスマート デバイスの接続がより容易になりました
センサー数の増大によりデータの速度と量に対応するためにはより強力なコンピューターが必要となりますインターネット接続性の向上に加え増大する同時接続のデータ ストリームを処理可能な高速なコンピューター プロセッサもスマート センサーの拡大を支えていますさらにスマート センサー技術の拡大に寄与している大きな要因の 1 つはデータ収集に関するユーザーの不安感の減少です
身体の状況をモニターして医者に情報を転送するセンサーや自動車が相互に通信を行うセンサーなどリモート センサーの可能性は多大ですセンサーを使って製品の使用状況や動作パターンをリアルタイムに監視することにより製品や職場の効率を向上することができますリアルタイムの最適化エンジンにデータを送信したり今後の戦略や開発のためのデータ ポイントとすることができます
ウェアラブル新たなテクノロジは今日の企業にとってこれまでにない新たな課題やリスクをもたらしていますウェアラブル デバイスは製造現場から社外まで労働者の 見張り として使われるようになり労働者の賃金や規則違反の監視にも影響を及ぼすようになっていますこれらの用途における今日
での課題はデバイスのデータ マネジメント保護信頼性などです特に労働者の身体上のリスクを伴う職種ではデバイスの装着に伴う不便性を超える利便性を提供できるかどうかが課題でしたがデバイスの急速な普及にしたがいそれらのリスクや不安は解消されつつあります
トレーニングやサポートもウェアラブルによる大きな効果が期待されている分野ですMicrosoft HoloLens5 などのテクノロジの活用によりVR (仮想現実 ) 技術を使って従業員が作業シナリオに沿った実際の操作法を知ることができこれはビデオやガイドブックを使うよりもわかりやすいソリューションとなりますさらに AR (拡張現実 ) 技術によりリアルタイムで従業員やユーザーに手順を説明できるリモート アシスタンスを提供することもできますこれによって製造業者は従業員トレーニングを向上させたり顧客サポートを向上させることができます
PCノート PC スマートフォン タブレット
ゲーム コンソール スマート TV スマート ホーム
デバイス
スマート ウォッチ
スマートリストバンド
どれも所有していない
88
35
11
79
35
10
47
14
2
スマート デバイスの所有率52 53
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B2B から B2B2C へ要旨企業は研究開発から配送までバリュー チェーンを詳細に制御してますます増大する顧客の期待に対応しようとしていますこれにより製造業者はエンド ユーザーのニーズとエクスペリエンスを重視しB2B から B2B2C への変化を余儀なくされています
ポイントbull 増大する顧客の要求により企業はバリュー チェーンを詳細に制御する必要があります
bull 製造業者には透明性の向上とエンド ユーザーの重視が求められています
bull 世界の消費者の 87 が購買判断時に CSR を考慮すると回答しています
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B2B から B2B2C へ消費者のすべての決断には経済的感情的その他のメリットとリスクが伴います消費者が製品を購入する場合単に製品を買っているのではなくエクスペリエンス (体験 ) を購入していますこのエクスペリエンスには製品を使うエクスペリエンスも含まれますが購入の複雑性店頭での実感パッケージセットアップの容易さ問題があった場合のサポート対応の安心感なども含まれますたとえば消費者は「どれだけストレスが生じるか」「友人にどう思われるか」「壊れやすいか」などと考えます
企業がパーツや製品を差別化しても消費者にはその違いがわからない場合もありますたとえばクルマの送風ファンが何度も故障した場合消費者はその部品のメーカーのことを考えることはなく悪いエクスペリエンスをクルマのメーカーのブランドにつなげて考えます今日の B2C 企業の多くは製造から消費までそのバリュー チェーンを細かく制御しブランドの評判を守り高まる消費者の期待の基準を満たそうとしています企業が多くの接点にわたって主導権を保持することによりブランド エクスペリエンスを十分に制御してカスタマー ジャーニーの全体にわたって継続性を保持することができます
その結果B2B 企業はよりエンド ユーザーに焦点を当てる必要があります単に調達顧客のニーズを満たすだけで
なく顧客の顧客のニーズを考慮する必要がありますこの変化によりB2B 企業は B2B2C 企業へと変わりつつあります製造業者は変化する要求に基づいて製品やサービスを見直す必要があります
スピードに対応するためのフルフィルメントの変化高まる顧客の期待によりB2C 企業がフルフィルメントに対応する方法が変化していますAccenture の 2014 年の調査によると顧客の半数は小売企業が消費者にオンラインで注文を行い店舗で受け取る方法を提供することを望んでいます6 小売企業の 77 は店舗での受け取りがとても有益であると考えています7 店舗での受け取りを使うと答えた顧客の 25 はそうする主な理由はスピードだと答えています6 これらののニーズと価値にもかかわらず店舗での受け取り複数チャネルでの在庫確認店頭への発送などの基本的なサービスを提供している小売企業は全体のわずか 13 にとどまっています
配送時間を改善するため多くの B2C 企業は 1 つのサプライ チェーン モデルへと移行しオンライン ストアと実店舗の流通用資産を統合しています既に多くの店舗を持つ企業では小売店舗をネットワーク型の小型流通センターとして活用することにより新たな流通施設を構築して管理する費用をかけることなく注文対応時間を短縮していますさらに資産の統合に
より顧客は在庫確認を行って製品を入手するための最も速くて簡単な方法を知ることができるようになります製造業者はロジスティクスを見直して適切な製品が適切な行き先に適切なときに行き渡るようにする必要に迫られています
サプライ チェーンの可視性の向上変化する小売トレンドによりB2C 企業はサプライ チェーンを見直す必要に迫られています多くの B2C 企業では企業に代わって製品の発送を行うサード パーティのロジスティクス プロバイダーやフルフィルメント ハウスを活用して店頭に在庫のない製品や在庫を持たない製品すらもオンラインで販売していますこれらの企業では製造施設から倉庫へさらに店舗への在庫の追跡を行うだけでなく個々の顧客への発送状況の追跡を行える必要があります今日の顧客は店舗の在庫情報を確認したり店舗での受け取りなどの新たなフルフィルメント オプションの提供を期待していますそれらのニーズに対応するため製造業者は工程とサプライ チェーンの可視性をいっそう高めそれらの情報を B2C パートナーと共有できるようにする必要があります
マーケティングとの統合企業がエンド ツー エンドの顧客エクスペリエンスをより重視することに伴いマーケターは製品開発パッケージング注文対応配送までのすべてに関してより詳細な対応を行うよう
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になっていますその結果製造業者はこれらのエクスペリエンスを提供するマーケターとの密接な協業を高めています
またソーシャル メディアの成長はマーケティングと製造の統合のために大きな役割を果たしつつありますソーシャル メディアは成長を続けており今日では全米の成人の 23 (65) がソーシャル ネットワーク サイトを活用しています2005 年にはこれは 7 に過ぎませんでした8ソーシャル メディアを通じてマーケターにとってこれまでになかったような顧客との対話が可能になり製品やスタイルトレンドや競合についてのフィードバックを収集できるようになりましたイノベーションの速度がますます加速し現在の企業は従来の小規模なフォーカス グループを活用する方法に代えて世界中から収集されたソーシャル データを活用する方法に移行しています
あらゆる部門でのイノベーションソーシャル メディア データ以外にも企業のイノベーションのプロセスは進化していますかつてイノベーションは研究開発部門内のみで行われるものでしたが現在の企業ではアイデアの出所を問わずあらゆる部門でのイノベーション を図ろうとしています新たなクラウド対応のコラボレーション ソフトウェアにより企業はさまざまなアイデアを共有し検討して加速するツールを手にしています営業担当者が顧客の不満を製品開発に直接つながるフィードバックに変えることができるようになりました
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さらにIoT の活用により製造業者は製品の使用状況に関する可視性を大きく向上させることができますこのデータはユーザーの動作の詳細な理解に役立ち今後のイノベーションのためのインサイトを提供しますたとえば最もよく使用される機能は何か不要な機能は何かユーザーが操作中に行き詰まる箇所はどこかニーズに対応するためにうまく動かない箇所はどこかもともと意図されていないような用途に使われてる箇所などを理解するために役立ちますよりアジャイルな製造プロセスの活用により製造業者はこれまでになく迅速に製品の変更や改良を行うことができます
持続可能性環境と社会に優しい製品に対する消費者からの要求の増大に関する議論が行われています多くの人が環境や社会を考慮した製品を望むとする一方で消費者の購買行動は必ずしもそれを反映したものとなってはいませんでしたこの流れに変化が表れてきています
環境に優しい製品であれば高い価格でも買うと回答する個人は減少していますが企業が社会や環境を考慮することは重要であると回答する個人は増加しています9 2013 年の Cone Communications and Echo Research による調査では世界の消費者の 87 が購買時に CSR (企業の社会的責任 ) を考慮すると回答しています10 これはつまり消費者は CSR に対して高い対価は払わないものの優れた CSR を備えることは新たな時代の最低基準でありこの新しい基準に達しない場合には消費者から見放されることを意味します企業は CSR を防御戦略と攻撃戦略の両面から検討する必要があります
今日では情報の取得は容易であり瞬く間に拡散します倫理に反した商行為が露呈した場合には消費者からの急激な反発を引き起こしますこのため多くの企業では自社の商行為を再度見直しさらにサプライ チェーンの取引先の商行為も確認してより社会に対して責任を持った組織となるようにしていますまた多くの企業では透明性の向上を図っています2015 年CorporateRegistercom11 で
は 12000 社からの CSR 報告書を取りまとめましたがその数は 1994 年にはわずか 20 社でした
さらに多くの企業では CSR をビジネスの成長につなげていますたとえばAmerican Eagle では女性肌着ブランドである Aerie の売り上げが広告でのモデルのフォトショップ加工を止めると発表して以来10 増加したと報告しています12 Goldman Sachs では10000 人の女性起業家に対して教育とトレーニング支援の投資を行うと発表しました13 World Green Business Council14 の調査によるとオフィスの空気の品質を向上させる取り組みを行っている企業では8 ～ 11 の生産性向上が見られるということですこの調査では優れた CSR を行っている企業では従業員の採用と保持が容易になるという結果も示してい ま すHarvard Business School と London Business School による 2011 年の調査ではCSR に優れた企業は資金調達が容易であるという結果を示しています14 従来は CSR の取り組みには賛否両論がありましたがこの流れは変わり倫理性からも経済性からもCSR への投資の重要性はますます明確になっています
低い品質に対する容赦のない対応インターネットによって消費者はオンライン レビューやオンライン ショップなどこれまでになく多くの情報や意見を手に入れていますさらにファッションからテクノロジまで多くの業界では製品のライフサイクルがますます短期化しています15 16 満足できなかった消費者は別の製品を購入する可能性が非常に大きくなっています
製造業者は品質が低い場合の消費者からの容赦ない対応を考慮する必要がありますイノベーションのスピードに対応し生産サイクルの短期化に対応する必要がありますこれまでになかったイノベーションを持った新製品でも箱を開けてすぐに問題なく動作することを顧客は期待しています製造業者がそれを提供できない場合にはその代償を受けることになります
トリプル ボトムライン
環境環境に対する企業の影響狭義では環境に有害でない必要がありますがトリプル ボトムラインを考慮する多くの企業ではさらに進んだ取り組みを行っています
社会社会に対する企業の影響トリプル ボトムライン モデルでは企業に経済的な投資を行うステークホルダーだけでなくあらゆるステークホルダーを考慮します
経済企業の経済的価値トリプル ボトムライン モデルでは経済的価値とは従来型の会計の定義を超え世界の経済環境における企業の影響のすべてを意味します
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バリュー チェーンの進化要旨製造業者は顧客のエクスペリエンス優れたサポート透明性の向上に焦点を当てバリュー チェーンを進化させています
ポイントbull 64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています
bull 企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています
bull 59 の製造業者がロボティクスを採用していると回答しています
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バリュー チェーンの進化製造業者はエンド ユーザーのニーズを重視したビジネス モデルの採用を志向するにつれて研究開発から販売後のサポートまでのバリュー チェーン全体を見直す必要に迫られています製造業者は高い次元での透明性と今日の消費者から求められるサービスを提供するためにバリュー チェーンのパートナーとより密接な協業を行う必要があります2015 年の Deloitte による将来のサプライ チェーン タレント (Deloittersquos 2015 Supply Chain Talent of the Future)のレポートでは64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています17
サービスとしての製造進化するバリュー チェーンや 3D プリンティングなどの新たなテクノロジの出現により製造業者にとってはパーソナライゼーションを可能にする新しいビジネス機会が現れています従来型の製造よりもより オンデマンド に近い製造サービス (リアルタイム デマンド フルフィルメント とも呼ばれます ) を提供する製造業者も既に出現しておりその影響が既に表れてきています企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています18 パーソナライズされた医療デイバスやカスタマイズされた調合薬などパーソナライズされた製品は既にインパクトをもたらしていますまたパーソナライズされた玩具などの楽しい用途もありますテクノロジによってこれらのサービスが工程の観点からもロジスティクスの観点からも実現されています
IoT の発達も「サービスとしての製造」に大きな役割を果たしつつあります製品の販売後も製品監視が可能となることにより製造業者は使用状況のデータを収集し予兆保守を提供するための予測分析を行うことができますこれは今後数年でサービス業界にまったく新しい革命的な進化をもたらすと考えられています定期点検のためにクルマを持ち込む必要はなくなりますクルマが問題の自己診断を行いメンテナンスが必要なときに自動的に報告を行うようになります製造業者は必要なパーツをあらかじめ修理工場に配送しておくことができ作業を行う技術者はユーザーがクルマを持ち込む前に診断レポートを参照しておくことも可能です
たとえばThyssenKrupp Elevator のような製造業者ではサービスとしての製造を念頭にビジネス モデル全体の見直しを行っています新旧を問わずエレベーターにスマート センサーを装着することによりThyssenKrupp では収集データを使って予兆保守サービスや先制的な保守サービスを顧客に提供しコストとダウンタイムを低減していますThyssenKrupp ではこのサービスによって自社のエレベーターのサービス性を向上させるだけでなく業界の常識を超えて自社以外のエレベーターにもこのサービス モデルを拡張しています19
リショアリングリショアリングは最近の製造業でよく触れられるトレンドであり世界経済に大きな影響を与えつつあります2014 年末の Boston Consulting Group のレポートによると「英国における中小規模製造業者の 11 が最近 12 か月間に海外から製造工場を国内に戻
リショアリングの主な理由として運送コストの低減と回答した製造業者の割合 23
業務の自動化
2025 年までに先進国では 15 ～ 25新興国では 5 ～ 15 の工業労働者の仕事が自動化されると予測される 54
78+22+V78
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した」とされておりこれは「海外にオフショアした製造工場の数の 2 倍」であるということです20
いくつかの要因によりリショアリングが促進されています第一の要因は中国インドブラジルなどかつて低コストでの製造を可能にした国々の経済成長ですそれにより賃金の上昇は 2 桁に及びました21 これは地域の労働者には大きな経済機会をもたらしましたがオフショアを行った製造企業にとっては国内生産に対するオフショアのメリットを失うことになります
さらに最近の運送コストの上昇によりオフショア生産のコスト メリットはいっそう低下しました運送コストは多くのマルチチャネル販売事業者にとって最大の運営経費です国内生産品の運送コストは一般に総売上の 2 ～ 4 程度ですが輸入品では総売上の 6 ～ 12 にもなります22 ガソリン価格や配送業者の賃金を始めとする各種コストの上昇も海外生産コストの上昇につながりましたBoston Consulting Group による製造企業調査ではリショアリングの主な理由として78 の製造業者が運送コストの低減と回答しました23
さらに製造業におけるロボティクスの普及の拡大もリショアリングの拡大につながっていますロボティクスは既に製造業で大きな役割を果たしており59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24 最新のロボットは高速のプロセッサとクラウド接
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59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24
続を備え数年前までは人間が行う必要のあった多くのプロセスを自動化することができます現在製造業者の 13 はロボティクスを使用したビジネス プロセスと生産プロセスの自動化を検討しています25 これらのスマートなロボティクスの採用によって国内生産施設が強化されかつて海外市場に求めた低コストの労働力を利用するよりもロボティクスを活用した国内の熟練労働者を利用するようになってきています
スマートな製造と新たな機器の需要スマートな製造施設とデジタル化されたバリュー チェーンへの動きは製造業に大きな影響を与えています今日では13 の製造業者がバリュー チェーンにおける自社のデジタル化の度合いを「高」と考えており80 以上が今後 5 年以内にバリュー チェーンをデジタル化すると回答しています26 これには大きな機会がありますがスマートな機器とデジタル化には高価な費用がかかりますPwC は製造エンジニアリング業界では今後 5 年間にわたりインダストリー 40 (第
4 次産業革命 ) ソリューションとして年間約 310 億ドルの投資が行われると予測しています26 これらの新しいテクノロジの実装にはコストがかかりますが実装しないことによる代償の方がはるかに大きいと考えられています
シェアリング エコノミーのインパクトPwC の最近のレポートによるとシェアリング エコノミーの市場は現在全世界での売り上げが 150 億ドルですが2025 年までに 3350 億ドルに成長すると予測されています27 Airbnb や Lyft などの企業はレンタルや交通の市場に変革をもたらしましたがシェアリング エコノミーのモデルは既にボート収納ペット仕事場エネルギーなどにも広がっています
シェアリング エコノミーはその急激な成長により製造への影響は不可避でありその兆候が既に現れています製造業者にとっての真のリスクはまだ判然とはしませんが個人が製品を シェア できるようになると製品を買う必要がなくなっていくと言っても過言ではないため製造業者への悪影
響もありえると考えられています一方シェアリング エコノミーは製造業者にとって興味深い機会をも創出していますAmazon などのいくつかの企業ではコミュニティ メンバーが製品や材料を顧客に配送し運送時間や運送コストを低減するという試みを既に始めていますまた企業間のシェアリング エコノミーではオーバーヘッドの共有や異なる季節需要を抱えた企業間での倉庫スペースの共有によるサイズの最適化など興味深い取り組みも始まっていますこのトレンドはまだ新しいものですが製造企業にも影響を与えるものと考えられます
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より高い可視性要旨データの収集性の向上とクラウド対応のアナリティクス プラットフォームにより製造業者ではこれまでにないほど工程についての可視性が高められています
ポイントbull 45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています
bull グローバル企業の 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じています
bull SMAC-スタック (ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド ) は製造業者の業務に変革をもたらしています
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58 + 47 + 44より高い可視性ビッグ データの最大の課題の 1 つはその量と速度に対応することですIBM による 2015 年の調査では日々 25 エクサ バイトものデータが生成されており世の中のすべてのデータの 90 は最近 2 年間に生成されたものであるということです28 データを活用するための優れたツールなしではその活用は比較的限定的でしたがスマートで強力なクラウド コンピューティングによりついにビッグ データがより有用なものとなり製造業者が生産現場を改良してよりスマートな工程とサプライ チェーンを実現するために役立っています
小型センサーからよりユビキタスなインターネット アクセスまで新たなテクノロジを活用して製造業者はより高速により信頼性の高いデータにアクセスすることができますこれらの進化により製造企業はこれまでになかったほど非常に広範なデータ ソースからデータを収集できるようになりましたたとえばユーザーによる製品の使用状況データ機器のキャパシティエネルギー消費レベルパーツ在庫機器のメンテナンス状況品質管理メトリックなどのデータを収集できます2015 年の Aberdeen Group によるインサイト時代のデータ主導の製造のレポートによると45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています29 より包括的で優れたデータを活用して製造業者は事業の総合的な理解を深めることができ工程を最適化したり問題の発生前に機器や安全上の問題の予兆に対応することができます
ビッグ データ高速かつ信頼性の高いデータの取得はビッグ データのための正しい方向への一歩ですがIBM が定義した「ビッグ データの 4 つの V」と呼ぶ新たな課題も引き起こします30 4 つの V とはVolume ( データの量 )Velocity (ストリーミング データの分析速度 )Variety (多様なデータの種類 )Veracity (データの信憑性 ) です
ビッグ データの増大に伴い企業はこれらの課題を痛感することになります2015 年の KPMG による Going Beyond the Data レポート 31 によるとグローバル企業の 58 がデータの品質と信頼性はデータとアナリティクスに基づく意思決定のための大きな課題であると回答していますまた 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じていますつまりビッグ データがビッグすぎるのです今日まで企業のデータ活用は内部の知識不足限定的なツール高価なコストなどにより制限されていましたがようやく機能が追い付いてきました
製造業者はビッグ データにより容易にアクセスできるための新たなアナリティクス ツールを活用しようとしていますこれには機械学習予測分析自動化ツールなどがありますビッグ データはそれ自体は有益なものではありませんデータが知識を提供しプロセスを効率的なものとして製造業者が効率的な業務を遂行できるようになることによって有益なものとなりますこれらのツールは製造業者が検出分類可能性分析最適化を行うために役立ちます
検出にはパターン (トレンド )ターゲット外れ値の認識があります多くのデータをチャートやグラフにでき
データとアナリティクスに基づいた意思決定を行うための最大の課題 31
データの品質と信頼性の評価が困難
適切なデータが必ずしも利用できない
クエリを実行するための知識が限られてる
58
47
44
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るデータ可視化ツールによりトレンドの把握がより容易になりますシンプルな可視化比較により外れ値を容易に識別できますリアルタイムにデータを追加することによりシンプルなデータ可視化にスピード性が加わります製造業者はこれらのツールを活用して品質管理の変化やメンテナンスの問題を追跡したり新たな市場トレンドを検知したりサプライ チェーンの問題の予兆を問題の発生前に識別したりすることができます
分類により企業はデータの分離並べ替えフィルター順序付け比較を行えます製造業者は分類によってより迅速に在庫パーツ生産のニーズを分離したりランク付けできます分類プロセスを自動化するツールにより生産を合理化でき製造業者は変化する需要に柔軟に対応できますまたこれによって製造業者はよりカスタマイズされた製品を製造してスマートなクロス セルを進めることができます
将来のできごとの可能性を理解することは戦略的な判断を行うために非常に重要です可能性はできごとの確率を示すために使われ複数のできごとを比較したり結果の分布を示すために利用されます製造業者は予測アナリティクス ツールを使ってマスター在庫管理新製品の最適な価格付け予兆保守や先制的な保守販売予測サポート ニーズの予測キャッシュ フロー管理などに活用できます
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SMAC-スタック = ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド製造業者にとってアジリティ (俊敏性 ) がますます重要になっているためアナリティクスを活用して最適化を進めることによってより敏捷性を高めることができますこれは上記の 3 つの柱の最適化すなわちより迅速で正確な検出分類可能性分析を行うことによって実現できます多くのリアル データが利用できるようになり新たな機械学習ツールを活用して期待された結果と実際の結果を比較しアルゴリズムを最適化することによって製造業者の業績向上につなげることができるようになりました
これらの方法自体は多くは新しいものではありませんが強力なプロセッサとクラウド コンピューティングの威力を使った新たなツールによってデータを十分に活用することが可能になってきました
SMAC-スタックSMAC-スタックとはソーシャルモバイルアナリティクス (すなわちビッグ データ )クラウドの頭文字を表すものであり製造業者が工程の可視性を向上してよりアジャイルな企業となるための製品とサービスのパッケージを示すものです次世代の SaaS では SMAC-スタックとの密接な連携が図られるようになると考えられます新たな機能とはプラグインなどのアドオンや API によりソフトウェアが単に共に動作するだけではありませんシステム全体が密接に連携するように構築され新たな機能の追加によりスタック全体を向上させることができます
SMAC-スタックではクラウドを活用したソーシャル機能によって企業
はデータをより効率的に共有したりコラボレーションを向上させたりできますソーシャル機能は社内のコミュニケーションを向上させるだけでなく仕入先やサプライ チェーンの他の取引先とのコミュニケーションも向上させることができます
モビリティのトレンドは既に数年間にわたって進んできていますがSMAC-スタックのモビリティによって従業員はクラウドを使ってデバイスを同期し場所を問わずにソーシャルやアナリティクスのデータに容易にアクセスできるようになります製造現場でのモバイル テクノロジの活用は生産フローの改善や問題の迅速な伝達と解決に役立ちます
アナリティクスが SMAC-スタックのコンセプトを支えていることは意外ではありません既に述べたようにビッグ データは製造に大きな影響を与えていますアナリティクスと SMAC-スタックをつなげることにより価値のあるいくつかのメリットが生じますがおそらく最も重要なのは単一プラットフォームの活用を通じた測定の一貫性ですつまり異なるデータ収集方法を使ったデータ ソースを混在させることがありません
最後にクラウドがこれらのパーツをすべて統合するスレッドとして機能しますクラウドにより企業の業務が塗り替えられつつあります企業はデータをリモートで保存できオンプレミスのデータ センターの必要性を低減して関連コストも削減できます企業はデータの物理的な場所とセキュリティの心配をする必要がなくなりますリソースをクラウドに集中するこ
とにより従業員はより容易かつより安全に業務に必要なツールとデータに場所と時を問わずにアクセスできます
IT 部門と財務部門製造におけるテクノロジの普及の増加は製造部門と IT 部門のより密接な関係をもたらしています企業におけるテクノロジの役割とコストが増大するにつれ財務部門が IT の管理により大きな役割を持つようになりこれにより製造工程にも財務部門の役割が拡大していますビッグ データによりIT 担当者と財務担当者のどちらにとっても企業の製造工程とサプライ チェーンの可視性が向上していますこの変化によって財務部門のリーダーが投資と経費の影響を十分に理解しようとすることにより財務部門の説明責任はバリュー チェーン全体に拡大しています
25
日々生成されるデータ量28
エクサバイト
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エマージング テクノロジ要旨テクノロジは常に製造業のイノベーションの推進を担ってきました今日のエマージング テクノロジも同様です3D プリンティングからナノテクノロジまで最新のツールや技術は製造に変革をもたらしています
ポイントbull 米国の製造業者の 667 がなんらかの形で 3D プリンターを導入しています
bull 自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています
bull ナノテクノロジは原子レベルでの超精密加工 (APM) を可能にしています
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エマージング テクノロジ製品の歴史はほぼ製造技術の歴史と共にあります最初の革ベルトによるバケット エレベーターとベルト コンベアは 1785 年に登場し交換可能な部品は 1801 年に登場しました31 Ford による最初の可動組み立てラインは1913 年に登場しました32 Televox ロボットは 1926 年に登場しました33 CNC 機械加工やシックス シグマは80 年代に登場しましたそれらも含めRFID タグなどテクノロジのすべてが今日あるような新たな材料の製造や新たな製品のためのプロセスや組み立てに活用されています
製造における過去のトレンドを振り返りそれを基に将来の製造を理解しようとすると同時に最新のテクノロジを十分に理解することが重要です
3D プリンティング3D プリンティングは今日の企業と製造における最も期待されるエマージング テクノロジの 1 つです積層処理により事実上あらゆる 3D のデジタル レンダリング イメージを物理形状で行うことができます現在米国の製造業者の 23 (667) がなんらかの形で 3D プリンターを導入済みでその数は増加中であり155 は今後 3 年以内に使い始める予定であると報告されています34 この流れは技術的改良による機器と材料のコストの低下および印刷時間の高速化によって促進されています3D プリンティングは新しいものではありませんがこれらの改良によって多くの製造業者にとってより実用的なものとなってきています実際小規模企業における 3D プリンティングの導入は急速に大規模企業並みに進んできており現在の導入率はそれぞれ 5975 とその差が縮まっています34
3D プリンティングの用途はカスタマイズされた医療機器パーソナライズされた製品やパッケージ船舶が外洋航行中に作成して利用できる交換部品など広範にわたっていますカスタムの日さしによる独自の美容製品を
作成したり製薬企業が患者向けにさらにカスタマイズされた薬剤を作成したりさまざまなユーザーによる新たな用途が既に広がっています今日の製造においては3D プリンティングは主にプロトタイピングとして使われています製造業者の 34 が 3D プリンティングをプロトタイピングに使用していると報告されていますまた 289 は用途の実験中であり26 は従来の方法では製造できない製品を作るために使っているとしています34 3D プリンティング テクノロジが高速かつ安価となるにつれ製造業者にとって新たな用途が広がることは確実です
CNC 機械加工積層処理である 3D プリンティングとは異なり機械加工は大きな原材料のブロックから制御された削り出しによって最終的な形状とサイズを作成するプロセスですこれは複数の部品を組み合わせることなく単一の原材料から単一のコンポーネントを作成できることを意味しますこれは通常複数の部品を組み立てる時間を低減でき接続点において一般的な強度の弱さを低減でき複数部品の接続に必要な追加部品や材料を減らせるため重量とサイズを低減できます
CNC 機械加工は新しいものではありませんが技術とプロセスの進化により近年 CNC 機械加工の需要は高まっています今日の CNC 機械加工では自動化正確性速度が改良され主に自動車医療機器テクノロジ デ
バイスなどに使われる高品位金属など扱える材料が拡大していますその結果CNC 機械加工はより強くより小さな製品に利用され今日の製品で見られる多くのユニボディの製造のための技術として活用されています
自律デバイス自律デバイスと言うと自動運転のクルマやドローンのように未来の夢と思われるかもしれませんが実際には既に現実のものになっていますMercedes-Benz35 や Tesla36 などの自動車製造業者は既に自律機能付きのクルマを発売しておりTesla の CEO である Elon Musk は最近のインタビューで自動運転車は今後 20 年で普通のものになると予測しています37 最大の障壁は技術自体よりも規制面であると考えられます38 ロボティクスと自律システムに関する公開特許の数は 2004 年から 2013 年の間に 264 増加しました24
製造業ではロボットは長い間一般的であり他の産業よりも普及が進んでいましたが新世代の AI (人工知能 ) を使った自律デバイスによって生産工程保守の 3 つの点で製造の情勢が塗り替えられようとしています
これまでのロボット活用と同様に今後もロボット支援を活用した生産ではより効率的に仕事をこなしたり重量物の運搬など人間ではできないことも行えますがAI と自律機能の搭載により機械がより独立して作業を行うことができるようになりますま
3612 24導入の可否を判断するための実
験段階プロトタイピングのみ
プロトタイピングおよび実生産
従来の方法では製造不可能な製品の製作
最終製品や最終部品の実生産のみ
未導入
3D プリンティングの採用状況 5529+25+10+3+1+33
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だ実験段階ではありますがプログラムされた自律型のドローンは自分で部材や部品を見つけて共同作業を行ってビルや橋を組み立てることができます39
自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています欧州のロボティクス企業である Kuka40 ではロボットが相互にやり取りを行って自動的に次の製品ラインの対応を調整する自律ロボットを製造していますこれらのような自律マシンは集中在庫データにアクセスして市場ニーズに基づいて動的に製造量を変更することができます自律ドローンや自律ロボットは倉庫内で資材を見つけて運搬することができ製品を顧客に配送することさえ可能です作業現場でドローンが部材を集めて在庫ニーズに応じて製品を組み立て製品が自動運転車両によって自動的に配送される日も遠い未来ではないでしょう
最後に自律車両が保守に大きな変革をもたらしていますスマート センサーの活用により機器は予期される保守上の問題の自己診断を行えますまた自律デバイスにより視覚的に問題を確認し解決策を判断して必要なツールと部品を用意し修理を行うことができますこれは携帯電波塔や橋梁など保守の実施が困難な場所では特に有益ですこのような予兆保守は製造業者のビジネス スピードの向上に大きく寄与しダウンタイムとコストを低減することができます
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エマージング テクノロジによる課題の克服企業のグローバル展開時の課題であまり取り上げられることのない問題に商品の配送があります米国では配送と言うとスピードの問題がありますがそもそも配送を行うためには配送先の地点を特定する必要があります
スタートアップ企業である what3words41 によると世界の人口の約 75 は「住所システムが一貫性に欠けたり複雑であったり未整備であることによる問題に直面している」ということです世界全体では 40 億人が住所を持っておらず先進国であっても住所システムは複雑な問題を抱えている場合がありますたとえばロンドンではLonsdale Road という異なる通りが 8 つあったり多くの家に地番がなかったりします
ロンドンを本拠とするスタートアップである what3words41 はこの問題に対処するため地球上を 3m x 3m の区画に区切り5700 万の区画を作成してそれぞれに固有の 3 つの単語による住所を割り当てましたこれは簡単な地理的座標系のように機能しますwhat3words は製造業者や配送企業から多くの注目を集めていますこの住所システムでは顧客は商品の配送先として単に倉庫を指定するだけでなくより具体的なドアや場所を指定できますまた製造業者では施設内で保守上の問題が発生している場所や資材の運搬先や作業現場の安全性を向上させる必要がある場所などを特定するのに役立ちますドローン テクノロジとの組み合わせによりこの座標系を使って食品や医薬品その他の補給品を迅速で容易に配送する方法に道が開かれる可能性がありますたとえば未開発の地域への配送や災害地域への緊急配送などが考えられますまだ途上の技術ですがエマージング テクノロジによってより小さな世界が実現されつつあります
先端素材スマートな先端素材によって想像以上に世界が変わろうとしています新しいスマートな素材が次々に登場していますたとえば自己修復を行える素材や光量温度電流などの変化に応じて形状を変化させる素材などがありますこれらの素材はコストの低下と共に利用の道が開かれつつあり製造業者ではこれまでになかった新製品や既存製品へのこれらのテクノロジの採用を検討しています
これらの先端素材の利用の一例には食品や医薬品などの賞味期限や有効期限のある製品向けに開発された「バイオ スマート タグ」がありますこれはトウモロコシの穀粒ほどの大きさのジェル状のスマート タグで食品の期限を示すことができますタグは特定の化学作用や微生物増殖により反応して通常は色の変化により状態を示します
このテクノロジには幅広い可能性がありますまずさまざまな食品パッケージや医薬品パッケージに採用して消費者に期限を知らせることができますまた現在は物流上一部のサンプルのみで行われている大腸菌やサルモネラ菌などの細菌検査に使われると画期的となります将来的にはこれらのテクノロジは現在では鮮度が不明であったり食中毒へのおそれから大量に廃棄している食品の課題に対応したりひいては食糧不足などの課題に対応できるものと期待されています
これらのテクノロジはまだ途上の技術ですが製造業者にとっては先端素材を使った製品や廃棄物の低減や工場内での品質管理の向上など有望な活用分野が開けています
ナノテクノロジナノテクノロジは画期的なイノベーションであると考えられていますナノテクノロジとは分子や原子のレベルで物質を操作する技術ですが次
世代のナノテクでは原子レベルでの超精密加工 (APM Atomically Precise Manufacturing) を目指しています42 これは文字どおり原子を自由に操作して物質を製造することを意味しています既にこのレベルの超精密技術によりナノ電子技術によって DNA にデータを保存することができ将来は米粒サイズの大きさに 1 ペタバイトを保存できる可能性があるとされています43
このテクノロジを支える科学は既に存在しその進化が期待されていますAPM はコストの低下と共にコンピューティング素材医薬品など多くの分野に大きな可能性を開くものと考えられています一方では適用の広がりと共に技術の悪用も懸念されていますたとえばわずかな製造設備で安価かつ高度な兵器を開発することなどですまた製造物が自己複製を繰り返すことにより地球上の資源を消費し尽くすほど増殖するというシナリオもありこれは「グレイグー」と呼ばれています遠い可能性かもしれませんがありえるリスクかもしれません44
ナノテクはまだこれからの技術ですが大きな影響があることは確実です
2008 年から 2014 年にわたる産業ロボットへの投資額増加 56
50+50+V50
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アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
79+78+69+63
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
79
78
69
63
79+78+69+63
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
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学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーションの連携
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
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目次新たなトレンド1 IoT (モノのインターネット )2 B2B から B2B2C へ3バリュー チェーンの進化4より高い可視性5エマージング テクノロジ6アジャイルな製造7スモールこそトレンド
オペレーションの連携工程についてのインサイトビジネス ニーズの予期生産性の最適化
Microsoft Dynamics 365 for Operationsビジネス スピードの加速新たな革新Microsoft を選択する理由出典
製造に変革をもたらす 7 つの新たなトレンド
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新たなトレンドオペレーションの連携
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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新たなトレンド流れの急速な今日のグローバル エコノミーでは製造業者はこれまでにないような要求に直面しています顧客は個々のニーズに応じて製品がカスタマイズ可能であることを求めていますイノベーションの速度はますます進み新製品のサイクルが加速しています要求は高まり間違いやミスは許容されなくなってきていますさらにインターネットを通じて顧客はかつてないほどの購入のための選択肢を手中にしています
この時代に生き残るためには製造業者にはいっそうの卓越性が必須と言えますオペレーションの連携によって製品開発を加速し製造現場をアジャイル (俊敏 ) にしてフルフィルメントのスピードを向上する必要があります
この冊子では業務のスピードを加速し常に卓越性を実現して製造業者を支援して強化するための業界の 7 つの新たなトレンドを紹介します
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
IoT (モノのインターネット )要旨IoT (モノのインターネット ) は製造業に大きな影響を及ぼしています製造業者は工程の可視性を向上したり機器の予兆保守を可能にしたり顧客にリモート サポートを提供したりすることができます
ポイントbull 2020 年までに 208 億ものデバイスが IoT に接続されると予測されています
bull 製造企業の 41 が高い頻度でセンサーのデータを活用しています
bull ウェアラブルは従業員の安全教育顧客サポートの向上に活用されています
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IoT (モノのインターネット ) の登場インターネットの初期の時代からキッチンの家電から家の空調設備まで各製品をつないで統合したエコシステムを構築することは未来の 1 つの夢でしたIoT (Internet of Thingsモノのインターネット ) は個々のデバイスを既存のインターネット インフラに接続するものです
ユビキタスな (どこでも利用可能な ) インターネット アクセスセンサーの小型化クラウド コンピューティングの普及を通じてIoT が現実のものとなってきました数百万ものデバイスが既にインターネットに接続されていますがIoT はなお黎明期にあると言えますIoT は次の大きな潮流となると多くの専門家が指摘していますGartner による最近のレポートでは2020 年までに 206 億個のデバイスが IoT に接続されると予測されています1
製造業者にとって IoT は工程を監視して改善するための多くのデータを獲得できることを意味しますこれによりエネルギー管理をより効率化したり安全性のリモート監視を行ったり緊急通知システムを実現したりインフラの管理性を向上したりプロセスの自動化を図ることなどが可能となりますIoT は製品自体がスマートな機能を備えるためにも大きな役割を果たしますIoT の接続性によりリモートからリアルタイムでシステムを監視することが可能となるため顧客のためのリモート サービスやさまざまなサポートなど多くのビジネス ソリューションに扉が開かれます
セキュリティ上の懸念IoT は大きな可能性を秘めていますが一方では課題も伴いますプライバシーとセキュリティは最も大きな課題の 1 つですインターネットへの常
時接続とは常に監視されていることを意味します身に付けることができるウェアラブル デバイスのユーザーにとってこれは気がかりとなりますその他の接続デバイスのユーザーにとっても知られたくない生活上の情報がIoT に接続されることは気がかりとなります
企業がユーザーのデータを保持することも懸念材料となりますがそのデータが第三者の手に渡った場合にはさらに大きな問題となりますWeb 接続されたベビー モニターを始めとするインターネット上の Web やセキュリティ カメラなどの数千もの個人情報がハッカー集団により公開された最近の事例では接続デバイスにおけるセキュリティの脆弱性が露わになりました2デバイスから収集されるデータの多くは単なるメタデータですがそれらの情報の集積により多くの個人情報を特定することも可能となってしまいます2014 年スタンフォード大学の研究者は546 人のボランティア実験者から短期間のメタデータの提供を受けその解析を行い驚くべきことにわずかな解析で比較的高精度な個人情報を特定することに成功しましたこれには健康医療情報宗教上の情報薬物乱用に関する個人情報銃の所有情報離婚に瀕している夫婦の情報などが含まれていました3
そのような課題も伴いますがIoT は世界に大きな良い影響を及ぼすための大きなチャンスの扉を開きますIoT のさまざまな活用にはまだ知られていないものもありますがIoT は既に世の中を変えつつあります
スマート センサーもう 1 つの IoT の課題はデバイスのコストですスマートフォンの定期的なアップデートを行うことは既に一般的となりましたが同じように 208
2020 年までにインターネットに接続されると予測されるオブジェクトの数 1
億
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冷蔵庫やドア ロックを 2 年おきにアップデートして最新機能を使い続けたいと思うユーザーは多くありませんその分高価な新製品をわざわざ購入するユーザーも多くありませんそこでスマート センサーの出番となりますリモート データ センサーは急速に広がりつつありますがまだ始まったばかりですAberdeen Group の 2015 年の調査によると製造企業の 41 がセンサーのデータを高い頻度で活用していると答えています4いくつかの要因によりこのトレンドは勢いを増しています第一に既に説明したようにスマート センサーによって従来型のデバイスに比較的低いコストで「スマートな」機能を付加することができますスマート デバイスのために機器全体を交換する必要なしにスマート センサーを使って既存の機器が必要なフィードバックを行うことが可能となります第二にマイクロチップの小型化により小型のセンサーが可能となりましたセンサーの小型化によりこれまではセンサーを付けられなかった小型のデバイスにもセンサーを付けることができるようになりましたこれはウェアラブル市場で特に広がっています数年前にはなかった多くのセンサーを備えたフィットネス バンドなどが登場しています
サイズの小型化に加えセンサーの低消費電力化技術によりスマート センサーの用途が大きく拡大していますバッテリー電源を必要とするセンサーではそのバッテリーは課題の 1 つです常にアクティブである必要があるセンサーはバッテリーを急速に消費する場合もあります低消費
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88+12W35+65+W11+89+W
79+21+W35+65+W10+90+W
47+53+W14+86+W2+98+W
電力型の新しいセンサーによりこの課題の解決が図られていますデータ収集手法の改良もスマート センサーの低電力化に役立っていますたとえばローカル メモリを活用したセンサーでは一時的にデータを保存して後からまとめて転送を行いインターネットへの常時接続保持の必要性をなくしています
ユビキタスなインターネット接続性もスマート センサーの普及を後押ししていますIoT デバイスではその名のとおりデータ転送のためにインターネット接続が必要となりますが従来では限定的なインターネット接続とその帯域幅によりシームレスな接続には困難が伴っていましたワイヤレス技術の進化により今日ではスマート デバイスの接続がより容易になりました
センサー数の増大によりデータの速度と量に対応するためにはより強力なコンピューターが必要となりますインターネット接続性の向上に加え増大する同時接続のデータ ストリームを処理可能な高速なコンピューター プロセッサもスマート センサーの拡大を支えていますさらにスマート センサー技術の拡大に寄与している大きな要因の 1 つはデータ収集に関するユーザーの不安感の減少です
身体の状況をモニターして医者に情報を転送するセンサーや自動車が相互に通信を行うセンサーなどリモート センサーの可能性は多大ですセンサーを使って製品の使用状況や動作パターンをリアルタイムに監視することにより製品や職場の効率を向上することができますリアルタイムの最適化エンジンにデータを送信したり今後の戦略や開発のためのデータ ポイントとすることができます
ウェアラブル新たなテクノロジは今日の企業にとってこれまでにない新たな課題やリスクをもたらしていますウェアラブル デバイスは製造現場から社外まで労働者の 見張り として使われるようになり労働者の賃金や規則違反の監視にも影響を及ぼすようになっていますこれらの用途における今日
での課題はデバイスのデータ マネジメント保護信頼性などです特に労働者の身体上のリスクを伴う職種ではデバイスの装着に伴う不便性を超える利便性を提供できるかどうかが課題でしたがデバイスの急速な普及にしたがいそれらのリスクや不安は解消されつつあります
トレーニングやサポートもウェアラブルによる大きな効果が期待されている分野ですMicrosoft HoloLens5 などのテクノロジの活用によりVR (仮想現実 ) 技術を使って従業員が作業シナリオに沿った実際の操作法を知ることができこれはビデオやガイドブックを使うよりもわかりやすいソリューションとなりますさらに AR (拡張現実 ) 技術によりリアルタイムで従業員やユーザーに手順を説明できるリモート アシスタンスを提供することもできますこれによって製造業者は従業員トレーニングを向上させたり顧客サポートを向上させることができます
PCノート PC スマートフォン タブレット
ゲーム コンソール スマート TV スマート ホーム
デバイス
スマート ウォッチ
スマートリストバンド
どれも所有していない
88
35
11
79
35
10
47
14
2
スマート デバイスの所有率52 53
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B2B から B2B2C へ要旨企業は研究開発から配送までバリュー チェーンを詳細に制御してますます増大する顧客の期待に対応しようとしていますこれにより製造業者はエンド ユーザーのニーズとエクスペリエンスを重視しB2B から B2B2C への変化を余儀なくされています
ポイントbull 増大する顧客の要求により企業はバリュー チェーンを詳細に制御する必要があります
bull 製造業者には透明性の向上とエンド ユーザーの重視が求められています
bull 世界の消費者の 87 が購買判断時に CSR を考慮すると回答しています
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B2B から B2B2C へ消費者のすべての決断には経済的感情的その他のメリットとリスクが伴います消費者が製品を購入する場合単に製品を買っているのではなくエクスペリエンス (体験 ) を購入していますこのエクスペリエンスには製品を使うエクスペリエンスも含まれますが購入の複雑性店頭での実感パッケージセットアップの容易さ問題があった場合のサポート対応の安心感なども含まれますたとえば消費者は「どれだけストレスが生じるか」「友人にどう思われるか」「壊れやすいか」などと考えます
企業がパーツや製品を差別化しても消費者にはその違いがわからない場合もありますたとえばクルマの送風ファンが何度も故障した場合消費者はその部品のメーカーのことを考えることはなく悪いエクスペリエンスをクルマのメーカーのブランドにつなげて考えます今日の B2C 企業の多くは製造から消費までそのバリュー チェーンを細かく制御しブランドの評判を守り高まる消費者の期待の基準を満たそうとしています企業が多くの接点にわたって主導権を保持することによりブランド エクスペリエンスを十分に制御してカスタマー ジャーニーの全体にわたって継続性を保持することができます
その結果B2B 企業はよりエンド ユーザーに焦点を当てる必要があります単に調達顧客のニーズを満たすだけで
なく顧客の顧客のニーズを考慮する必要がありますこの変化によりB2B 企業は B2B2C 企業へと変わりつつあります製造業者は変化する要求に基づいて製品やサービスを見直す必要があります
スピードに対応するためのフルフィルメントの変化高まる顧客の期待によりB2C 企業がフルフィルメントに対応する方法が変化していますAccenture の 2014 年の調査によると顧客の半数は小売企業が消費者にオンラインで注文を行い店舗で受け取る方法を提供することを望んでいます6 小売企業の 77 は店舗での受け取りがとても有益であると考えています7 店舗での受け取りを使うと答えた顧客の 25 はそうする主な理由はスピードだと答えています6 これらののニーズと価値にもかかわらず店舗での受け取り複数チャネルでの在庫確認店頭への発送などの基本的なサービスを提供している小売企業は全体のわずか 13 にとどまっています
配送時間を改善するため多くの B2C 企業は 1 つのサプライ チェーン モデルへと移行しオンライン ストアと実店舗の流通用資産を統合しています既に多くの店舗を持つ企業では小売店舗をネットワーク型の小型流通センターとして活用することにより新たな流通施設を構築して管理する費用をかけることなく注文対応時間を短縮していますさらに資産の統合に
より顧客は在庫確認を行って製品を入手するための最も速くて簡単な方法を知ることができるようになります製造業者はロジスティクスを見直して適切な製品が適切な行き先に適切なときに行き渡るようにする必要に迫られています
サプライ チェーンの可視性の向上変化する小売トレンドによりB2C 企業はサプライ チェーンを見直す必要に迫られています多くの B2C 企業では企業に代わって製品の発送を行うサード パーティのロジスティクス プロバイダーやフルフィルメント ハウスを活用して店頭に在庫のない製品や在庫を持たない製品すらもオンラインで販売していますこれらの企業では製造施設から倉庫へさらに店舗への在庫の追跡を行うだけでなく個々の顧客への発送状況の追跡を行える必要があります今日の顧客は店舗の在庫情報を確認したり店舗での受け取りなどの新たなフルフィルメント オプションの提供を期待していますそれらのニーズに対応するため製造業者は工程とサプライ チェーンの可視性をいっそう高めそれらの情報を B2C パートナーと共有できるようにする必要があります
マーケティングとの統合企業がエンド ツー エンドの顧客エクスペリエンスをより重視することに伴いマーケターは製品開発パッケージング注文対応配送までのすべてに関してより詳細な対応を行うよう
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になっていますその結果製造業者はこれらのエクスペリエンスを提供するマーケターとの密接な協業を高めています
またソーシャル メディアの成長はマーケティングと製造の統合のために大きな役割を果たしつつありますソーシャル メディアは成長を続けており今日では全米の成人の 23 (65) がソーシャル ネットワーク サイトを活用しています2005 年にはこれは 7 に過ぎませんでした8ソーシャル メディアを通じてマーケターにとってこれまでになかったような顧客との対話が可能になり製品やスタイルトレンドや競合についてのフィードバックを収集できるようになりましたイノベーションの速度がますます加速し現在の企業は従来の小規模なフォーカス グループを活用する方法に代えて世界中から収集されたソーシャル データを活用する方法に移行しています
あらゆる部門でのイノベーションソーシャル メディア データ以外にも企業のイノベーションのプロセスは進化していますかつてイノベーションは研究開発部門内のみで行われるものでしたが現在の企業ではアイデアの出所を問わずあらゆる部門でのイノベーション を図ろうとしています新たなクラウド対応のコラボレーション ソフトウェアにより企業はさまざまなアイデアを共有し検討して加速するツールを手にしています営業担当者が顧客の不満を製品開発に直接つながるフィードバックに変えることができるようになりました
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さらにIoT の活用により製造業者は製品の使用状況に関する可視性を大きく向上させることができますこのデータはユーザーの動作の詳細な理解に役立ち今後のイノベーションのためのインサイトを提供しますたとえば最もよく使用される機能は何か不要な機能は何かユーザーが操作中に行き詰まる箇所はどこかニーズに対応するためにうまく動かない箇所はどこかもともと意図されていないような用途に使われてる箇所などを理解するために役立ちますよりアジャイルな製造プロセスの活用により製造業者はこれまでになく迅速に製品の変更や改良を行うことができます
持続可能性環境と社会に優しい製品に対する消費者からの要求の増大に関する議論が行われています多くの人が環境や社会を考慮した製品を望むとする一方で消費者の購買行動は必ずしもそれを反映したものとなってはいませんでしたこの流れに変化が表れてきています
環境に優しい製品であれば高い価格でも買うと回答する個人は減少していますが企業が社会や環境を考慮することは重要であると回答する個人は増加しています9 2013 年の Cone Communications and Echo Research による調査では世界の消費者の 87 が購買時に CSR (企業の社会的責任 ) を考慮すると回答しています10 これはつまり消費者は CSR に対して高い対価は払わないものの優れた CSR を備えることは新たな時代の最低基準でありこの新しい基準に達しない場合には消費者から見放されることを意味します企業は CSR を防御戦略と攻撃戦略の両面から検討する必要があります
今日では情報の取得は容易であり瞬く間に拡散します倫理に反した商行為が露呈した場合には消費者からの急激な反発を引き起こしますこのため多くの企業では自社の商行為を再度見直しさらにサプライ チェーンの取引先の商行為も確認してより社会に対して責任を持った組織となるようにしていますまた多くの企業では透明性の向上を図っています2015 年CorporateRegistercom11 で
は 12000 社からの CSR 報告書を取りまとめましたがその数は 1994 年にはわずか 20 社でした
さらに多くの企業では CSR をビジネスの成長につなげていますたとえばAmerican Eagle では女性肌着ブランドである Aerie の売り上げが広告でのモデルのフォトショップ加工を止めると発表して以来10 増加したと報告しています12 Goldman Sachs では10000 人の女性起業家に対して教育とトレーニング支援の投資を行うと発表しました13 World Green Business Council14 の調査によるとオフィスの空気の品質を向上させる取り組みを行っている企業では8 ～ 11 の生産性向上が見られるということですこの調査では優れた CSR を行っている企業では従業員の採用と保持が容易になるという結果も示してい ま すHarvard Business School と London Business School による 2011 年の調査ではCSR に優れた企業は資金調達が容易であるという結果を示しています14 従来は CSR の取り組みには賛否両論がありましたがこの流れは変わり倫理性からも経済性からもCSR への投資の重要性はますます明確になっています
低い品質に対する容赦のない対応インターネットによって消費者はオンライン レビューやオンライン ショップなどこれまでになく多くの情報や意見を手に入れていますさらにファッションからテクノロジまで多くの業界では製品のライフサイクルがますます短期化しています15 16 満足できなかった消費者は別の製品を購入する可能性が非常に大きくなっています
製造業者は品質が低い場合の消費者からの容赦ない対応を考慮する必要がありますイノベーションのスピードに対応し生産サイクルの短期化に対応する必要がありますこれまでになかったイノベーションを持った新製品でも箱を開けてすぐに問題なく動作することを顧客は期待しています製造業者がそれを提供できない場合にはその代償を受けることになります
トリプル ボトムライン
環境環境に対する企業の影響狭義では環境に有害でない必要がありますがトリプル ボトムラインを考慮する多くの企業ではさらに進んだ取り組みを行っています
社会社会に対する企業の影響トリプル ボトムライン モデルでは企業に経済的な投資を行うステークホルダーだけでなくあらゆるステークホルダーを考慮します
経済企業の経済的価値トリプル ボトムライン モデルでは経済的価値とは従来型の会計の定義を超え世界の経済環境における企業の影響のすべてを意味します
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バリュー チェーンの進化要旨製造業者は顧客のエクスペリエンス優れたサポート透明性の向上に焦点を当てバリュー チェーンを進化させています
ポイントbull 64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています
bull 企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています
bull 59 の製造業者がロボティクスを採用していると回答しています
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バリュー チェーンの進化製造業者はエンド ユーザーのニーズを重視したビジネス モデルの採用を志向するにつれて研究開発から販売後のサポートまでのバリュー チェーン全体を見直す必要に迫られています製造業者は高い次元での透明性と今日の消費者から求められるサービスを提供するためにバリュー チェーンのパートナーとより密接な協業を行う必要があります2015 年の Deloitte による将来のサプライ チェーン タレント (Deloittersquos 2015 Supply Chain Talent of the Future)のレポートでは64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています17
サービスとしての製造進化するバリュー チェーンや 3D プリンティングなどの新たなテクノロジの出現により製造業者にとってはパーソナライゼーションを可能にする新しいビジネス機会が現れています従来型の製造よりもより オンデマンド に近い製造サービス (リアルタイム デマンド フルフィルメント とも呼ばれます ) を提供する製造業者も既に出現しておりその影響が既に表れてきています企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています18 パーソナライズされた医療デイバスやカスタマイズされた調合薬などパーソナライズされた製品は既にインパクトをもたらしていますまたパーソナライズされた玩具などの楽しい用途もありますテクノロジによってこれらのサービスが工程の観点からもロジスティクスの観点からも実現されています
IoT の発達も「サービスとしての製造」に大きな役割を果たしつつあります製品の販売後も製品監視が可能となることにより製造業者は使用状況のデータを収集し予兆保守を提供するための予測分析を行うことができますこれは今後数年でサービス業界にまったく新しい革命的な進化をもたらすと考えられています定期点検のためにクルマを持ち込む必要はなくなりますクルマが問題の自己診断を行いメンテナンスが必要なときに自動的に報告を行うようになります製造業者は必要なパーツをあらかじめ修理工場に配送しておくことができ作業を行う技術者はユーザーがクルマを持ち込む前に診断レポートを参照しておくことも可能です
たとえばThyssenKrupp Elevator のような製造業者ではサービスとしての製造を念頭にビジネス モデル全体の見直しを行っています新旧を問わずエレベーターにスマート センサーを装着することによりThyssenKrupp では収集データを使って予兆保守サービスや先制的な保守サービスを顧客に提供しコストとダウンタイムを低減していますThyssenKrupp ではこのサービスによって自社のエレベーターのサービス性を向上させるだけでなく業界の常識を超えて自社以外のエレベーターにもこのサービス モデルを拡張しています19
リショアリングリショアリングは最近の製造業でよく触れられるトレンドであり世界経済に大きな影響を与えつつあります2014 年末の Boston Consulting Group のレポートによると「英国における中小規模製造業者の 11 が最近 12 か月間に海外から製造工場を国内に戻
リショアリングの主な理由として運送コストの低減と回答した製造業者の割合 23
業務の自動化
2025 年までに先進国では 15 ～ 25新興国では 5 ～ 15 の工業労働者の仕事が自動化されると予測される 54
78+22+V78
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した」とされておりこれは「海外にオフショアした製造工場の数の 2 倍」であるということです20
いくつかの要因によりリショアリングが促進されています第一の要因は中国インドブラジルなどかつて低コストでの製造を可能にした国々の経済成長ですそれにより賃金の上昇は 2 桁に及びました21 これは地域の労働者には大きな経済機会をもたらしましたがオフショアを行った製造企業にとっては国内生産に対するオフショアのメリットを失うことになります
さらに最近の運送コストの上昇によりオフショア生産のコスト メリットはいっそう低下しました運送コストは多くのマルチチャネル販売事業者にとって最大の運営経費です国内生産品の運送コストは一般に総売上の 2 ～ 4 程度ですが輸入品では総売上の 6 ～ 12 にもなります22 ガソリン価格や配送業者の賃金を始めとする各種コストの上昇も海外生産コストの上昇につながりましたBoston Consulting Group による製造企業調査ではリショアリングの主な理由として78 の製造業者が運送コストの低減と回答しました23
さらに製造業におけるロボティクスの普及の拡大もリショアリングの拡大につながっていますロボティクスは既に製造業で大きな役割を果たしており59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24 最新のロボットは高速のプロセッサとクラウド接
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59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24
続を備え数年前までは人間が行う必要のあった多くのプロセスを自動化することができます現在製造業者の 13 はロボティクスを使用したビジネス プロセスと生産プロセスの自動化を検討しています25 これらのスマートなロボティクスの採用によって国内生産施設が強化されかつて海外市場に求めた低コストの労働力を利用するよりもロボティクスを活用した国内の熟練労働者を利用するようになってきています
スマートな製造と新たな機器の需要スマートな製造施設とデジタル化されたバリュー チェーンへの動きは製造業に大きな影響を与えています今日では13 の製造業者がバリュー チェーンにおける自社のデジタル化の度合いを「高」と考えており80 以上が今後 5 年以内にバリュー チェーンをデジタル化すると回答しています26 これには大きな機会がありますがスマートな機器とデジタル化には高価な費用がかかりますPwC は製造エンジニアリング業界では今後 5 年間にわたりインダストリー 40 (第
4 次産業革命 ) ソリューションとして年間約 310 億ドルの投資が行われると予測しています26 これらの新しいテクノロジの実装にはコストがかかりますが実装しないことによる代償の方がはるかに大きいと考えられています
シェアリング エコノミーのインパクトPwC の最近のレポートによるとシェアリング エコノミーの市場は現在全世界での売り上げが 150 億ドルですが2025 年までに 3350 億ドルに成長すると予測されています27 Airbnb や Lyft などの企業はレンタルや交通の市場に変革をもたらしましたがシェアリング エコノミーのモデルは既にボート収納ペット仕事場エネルギーなどにも広がっています
シェアリング エコノミーはその急激な成長により製造への影響は不可避でありその兆候が既に現れています製造業者にとっての真のリスクはまだ判然とはしませんが個人が製品を シェア できるようになると製品を買う必要がなくなっていくと言っても過言ではないため製造業者への悪影
響もありえると考えられています一方シェアリング エコノミーは製造業者にとって興味深い機会をも創出していますAmazon などのいくつかの企業ではコミュニティ メンバーが製品や材料を顧客に配送し運送時間や運送コストを低減するという試みを既に始めていますまた企業間のシェアリング エコノミーではオーバーヘッドの共有や異なる季節需要を抱えた企業間での倉庫スペースの共有によるサイズの最適化など興味深い取り組みも始まっていますこのトレンドはまだ新しいものですが製造企業にも影響を与えるものと考えられます
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より高い可視性要旨データの収集性の向上とクラウド対応のアナリティクス プラットフォームにより製造業者ではこれまでにないほど工程についての可視性が高められています
ポイントbull 45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています
bull グローバル企業の 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じています
bull SMAC-スタック (ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド ) は製造業者の業務に変革をもたらしています
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58 + 47 + 44より高い可視性ビッグ データの最大の課題の 1 つはその量と速度に対応することですIBM による 2015 年の調査では日々 25 エクサ バイトものデータが生成されており世の中のすべてのデータの 90 は最近 2 年間に生成されたものであるということです28 データを活用するための優れたツールなしではその活用は比較的限定的でしたがスマートで強力なクラウド コンピューティングによりついにビッグ データがより有用なものとなり製造業者が生産現場を改良してよりスマートな工程とサプライ チェーンを実現するために役立っています
小型センサーからよりユビキタスなインターネット アクセスまで新たなテクノロジを活用して製造業者はより高速により信頼性の高いデータにアクセスすることができますこれらの進化により製造企業はこれまでになかったほど非常に広範なデータ ソースからデータを収集できるようになりましたたとえばユーザーによる製品の使用状況データ機器のキャパシティエネルギー消費レベルパーツ在庫機器のメンテナンス状況品質管理メトリックなどのデータを収集できます2015 年の Aberdeen Group によるインサイト時代のデータ主導の製造のレポートによると45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています29 より包括的で優れたデータを活用して製造業者は事業の総合的な理解を深めることができ工程を最適化したり問題の発生前に機器や安全上の問題の予兆に対応することができます
ビッグ データ高速かつ信頼性の高いデータの取得はビッグ データのための正しい方向への一歩ですがIBM が定義した「ビッグ データの 4 つの V」と呼ぶ新たな課題も引き起こします30 4 つの V とはVolume ( データの量 )Velocity (ストリーミング データの分析速度 )Variety (多様なデータの種類 )Veracity (データの信憑性 ) です
ビッグ データの増大に伴い企業はこれらの課題を痛感することになります2015 年の KPMG による Going Beyond the Data レポート 31 によるとグローバル企業の 58 がデータの品質と信頼性はデータとアナリティクスに基づく意思決定のための大きな課題であると回答していますまた 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じていますつまりビッグ データがビッグすぎるのです今日まで企業のデータ活用は内部の知識不足限定的なツール高価なコストなどにより制限されていましたがようやく機能が追い付いてきました
製造業者はビッグ データにより容易にアクセスできるための新たなアナリティクス ツールを活用しようとしていますこれには機械学習予測分析自動化ツールなどがありますビッグ データはそれ自体は有益なものではありませんデータが知識を提供しプロセスを効率的なものとして製造業者が効率的な業務を遂行できるようになることによって有益なものとなりますこれらのツールは製造業者が検出分類可能性分析最適化を行うために役立ちます
検出にはパターン (トレンド )ターゲット外れ値の認識があります多くのデータをチャートやグラフにでき
データとアナリティクスに基づいた意思決定を行うための最大の課題 31
データの品質と信頼性の評価が困難
適切なデータが必ずしも利用できない
クエリを実行するための知識が限られてる
58
47
44
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るデータ可視化ツールによりトレンドの把握がより容易になりますシンプルな可視化比較により外れ値を容易に識別できますリアルタイムにデータを追加することによりシンプルなデータ可視化にスピード性が加わります製造業者はこれらのツールを活用して品質管理の変化やメンテナンスの問題を追跡したり新たな市場トレンドを検知したりサプライ チェーンの問題の予兆を問題の発生前に識別したりすることができます
分類により企業はデータの分離並べ替えフィルター順序付け比較を行えます製造業者は分類によってより迅速に在庫パーツ生産のニーズを分離したりランク付けできます分類プロセスを自動化するツールにより生産を合理化でき製造業者は変化する需要に柔軟に対応できますまたこれによって製造業者はよりカスタマイズされた製品を製造してスマートなクロス セルを進めることができます
将来のできごとの可能性を理解することは戦略的な判断を行うために非常に重要です可能性はできごとの確率を示すために使われ複数のできごとを比較したり結果の分布を示すために利用されます製造業者は予測アナリティクス ツールを使ってマスター在庫管理新製品の最適な価格付け予兆保守や先制的な保守販売予測サポート ニーズの予測キャッシュ フロー管理などに活用できます
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SMAC-スタック = ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド製造業者にとってアジリティ (俊敏性 ) がますます重要になっているためアナリティクスを活用して最適化を進めることによってより敏捷性を高めることができますこれは上記の 3 つの柱の最適化すなわちより迅速で正確な検出分類可能性分析を行うことによって実現できます多くのリアル データが利用できるようになり新たな機械学習ツールを活用して期待された結果と実際の結果を比較しアルゴリズムを最適化することによって製造業者の業績向上につなげることができるようになりました
これらの方法自体は多くは新しいものではありませんが強力なプロセッサとクラウド コンピューティングの威力を使った新たなツールによってデータを十分に活用することが可能になってきました
SMAC-スタックSMAC-スタックとはソーシャルモバイルアナリティクス (すなわちビッグ データ )クラウドの頭文字を表すものであり製造業者が工程の可視性を向上してよりアジャイルな企業となるための製品とサービスのパッケージを示すものです次世代の SaaS では SMAC-スタックとの密接な連携が図られるようになると考えられます新たな機能とはプラグインなどのアドオンや API によりソフトウェアが単に共に動作するだけではありませんシステム全体が密接に連携するように構築され新たな機能の追加によりスタック全体を向上させることができます
SMAC-スタックではクラウドを活用したソーシャル機能によって企業
はデータをより効率的に共有したりコラボレーションを向上させたりできますソーシャル機能は社内のコミュニケーションを向上させるだけでなく仕入先やサプライ チェーンの他の取引先とのコミュニケーションも向上させることができます
モビリティのトレンドは既に数年間にわたって進んできていますがSMAC-スタックのモビリティによって従業員はクラウドを使ってデバイスを同期し場所を問わずにソーシャルやアナリティクスのデータに容易にアクセスできるようになります製造現場でのモバイル テクノロジの活用は生産フローの改善や問題の迅速な伝達と解決に役立ちます
アナリティクスが SMAC-スタックのコンセプトを支えていることは意外ではありません既に述べたようにビッグ データは製造に大きな影響を与えていますアナリティクスと SMAC-スタックをつなげることにより価値のあるいくつかのメリットが生じますがおそらく最も重要なのは単一プラットフォームの活用を通じた測定の一貫性ですつまり異なるデータ収集方法を使ったデータ ソースを混在させることがありません
最後にクラウドがこれらのパーツをすべて統合するスレッドとして機能しますクラウドにより企業の業務が塗り替えられつつあります企業はデータをリモートで保存できオンプレミスのデータ センターの必要性を低減して関連コストも削減できます企業はデータの物理的な場所とセキュリティの心配をする必要がなくなりますリソースをクラウドに集中するこ
とにより従業員はより容易かつより安全に業務に必要なツールとデータに場所と時を問わずにアクセスできます
IT 部門と財務部門製造におけるテクノロジの普及の増加は製造部門と IT 部門のより密接な関係をもたらしています企業におけるテクノロジの役割とコストが増大するにつれ財務部門が IT の管理により大きな役割を持つようになりこれにより製造工程にも財務部門の役割が拡大していますビッグ データによりIT 担当者と財務担当者のどちらにとっても企業の製造工程とサプライ チェーンの可視性が向上していますこの変化によって財務部門のリーダーが投資と経費の影響を十分に理解しようとすることにより財務部門の説明責任はバリュー チェーン全体に拡大しています
25
日々生成されるデータ量28
エクサバイト
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エマージング テクノロジ要旨テクノロジは常に製造業のイノベーションの推進を担ってきました今日のエマージング テクノロジも同様です3D プリンティングからナノテクノロジまで最新のツールや技術は製造に変革をもたらしています
ポイントbull 米国の製造業者の 667 がなんらかの形で 3D プリンターを導入しています
bull 自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています
bull ナノテクノロジは原子レベルでの超精密加工 (APM) を可能にしています
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エマージング テクノロジ製品の歴史はほぼ製造技術の歴史と共にあります最初の革ベルトによるバケット エレベーターとベルト コンベアは 1785 年に登場し交換可能な部品は 1801 年に登場しました31 Ford による最初の可動組み立てラインは1913 年に登場しました32 Televox ロボットは 1926 年に登場しました33 CNC 機械加工やシックス シグマは80 年代に登場しましたそれらも含めRFID タグなどテクノロジのすべてが今日あるような新たな材料の製造や新たな製品のためのプロセスや組み立てに活用されています
製造における過去のトレンドを振り返りそれを基に将来の製造を理解しようとすると同時に最新のテクノロジを十分に理解することが重要です
3D プリンティング3D プリンティングは今日の企業と製造における最も期待されるエマージング テクノロジの 1 つです積層処理により事実上あらゆる 3D のデジタル レンダリング イメージを物理形状で行うことができます現在米国の製造業者の 23 (667) がなんらかの形で 3D プリンターを導入済みでその数は増加中であり155 は今後 3 年以内に使い始める予定であると報告されています34 この流れは技術的改良による機器と材料のコストの低下および印刷時間の高速化によって促進されています3D プリンティングは新しいものではありませんがこれらの改良によって多くの製造業者にとってより実用的なものとなってきています実際小規模企業における 3D プリンティングの導入は急速に大規模企業並みに進んできており現在の導入率はそれぞれ 5975 とその差が縮まっています34
3D プリンティングの用途はカスタマイズされた医療機器パーソナライズされた製品やパッケージ船舶が外洋航行中に作成して利用できる交換部品など広範にわたっていますカスタムの日さしによる独自の美容製品を
作成したり製薬企業が患者向けにさらにカスタマイズされた薬剤を作成したりさまざまなユーザーによる新たな用途が既に広がっています今日の製造においては3D プリンティングは主にプロトタイピングとして使われています製造業者の 34 が 3D プリンティングをプロトタイピングに使用していると報告されていますまた 289 は用途の実験中であり26 は従来の方法では製造できない製品を作るために使っているとしています34 3D プリンティング テクノロジが高速かつ安価となるにつれ製造業者にとって新たな用途が広がることは確実です
CNC 機械加工積層処理である 3D プリンティングとは異なり機械加工は大きな原材料のブロックから制御された削り出しによって最終的な形状とサイズを作成するプロセスですこれは複数の部品を組み合わせることなく単一の原材料から単一のコンポーネントを作成できることを意味しますこれは通常複数の部品を組み立てる時間を低減でき接続点において一般的な強度の弱さを低減でき複数部品の接続に必要な追加部品や材料を減らせるため重量とサイズを低減できます
CNC 機械加工は新しいものではありませんが技術とプロセスの進化により近年 CNC 機械加工の需要は高まっています今日の CNC 機械加工では自動化正確性速度が改良され主に自動車医療機器テクノロジ デ
バイスなどに使われる高品位金属など扱える材料が拡大していますその結果CNC 機械加工はより強くより小さな製品に利用され今日の製品で見られる多くのユニボディの製造のための技術として活用されています
自律デバイス自律デバイスと言うと自動運転のクルマやドローンのように未来の夢と思われるかもしれませんが実際には既に現実のものになっていますMercedes-Benz35 や Tesla36 などの自動車製造業者は既に自律機能付きのクルマを発売しておりTesla の CEO である Elon Musk は最近のインタビューで自動運転車は今後 20 年で普通のものになると予測しています37 最大の障壁は技術自体よりも規制面であると考えられます38 ロボティクスと自律システムに関する公開特許の数は 2004 年から 2013 年の間に 264 増加しました24
製造業ではロボットは長い間一般的であり他の産業よりも普及が進んでいましたが新世代の AI (人工知能 ) を使った自律デバイスによって生産工程保守の 3 つの点で製造の情勢が塗り替えられようとしています
これまでのロボット活用と同様に今後もロボット支援を活用した生産ではより効率的に仕事をこなしたり重量物の運搬など人間ではできないことも行えますがAI と自律機能の搭載により機械がより独立して作業を行うことができるようになりますま
3612 24導入の可否を判断するための実
験段階プロトタイピングのみ
プロトタイピングおよび実生産
従来の方法では製造不可能な製品の製作
最終製品や最終部品の実生産のみ
未導入
3D プリンティングの採用状況 5529+25+10+3+1+33
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だ実験段階ではありますがプログラムされた自律型のドローンは自分で部材や部品を見つけて共同作業を行ってビルや橋を組み立てることができます39
自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています欧州のロボティクス企業である Kuka40 ではロボットが相互にやり取りを行って自動的に次の製品ラインの対応を調整する自律ロボットを製造していますこれらのような自律マシンは集中在庫データにアクセスして市場ニーズに基づいて動的に製造量を変更することができます自律ドローンや自律ロボットは倉庫内で資材を見つけて運搬することができ製品を顧客に配送することさえ可能です作業現場でドローンが部材を集めて在庫ニーズに応じて製品を組み立て製品が自動運転車両によって自動的に配送される日も遠い未来ではないでしょう
最後に自律車両が保守に大きな変革をもたらしていますスマート センサーの活用により機器は予期される保守上の問題の自己診断を行えますまた自律デバイスにより視覚的に問題を確認し解決策を判断して必要なツールと部品を用意し修理を行うことができますこれは携帯電波塔や橋梁など保守の実施が困難な場所では特に有益ですこのような予兆保守は製造業者のビジネス スピードの向上に大きく寄与しダウンタイムとコストを低減することができます
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エマージング テクノロジによる課題の克服企業のグローバル展開時の課題であまり取り上げられることのない問題に商品の配送があります米国では配送と言うとスピードの問題がありますがそもそも配送を行うためには配送先の地点を特定する必要があります
スタートアップ企業である what3words41 によると世界の人口の約 75 は「住所システムが一貫性に欠けたり複雑であったり未整備であることによる問題に直面している」ということです世界全体では 40 億人が住所を持っておらず先進国であっても住所システムは複雑な問題を抱えている場合がありますたとえばロンドンではLonsdale Road という異なる通りが 8 つあったり多くの家に地番がなかったりします
ロンドンを本拠とするスタートアップである what3words41 はこの問題に対処するため地球上を 3m x 3m の区画に区切り5700 万の区画を作成してそれぞれに固有の 3 つの単語による住所を割り当てましたこれは簡単な地理的座標系のように機能しますwhat3words は製造業者や配送企業から多くの注目を集めていますこの住所システムでは顧客は商品の配送先として単に倉庫を指定するだけでなくより具体的なドアや場所を指定できますまた製造業者では施設内で保守上の問題が発生している場所や資材の運搬先や作業現場の安全性を向上させる必要がある場所などを特定するのに役立ちますドローン テクノロジとの組み合わせによりこの座標系を使って食品や医薬品その他の補給品を迅速で容易に配送する方法に道が開かれる可能性がありますたとえば未開発の地域への配送や災害地域への緊急配送などが考えられますまだ途上の技術ですがエマージング テクノロジによってより小さな世界が実現されつつあります
先端素材スマートな先端素材によって想像以上に世界が変わろうとしています新しいスマートな素材が次々に登場していますたとえば自己修復を行える素材や光量温度電流などの変化に応じて形状を変化させる素材などがありますこれらの素材はコストの低下と共に利用の道が開かれつつあり製造業者ではこれまでになかった新製品や既存製品へのこれらのテクノロジの採用を検討しています
これらの先端素材の利用の一例には食品や医薬品などの賞味期限や有効期限のある製品向けに開発された「バイオ スマート タグ」がありますこれはトウモロコシの穀粒ほどの大きさのジェル状のスマート タグで食品の期限を示すことができますタグは特定の化学作用や微生物増殖により反応して通常は色の変化により状態を示します
このテクノロジには幅広い可能性がありますまずさまざまな食品パッケージや医薬品パッケージに採用して消費者に期限を知らせることができますまた現在は物流上一部のサンプルのみで行われている大腸菌やサルモネラ菌などの細菌検査に使われると画期的となります将来的にはこれらのテクノロジは現在では鮮度が不明であったり食中毒へのおそれから大量に廃棄している食品の課題に対応したりひいては食糧不足などの課題に対応できるものと期待されています
これらのテクノロジはまだ途上の技術ですが製造業者にとっては先端素材を使った製品や廃棄物の低減や工場内での品質管理の向上など有望な活用分野が開けています
ナノテクノロジナノテクノロジは画期的なイノベーションであると考えられていますナノテクノロジとは分子や原子のレベルで物質を操作する技術ですが次
世代のナノテクでは原子レベルでの超精密加工 (APM Atomically Precise Manufacturing) を目指しています42 これは文字どおり原子を自由に操作して物質を製造することを意味しています既にこのレベルの超精密技術によりナノ電子技術によって DNA にデータを保存することができ将来は米粒サイズの大きさに 1 ペタバイトを保存できる可能性があるとされています43
このテクノロジを支える科学は既に存在しその進化が期待されていますAPM はコストの低下と共にコンピューティング素材医薬品など多くの分野に大きな可能性を開くものと考えられています一方では適用の広がりと共に技術の悪用も懸念されていますたとえばわずかな製造設備で安価かつ高度な兵器を開発することなどですまた製造物が自己複製を繰り返すことにより地球上の資源を消費し尽くすほど増殖するというシナリオもありこれは「グレイグー」と呼ばれています遠い可能性かもしれませんがありえるリスクかもしれません44
ナノテクはまだこれからの技術ですが大きな影響があることは確実です
2008 年から 2014 年にわたる産業ロボットへの投資額増加 56
50+50+V50
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アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
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学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーションの連携
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
新たなトレンドオペレーションの連携
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新たなトレンド流れの急速な今日のグローバル エコノミーでは製造業者はこれまでにないような要求に直面しています顧客は個々のニーズに応じて製品がカスタマイズ可能であることを求めていますイノベーションの速度はますます進み新製品のサイクルが加速しています要求は高まり間違いやミスは許容されなくなってきていますさらにインターネットを通じて顧客はかつてないほどの購入のための選択肢を手中にしています
この時代に生き残るためには製造業者にはいっそうの卓越性が必須と言えますオペレーションの連携によって製品開発を加速し製造現場をアジャイル (俊敏 ) にしてフルフィルメントのスピードを向上する必要があります
この冊子では業務のスピードを加速し常に卓越性を実現して製造業者を支援して強化するための業界の 7 つの新たなトレンドを紹介します
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
IoT (モノのインターネット )要旨IoT (モノのインターネット ) は製造業に大きな影響を及ぼしています製造業者は工程の可視性を向上したり機器の予兆保守を可能にしたり顧客にリモート サポートを提供したりすることができます
ポイントbull 2020 年までに 208 億ものデバイスが IoT に接続されると予測されています
bull 製造企業の 41 が高い頻度でセンサーのデータを活用しています
bull ウェアラブルは従業員の安全教育顧客サポートの向上に活用されています
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
IoT (モノのインターネット ) の登場インターネットの初期の時代からキッチンの家電から家の空調設備まで各製品をつないで統合したエコシステムを構築することは未来の 1 つの夢でしたIoT (Internet of Thingsモノのインターネット ) は個々のデバイスを既存のインターネット インフラに接続するものです
ユビキタスな (どこでも利用可能な ) インターネット アクセスセンサーの小型化クラウド コンピューティングの普及を通じてIoT が現実のものとなってきました数百万ものデバイスが既にインターネットに接続されていますがIoT はなお黎明期にあると言えますIoT は次の大きな潮流となると多くの専門家が指摘していますGartner による最近のレポートでは2020 年までに 206 億個のデバイスが IoT に接続されると予測されています1
製造業者にとって IoT は工程を監視して改善するための多くのデータを獲得できることを意味しますこれによりエネルギー管理をより効率化したり安全性のリモート監視を行ったり緊急通知システムを実現したりインフラの管理性を向上したりプロセスの自動化を図ることなどが可能となりますIoT は製品自体がスマートな機能を備えるためにも大きな役割を果たしますIoT の接続性によりリモートからリアルタイムでシステムを監視することが可能となるため顧客のためのリモート サービスやさまざまなサポートなど多くのビジネス ソリューションに扉が開かれます
セキュリティ上の懸念IoT は大きな可能性を秘めていますが一方では課題も伴いますプライバシーとセキュリティは最も大きな課題の 1 つですインターネットへの常
時接続とは常に監視されていることを意味します身に付けることができるウェアラブル デバイスのユーザーにとってこれは気がかりとなりますその他の接続デバイスのユーザーにとっても知られたくない生活上の情報がIoT に接続されることは気がかりとなります
企業がユーザーのデータを保持することも懸念材料となりますがそのデータが第三者の手に渡った場合にはさらに大きな問題となりますWeb 接続されたベビー モニターを始めとするインターネット上の Web やセキュリティ カメラなどの数千もの個人情報がハッカー集団により公開された最近の事例では接続デバイスにおけるセキュリティの脆弱性が露わになりました2デバイスから収集されるデータの多くは単なるメタデータですがそれらの情報の集積により多くの個人情報を特定することも可能となってしまいます2014 年スタンフォード大学の研究者は546 人のボランティア実験者から短期間のメタデータの提供を受けその解析を行い驚くべきことにわずかな解析で比較的高精度な個人情報を特定することに成功しましたこれには健康医療情報宗教上の情報薬物乱用に関する個人情報銃の所有情報離婚に瀕している夫婦の情報などが含まれていました3
そのような課題も伴いますがIoT は世界に大きな良い影響を及ぼすための大きなチャンスの扉を開きますIoT のさまざまな活用にはまだ知られていないものもありますがIoT は既に世の中を変えつつあります
スマート センサーもう 1 つの IoT の課題はデバイスのコストですスマートフォンの定期的なアップデートを行うことは既に一般的となりましたが同じように 208
2020 年までにインターネットに接続されると予測されるオブジェクトの数 1
億
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
冷蔵庫やドア ロックを 2 年おきにアップデートして最新機能を使い続けたいと思うユーザーは多くありませんその分高価な新製品をわざわざ購入するユーザーも多くありませんそこでスマート センサーの出番となりますリモート データ センサーは急速に広がりつつありますがまだ始まったばかりですAberdeen Group の 2015 年の調査によると製造企業の 41 がセンサーのデータを高い頻度で活用していると答えています4いくつかの要因によりこのトレンドは勢いを増しています第一に既に説明したようにスマート センサーによって従来型のデバイスに比較的低いコストで「スマートな」機能を付加することができますスマート デバイスのために機器全体を交換する必要なしにスマート センサーを使って既存の機器が必要なフィードバックを行うことが可能となります第二にマイクロチップの小型化により小型のセンサーが可能となりましたセンサーの小型化によりこれまではセンサーを付けられなかった小型のデバイスにもセンサーを付けることができるようになりましたこれはウェアラブル市場で特に広がっています数年前にはなかった多くのセンサーを備えたフィットネス バンドなどが登場しています
サイズの小型化に加えセンサーの低消費電力化技術によりスマート センサーの用途が大きく拡大していますバッテリー電源を必要とするセンサーではそのバッテリーは課題の 1 つです常にアクティブである必要があるセンサーはバッテリーを急速に消費する場合もあります低消費
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
88+12W35+65+W11+89+W
79+21+W35+65+W10+90+W
47+53+W14+86+W2+98+W
電力型の新しいセンサーによりこの課題の解決が図られていますデータ収集手法の改良もスマート センサーの低電力化に役立っていますたとえばローカル メモリを活用したセンサーでは一時的にデータを保存して後からまとめて転送を行いインターネットへの常時接続保持の必要性をなくしています
ユビキタスなインターネット接続性もスマート センサーの普及を後押ししていますIoT デバイスではその名のとおりデータ転送のためにインターネット接続が必要となりますが従来では限定的なインターネット接続とその帯域幅によりシームレスな接続には困難が伴っていましたワイヤレス技術の進化により今日ではスマート デバイスの接続がより容易になりました
センサー数の増大によりデータの速度と量に対応するためにはより強力なコンピューターが必要となりますインターネット接続性の向上に加え増大する同時接続のデータ ストリームを処理可能な高速なコンピューター プロセッサもスマート センサーの拡大を支えていますさらにスマート センサー技術の拡大に寄与している大きな要因の 1 つはデータ収集に関するユーザーの不安感の減少です
身体の状況をモニターして医者に情報を転送するセンサーや自動車が相互に通信を行うセンサーなどリモート センサーの可能性は多大ですセンサーを使って製品の使用状況や動作パターンをリアルタイムに監視することにより製品や職場の効率を向上することができますリアルタイムの最適化エンジンにデータを送信したり今後の戦略や開発のためのデータ ポイントとすることができます
ウェアラブル新たなテクノロジは今日の企業にとってこれまでにない新たな課題やリスクをもたらしていますウェアラブル デバイスは製造現場から社外まで労働者の 見張り として使われるようになり労働者の賃金や規則違反の監視にも影響を及ぼすようになっていますこれらの用途における今日
での課題はデバイスのデータ マネジメント保護信頼性などです特に労働者の身体上のリスクを伴う職種ではデバイスの装着に伴う不便性を超える利便性を提供できるかどうかが課題でしたがデバイスの急速な普及にしたがいそれらのリスクや不安は解消されつつあります
トレーニングやサポートもウェアラブルによる大きな効果が期待されている分野ですMicrosoft HoloLens5 などのテクノロジの活用によりVR (仮想現実 ) 技術を使って従業員が作業シナリオに沿った実際の操作法を知ることができこれはビデオやガイドブックを使うよりもわかりやすいソリューションとなりますさらに AR (拡張現実 ) 技術によりリアルタイムで従業員やユーザーに手順を説明できるリモート アシスタンスを提供することもできますこれによって製造業者は従業員トレーニングを向上させたり顧客サポートを向上させることができます
PCノート PC スマートフォン タブレット
ゲーム コンソール スマート TV スマート ホーム
デバイス
スマート ウォッチ
スマートリストバンド
どれも所有していない
88
35
11
79
35
10
47
14
2
スマート デバイスの所有率52 53
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B2B から B2B2C へ要旨企業は研究開発から配送までバリュー チェーンを詳細に制御してますます増大する顧客の期待に対応しようとしていますこれにより製造業者はエンド ユーザーのニーズとエクスペリエンスを重視しB2B から B2B2C への変化を余儀なくされています
ポイントbull 増大する顧客の要求により企業はバリュー チェーンを詳細に制御する必要があります
bull 製造業者には透明性の向上とエンド ユーザーの重視が求められています
bull 世界の消費者の 87 が購買判断時に CSR を考慮すると回答しています
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B2B から B2B2C へ消費者のすべての決断には経済的感情的その他のメリットとリスクが伴います消費者が製品を購入する場合単に製品を買っているのではなくエクスペリエンス (体験 ) を購入していますこのエクスペリエンスには製品を使うエクスペリエンスも含まれますが購入の複雑性店頭での実感パッケージセットアップの容易さ問題があった場合のサポート対応の安心感なども含まれますたとえば消費者は「どれだけストレスが生じるか」「友人にどう思われるか」「壊れやすいか」などと考えます
企業がパーツや製品を差別化しても消費者にはその違いがわからない場合もありますたとえばクルマの送風ファンが何度も故障した場合消費者はその部品のメーカーのことを考えることはなく悪いエクスペリエンスをクルマのメーカーのブランドにつなげて考えます今日の B2C 企業の多くは製造から消費までそのバリュー チェーンを細かく制御しブランドの評判を守り高まる消費者の期待の基準を満たそうとしています企業が多くの接点にわたって主導権を保持することによりブランド エクスペリエンスを十分に制御してカスタマー ジャーニーの全体にわたって継続性を保持することができます
その結果B2B 企業はよりエンド ユーザーに焦点を当てる必要があります単に調達顧客のニーズを満たすだけで
なく顧客の顧客のニーズを考慮する必要がありますこの変化によりB2B 企業は B2B2C 企業へと変わりつつあります製造業者は変化する要求に基づいて製品やサービスを見直す必要があります
スピードに対応するためのフルフィルメントの変化高まる顧客の期待によりB2C 企業がフルフィルメントに対応する方法が変化していますAccenture の 2014 年の調査によると顧客の半数は小売企業が消費者にオンラインで注文を行い店舗で受け取る方法を提供することを望んでいます6 小売企業の 77 は店舗での受け取りがとても有益であると考えています7 店舗での受け取りを使うと答えた顧客の 25 はそうする主な理由はスピードだと答えています6 これらののニーズと価値にもかかわらず店舗での受け取り複数チャネルでの在庫確認店頭への発送などの基本的なサービスを提供している小売企業は全体のわずか 13 にとどまっています
配送時間を改善するため多くの B2C 企業は 1 つのサプライ チェーン モデルへと移行しオンライン ストアと実店舗の流通用資産を統合しています既に多くの店舗を持つ企業では小売店舗をネットワーク型の小型流通センターとして活用することにより新たな流通施設を構築して管理する費用をかけることなく注文対応時間を短縮していますさらに資産の統合に
より顧客は在庫確認を行って製品を入手するための最も速くて簡単な方法を知ることができるようになります製造業者はロジスティクスを見直して適切な製品が適切な行き先に適切なときに行き渡るようにする必要に迫られています
サプライ チェーンの可視性の向上変化する小売トレンドによりB2C 企業はサプライ チェーンを見直す必要に迫られています多くの B2C 企業では企業に代わって製品の発送を行うサード パーティのロジスティクス プロバイダーやフルフィルメント ハウスを活用して店頭に在庫のない製品や在庫を持たない製品すらもオンラインで販売していますこれらの企業では製造施設から倉庫へさらに店舗への在庫の追跡を行うだけでなく個々の顧客への発送状況の追跡を行える必要があります今日の顧客は店舗の在庫情報を確認したり店舗での受け取りなどの新たなフルフィルメント オプションの提供を期待していますそれらのニーズに対応するため製造業者は工程とサプライ チェーンの可視性をいっそう高めそれらの情報を B2C パートナーと共有できるようにする必要があります
マーケティングとの統合企業がエンド ツー エンドの顧客エクスペリエンスをより重視することに伴いマーケターは製品開発パッケージング注文対応配送までのすべてに関してより詳細な対応を行うよう
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になっていますその結果製造業者はこれらのエクスペリエンスを提供するマーケターとの密接な協業を高めています
またソーシャル メディアの成長はマーケティングと製造の統合のために大きな役割を果たしつつありますソーシャル メディアは成長を続けており今日では全米の成人の 23 (65) がソーシャル ネットワーク サイトを活用しています2005 年にはこれは 7 に過ぎませんでした8ソーシャル メディアを通じてマーケターにとってこれまでになかったような顧客との対話が可能になり製品やスタイルトレンドや競合についてのフィードバックを収集できるようになりましたイノベーションの速度がますます加速し現在の企業は従来の小規模なフォーカス グループを活用する方法に代えて世界中から収集されたソーシャル データを活用する方法に移行しています
あらゆる部門でのイノベーションソーシャル メディア データ以外にも企業のイノベーションのプロセスは進化していますかつてイノベーションは研究開発部門内のみで行われるものでしたが現在の企業ではアイデアの出所を問わずあらゆる部門でのイノベーション を図ろうとしています新たなクラウド対応のコラボレーション ソフトウェアにより企業はさまざまなアイデアを共有し検討して加速するツールを手にしています営業担当者が顧客の不満を製品開発に直接つながるフィードバックに変えることができるようになりました
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さらにIoT の活用により製造業者は製品の使用状況に関する可視性を大きく向上させることができますこのデータはユーザーの動作の詳細な理解に役立ち今後のイノベーションのためのインサイトを提供しますたとえば最もよく使用される機能は何か不要な機能は何かユーザーが操作中に行き詰まる箇所はどこかニーズに対応するためにうまく動かない箇所はどこかもともと意図されていないような用途に使われてる箇所などを理解するために役立ちますよりアジャイルな製造プロセスの活用により製造業者はこれまでになく迅速に製品の変更や改良を行うことができます
持続可能性環境と社会に優しい製品に対する消費者からの要求の増大に関する議論が行われています多くの人が環境や社会を考慮した製品を望むとする一方で消費者の購買行動は必ずしもそれを反映したものとなってはいませんでしたこの流れに変化が表れてきています
環境に優しい製品であれば高い価格でも買うと回答する個人は減少していますが企業が社会や環境を考慮することは重要であると回答する個人は増加しています9 2013 年の Cone Communications and Echo Research による調査では世界の消費者の 87 が購買時に CSR (企業の社会的責任 ) を考慮すると回答しています10 これはつまり消費者は CSR に対して高い対価は払わないものの優れた CSR を備えることは新たな時代の最低基準でありこの新しい基準に達しない場合には消費者から見放されることを意味します企業は CSR を防御戦略と攻撃戦略の両面から検討する必要があります
今日では情報の取得は容易であり瞬く間に拡散します倫理に反した商行為が露呈した場合には消費者からの急激な反発を引き起こしますこのため多くの企業では自社の商行為を再度見直しさらにサプライ チェーンの取引先の商行為も確認してより社会に対して責任を持った組織となるようにしていますまた多くの企業では透明性の向上を図っています2015 年CorporateRegistercom11 で
は 12000 社からの CSR 報告書を取りまとめましたがその数は 1994 年にはわずか 20 社でした
さらに多くの企業では CSR をビジネスの成長につなげていますたとえばAmerican Eagle では女性肌着ブランドである Aerie の売り上げが広告でのモデルのフォトショップ加工を止めると発表して以来10 増加したと報告しています12 Goldman Sachs では10000 人の女性起業家に対して教育とトレーニング支援の投資を行うと発表しました13 World Green Business Council14 の調査によるとオフィスの空気の品質を向上させる取り組みを行っている企業では8 ～ 11 の生産性向上が見られるということですこの調査では優れた CSR を行っている企業では従業員の採用と保持が容易になるという結果も示してい ま すHarvard Business School と London Business School による 2011 年の調査ではCSR に優れた企業は資金調達が容易であるという結果を示しています14 従来は CSR の取り組みには賛否両論がありましたがこの流れは変わり倫理性からも経済性からもCSR への投資の重要性はますます明確になっています
低い品質に対する容赦のない対応インターネットによって消費者はオンライン レビューやオンライン ショップなどこれまでになく多くの情報や意見を手に入れていますさらにファッションからテクノロジまで多くの業界では製品のライフサイクルがますます短期化しています15 16 満足できなかった消費者は別の製品を購入する可能性が非常に大きくなっています
製造業者は品質が低い場合の消費者からの容赦ない対応を考慮する必要がありますイノベーションのスピードに対応し生産サイクルの短期化に対応する必要がありますこれまでになかったイノベーションを持った新製品でも箱を開けてすぐに問題なく動作することを顧客は期待しています製造業者がそれを提供できない場合にはその代償を受けることになります
トリプル ボトムライン
環境環境に対する企業の影響狭義では環境に有害でない必要がありますがトリプル ボトムラインを考慮する多くの企業ではさらに進んだ取り組みを行っています
社会社会に対する企業の影響トリプル ボトムライン モデルでは企業に経済的な投資を行うステークホルダーだけでなくあらゆるステークホルダーを考慮します
経済企業の経済的価値トリプル ボトムライン モデルでは経済的価値とは従来型の会計の定義を超え世界の経済環境における企業の影響のすべてを意味します
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バリュー チェーンの進化要旨製造業者は顧客のエクスペリエンス優れたサポート透明性の向上に焦点を当てバリュー チェーンを進化させています
ポイントbull 64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています
bull 企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています
bull 59 の製造業者がロボティクスを採用していると回答しています
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バリュー チェーンの進化製造業者はエンド ユーザーのニーズを重視したビジネス モデルの採用を志向するにつれて研究開発から販売後のサポートまでのバリュー チェーン全体を見直す必要に迫られています製造業者は高い次元での透明性と今日の消費者から求められるサービスを提供するためにバリュー チェーンのパートナーとより密接な協業を行う必要があります2015 年の Deloitte による将来のサプライ チェーン タレント (Deloittersquos 2015 Supply Chain Talent of the Future)のレポートでは64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています17
サービスとしての製造進化するバリュー チェーンや 3D プリンティングなどの新たなテクノロジの出現により製造業者にとってはパーソナライゼーションを可能にする新しいビジネス機会が現れています従来型の製造よりもより オンデマンド に近い製造サービス (リアルタイム デマンド フルフィルメント とも呼ばれます ) を提供する製造業者も既に出現しておりその影響が既に表れてきています企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています18 パーソナライズされた医療デイバスやカスタマイズされた調合薬などパーソナライズされた製品は既にインパクトをもたらしていますまたパーソナライズされた玩具などの楽しい用途もありますテクノロジによってこれらのサービスが工程の観点からもロジスティクスの観点からも実現されています
IoT の発達も「サービスとしての製造」に大きな役割を果たしつつあります製品の販売後も製品監視が可能となることにより製造業者は使用状況のデータを収集し予兆保守を提供するための予測分析を行うことができますこれは今後数年でサービス業界にまったく新しい革命的な進化をもたらすと考えられています定期点検のためにクルマを持ち込む必要はなくなりますクルマが問題の自己診断を行いメンテナンスが必要なときに自動的に報告を行うようになります製造業者は必要なパーツをあらかじめ修理工場に配送しておくことができ作業を行う技術者はユーザーがクルマを持ち込む前に診断レポートを参照しておくことも可能です
たとえばThyssenKrupp Elevator のような製造業者ではサービスとしての製造を念頭にビジネス モデル全体の見直しを行っています新旧を問わずエレベーターにスマート センサーを装着することによりThyssenKrupp では収集データを使って予兆保守サービスや先制的な保守サービスを顧客に提供しコストとダウンタイムを低減していますThyssenKrupp ではこのサービスによって自社のエレベーターのサービス性を向上させるだけでなく業界の常識を超えて自社以外のエレベーターにもこのサービス モデルを拡張しています19
リショアリングリショアリングは最近の製造業でよく触れられるトレンドであり世界経済に大きな影響を与えつつあります2014 年末の Boston Consulting Group のレポートによると「英国における中小規模製造業者の 11 が最近 12 か月間に海外から製造工場を国内に戻
リショアリングの主な理由として運送コストの低減と回答した製造業者の割合 23
業務の自動化
2025 年までに先進国では 15 ～ 25新興国では 5 ～ 15 の工業労働者の仕事が自動化されると予測される 54
78+22+V78
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した」とされておりこれは「海外にオフショアした製造工場の数の 2 倍」であるということです20
いくつかの要因によりリショアリングが促進されています第一の要因は中国インドブラジルなどかつて低コストでの製造を可能にした国々の経済成長ですそれにより賃金の上昇は 2 桁に及びました21 これは地域の労働者には大きな経済機会をもたらしましたがオフショアを行った製造企業にとっては国内生産に対するオフショアのメリットを失うことになります
さらに最近の運送コストの上昇によりオフショア生産のコスト メリットはいっそう低下しました運送コストは多くのマルチチャネル販売事業者にとって最大の運営経費です国内生産品の運送コストは一般に総売上の 2 ～ 4 程度ですが輸入品では総売上の 6 ～ 12 にもなります22 ガソリン価格や配送業者の賃金を始めとする各種コストの上昇も海外生産コストの上昇につながりましたBoston Consulting Group による製造企業調査ではリショアリングの主な理由として78 の製造業者が運送コストの低減と回答しました23
さらに製造業におけるロボティクスの普及の拡大もリショアリングの拡大につながっていますロボティクスは既に製造業で大きな役割を果たしており59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24 最新のロボットは高速のプロセッサとクラウド接
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59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24
続を備え数年前までは人間が行う必要のあった多くのプロセスを自動化することができます現在製造業者の 13 はロボティクスを使用したビジネス プロセスと生産プロセスの自動化を検討しています25 これらのスマートなロボティクスの採用によって国内生産施設が強化されかつて海外市場に求めた低コストの労働力を利用するよりもロボティクスを活用した国内の熟練労働者を利用するようになってきています
スマートな製造と新たな機器の需要スマートな製造施設とデジタル化されたバリュー チェーンへの動きは製造業に大きな影響を与えています今日では13 の製造業者がバリュー チェーンにおける自社のデジタル化の度合いを「高」と考えており80 以上が今後 5 年以内にバリュー チェーンをデジタル化すると回答しています26 これには大きな機会がありますがスマートな機器とデジタル化には高価な費用がかかりますPwC は製造エンジニアリング業界では今後 5 年間にわたりインダストリー 40 (第
4 次産業革命 ) ソリューションとして年間約 310 億ドルの投資が行われると予測しています26 これらの新しいテクノロジの実装にはコストがかかりますが実装しないことによる代償の方がはるかに大きいと考えられています
シェアリング エコノミーのインパクトPwC の最近のレポートによるとシェアリング エコノミーの市場は現在全世界での売り上げが 150 億ドルですが2025 年までに 3350 億ドルに成長すると予測されています27 Airbnb や Lyft などの企業はレンタルや交通の市場に変革をもたらしましたがシェアリング エコノミーのモデルは既にボート収納ペット仕事場エネルギーなどにも広がっています
シェアリング エコノミーはその急激な成長により製造への影響は不可避でありその兆候が既に現れています製造業者にとっての真のリスクはまだ判然とはしませんが個人が製品を シェア できるようになると製品を買う必要がなくなっていくと言っても過言ではないため製造業者への悪影
響もありえると考えられています一方シェアリング エコノミーは製造業者にとって興味深い機会をも創出していますAmazon などのいくつかの企業ではコミュニティ メンバーが製品や材料を顧客に配送し運送時間や運送コストを低減するという試みを既に始めていますまた企業間のシェアリング エコノミーではオーバーヘッドの共有や異なる季節需要を抱えた企業間での倉庫スペースの共有によるサイズの最適化など興味深い取り組みも始まっていますこのトレンドはまだ新しいものですが製造企業にも影響を与えるものと考えられます
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より高い可視性要旨データの収集性の向上とクラウド対応のアナリティクス プラットフォームにより製造業者ではこれまでにないほど工程についての可視性が高められています
ポイントbull 45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています
bull グローバル企業の 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じています
bull SMAC-スタック (ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド ) は製造業者の業務に変革をもたらしています
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58 + 47 + 44より高い可視性ビッグ データの最大の課題の 1 つはその量と速度に対応することですIBM による 2015 年の調査では日々 25 エクサ バイトものデータが生成されており世の中のすべてのデータの 90 は最近 2 年間に生成されたものであるということです28 データを活用するための優れたツールなしではその活用は比較的限定的でしたがスマートで強力なクラウド コンピューティングによりついにビッグ データがより有用なものとなり製造業者が生産現場を改良してよりスマートな工程とサプライ チェーンを実現するために役立っています
小型センサーからよりユビキタスなインターネット アクセスまで新たなテクノロジを活用して製造業者はより高速により信頼性の高いデータにアクセスすることができますこれらの進化により製造企業はこれまでになかったほど非常に広範なデータ ソースからデータを収集できるようになりましたたとえばユーザーによる製品の使用状況データ機器のキャパシティエネルギー消費レベルパーツ在庫機器のメンテナンス状況品質管理メトリックなどのデータを収集できます2015 年の Aberdeen Group によるインサイト時代のデータ主導の製造のレポートによると45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています29 より包括的で優れたデータを活用して製造業者は事業の総合的な理解を深めることができ工程を最適化したり問題の発生前に機器や安全上の問題の予兆に対応することができます
ビッグ データ高速かつ信頼性の高いデータの取得はビッグ データのための正しい方向への一歩ですがIBM が定義した「ビッグ データの 4 つの V」と呼ぶ新たな課題も引き起こします30 4 つの V とはVolume ( データの量 )Velocity (ストリーミング データの分析速度 )Variety (多様なデータの種類 )Veracity (データの信憑性 ) です
ビッグ データの増大に伴い企業はこれらの課題を痛感することになります2015 年の KPMG による Going Beyond the Data レポート 31 によるとグローバル企業の 58 がデータの品質と信頼性はデータとアナリティクスに基づく意思決定のための大きな課題であると回答していますまた 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じていますつまりビッグ データがビッグすぎるのです今日まで企業のデータ活用は内部の知識不足限定的なツール高価なコストなどにより制限されていましたがようやく機能が追い付いてきました
製造業者はビッグ データにより容易にアクセスできるための新たなアナリティクス ツールを活用しようとしていますこれには機械学習予測分析自動化ツールなどがありますビッグ データはそれ自体は有益なものではありませんデータが知識を提供しプロセスを効率的なものとして製造業者が効率的な業務を遂行できるようになることによって有益なものとなりますこれらのツールは製造業者が検出分類可能性分析最適化を行うために役立ちます
検出にはパターン (トレンド )ターゲット外れ値の認識があります多くのデータをチャートやグラフにでき
データとアナリティクスに基づいた意思決定を行うための最大の課題 31
データの品質と信頼性の評価が困難
適切なデータが必ずしも利用できない
クエリを実行するための知識が限られてる
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るデータ可視化ツールによりトレンドの把握がより容易になりますシンプルな可視化比較により外れ値を容易に識別できますリアルタイムにデータを追加することによりシンプルなデータ可視化にスピード性が加わります製造業者はこれらのツールを活用して品質管理の変化やメンテナンスの問題を追跡したり新たな市場トレンドを検知したりサプライ チェーンの問題の予兆を問題の発生前に識別したりすることができます
分類により企業はデータの分離並べ替えフィルター順序付け比較を行えます製造業者は分類によってより迅速に在庫パーツ生産のニーズを分離したりランク付けできます分類プロセスを自動化するツールにより生産を合理化でき製造業者は変化する需要に柔軟に対応できますまたこれによって製造業者はよりカスタマイズされた製品を製造してスマートなクロス セルを進めることができます
将来のできごとの可能性を理解することは戦略的な判断を行うために非常に重要です可能性はできごとの確率を示すために使われ複数のできごとを比較したり結果の分布を示すために利用されます製造業者は予測アナリティクス ツールを使ってマスター在庫管理新製品の最適な価格付け予兆保守や先制的な保守販売予測サポート ニーズの予測キャッシュ フロー管理などに活用できます
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SMAC-スタック = ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド製造業者にとってアジリティ (俊敏性 ) がますます重要になっているためアナリティクスを活用して最適化を進めることによってより敏捷性を高めることができますこれは上記の 3 つの柱の最適化すなわちより迅速で正確な検出分類可能性分析を行うことによって実現できます多くのリアル データが利用できるようになり新たな機械学習ツールを活用して期待された結果と実際の結果を比較しアルゴリズムを最適化することによって製造業者の業績向上につなげることができるようになりました
これらの方法自体は多くは新しいものではありませんが強力なプロセッサとクラウド コンピューティングの威力を使った新たなツールによってデータを十分に活用することが可能になってきました
SMAC-スタックSMAC-スタックとはソーシャルモバイルアナリティクス (すなわちビッグ データ )クラウドの頭文字を表すものであり製造業者が工程の可視性を向上してよりアジャイルな企業となるための製品とサービスのパッケージを示すものです次世代の SaaS では SMAC-スタックとの密接な連携が図られるようになると考えられます新たな機能とはプラグインなどのアドオンや API によりソフトウェアが単に共に動作するだけではありませんシステム全体が密接に連携するように構築され新たな機能の追加によりスタック全体を向上させることができます
SMAC-スタックではクラウドを活用したソーシャル機能によって企業
はデータをより効率的に共有したりコラボレーションを向上させたりできますソーシャル機能は社内のコミュニケーションを向上させるだけでなく仕入先やサプライ チェーンの他の取引先とのコミュニケーションも向上させることができます
モビリティのトレンドは既に数年間にわたって進んできていますがSMAC-スタックのモビリティによって従業員はクラウドを使ってデバイスを同期し場所を問わずにソーシャルやアナリティクスのデータに容易にアクセスできるようになります製造現場でのモバイル テクノロジの活用は生産フローの改善や問題の迅速な伝達と解決に役立ちます
アナリティクスが SMAC-スタックのコンセプトを支えていることは意外ではありません既に述べたようにビッグ データは製造に大きな影響を与えていますアナリティクスと SMAC-スタックをつなげることにより価値のあるいくつかのメリットが生じますがおそらく最も重要なのは単一プラットフォームの活用を通じた測定の一貫性ですつまり異なるデータ収集方法を使ったデータ ソースを混在させることがありません
最後にクラウドがこれらのパーツをすべて統合するスレッドとして機能しますクラウドにより企業の業務が塗り替えられつつあります企業はデータをリモートで保存できオンプレミスのデータ センターの必要性を低減して関連コストも削減できます企業はデータの物理的な場所とセキュリティの心配をする必要がなくなりますリソースをクラウドに集中するこ
とにより従業員はより容易かつより安全に業務に必要なツールとデータに場所と時を問わずにアクセスできます
IT 部門と財務部門製造におけるテクノロジの普及の増加は製造部門と IT 部門のより密接な関係をもたらしています企業におけるテクノロジの役割とコストが増大するにつれ財務部門が IT の管理により大きな役割を持つようになりこれにより製造工程にも財務部門の役割が拡大していますビッグ データによりIT 担当者と財務担当者のどちらにとっても企業の製造工程とサプライ チェーンの可視性が向上していますこの変化によって財務部門のリーダーが投資と経費の影響を十分に理解しようとすることにより財務部門の説明責任はバリュー チェーン全体に拡大しています
25
日々生成されるデータ量28
エクサバイト
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エマージング テクノロジ要旨テクノロジは常に製造業のイノベーションの推進を担ってきました今日のエマージング テクノロジも同様です3D プリンティングからナノテクノロジまで最新のツールや技術は製造に変革をもたらしています
ポイントbull 米国の製造業者の 667 がなんらかの形で 3D プリンターを導入しています
bull 自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています
bull ナノテクノロジは原子レベルでの超精密加工 (APM) を可能にしています
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エマージング テクノロジ製品の歴史はほぼ製造技術の歴史と共にあります最初の革ベルトによるバケット エレベーターとベルト コンベアは 1785 年に登場し交換可能な部品は 1801 年に登場しました31 Ford による最初の可動組み立てラインは1913 年に登場しました32 Televox ロボットは 1926 年に登場しました33 CNC 機械加工やシックス シグマは80 年代に登場しましたそれらも含めRFID タグなどテクノロジのすべてが今日あるような新たな材料の製造や新たな製品のためのプロセスや組み立てに活用されています
製造における過去のトレンドを振り返りそれを基に将来の製造を理解しようとすると同時に最新のテクノロジを十分に理解することが重要です
3D プリンティング3D プリンティングは今日の企業と製造における最も期待されるエマージング テクノロジの 1 つです積層処理により事実上あらゆる 3D のデジタル レンダリング イメージを物理形状で行うことができます現在米国の製造業者の 23 (667) がなんらかの形で 3D プリンターを導入済みでその数は増加中であり155 は今後 3 年以内に使い始める予定であると報告されています34 この流れは技術的改良による機器と材料のコストの低下および印刷時間の高速化によって促進されています3D プリンティングは新しいものではありませんがこれらの改良によって多くの製造業者にとってより実用的なものとなってきています実際小規模企業における 3D プリンティングの導入は急速に大規模企業並みに進んできており現在の導入率はそれぞれ 5975 とその差が縮まっています34
3D プリンティングの用途はカスタマイズされた医療機器パーソナライズされた製品やパッケージ船舶が外洋航行中に作成して利用できる交換部品など広範にわたっていますカスタムの日さしによる独自の美容製品を
作成したり製薬企業が患者向けにさらにカスタマイズされた薬剤を作成したりさまざまなユーザーによる新たな用途が既に広がっています今日の製造においては3D プリンティングは主にプロトタイピングとして使われています製造業者の 34 が 3D プリンティングをプロトタイピングに使用していると報告されていますまた 289 は用途の実験中であり26 は従来の方法では製造できない製品を作るために使っているとしています34 3D プリンティング テクノロジが高速かつ安価となるにつれ製造業者にとって新たな用途が広がることは確実です
CNC 機械加工積層処理である 3D プリンティングとは異なり機械加工は大きな原材料のブロックから制御された削り出しによって最終的な形状とサイズを作成するプロセスですこれは複数の部品を組み合わせることなく単一の原材料から単一のコンポーネントを作成できることを意味しますこれは通常複数の部品を組み立てる時間を低減でき接続点において一般的な強度の弱さを低減でき複数部品の接続に必要な追加部品や材料を減らせるため重量とサイズを低減できます
CNC 機械加工は新しいものではありませんが技術とプロセスの進化により近年 CNC 機械加工の需要は高まっています今日の CNC 機械加工では自動化正確性速度が改良され主に自動車医療機器テクノロジ デ
バイスなどに使われる高品位金属など扱える材料が拡大していますその結果CNC 機械加工はより強くより小さな製品に利用され今日の製品で見られる多くのユニボディの製造のための技術として活用されています
自律デバイス自律デバイスと言うと自動運転のクルマやドローンのように未来の夢と思われるかもしれませんが実際には既に現実のものになっていますMercedes-Benz35 や Tesla36 などの自動車製造業者は既に自律機能付きのクルマを発売しておりTesla の CEO である Elon Musk は最近のインタビューで自動運転車は今後 20 年で普通のものになると予測しています37 最大の障壁は技術自体よりも規制面であると考えられます38 ロボティクスと自律システムに関する公開特許の数は 2004 年から 2013 年の間に 264 増加しました24
製造業ではロボットは長い間一般的であり他の産業よりも普及が進んでいましたが新世代の AI (人工知能 ) を使った自律デバイスによって生産工程保守の 3 つの点で製造の情勢が塗り替えられようとしています
これまでのロボット活用と同様に今後もロボット支援を活用した生産ではより効率的に仕事をこなしたり重量物の運搬など人間ではできないことも行えますがAI と自律機能の搭載により機械がより独立して作業を行うことができるようになりますま
3612 24導入の可否を判断するための実
験段階プロトタイピングのみ
プロトタイピングおよび実生産
従来の方法では製造不可能な製品の製作
最終製品や最終部品の実生産のみ
未導入
3D プリンティングの採用状況 5529+25+10+3+1+33
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だ実験段階ではありますがプログラムされた自律型のドローンは自分で部材や部品を見つけて共同作業を行ってビルや橋を組み立てることができます39
自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています欧州のロボティクス企業である Kuka40 ではロボットが相互にやり取りを行って自動的に次の製品ラインの対応を調整する自律ロボットを製造していますこれらのような自律マシンは集中在庫データにアクセスして市場ニーズに基づいて動的に製造量を変更することができます自律ドローンや自律ロボットは倉庫内で資材を見つけて運搬することができ製品を顧客に配送することさえ可能です作業現場でドローンが部材を集めて在庫ニーズに応じて製品を組み立て製品が自動運転車両によって自動的に配送される日も遠い未来ではないでしょう
最後に自律車両が保守に大きな変革をもたらしていますスマート センサーの活用により機器は予期される保守上の問題の自己診断を行えますまた自律デバイスにより視覚的に問題を確認し解決策を判断して必要なツールと部品を用意し修理を行うことができますこれは携帯電波塔や橋梁など保守の実施が困難な場所では特に有益ですこのような予兆保守は製造業者のビジネス スピードの向上に大きく寄与しダウンタイムとコストを低減することができます
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エマージング テクノロジによる課題の克服企業のグローバル展開時の課題であまり取り上げられることのない問題に商品の配送があります米国では配送と言うとスピードの問題がありますがそもそも配送を行うためには配送先の地点を特定する必要があります
スタートアップ企業である what3words41 によると世界の人口の約 75 は「住所システムが一貫性に欠けたり複雑であったり未整備であることによる問題に直面している」ということです世界全体では 40 億人が住所を持っておらず先進国であっても住所システムは複雑な問題を抱えている場合がありますたとえばロンドンではLonsdale Road という異なる通りが 8 つあったり多くの家に地番がなかったりします
ロンドンを本拠とするスタートアップである what3words41 はこの問題に対処するため地球上を 3m x 3m の区画に区切り5700 万の区画を作成してそれぞれに固有の 3 つの単語による住所を割り当てましたこれは簡単な地理的座標系のように機能しますwhat3words は製造業者や配送企業から多くの注目を集めていますこの住所システムでは顧客は商品の配送先として単に倉庫を指定するだけでなくより具体的なドアや場所を指定できますまた製造業者では施設内で保守上の問題が発生している場所や資材の運搬先や作業現場の安全性を向上させる必要がある場所などを特定するのに役立ちますドローン テクノロジとの組み合わせによりこの座標系を使って食品や医薬品その他の補給品を迅速で容易に配送する方法に道が開かれる可能性がありますたとえば未開発の地域への配送や災害地域への緊急配送などが考えられますまだ途上の技術ですがエマージング テクノロジによってより小さな世界が実現されつつあります
先端素材スマートな先端素材によって想像以上に世界が変わろうとしています新しいスマートな素材が次々に登場していますたとえば自己修復を行える素材や光量温度電流などの変化に応じて形状を変化させる素材などがありますこれらの素材はコストの低下と共に利用の道が開かれつつあり製造業者ではこれまでになかった新製品や既存製品へのこれらのテクノロジの採用を検討しています
これらの先端素材の利用の一例には食品や医薬品などの賞味期限や有効期限のある製品向けに開発された「バイオ スマート タグ」がありますこれはトウモロコシの穀粒ほどの大きさのジェル状のスマート タグで食品の期限を示すことができますタグは特定の化学作用や微生物増殖により反応して通常は色の変化により状態を示します
このテクノロジには幅広い可能性がありますまずさまざまな食品パッケージや医薬品パッケージに採用して消費者に期限を知らせることができますまた現在は物流上一部のサンプルのみで行われている大腸菌やサルモネラ菌などの細菌検査に使われると画期的となります将来的にはこれらのテクノロジは現在では鮮度が不明であったり食中毒へのおそれから大量に廃棄している食品の課題に対応したりひいては食糧不足などの課題に対応できるものと期待されています
これらのテクノロジはまだ途上の技術ですが製造業者にとっては先端素材を使った製品や廃棄物の低減や工場内での品質管理の向上など有望な活用分野が開けています
ナノテクノロジナノテクノロジは画期的なイノベーションであると考えられていますナノテクノロジとは分子や原子のレベルで物質を操作する技術ですが次
世代のナノテクでは原子レベルでの超精密加工 (APM Atomically Precise Manufacturing) を目指しています42 これは文字どおり原子を自由に操作して物質を製造することを意味しています既にこのレベルの超精密技術によりナノ電子技術によって DNA にデータを保存することができ将来は米粒サイズの大きさに 1 ペタバイトを保存できる可能性があるとされています43
このテクノロジを支える科学は既に存在しその進化が期待されていますAPM はコストの低下と共にコンピューティング素材医薬品など多くの分野に大きな可能性を開くものと考えられています一方では適用の広がりと共に技術の悪用も懸念されていますたとえばわずかな製造設備で安価かつ高度な兵器を開発することなどですまた製造物が自己複製を繰り返すことにより地球上の資源を消費し尽くすほど増殖するというシナリオもありこれは「グレイグー」と呼ばれています遠い可能性かもしれませんがありえるリスクかもしれません44
ナノテクはまだこれからの技術ですが大きな影響があることは確実です
2008 年から 2014 年にわたる産業ロボットへの投資額増加 56
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アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
49
学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーションの連携
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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9 MRI Doublebase2015 年
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16 BloombergProduct Life Cycles Are Getting ShorterJon Oringer2015 年 1 月
17 DeloitteSupply Chain Talent of the FutureKelly Marchese and Ben Dollar2015 年
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27 PwCThe Sharing Economy - Sizing the Revenue Opportunity2014 年
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新たなトレンド流れの急速な今日のグローバル エコノミーでは製造業者はこれまでにないような要求に直面しています顧客は個々のニーズに応じて製品がカスタマイズ可能であることを求めていますイノベーションの速度はますます進み新製品のサイクルが加速しています要求は高まり間違いやミスは許容されなくなってきていますさらにインターネットを通じて顧客はかつてないほどの購入のための選択肢を手中にしています
この時代に生き残るためには製造業者にはいっそうの卓越性が必須と言えますオペレーションの連携によって製品開発を加速し製造現場をアジャイル (俊敏 ) にしてフルフィルメントのスピードを向上する必要があります
この冊子では業務のスピードを加速し常に卓越性を実現して製造業者を支援して強化するための業界の 7 つの新たなトレンドを紹介します
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IoT (モノのインターネット )要旨IoT (モノのインターネット ) は製造業に大きな影響を及ぼしています製造業者は工程の可視性を向上したり機器の予兆保守を可能にしたり顧客にリモート サポートを提供したりすることができます
ポイントbull 2020 年までに 208 億ものデバイスが IoT に接続されると予測されています
bull 製造企業の 41 が高い頻度でセンサーのデータを活用しています
bull ウェアラブルは従業員の安全教育顧客サポートの向上に活用されています
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IoT (モノのインターネット ) の登場インターネットの初期の時代からキッチンの家電から家の空調設備まで各製品をつないで統合したエコシステムを構築することは未来の 1 つの夢でしたIoT (Internet of Thingsモノのインターネット ) は個々のデバイスを既存のインターネット インフラに接続するものです
ユビキタスな (どこでも利用可能な ) インターネット アクセスセンサーの小型化クラウド コンピューティングの普及を通じてIoT が現実のものとなってきました数百万ものデバイスが既にインターネットに接続されていますがIoT はなお黎明期にあると言えますIoT は次の大きな潮流となると多くの専門家が指摘していますGartner による最近のレポートでは2020 年までに 206 億個のデバイスが IoT に接続されると予測されています1
製造業者にとって IoT は工程を監視して改善するための多くのデータを獲得できることを意味しますこれによりエネルギー管理をより効率化したり安全性のリモート監視を行ったり緊急通知システムを実現したりインフラの管理性を向上したりプロセスの自動化を図ることなどが可能となりますIoT は製品自体がスマートな機能を備えるためにも大きな役割を果たしますIoT の接続性によりリモートからリアルタイムでシステムを監視することが可能となるため顧客のためのリモート サービスやさまざまなサポートなど多くのビジネス ソリューションに扉が開かれます
セキュリティ上の懸念IoT は大きな可能性を秘めていますが一方では課題も伴いますプライバシーとセキュリティは最も大きな課題の 1 つですインターネットへの常
時接続とは常に監視されていることを意味します身に付けることができるウェアラブル デバイスのユーザーにとってこれは気がかりとなりますその他の接続デバイスのユーザーにとっても知られたくない生活上の情報がIoT に接続されることは気がかりとなります
企業がユーザーのデータを保持することも懸念材料となりますがそのデータが第三者の手に渡った場合にはさらに大きな問題となりますWeb 接続されたベビー モニターを始めとするインターネット上の Web やセキュリティ カメラなどの数千もの個人情報がハッカー集団により公開された最近の事例では接続デバイスにおけるセキュリティの脆弱性が露わになりました2デバイスから収集されるデータの多くは単なるメタデータですがそれらの情報の集積により多くの個人情報を特定することも可能となってしまいます2014 年スタンフォード大学の研究者は546 人のボランティア実験者から短期間のメタデータの提供を受けその解析を行い驚くべきことにわずかな解析で比較的高精度な個人情報を特定することに成功しましたこれには健康医療情報宗教上の情報薬物乱用に関する個人情報銃の所有情報離婚に瀕している夫婦の情報などが含まれていました3
そのような課題も伴いますがIoT は世界に大きな良い影響を及ぼすための大きなチャンスの扉を開きますIoT のさまざまな活用にはまだ知られていないものもありますがIoT は既に世の中を変えつつあります
スマート センサーもう 1 つの IoT の課題はデバイスのコストですスマートフォンの定期的なアップデートを行うことは既に一般的となりましたが同じように 208
2020 年までにインターネットに接続されると予測されるオブジェクトの数 1
億
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冷蔵庫やドア ロックを 2 年おきにアップデートして最新機能を使い続けたいと思うユーザーは多くありませんその分高価な新製品をわざわざ購入するユーザーも多くありませんそこでスマート センサーの出番となりますリモート データ センサーは急速に広がりつつありますがまだ始まったばかりですAberdeen Group の 2015 年の調査によると製造企業の 41 がセンサーのデータを高い頻度で活用していると答えています4いくつかの要因によりこのトレンドは勢いを増しています第一に既に説明したようにスマート センサーによって従来型のデバイスに比較的低いコストで「スマートな」機能を付加することができますスマート デバイスのために機器全体を交換する必要なしにスマート センサーを使って既存の機器が必要なフィードバックを行うことが可能となります第二にマイクロチップの小型化により小型のセンサーが可能となりましたセンサーの小型化によりこれまではセンサーを付けられなかった小型のデバイスにもセンサーを付けることができるようになりましたこれはウェアラブル市場で特に広がっています数年前にはなかった多くのセンサーを備えたフィットネス バンドなどが登場しています
サイズの小型化に加えセンサーの低消費電力化技術によりスマート センサーの用途が大きく拡大していますバッテリー電源を必要とするセンサーではそのバッテリーは課題の 1 つです常にアクティブである必要があるセンサーはバッテリーを急速に消費する場合もあります低消費
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88+12W35+65+W11+89+W
79+21+W35+65+W10+90+W
47+53+W14+86+W2+98+W
電力型の新しいセンサーによりこの課題の解決が図られていますデータ収集手法の改良もスマート センサーの低電力化に役立っていますたとえばローカル メモリを活用したセンサーでは一時的にデータを保存して後からまとめて転送を行いインターネットへの常時接続保持の必要性をなくしています
ユビキタスなインターネット接続性もスマート センサーの普及を後押ししていますIoT デバイスではその名のとおりデータ転送のためにインターネット接続が必要となりますが従来では限定的なインターネット接続とその帯域幅によりシームレスな接続には困難が伴っていましたワイヤレス技術の進化により今日ではスマート デバイスの接続がより容易になりました
センサー数の増大によりデータの速度と量に対応するためにはより強力なコンピューターが必要となりますインターネット接続性の向上に加え増大する同時接続のデータ ストリームを処理可能な高速なコンピューター プロセッサもスマート センサーの拡大を支えていますさらにスマート センサー技術の拡大に寄与している大きな要因の 1 つはデータ収集に関するユーザーの不安感の減少です
身体の状況をモニターして医者に情報を転送するセンサーや自動車が相互に通信を行うセンサーなどリモート センサーの可能性は多大ですセンサーを使って製品の使用状況や動作パターンをリアルタイムに監視することにより製品や職場の効率を向上することができますリアルタイムの最適化エンジンにデータを送信したり今後の戦略や開発のためのデータ ポイントとすることができます
ウェアラブル新たなテクノロジは今日の企業にとってこれまでにない新たな課題やリスクをもたらしていますウェアラブル デバイスは製造現場から社外まで労働者の 見張り として使われるようになり労働者の賃金や規則違反の監視にも影響を及ぼすようになっていますこれらの用途における今日
での課題はデバイスのデータ マネジメント保護信頼性などです特に労働者の身体上のリスクを伴う職種ではデバイスの装着に伴う不便性を超える利便性を提供できるかどうかが課題でしたがデバイスの急速な普及にしたがいそれらのリスクや不安は解消されつつあります
トレーニングやサポートもウェアラブルによる大きな効果が期待されている分野ですMicrosoft HoloLens5 などのテクノロジの活用によりVR (仮想現実 ) 技術を使って従業員が作業シナリオに沿った実際の操作法を知ることができこれはビデオやガイドブックを使うよりもわかりやすいソリューションとなりますさらに AR (拡張現実 ) 技術によりリアルタイムで従業員やユーザーに手順を説明できるリモート アシスタンスを提供することもできますこれによって製造業者は従業員トレーニングを向上させたり顧客サポートを向上させることができます
PCノート PC スマートフォン タブレット
ゲーム コンソール スマート TV スマート ホーム
デバイス
スマート ウォッチ
スマートリストバンド
どれも所有していない
88
35
11
79
35
10
47
14
2
スマート デバイスの所有率52 53
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B2B から B2B2C へ要旨企業は研究開発から配送までバリュー チェーンを詳細に制御してますます増大する顧客の期待に対応しようとしていますこれにより製造業者はエンド ユーザーのニーズとエクスペリエンスを重視しB2B から B2B2C への変化を余儀なくされています
ポイントbull 増大する顧客の要求により企業はバリュー チェーンを詳細に制御する必要があります
bull 製造業者には透明性の向上とエンド ユーザーの重視が求められています
bull 世界の消費者の 87 が購買判断時に CSR を考慮すると回答しています
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B2B から B2B2C へ消費者のすべての決断には経済的感情的その他のメリットとリスクが伴います消費者が製品を購入する場合単に製品を買っているのではなくエクスペリエンス (体験 ) を購入していますこのエクスペリエンスには製品を使うエクスペリエンスも含まれますが購入の複雑性店頭での実感パッケージセットアップの容易さ問題があった場合のサポート対応の安心感なども含まれますたとえば消費者は「どれだけストレスが生じるか」「友人にどう思われるか」「壊れやすいか」などと考えます
企業がパーツや製品を差別化しても消費者にはその違いがわからない場合もありますたとえばクルマの送風ファンが何度も故障した場合消費者はその部品のメーカーのことを考えることはなく悪いエクスペリエンスをクルマのメーカーのブランドにつなげて考えます今日の B2C 企業の多くは製造から消費までそのバリュー チェーンを細かく制御しブランドの評判を守り高まる消費者の期待の基準を満たそうとしています企業が多くの接点にわたって主導権を保持することによりブランド エクスペリエンスを十分に制御してカスタマー ジャーニーの全体にわたって継続性を保持することができます
その結果B2B 企業はよりエンド ユーザーに焦点を当てる必要があります単に調達顧客のニーズを満たすだけで
なく顧客の顧客のニーズを考慮する必要がありますこの変化によりB2B 企業は B2B2C 企業へと変わりつつあります製造業者は変化する要求に基づいて製品やサービスを見直す必要があります
スピードに対応するためのフルフィルメントの変化高まる顧客の期待によりB2C 企業がフルフィルメントに対応する方法が変化していますAccenture の 2014 年の調査によると顧客の半数は小売企業が消費者にオンラインで注文を行い店舗で受け取る方法を提供することを望んでいます6 小売企業の 77 は店舗での受け取りがとても有益であると考えています7 店舗での受け取りを使うと答えた顧客の 25 はそうする主な理由はスピードだと答えています6 これらののニーズと価値にもかかわらず店舗での受け取り複数チャネルでの在庫確認店頭への発送などの基本的なサービスを提供している小売企業は全体のわずか 13 にとどまっています
配送時間を改善するため多くの B2C 企業は 1 つのサプライ チェーン モデルへと移行しオンライン ストアと実店舗の流通用資産を統合しています既に多くの店舗を持つ企業では小売店舗をネットワーク型の小型流通センターとして活用することにより新たな流通施設を構築して管理する費用をかけることなく注文対応時間を短縮していますさらに資産の統合に
より顧客は在庫確認を行って製品を入手するための最も速くて簡単な方法を知ることができるようになります製造業者はロジスティクスを見直して適切な製品が適切な行き先に適切なときに行き渡るようにする必要に迫られています
サプライ チェーンの可視性の向上変化する小売トレンドによりB2C 企業はサプライ チェーンを見直す必要に迫られています多くの B2C 企業では企業に代わって製品の発送を行うサード パーティのロジスティクス プロバイダーやフルフィルメント ハウスを活用して店頭に在庫のない製品や在庫を持たない製品すらもオンラインで販売していますこれらの企業では製造施設から倉庫へさらに店舗への在庫の追跡を行うだけでなく個々の顧客への発送状況の追跡を行える必要があります今日の顧客は店舗の在庫情報を確認したり店舗での受け取りなどの新たなフルフィルメント オプションの提供を期待していますそれらのニーズに対応するため製造業者は工程とサプライ チェーンの可視性をいっそう高めそれらの情報を B2C パートナーと共有できるようにする必要があります
マーケティングとの統合企業がエンド ツー エンドの顧客エクスペリエンスをより重視することに伴いマーケターは製品開発パッケージング注文対応配送までのすべてに関してより詳細な対応を行うよう
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になっていますその結果製造業者はこれらのエクスペリエンスを提供するマーケターとの密接な協業を高めています
またソーシャル メディアの成長はマーケティングと製造の統合のために大きな役割を果たしつつありますソーシャル メディアは成長を続けており今日では全米の成人の 23 (65) がソーシャル ネットワーク サイトを活用しています2005 年にはこれは 7 に過ぎませんでした8ソーシャル メディアを通じてマーケターにとってこれまでになかったような顧客との対話が可能になり製品やスタイルトレンドや競合についてのフィードバックを収集できるようになりましたイノベーションの速度がますます加速し現在の企業は従来の小規模なフォーカス グループを活用する方法に代えて世界中から収集されたソーシャル データを活用する方法に移行しています
あらゆる部門でのイノベーションソーシャル メディア データ以外にも企業のイノベーションのプロセスは進化していますかつてイノベーションは研究開発部門内のみで行われるものでしたが現在の企業ではアイデアの出所を問わずあらゆる部門でのイノベーション を図ろうとしています新たなクラウド対応のコラボレーション ソフトウェアにより企業はさまざまなアイデアを共有し検討して加速するツールを手にしています営業担当者が顧客の不満を製品開発に直接つながるフィードバックに変えることができるようになりました
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さらにIoT の活用により製造業者は製品の使用状況に関する可視性を大きく向上させることができますこのデータはユーザーの動作の詳細な理解に役立ち今後のイノベーションのためのインサイトを提供しますたとえば最もよく使用される機能は何か不要な機能は何かユーザーが操作中に行き詰まる箇所はどこかニーズに対応するためにうまく動かない箇所はどこかもともと意図されていないような用途に使われてる箇所などを理解するために役立ちますよりアジャイルな製造プロセスの活用により製造業者はこれまでになく迅速に製品の変更や改良を行うことができます
持続可能性環境と社会に優しい製品に対する消費者からの要求の増大に関する議論が行われています多くの人が環境や社会を考慮した製品を望むとする一方で消費者の購買行動は必ずしもそれを反映したものとなってはいませんでしたこの流れに変化が表れてきています
環境に優しい製品であれば高い価格でも買うと回答する個人は減少していますが企業が社会や環境を考慮することは重要であると回答する個人は増加しています9 2013 年の Cone Communications and Echo Research による調査では世界の消費者の 87 が購買時に CSR (企業の社会的責任 ) を考慮すると回答しています10 これはつまり消費者は CSR に対して高い対価は払わないものの優れた CSR を備えることは新たな時代の最低基準でありこの新しい基準に達しない場合には消費者から見放されることを意味します企業は CSR を防御戦略と攻撃戦略の両面から検討する必要があります
今日では情報の取得は容易であり瞬く間に拡散します倫理に反した商行為が露呈した場合には消費者からの急激な反発を引き起こしますこのため多くの企業では自社の商行為を再度見直しさらにサプライ チェーンの取引先の商行為も確認してより社会に対して責任を持った組織となるようにしていますまた多くの企業では透明性の向上を図っています2015 年CorporateRegistercom11 で
は 12000 社からの CSR 報告書を取りまとめましたがその数は 1994 年にはわずか 20 社でした
さらに多くの企業では CSR をビジネスの成長につなげていますたとえばAmerican Eagle では女性肌着ブランドである Aerie の売り上げが広告でのモデルのフォトショップ加工を止めると発表して以来10 増加したと報告しています12 Goldman Sachs では10000 人の女性起業家に対して教育とトレーニング支援の投資を行うと発表しました13 World Green Business Council14 の調査によるとオフィスの空気の品質を向上させる取り組みを行っている企業では8 ～ 11 の生産性向上が見られるということですこの調査では優れた CSR を行っている企業では従業員の採用と保持が容易になるという結果も示してい ま すHarvard Business School と London Business School による 2011 年の調査ではCSR に優れた企業は資金調達が容易であるという結果を示しています14 従来は CSR の取り組みには賛否両論がありましたがこの流れは変わり倫理性からも経済性からもCSR への投資の重要性はますます明確になっています
低い品質に対する容赦のない対応インターネットによって消費者はオンライン レビューやオンライン ショップなどこれまでになく多くの情報や意見を手に入れていますさらにファッションからテクノロジまで多くの業界では製品のライフサイクルがますます短期化しています15 16 満足できなかった消費者は別の製品を購入する可能性が非常に大きくなっています
製造業者は品質が低い場合の消費者からの容赦ない対応を考慮する必要がありますイノベーションのスピードに対応し生産サイクルの短期化に対応する必要がありますこれまでになかったイノベーションを持った新製品でも箱を開けてすぐに問題なく動作することを顧客は期待しています製造業者がそれを提供できない場合にはその代償を受けることになります
トリプル ボトムライン
環境環境に対する企業の影響狭義では環境に有害でない必要がありますがトリプル ボトムラインを考慮する多くの企業ではさらに進んだ取り組みを行っています
社会社会に対する企業の影響トリプル ボトムライン モデルでは企業に経済的な投資を行うステークホルダーだけでなくあらゆるステークホルダーを考慮します
経済企業の経済的価値トリプル ボトムライン モデルでは経済的価値とは従来型の会計の定義を超え世界の経済環境における企業の影響のすべてを意味します
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バリュー チェーンの進化要旨製造業者は顧客のエクスペリエンス優れたサポート透明性の向上に焦点を当てバリュー チェーンを進化させています
ポイントbull 64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています
bull 企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています
bull 59 の製造業者がロボティクスを採用していると回答しています
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バリュー チェーンの進化製造業者はエンド ユーザーのニーズを重視したビジネス モデルの採用を志向するにつれて研究開発から販売後のサポートまでのバリュー チェーン全体を見直す必要に迫られています製造業者は高い次元での透明性と今日の消費者から求められるサービスを提供するためにバリュー チェーンのパートナーとより密接な協業を行う必要があります2015 年の Deloitte による将来のサプライ チェーン タレント (Deloittersquos 2015 Supply Chain Talent of the Future)のレポートでは64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています17
サービスとしての製造進化するバリュー チェーンや 3D プリンティングなどの新たなテクノロジの出現により製造業者にとってはパーソナライゼーションを可能にする新しいビジネス機会が現れています従来型の製造よりもより オンデマンド に近い製造サービス (リアルタイム デマンド フルフィルメント とも呼ばれます ) を提供する製造業者も既に出現しておりその影響が既に表れてきています企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています18 パーソナライズされた医療デイバスやカスタマイズされた調合薬などパーソナライズされた製品は既にインパクトをもたらしていますまたパーソナライズされた玩具などの楽しい用途もありますテクノロジによってこれらのサービスが工程の観点からもロジスティクスの観点からも実現されています
IoT の発達も「サービスとしての製造」に大きな役割を果たしつつあります製品の販売後も製品監視が可能となることにより製造業者は使用状況のデータを収集し予兆保守を提供するための予測分析を行うことができますこれは今後数年でサービス業界にまったく新しい革命的な進化をもたらすと考えられています定期点検のためにクルマを持ち込む必要はなくなりますクルマが問題の自己診断を行いメンテナンスが必要なときに自動的に報告を行うようになります製造業者は必要なパーツをあらかじめ修理工場に配送しておくことができ作業を行う技術者はユーザーがクルマを持ち込む前に診断レポートを参照しておくことも可能です
たとえばThyssenKrupp Elevator のような製造業者ではサービスとしての製造を念頭にビジネス モデル全体の見直しを行っています新旧を問わずエレベーターにスマート センサーを装着することによりThyssenKrupp では収集データを使って予兆保守サービスや先制的な保守サービスを顧客に提供しコストとダウンタイムを低減していますThyssenKrupp ではこのサービスによって自社のエレベーターのサービス性を向上させるだけでなく業界の常識を超えて自社以外のエレベーターにもこのサービス モデルを拡張しています19
リショアリングリショアリングは最近の製造業でよく触れられるトレンドであり世界経済に大きな影響を与えつつあります2014 年末の Boston Consulting Group のレポートによると「英国における中小規模製造業者の 11 が最近 12 か月間に海外から製造工場を国内に戻
リショアリングの主な理由として運送コストの低減と回答した製造業者の割合 23
業務の自動化
2025 年までに先進国では 15 ～ 25新興国では 5 ～ 15 の工業労働者の仕事が自動化されると予測される 54
78+22+V78
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した」とされておりこれは「海外にオフショアした製造工場の数の 2 倍」であるということです20
いくつかの要因によりリショアリングが促進されています第一の要因は中国インドブラジルなどかつて低コストでの製造を可能にした国々の経済成長ですそれにより賃金の上昇は 2 桁に及びました21 これは地域の労働者には大きな経済機会をもたらしましたがオフショアを行った製造企業にとっては国内生産に対するオフショアのメリットを失うことになります
さらに最近の運送コストの上昇によりオフショア生産のコスト メリットはいっそう低下しました運送コストは多くのマルチチャネル販売事業者にとって最大の運営経費です国内生産品の運送コストは一般に総売上の 2 ～ 4 程度ですが輸入品では総売上の 6 ～ 12 にもなります22 ガソリン価格や配送業者の賃金を始めとする各種コストの上昇も海外生産コストの上昇につながりましたBoston Consulting Group による製造企業調査ではリショアリングの主な理由として78 の製造業者が運送コストの低減と回答しました23
さらに製造業におけるロボティクスの普及の拡大もリショアリングの拡大につながっていますロボティクスは既に製造業で大きな役割を果たしており59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24 最新のロボットは高速のプロセッサとクラウド接
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59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24
続を備え数年前までは人間が行う必要のあった多くのプロセスを自動化することができます現在製造業者の 13 はロボティクスを使用したビジネス プロセスと生産プロセスの自動化を検討しています25 これらのスマートなロボティクスの採用によって国内生産施設が強化されかつて海外市場に求めた低コストの労働力を利用するよりもロボティクスを活用した国内の熟練労働者を利用するようになってきています
スマートな製造と新たな機器の需要スマートな製造施設とデジタル化されたバリュー チェーンへの動きは製造業に大きな影響を与えています今日では13 の製造業者がバリュー チェーンにおける自社のデジタル化の度合いを「高」と考えており80 以上が今後 5 年以内にバリュー チェーンをデジタル化すると回答しています26 これには大きな機会がありますがスマートな機器とデジタル化には高価な費用がかかりますPwC は製造エンジニアリング業界では今後 5 年間にわたりインダストリー 40 (第
4 次産業革命 ) ソリューションとして年間約 310 億ドルの投資が行われると予測しています26 これらの新しいテクノロジの実装にはコストがかかりますが実装しないことによる代償の方がはるかに大きいと考えられています
シェアリング エコノミーのインパクトPwC の最近のレポートによるとシェアリング エコノミーの市場は現在全世界での売り上げが 150 億ドルですが2025 年までに 3350 億ドルに成長すると予測されています27 Airbnb や Lyft などの企業はレンタルや交通の市場に変革をもたらしましたがシェアリング エコノミーのモデルは既にボート収納ペット仕事場エネルギーなどにも広がっています
シェアリング エコノミーはその急激な成長により製造への影響は不可避でありその兆候が既に現れています製造業者にとっての真のリスクはまだ判然とはしませんが個人が製品を シェア できるようになると製品を買う必要がなくなっていくと言っても過言ではないため製造業者への悪影
響もありえると考えられています一方シェアリング エコノミーは製造業者にとって興味深い機会をも創出していますAmazon などのいくつかの企業ではコミュニティ メンバーが製品や材料を顧客に配送し運送時間や運送コストを低減するという試みを既に始めていますまた企業間のシェアリング エコノミーではオーバーヘッドの共有や異なる季節需要を抱えた企業間での倉庫スペースの共有によるサイズの最適化など興味深い取り組みも始まっていますこのトレンドはまだ新しいものですが製造企業にも影響を与えるものと考えられます
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より高い可視性要旨データの収集性の向上とクラウド対応のアナリティクス プラットフォームにより製造業者ではこれまでにないほど工程についての可視性が高められています
ポイントbull 45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています
bull グローバル企業の 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じています
bull SMAC-スタック (ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド ) は製造業者の業務に変革をもたらしています
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58 + 47 + 44より高い可視性ビッグ データの最大の課題の 1 つはその量と速度に対応することですIBM による 2015 年の調査では日々 25 エクサ バイトものデータが生成されており世の中のすべてのデータの 90 は最近 2 年間に生成されたものであるということです28 データを活用するための優れたツールなしではその活用は比較的限定的でしたがスマートで強力なクラウド コンピューティングによりついにビッグ データがより有用なものとなり製造業者が生産現場を改良してよりスマートな工程とサプライ チェーンを実現するために役立っています
小型センサーからよりユビキタスなインターネット アクセスまで新たなテクノロジを活用して製造業者はより高速により信頼性の高いデータにアクセスすることができますこれらの進化により製造企業はこれまでになかったほど非常に広範なデータ ソースからデータを収集できるようになりましたたとえばユーザーによる製品の使用状況データ機器のキャパシティエネルギー消費レベルパーツ在庫機器のメンテナンス状況品質管理メトリックなどのデータを収集できます2015 年の Aberdeen Group によるインサイト時代のデータ主導の製造のレポートによると45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています29 より包括的で優れたデータを活用して製造業者は事業の総合的な理解を深めることができ工程を最適化したり問題の発生前に機器や安全上の問題の予兆に対応することができます
ビッグ データ高速かつ信頼性の高いデータの取得はビッグ データのための正しい方向への一歩ですがIBM が定義した「ビッグ データの 4 つの V」と呼ぶ新たな課題も引き起こします30 4 つの V とはVolume ( データの量 )Velocity (ストリーミング データの分析速度 )Variety (多様なデータの種類 )Veracity (データの信憑性 ) です
ビッグ データの増大に伴い企業はこれらの課題を痛感することになります2015 年の KPMG による Going Beyond the Data レポート 31 によるとグローバル企業の 58 がデータの品質と信頼性はデータとアナリティクスに基づく意思決定のための大きな課題であると回答していますまた 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じていますつまりビッグ データがビッグすぎるのです今日まで企業のデータ活用は内部の知識不足限定的なツール高価なコストなどにより制限されていましたがようやく機能が追い付いてきました
製造業者はビッグ データにより容易にアクセスできるための新たなアナリティクス ツールを活用しようとしていますこれには機械学習予測分析自動化ツールなどがありますビッグ データはそれ自体は有益なものではありませんデータが知識を提供しプロセスを効率的なものとして製造業者が効率的な業務を遂行できるようになることによって有益なものとなりますこれらのツールは製造業者が検出分類可能性分析最適化を行うために役立ちます
検出にはパターン (トレンド )ターゲット外れ値の認識があります多くのデータをチャートやグラフにでき
データとアナリティクスに基づいた意思決定を行うための最大の課題 31
データの品質と信頼性の評価が困難
適切なデータが必ずしも利用できない
クエリを実行するための知識が限られてる
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るデータ可視化ツールによりトレンドの把握がより容易になりますシンプルな可視化比較により外れ値を容易に識別できますリアルタイムにデータを追加することによりシンプルなデータ可視化にスピード性が加わります製造業者はこれらのツールを活用して品質管理の変化やメンテナンスの問題を追跡したり新たな市場トレンドを検知したりサプライ チェーンの問題の予兆を問題の発生前に識別したりすることができます
分類により企業はデータの分離並べ替えフィルター順序付け比較を行えます製造業者は分類によってより迅速に在庫パーツ生産のニーズを分離したりランク付けできます分類プロセスを自動化するツールにより生産を合理化でき製造業者は変化する需要に柔軟に対応できますまたこれによって製造業者はよりカスタマイズされた製品を製造してスマートなクロス セルを進めることができます
将来のできごとの可能性を理解することは戦略的な判断を行うために非常に重要です可能性はできごとの確率を示すために使われ複数のできごとを比較したり結果の分布を示すために利用されます製造業者は予測アナリティクス ツールを使ってマスター在庫管理新製品の最適な価格付け予兆保守や先制的な保守販売予測サポート ニーズの予測キャッシュ フロー管理などに活用できます
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SMAC-スタック = ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド製造業者にとってアジリティ (俊敏性 ) がますます重要になっているためアナリティクスを活用して最適化を進めることによってより敏捷性を高めることができますこれは上記の 3 つの柱の最適化すなわちより迅速で正確な検出分類可能性分析を行うことによって実現できます多くのリアル データが利用できるようになり新たな機械学習ツールを活用して期待された結果と実際の結果を比較しアルゴリズムを最適化することによって製造業者の業績向上につなげることができるようになりました
これらの方法自体は多くは新しいものではありませんが強力なプロセッサとクラウド コンピューティングの威力を使った新たなツールによってデータを十分に活用することが可能になってきました
SMAC-スタックSMAC-スタックとはソーシャルモバイルアナリティクス (すなわちビッグ データ )クラウドの頭文字を表すものであり製造業者が工程の可視性を向上してよりアジャイルな企業となるための製品とサービスのパッケージを示すものです次世代の SaaS では SMAC-スタックとの密接な連携が図られるようになると考えられます新たな機能とはプラグインなどのアドオンや API によりソフトウェアが単に共に動作するだけではありませんシステム全体が密接に連携するように構築され新たな機能の追加によりスタック全体を向上させることができます
SMAC-スタックではクラウドを活用したソーシャル機能によって企業
はデータをより効率的に共有したりコラボレーションを向上させたりできますソーシャル機能は社内のコミュニケーションを向上させるだけでなく仕入先やサプライ チェーンの他の取引先とのコミュニケーションも向上させることができます
モビリティのトレンドは既に数年間にわたって進んできていますがSMAC-スタックのモビリティによって従業員はクラウドを使ってデバイスを同期し場所を問わずにソーシャルやアナリティクスのデータに容易にアクセスできるようになります製造現場でのモバイル テクノロジの活用は生産フローの改善や問題の迅速な伝達と解決に役立ちます
アナリティクスが SMAC-スタックのコンセプトを支えていることは意外ではありません既に述べたようにビッグ データは製造に大きな影響を与えていますアナリティクスと SMAC-スタックをつなげることにより価値のあるいくつかのメリットが生じますがおそらく最も重要なのは単一プラットフォームの活用を通じた測定の一貫性ですつまり異なるデータ収集方法を使ったデータ ソースを混在させることがありません
最後にクラウドがこれらのパーツをすべて統合するスレッドとして機能しますクラウドにより企業の業務が塗り替えられつつあります企業はデータをリモートで保存できオンプレミスのデータ センターの必要性を低減して関連コストも削減できます企業はデータの物理的な場所とセキュリティの心配をする必要がなくなりますリソースをクラウドに集中するこ
とにより従業員はより容易かつより安全に業務に必要なツールとデータに場所と時を問わずにアクセスできます
IT 部門と財務部門製造におけるテクノロジの普及の増加は製造部門と IT 部門のより密接な関係をもたらしています企業におけるテクノロジの役割とコストが増大するにつれ財務部門が IT の管理により大きな役割を持つようになりこれにより製造工程にも財務部門の役割が拡大していますビッグ データによりIT 担当者と財務担当者のどちらにとっても企業の製造工程とサプライ チェーンの可視性が向上していますこの変化によって財務部門のリーダーが投資と経費の影響を十分に理解しようとすることにより財務部門の説明責任はバリュー チェーン全体に拡大しています
25
日々生成されるデータ量28
エクサバイト
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エマージング テクノロジ要旨テクノロジは常に製造業のイノベーションの推進を担ってきました今日のエマージング テクノロジも同様です3D プリンティングからナノテクノロジまで最新のツールや技術は製造に変革をもたらしています
ポイントbull 米国の製造業者の 667 がなんらかの形で 3D プリンターを導入しています
bull 自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています
bull ナノテクノロジは原子レベルでの超精密加工 (APM) を可能にしています
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エマージング テクノロジ製品の歴史はほぼ製造技術の歴史と共にあります最初の革ベルトによるバケット エレベーターとベルト コンベアは 1785 年に登場し交換可能な部品は 1801 年に登場しました31 Ford による最初の可動組み立てラインは1913 年に登場しました32 Televox ロボットは 1926 年に登場しました33 CNC 機械加工やシックス シグマは80 年代に登場しましたそれらも含めRFID タグなどテクノロジのすべてが今日あるような新たな材料の製造や新たな製品のためのプロセスや組み立てに活用されています
製造における過去のトレンドを振り返りそれを基に将来の製造を理解しようとすると同時に最新のテクノロジを十分に理解することが重要です
3D プリンティング3D プリンティングは今日の企業と製造における最も期待されるエマージング テクノロジの 1 つです積層処理により事実上あらゆる 3D のデジタル レンダリング イメージを物理形状で行うことができます現在米国の製造業者の 23 (667) がなんらかの形で 3D プリンターを導入済みでその数は増加中であり155 は今後 3 年以内に使い始める予定であると報告されています34 この流れは技術的改良による機器と材料のコストの低下および印刷時間の高速化によって促進されています3D プリンティングは新しいものではありませんがこれらの改良によって多くの製造業者にとってより実用的なものとなってきています実際小規模企業における 3D プリンティングの導入は急速に大規模企業並みに進んできており現在の導入率はそれぞれ 5975 とその差が縮まっています34
3D プリンティングの用途はカスタマイズされた医療機器パーソナライズされた製品やパッケージ船舶が外洋航行中に作成して利用できる交換部品など広範にわたっていますカスタムの日さしによる独自の美容製品を
作成したり製薬企業が患者向けにさらにカスタマイズされた薬剤を作成したりさまざまなユーザーによる新たな用途が既に広がっています今日の製造においては3D プリンティングは主にプロトタイピングとして使われています製造業者の 34 が 3D プリンティングをプロトタイピングに使用していると報告されていますまた 289 は用途の実験中であり26 は従来の方法では製造できない製品を作るために使っているとしています34 3D プリンティング テクノロジが高速かつ安価となるにつれ製造業者にとって新たな用途が広がることは確実です
CNC 機械加工積層処理である 3D プリンティングとは異なり機械加工は大きな原材料のブロックから制御された削り出しによって最終的な形状とサイズを作成するプロセスですこれは複数の部品を組み合わせることなく単一の原材料から単一のコンポーネントを作成できることを意味しますこれは通常複数の部品を組み立てる時間を低減でき接続点において一般的な強度の弱さを低減でき複数部品の接続に必要な追加部品や材料を減らせるため重量とサイズを低減できます
CNC 機械加工は新しいものではありませんが技術とプロセスの進化により近年 CNC 機械加工の需要は高まっています今日の CNC 機械加工では自動化正確性速度が改良され主に自動車医療機器テクノロジ デ
バイスなどに使われる高品位金属など扱える材料が拡大していますその結果CNC 機械加工はより強くより小さな製品に利用され今日の製品で見られる多くのユニボディの製造のための技術として活用されています
自律デバイス自律デバイスと言うと自動運転のクルマやドローンのように未来の夢と思われるかもしれませんが実際には既に現実のものになっていますMercedes-Benz35 や Tesla36 などの自動車製造業者は既に自律機能付きのクルマを発売しておりTesla の CEO である Elon Musk は最近のインタビューで自動運転車は今後 20 年で普通のものになると予測しています37 最大の障壁は技術自体よりも規制面であると考えられます38 ロボティクスと自律システムに関する公開特許の数は 2004 年から 2013 年の間に 264 増加しました24
製造業ではロボットは長い間一般的であり他の産業よりも普及が進んでいましたが新世代の AI (人工知能 ) を使った自律デバイスによって生産工程保守の 3 つの点で製造の情勢が塗り替えられようとしています
これまでのロボット活用と同様に今後もロボット支援を活用した生産ではより効率的に仕事をこなしたり重量物の運搬など人間ではできないことも行えますがAI と自律機能の搭載により機械がより独立して作業を行うことができるようになりますま
3612 24導入の可否を判断するための実
験段階プロトタイピングのみ
プロトタイピングおよび実生産
従来の方法では製造不可能な製品の製作
最終製品や最終部品の実生産のみ
未導入
3D プリンティングの採用状況 5529+25+10+3+1+33
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だ実験段階ではありますがプログラムされた自律型のドローンは自分で部材や部品を見つけて共同作業を行ってビルや橋を組み立てることができます39
自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています欧州のロボティクス企業である Kuka40 ではロボットが相互にやり取りを行って自動的に次の製品ラインの対応を調整する自律ロボットを製造していますこれらのような自律マシンは集中在庫データにアクセスして市場ニーズに基づいて動的に製造量を変更することができます自律ドローンや自律ロボットは倉庫内で資材を見つけて運搬することができ製品を顧客に配送することさえ可能です作業現場でドローンが部材を集めて在庫ニーズに応じて製品を組み立て製品が自動運転車両によって自動的に配送される日も遠い未来ではないでしょう
最後に自律車両が保守に大きな変革をもたらしていますスマート センサーの活用により機器は予期される保守上の問題の自己診断を行えますまた自律デバイスにより視覚的に問題を確認し解決策を判断して必要なツールと部品を用意し修理を行うことができますこれは携帯電波塔や橋梁など保守の実施が困難な場所では特に有益ですこのような予兆保守は製造業者のビジネス スピードの向上に大きく寄与しダウンタイムとコストを低減することができます
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エマージング テクノロジによる課題の克服企業のグローバル展開時の課題であまり取り上げられることのない問題に商品の配送があります米国では配送と言うとスピードの問題がありますがそもそも配送を行うためには配送先の地点を特定する必要があります
スタートアップ企業である what3words41 によると世界の人口の約 75 は「住所システムが一貫性に欠けたり複雑であったり未整備であることによる問題に直面している」ということです世界全体では 40 億人が住所を持っておらず先進国であっても住所システムは複雑な問題を抱えている場合がありますたとえばロンドンではLonsdale Road という異なる通りが 8 つあったり多くの家に地番がなかったりします
ロンドンを本拠とするスタートアップである what3words41 はこの問題に対処するため地球上を 3m x 3m の区画に区切り5700 万の区画を作成してそれぞれに固有の 3 つの単語による住所を割り当てましたこれは簡単な地理的座標系のように機能しますwhat3words は製造業者や配送企業から多くの注目を集めていますこの住所システムでは顧客は商品の配送先として単に倉庫を指定するだけでなくより具体的なドアや場所を指定できますまた製造業者では施設内で保守上の問題が発生している場所や資材の運搬先や作業現場の安全性を向上させる必要がある場所などを特定するのに役立ちますドローン テクノロジとの組み合わせによりこの座標系を使って食品や医薬品その他の補給品を迅速で容易に配送する方法に道が開かれる可能性がありますたとえば未開発の地域への配送や災害地域への緊急配送などが考えられますまだ途上の技術ですがエマージング テクノロジによってより小さな世界が実現されつつあります
先端素材スマートな先端素材によって想像以上に世界が変わろうとしています新しいスマートな素材が次々に登場していますたとえば自己修復を行える素材や光量温度電流などの変化に応じて形状を変化させる素材などがありますこれらの素材はコストの低下と共に利用の道が開かれつつあり製造業者ではこれまでになかった新製品や既存製品へのこれらのテクノロジの採用を検討しています
これらの先端素材の利用の一例には食品や医薬品などの賞味期限や有効期限のある製品向けに開発された「バイオ スマート タグ」がありますこれはトウモロコシの穀粒ほどの大きさのジェル状のスマート タグで食品の期限を示すことができますタグは特定の化学作用や微生物増殖により反応して通常は色の変化により状態を示します
このテクノロジには幅広い可能性がありますまずさまざまな食品パッケージや医薬品パッケージに採用して消費者に期限を知らせることができますまた現在は物流上一部のサンプルのみで行われている大腸菌やサルモネラ菌などの細菌検査に使われると画期的となります将来的にはこれらのテクノロジは現在では鮮度が不明であったり食中毒へのおそれから大量に廃棄している食品の課題に対応したりひいては食糧不足などの課題に対応できるものと期待されています
これらのテクノロジはまだ途上の技術ですが製造業者にとっては先端素材を使った製品や廃棄物の低減や工場内での品質管理の向上など有望な活用分野が開けています
ナノテクノロジナノテクノロジは画期的なイノベーションであると考えられていますナノテクノロジとは分子や原子のレベルで物質を操作する技術ですが次
世代のナノテクでは原子レベルでの超精密加工 (APM Atomically Precise Manufacturing) を目指しています42 これは文字どおり原子を自由に操作して物質を製造することを意味しています既にこのレベルの超精密技術によりナノ電子技術によって DNA にデータを保存することができ将来は米粒サイズの大きさに 1 ペタバイトを保存できる可能性があるとされています43
このテクノロジを支える科学は既に存在しその進化が期待されていますAPM はコストの低下と共にコンピューティング素材医薬品など多くの分野に大きな可能性を開くものと考えられています一方では適用の広がりと共に技術の悪用も懸念されていますたとえばわずかな製造設備で安価かつ高度な兵器を開発することなどですまた製造物が自己複製を繰り返すことにより地球上の資源を消費し尽くすほど増殖するというシナリオもありこれは「グレイグー」と呼ばれています遠い可能性かもしれませんがありえるリスクかもしれません44
ナノテクはまだこれからの技術ですが大きな影響があることは確実です
2008 年から 2014 年にわたる産業ロボットへの投資額増加 56
50+50+V50
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アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
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学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーションの連携
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
IoT (モノのインターネット )要旨IoT (モノのインターネット ) は製造業に大きな影響を及ぼしています製造業者は工程の可視性を向上したり機器の予兆保守を可能にしたり顧客にリモート サポートを提供したりすることができます
ポイントbull 2020 年までに 208 億ものデバイスが IoT に接続されると予測されています
bull 製造企業の 41 が高い頻度でセンサーのデータを活用しています
bull ウェアラブルは従業員の安全教育顧客サポートの向上に活用されています
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
IoT (モノのインターネット ) の登場インターネットの初期の時代からキッチンの家電から家の空調設備まで各製品をつないで統合したエコシステムを構築することは未来の 1 つの夢でしたIoT (Internet of Thingsモノのインターネット ) は個々のデバイスを既存のインターネット インフラに接続するものです
ユビキタスな (どこでも利用可能な ) インターネット アクセスセンサーの小型化クラウド コンピューティングの普及を通じてIoT が現実のものとなってきました数百万ものデバイスが既にインターネットに接続されていますがIoT はなお黎明期にあると言えますIoT は次の大きな潮流となると多くの専門家が指摘していますGartner による最近のレポートでは2020 年までに 206 億個のデバイスが IoT に接続されると予測されています1
製造業者にとって IoT は工程を監視して改善するための多くのデータを獲得できることを意味しますこれによりエネルギー管理をより効率化したり安全性のリモート監視を行ったり緊急通知システムを実現したりインフラの管理性を向上したりプロセスの自動化を図ることなどが可能となりますIoT は製品自体がスマートな機能を備えるためにも大きな役割を果たしますIoT の接続性によりリモートからリアルタイムでシステムを監視することが可能となるため顧客のためのリモート サービスやさまざまなサポートなど多くのビジネス ソリューションに扉が開かれます
セキュリティ上の懸念IoT は大きな可能性を秘めていますが一方では課題も伴いますプライバシーとセキュリティは最も大きな課題の 1 つですインターネットへの常
時接続とは常に監視されていることを意味します身に付けることができるウェアラブル デバイスのユーザーにとってこれは気がかりとなりますその他の接続デバイスのユーザーにとっても知られたくない生活上の情報がIoT に接続されることは気がかりとなります
企業がユーザーのデータを保持することも懸念材料となりますがそのデータが第三者の手に渡った場合にはさらに大きな問題となりますWeb 接続されたベビー モニターを始めとするインターネット上の Web やセキュリティ カメラなどの数千もの個人情報がハッカー集団により公開された最近の事例では接続デバイスにおけるセキュリティの脆弱性が露わになりました2デバイスから収集されるデータの多くは単なるメタデータですがそれらの情報の集積により多くの個人情報を特定することも可能となってしまいます2014 年スタンフォード大学の研究者は546 人のボランティア実験者から短期間のメタデータの提供を受けその解析を行い驚くべきことにわずかな解析で比較的高精度な個人情報を特定することに成功しましたこれには健康医療情報宗教上の情報薬物乱用に関する個人情報銃の所有情報離婚に瀕している夫婦の情報などが含まれていました3
そのような課題も伴いますがIoT は世界に大きな良い影響を及ぼすための大きなチャンスの扉を開きますIoT のさまざまな活用にはまだ知られていないものもありますがIoT は既に世の中を変えつつあります
スマート センサーもう 1 つの IoT の課題はデバイスのコストですスマートフォンの定期的なアップデートを行うことは既に一般的となりましたが同じように 208
2020 年までにインターネットに接続されると予測されるオブジェクトの数 1
億
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冷蔵庫やドア ロックを 2 年おきにアップデートして最新機能を使い続けたいと思うユーザーは多くありませんその分高価な新製品をわざわざ購入するユーザーも多くありませんそこでスマート センサーの出番となりますリモート データ センサーは急速に広がりつつありますがまだ始まったばかりですAberdeen Group の 2015 年の調査によると製造企業の 41 がセンサーのデータを高い頻度で活用していると答えています4いくつかの要因によりこのトレンドは勢いを増しています第一に既に説明したようにスマート センサーによって従来型のデバイスに比較的低いコストで「スマートな」機能を付加することができますスマート デバイスのために機器全体を交換する必要なしにスマート センサーを使って既存の機器が必要なフィードバックを行うことが可能となります第二にマイクロチップの小型化により小型のセンサーが可能となりましたセンサーの小型化によりこれまではセンサーを付けられなかった小型のデバイスにもセンサーを付けることができるようになりましたこれはウェアラブル市場で特に広がっています数年前にはなかった多くのセンサーを備えたフィットネス バンドなどが登場しています
サイズの小型化に加えセンサーの低消費電力化技術によりスマート センサーの用途が大きく拡大していますバッテリー電源を必要とするセンサーではそのバッテリーは課題の 1 つです常にアクティブである必要があるセンサーはバッテリーを急速に消費する場合もあります低消費
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88+12W35+65+W11+89+W
79+21+W35+65+W10+90+W
47+53+W14+86+W2+98+W
電力型の新しいセンサーによりこの課題の解決が図られていますデータ収集手法の改良もスマート センサーの低電力化に役立っていますたとえばローカル メモリを活用したセンサーでは一時的にデータを保存して後からまとめて転送を行いインターネットへの常時接続保持の必要性をなくしています
ユビキタスなインターネット接続性もスマート センサーの普及を後押ししていますIoT デバイスではその名のとおりデータ転送のためにインターネット接続が必要となりますが従来では限定的なインターネット接続とその帯域幅によりシームレスな接続には困難が伴っていましたワイヤレス技術の進化により今日ではスマート デバイスの接続がより容易になりました
センサー数の増大によりデータの速度と量に対応するためにはより強力なコンピューターが必要となりますインターネット接続性の向上に加え増大する同時接続のデータ ストリームを処理可能な高速なコンピューター プロセッサもスマート センサーの拡大を支えていますさらにスマート センサー技術の拡大に寄与している大きな要因の 1 つはデータ収集に関するユーザーの不安感の減少です
身体の状況をモニターして医者に情報を転送するセンサーや自動車が相互に通信を行うセンサーなどリモート センサーの可能性は多大ですセンサーを使って製品の使用状況や動作パターンをリアルタイムに監視することにより製品や職場の効率を向上することができますリアルタイムの最適化エンジンにデータを送信したり今後の戦略や開発のためのデータ ポイントとすることができます
ウェアラブル新たなテクノロジは今日の企業にとってこれまでにない新たな課題やリスクをもたらしていますウェアラブル デバイスは製造現場から社外まで労働者の 見張り として使われるようになり労働者の賃金や規則違反の監視にも影響を及ぼすようになっていますこれらの用途における今日
での課題はデバイスのデータ マネジメント保護信頼性などです特に労働者の身体上のリスクを伴う職種ではデバイスの装着に伴う不便性を超える利便性を提供できるかどうかが課題でしたがデバイスの急速な普及にしたがいそれらのリスクや不安は解消されつつあります
トレーニングやサポートもウェアラブルによる大きな効果が期待されている分野ですMicrosoft HoloLens5 などのテクノロジの活用によりVR (仮想現実 ) 技術を使って従業員が作業シナリオに沿った実際の操作法を知ることができこれはビデオやガイドブックを使うよりもわかりやすいソリューションとなりますさらに AR (拡張現実 ) 技術によりリアルタイムで従業員やユーザーに手順を説明できるリモート アシスタンスを提供することもできますこれによって製造業者は従業員トレーニングを向上させたり顧客サポートを向上させることができます
PCノート PC スマートフォン タブレット
ゲーム コンソール スマート TV スマート ホーム
デバイス
スマート ウォッチ
スマートリストバンド
どれも所有していない
88
35
11
79
35
10
47
14
2
スマート デバイスの所有率52 53
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B2B から B2B2C へ要旨企業は研究開発から配送までバリュー チェーンを詳細に制御してますます増大する顧客の期待に対応しようとしていますこれにより製造業者はエンド ユーザーのニーズとエクスペリエンスを重視しB2B から B2B2C への変化を余儀なくされています
ポイントbull 増大する顧客の要求により企業はバリュー チェーンを詳細に制御する必要があります
bull 製造業者には透明性の向上とエンド ユーザーの重視が求められています
bull 世界の消費者の 87 が購買判断時に CSR を考慮すると回答しています
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B2B から B2B2C へ消費者のすべての決断には経済的感情的その他のメリットとリスクが伴います消費者が製品を購入する場合単に製品を買っているのではなくエクスペリエンス (体験 ) を購入していますこのエクスペリエンスには製品を使うエクスペリエンスも含まれますが購入の複雑性店頭での実感パッケージセットアップの容易さ問題があった場合のサポート対応の安心感なども含まれますたとえば消費者は「どれだけストレスが生じるか」「友人にどう思われるか」「壊れやすいか」などと考えます
企業がパーツや製品を差別化しても消費者にはその違いがわからない場合もありますたとえばクルマの送風ファンが何度も故障した場合消費者はその部品のメーカーのことを考えることはなく悪いエクスペリエンスをクルマのメーカーのブランドにつなげて考えます今日の B2C 企業の多くは製造から消費までそのバリュー チェーンを細かく制御しブランドの評判を守り高まる消費者の期待の基準を満たそうとしています企業が多くの接点にわたって主導権を保持することによりブランド エクスペリエンスを十分に制御してカスタマー ジャーニーの全体にわたって継続性を保持することができます
その結果B2B 企業はよりエンド ユーザーに焦点を当てる必要があります単に調達顧客のニーズを満たすだけで
なく顧客の顧客のニーズを考慮する必要がありますこの変化によりB2B 企業は B2B2C 企業へと変わりつつあります製造業者は変化する要求に基づいて製品やサービスを見直す必要があります
スピードに対応するためのフルフィルメントの変化高まる顧客の期待によりB2C 企業がフルフィルメントに対応する方法が変化していますAccenture の 2014 年の調査によると顧客の半数は小売企業が消費者にオンラインで注文を行い店舗で受け取る方法を提供することを望んでいます6 小売企業の 77 は店舗での受け取りがとても有益であると考えています7 店舗での受け取りを使うと答えた顧客の 25 はそうする主な理由はスピードだと答えています6 これらののニーズと価値にもかかわらず店舗での受け取り複数チャネルでの在庫確認店頭への発送などの基本的なサービスを提供している小売企業は全体のわずか 13 にとどまっています
配送時間を改善するため多くの B2C 企業は 1 つのサプライ チェーン モデルへと移行しオンライン ストアと実店舗の流通用資産を統合しています既に多くの店舗を持つ企業では小売店舗をネットワーク型の小型流通センターとして活用することにより新たな流通施設を構築して管理する費用をかけることなく注文対応時間を短縮していますさらに資産の統合に
より顧客は在庫確認を行って製品を入手するための最も速くて簡単な方法を知ることができるようになります製造業者はロジスティクスを見直して適切な製品が適切な行き先に適切なときに行き渡るようにする必要に迫られています
サプライ チェーンの可視性の向上変化する小売トレンドによりB2C 企業はサプライ チェーンを見直す必要に迫られています多くの B2C 企業では企業に代わって製品の発送を行うサード パーティのロジスティクス プロバイダーやフルフィルメント ハウスを活用して店頭に在庫のない製品や在庫を持たない製品すらもオンラインで販売していますこれらの企業では製造施設から倉庫へさらに店舗への在庫の追跡を行うだけでなく個々の顧客への発送状況の追跡を行える必要があります今日の顧客は店舗の在庫情報を確認したり店舗での受け取りなどの新たなフルフィルメント オプションの提供を期待していますそれらのニーズに対応するため製造業者は工程とサプライ チェーンの可視性をいっそう高めそれらの情報を B2C パートナーと共有できるようにする必要があります
マーケティングとの統合企業がエンド ツー エンドの顧客エクスペリエンスをより重視することに伴いマーケターは製品開発パッケージング注文対応配送までのすべてに関してより詳細な対応を行うよう
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になっていますその結果製造業者はこれらのエクスペリエンスを提供するマーケターとの密接な協業を高めています
またソーシャル メディアの成長はマーケティングと製造の統合のために大きな役割を果たしつつありますソーシャル メディアは成長を続けており今日では全米の成人の 23 (65) がソーシャル ネットワーク サイトを活用しています2005 年にはこれは 7 に過ぎませんでした8ソーシャル メディアを通じてマーケターにとってこれまでになかったような顧客との対話が可能になり製品やスタイルトレンドや競合についてのフィードバックを収集できるようになりましたイノベーションの速度がますます加速し現在の企業は従来の小規模なフォーカス グループを活用する方法に代えて世界中から収集されたソーシャル データを活用する方法に移行しています
あらゆる部門でのイノベーションソーシャル メディア データ以外にも企業のイノベーションのプロセスは進化していますかつてイノベーションは研究開発部門内のみで行われるものでしたが現在の企業ではアイデアの出所を問わずあらゆる部門でのイノベーション を図ろうとしています新たなクラウド対応のコラボレーション ソフトウェアにより企業はさまざまなアイデアを共有し検討して加速するツールを手にしています営業担当者が顧客の不満を製品開発に直接つながるフィードバックに変えることができるようになりました
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さらにIoT の活用により製造業者は製品の使用状況に関する可視性を大きく向上させることができますこのデータはユーザーの動作の詳細な理解に役立ち今後のイノベーションのためのインサイトを提供しますたとえば最もよく使用される機能は何か不要な機能は何かユーザーが操作中に行き詰まる箇所はどこかニーズに対応するためにうまく動かない箇所はどこかもともと意図されていないような用途に使われてる箇所などを理解するために役立ちますよりアジャイルな製造プロセスの活用により製造業者はこれまでになく迅速に製品の変更や改良を行うことができます
持続可能性環境と社会に優しい製品に対する消費者からの要求の増大に関する議論が行われています多くの人が環境や社会を考慮した製品を望むとする一方で消費者の購買行動は必ずしもそれを反映したものとなってはいませんでしたこの流れに変化が表れてきています
環境に優しい製品であれば高い価格でも買うと回答する個人は減少していますが企業が社会や環境を考慮することは重要であると回答する個人は増加しています9 2013 年の Cone Communications and Echo Research による調査では世界の消費者の 87 が購買時に CSR (企業の社会的責任 ) を考慮すると回答しています10 これはつまり消費者は CSR に対して高い対価は払わないものの優れた CSR を備えることは新たな時代の最低基準でありこの新しい基準に達しない場合には消費者から見放されることを意味します企業は CSR を防御戦略と攻撃戦略の両面から検討する必要があります
今日では情報の取得は容易であり瞬く間に拡散します倫理に反した商行為が露呈した場合には消費者からの急激な反発を引き起こしますこのため多くの企業では自社の商行為を再度見直しさらにサプライ チェーンの取引先の商行為も確認してより社会に対して責任を持った組織となるようにしていますまた多くの企業では透明性の向上を図っています2015 年CorporateRegistercom11 で
は 12000 社からの CSR 報告書を取りまとめましたがその数は 1994 年にはわずか 20 社でした
さらに多くの企業では CSR をビジネスの成長につなげていますたとえばAmerican Eagle では女性肌着ブランドである Aerie の売り上げが広告でのモデルのフォトショップ加工を止めると発表して以来10 増加したと報告しています12 Goldman Sachs では10000 人の女性起業家に対して教育とトレーニング支援の投資を行うと発表しました13 World Green Business Council14 の調査によるとオフィスの空気の品質を向上させる取り組みを行っている企業では8 ～ 11 の生産性向上が見られるということですこの調査では優れた CSR を行っている企業では従業員の採用と保持が容易になるという結果も示してい ま すHarvard Business School と London Business School による 2011 年の調査ではCSR に優れた企業は資金調達が容易であるという結果を示しています14 従来は CSR の取り組みには賛否両論がありましたがこの流れは変わり倫理性からも経済性からもCSR への投資の重要性はますます明確になっています
低い品質に対する容赦のない対応インターネットによって消費者はオンライン レビューやオンライン ショップなどこれまでになく多くの情報や意見を手に入れていますさらにファッションからテクノロジまで多くの業界では製品のライフサイクルがますます短期化しています15 16 満足できなかった消費者は別の製品を購入する可能性が非常に大きくなっています
製造業者は品質が低い場合の消費者からの容赦ない対応を考慮する必要がありますイノベーションのスピードに対応し生産サイクルの短期化に対応する必要がありますこれまでになかったイノベーションを持った新製品でも箱を開けてすぐに問題なく動作することを顧客は期待しています製造業者がそれを提供できない場合にはその代償を受けることになります
トリプル ボトムライン
環境環境に対する企業の影響狭義では環境に有害でない必要がありますがトリプル ボトムラインを考慮する多くの企業ではさらに進んだ取り組みを行っています
社会社会に対する企業の影響トリプル ボトムライン モデルでは企業に経済的な投資を行うステークホルダーだけでなくあらゆるステークホルダーを考慮します
経済企業の経済的価値トリプル ボトムライン モデルでは経済的価値とは従来型の会計の定義を超え世界の経済環境における企業の影響のすべてを意味します
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バリュー チェーンの進化要旨製造業者は顧客のエクスペリエンス優れたサポート透明性の向上に焦点を当てバリュー チェーンを進化させています
ポイントbull 64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています
bull 企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています
bull 59 の製造業者がロボティクスを採用していると回答しています
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バリュー チェーンの進化製造業者はエンド ユーザーのニーズを重視したビジネス モデルの採用を志向するにつれて研究開発から販売後のサポートまでのバリュー チェーン全体を見直す必要に迫られています製造業者は高い次元での透明性と今日の消費者から求められるサービスを提供するためにバリュー チェーンのパートナーとより密接な協業を行う必要があります2015 年の Deloitte による将来のサプライ チェーン タレント (Deloittersquos 2015 Supply Chain Talent of the Future)のレポートでは64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています17
サービスとしての製造進化するバリュー チェーンや 3D プリンティングなどの新たなテクノロジの出現により製造業者にとってはパーソナライゼーションを可能にする新しいビジネス機会が現れています従来型の製造よりもより オンデマンド に近い製造サービス (リアルタイム デマンド フルフィルメント とも呼ばれます ) を提供する製造業者も既に出現しておりその影響が既に表れてきています企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています18 パーソナライズされた医療デイバスやカスタマイズされた調合薬などパーソナライズされた製品は既にインパクトをもたらしていますまたパーソナライズされた玩具などの楽しい用途もありますテクノロジによってこれらのサービスが工程の観点からもロジスティクスの観点からも実現されています
IoT の発達も「サービスとしての製造」に大きな役割を果たしつつあります製品の販売後も製品監視が可能となることにより製造業者は使用状況のデータを収集し予兆保守を提供するための予測分析を行うことができますこれは今後数年でサービス業界にまったく新しい革命的な進化をもたらすと考えられています定期点検のためにクルマを持ち込む必要はなくなりますクルマが問題の自己診断を行いメンテナンスが必要なときに自動的に報告を行うようになります製造業者は必要なパーツをあらかじめ修理工場に配送しておくことができ作業を行う技術者はユーザーがクルマを持ち込む前に診断レポートを参照しておくことも可能です
たとえばThyssenKrupp Elevator のような製造業者ではサービスとしての製造を念頭にビジネス モデル全体の見直しを行っています新旧を問わずエレベーターにスマート センサーを装着することによりThyssenKrupp では収集データを使って予兆保守サービスや先制的な保守サービスを顧客に提供しコストとダウンタイムを低減していますThyssenKrupp ではこのサービスによって自社のエレベーターのサービス性を向上させるだけでなく業界の常識を超えて自社以外のエレベーターにもこのサービス モデルを拡張しています19
リショアリングリショアリングは最近の製造業でよく触れられるトレンドであり世界経済に大きな影響を与えつつあります2014 年末の Boston Consulting Group のレポートによると「英国における中小規模製造業者の 11 が最近 12 か月間に海外から製造工場を国内に戻
リショアリングの主な理由として運送コストの低減と回答した製造業者の割合 23
業務の自動化
2025 年までに先進国では 15 ～ 25新興国では 5 ～ 15 の工業労働者の仕事が自動化されると予測される 54
78+22+V78
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した」とされておりこれは「海外にオフショアした製造工場の数の 2 倍」であるということです20
いくつかの要因によりリショアリングが促進されています第一の要因は中国インドブラジルなどかつて低コストでの製造を可能にした国々の経済成長ですそれにより賃金の上昇は 2 桁に及びました21 これは地域の労働者には大きな経済機会をもたらしましたがオフショアを行った製造企業にとっては国内生産に対するオフショアのメリットを失うことになります
さらに最近の運送コストの上昇によりオフショア生産のコスト メリットはいっそう低下しました運送コストは多くのマルチチャネル販売事業者にとって最大の運営経費です国内生産品の運送コストは一般に総売上の 2 ～ 4 程度ですが輸入品では総売上の 6 ～ 12 にもなります22 ガソリン価格や配送業者の賃金を始めとする各種コストの上昇も海外生産コストの上昇につながりましたBoston Consulting Group による製造企業調査ではリショアリングの主な理由として78 の製造業者が運送コストの低減と回答しました23
さらに製造業におけるロボティクスの普及の拡大もリショアリングの拡大につながっていますロボティクスは既に製造業で大きな役割を果たしており59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24 最新のロボットは高速のプロセッサとクラウド接
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59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24
続を備え数年前までは人間が行う必要のあった多くのプロセスを自動化することができます現在製造業者の 13 はロボティクスを使用したビジネス プロセスと生産プロセスの自動化を検討しています25 これらのスマートなロボティクスの採用によって国内生産施設が強化されかつて海外市場に求めた低コストの労働力を利用するよりもロボティクスを活用した国内の熟練労働者を利用するようになってきています
スマートな製造と新たな機器の需要スマートな製造施設とデジタル化されたバリュー チェーンへの動きは製造業に大きな影響を与えています今日では13 の製造業者がバリュー チェーンにおける自社のデジタル化の度合いを「高」と考えており80 以上が今後 5 年以内にバリュー チェーンをデジタル化すると回答しています26 これには大きな機会がありますがスマートな機器とデジタル化には高価な費用がかかりますPwC は製造エンジニアリング業界では今後 5 年間にわたりインダストリー 40 (第
4 次産業革命 ) ソリューションとして年間約 310 億ドルの投資が行われると予測しています26 これらの新しいテクノロジの実装にはコストがかかりますが実装しないことによる代償の方がはるかに大きいと考えられています
シェアリング エコノミーのインパクトPwC の最近のレポートによるとシェアリング エコノミーの市場は現在全世界での売り上げが 150 億ドルですが2025 年までに 3350 億ドルに成長すると予測されています27 Airbnb や Lyft などの企業はレンタルや交通の市場に変革をもたらしましたがシェアリング エコノミーのモデルは既にボート収納ペット仕事場エネルギーなどにも広がっています
シェアリング エコノミーはその急激な成長により製造への影響は不可避でありその兆候が既に現れています製造業者にとっての真のリスクはまだ判然とはしませんが個人が製品を シェア できるようになると製品を買う必要がなくなっていくと言っても過言ではないため製造業者への悪影
響もありえると考えられています一方シェアリング エコノミーは製造業者にとって興味深い機会をも創出していますAmazon などのいくつかの企業ではコミュニティ メンバーが製品や材料を顧客に配送し運送時間や運送コストを低減するという試みを既に始めていますまた企業間のシェアリング エコノミーではオーバーヘッドの共有や異なる季節需要を抱えた企業間での倉庫スペースの共有によるサイズの最適化など興味深い取り組みも始まっていますこのトレンドはまだ新しいものですが製造企業にも影響を与えるものと考えられます
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より高い可視性要旨データの収集性の向上とクラウド対応のアナリティクス プラットフォームにより製造業者ではこれまでにないほど工程についての可視性が高められています
ポイントbull 45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています
bull グローバル企業の 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じています
bull SMAC-スタック (ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド ) は製造業者の業務に変革をもたらしています
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58 + 47 + 44より高い可視性ビッグ データの最大の課題の 1 つはその量と速度に対応することですIBM による 2015 年の調査では日々 25 エクサ バイトものデータが生成されており世の中のすべてのデータの 90 は最近 2 年間に生成されたものであるということです28 データを活用するための優れたツールなしではその活用は比較的限定的でしたがスマートで強力なクラウド コンピューティングによりついにビッグ データがより有用なものとなり製造業者が生産現場を改良してよりスマートな工程とサプライ チェーンを実現するために役立っています
小型センサーからよりユビキタスなインターネット アクセスまで新たなテクノロジを活用して製造業者はより高速により信頼性の高いデータにアクセスすることができますこれらの進化により製造企業はこれまでになかったほど非常に広範なデータ ソースからデータを収集できるようになりましたたとえばユーザーによる製品の使用状況データ機器のキャパシティエネルギー消費レベルパーツ在庫機器のメンテナンス状況品質管理メトリックなどのデータを収集できます2015 年の Aberdeen Group によるインサイト時代のデータ主導の製造のレポートによると45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています29 より包括的で優れたデータを活用して製造業者は事業の総合的な理解を深めることができ工程を最適化したり問題の発生前に機器や安全上の問題の予兆に対応することができます
ビッグ データ高速かつ信頼性の高いデータの取得はビッグ データのための正しい方向への一歩ですがIBM が定義した「ビッグ データの 4 つの V」と呼ぶ新たな課題も引き起こします30 4 つの V とはVolume ( データの量 )Velocity (ストリーミング データの分析速度 )Variety (多様なデータの種類 )Veracity (データの信憑性 ) です
ビッグ データの増大に伴い企業はこれらの課題を痛感することになります2015 年の KPMG による Going Beyond the Data レポート 31 によるとグローバル企業の 58 がデータの品質と信頼性はデータとアナリティクスに基づく意思決定のための大きな課題であると回答していますまた 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じていますつまりビッグ データがビッグすぎるのです今日まで企業のデータ活用は内部の知識不足限定的なツール高価なコストなどにより制限されていましたがようやく機能が追い付いてきました
製造業者はビッグ データにより容易にアクセスできるための新たなアナリティクス ツールを活用しようとしていますこれには機械学習予測分析自動化ツールなどがありますビッグ データはそれ自体は有益なものではありませんデータが知識を提供しプロセスを効率的なものとして製造業者が効率的な業務を遂行できるようになることによって有益なものとなりますこれらのツールは製造業者が検出分類可能性分析最適化を行うために役立ちます
検出にはパターン (トレンド )ターゲット外れ値の認識があります多くのデータをチャートやグラフにでき
データとアナリティクスに基づいた意思決定を行うための最大の課題 31
データの品質と信頼性の評価が困難
適切なデータが必ずしも利用できない
クエリを実行するための知識が限られてる
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るデータ可視化ツールによりトレンドの把握がより容易になりますシンプルな可視化比較により外れ値を容易に識別できますリアルタイムにデータを追加することによりシンプルなデータ可視化にスピード性が加わります製造業者はこれらのツールを活用して品質管理の変化やメンテナンスの問題を追跡したり新たな市場トレンドを検知したりサプライ チェーンの問題の予兆を問題の発生前に識別したりすることができます
分類により企業はデータの分離並べ替えフィルター順序付け比較を行えます製造業者は分類によってより迅速に在庫パーツ生産のニーズを分離したりランク付けできます分類プロセスを自動化するツールにより生産を合理化でき製造業者は変化する需要に柔軟に対応できますまたこれによって製造業者はよりカスタマイズされた製品を製造してスマートなクロス セルを進めることができます
将来のできごとの可能性を理解することは戦略的な判断を行うために非常に重要です可能性はできごとの確率を示すために使われ複数のできごとを比較したり結果の分布を示すために利用されます製造業者は予測アナリティクス ツールを使ってマスター在庫管理新製品の最適な価格付け予兆保守や先制的な保守販売予測サポート ニーズの予測キャッシュ フロー管理などに活用できます
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SMAC-スタック = ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド製造業者にとってアジリティ (俊敏性 ) がますます重要になっているためアナリティクスを活用して最適化を進めることによってより敏捷性を高めることができますこれは上記の 3 つの柱の最適化すなわちより迅速で正確な検出分類可能性分析を行うことによって実現できます多くのリアル データが利用できるようになり新たな機械学習ツールを活用して期待された結果と実際の結果を比較しアルゴリズムを最適化することによって製造業者の業績向上につなげることができるようになりました
これらの方法自体は多くは新しいものではありませんが強力なプロセッサとクラウド コンピューティングの威力を使った新たなツールによってデータを十分に活用することが可能になってきました
SMAC-スタックSMAC-スタックとはソーシャルモバイルアナリティクス (すなわちビッグ データ )クラウドの頭文字を表すものであり製造業者が工程の可視性を向上してよりアジャイルな企業となるための製品とサービスのパッケージを示すものです次世代の SaaS では SMAC-スタックとの密接な連携が図られるようになると考えられます新たな機能とはプラグインなどのアドオンや API によりソフトウェアが単に共に動作するだけではありませんシステム全体が密接に連携するように構築され新たな機能の追加によりスタック全体を向上させることができます
SMAC-スタックではクラウドを活用したソーシャル機能によって企業
はデータをより効率的に共有したりコラボレーションを向上させたりできますソーシャル機能は社内のコミュニケーションを向上させるだけでなく仕入先やサプライ チェーンの他の取引先とのコミュニケーションも向上させることができます
モビリティのトレンドは既に数年間にわたって進んできていますがSMAC-スタックのモビリティによって従業員はクラウドを使ってデバイスを同期し場所を問わずにソーシャルやアナリティクスのデータに容易にアクセスできるようになります製造現場でのモバイル テクノロジの活用は生産フローの改善や問題の迅速な伝達と解決に役立ちます
アナリティクスが SMAC-スタックのコンセプトを支えていることは意外ではありません既に述べたようにビッグ データは製造に大きな影響を与えていますアナリティクスと SMAC-スタックをつなげることにより価値のあるいくつかのメリットが生じますがおそらく最も重要なのは単一プラットフォームの活用を通じた測定の一貫性ですつまり異なるデータ収集方法を使ったデータ ソースを混在させることがありません
最後にクラウドがこれらのパーツをすべて統合するスレッドとして機能しますクラウドにより企業の業務が塗り替えられつつあります企業はデータをリモートで保存できオンプレミスのデータ センターの必要性を低減して関連コストも削減できます企業はデータの物理的な場所とセキュリティの心配をする必要がなくなりますリソースをクラウドに集中するこ
とにより従業員はより容易かつより安全に業務に必要なツールとデータに場所と時を問わずにアクセスできます
IT 部門と財務部門製造におけるテクノロジの普及の増加は製造部門と IT 部門のより密接な関係をもたらしています企業におけるテクノロジの役割とコストが増大するにつれ財務部門が IT の管理により大きな役割を持つようになりこれにより製造工程にも財務部門の役割が拡大していますビッグ データによりIT 担当者と財務担当者のどちらにとっても企業の製造工程とサプライ チェーンの可視性が向上していますこの変化によって財務部門のリーダーが投資と経費の影響を十分に理解しようとすることにより財務部門の説明責任はバリュー チェーン全体に拡大しています
25
日々生成されるデータ量28
エクサバイト
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エマージング テクノロジ要旨テクノロジは常に製造業のイノベーションの推進を担ってきました今日のエマージング テクノロジも同様です3D プリンティングからナノテクノロジまで最新のツールや技術は製造に変革をもたらしています
ポイントbull 米国の製造業者の 667 がなんらかの形で 3D プリンターを導入しています
bull 自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています
bull ナノテクノロジは原子レベルでの超精密加工 (APM) を可能にしています
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エマージング テクノロジ製品の歴史はほぼ製造技術の歴史と共にあります最初の革ベルトによるバケット エレベーターとベルト コンベアは 1785 年に登場し交換可能な部品は 1801 年に登場しました31 Ford による最初の可動組み立てラインは1913 年に登場しました32 Televox ロボットは 1926 年に登場しました33 CNC 機械加工やシックス シグマは80 年代に登場しましたそれらも含めRFID タグなどテクノロジのすべてが今日あるような新たな材料の製造や新たな製品のためのプロセスや組み立てに活用されています
製造における過去のトレンドを振り返りそれを基に将来の製造を理解しようとすると同時に最新のテクノロジを十分に理解することが重要です
3D プリンティング3D プリンティングは今日の企業と製造における最も期待されるエマージング テクノロジの 1 つです積層処理により事実上あらゆる 3D のデジタル レンダリング イメージを物理形状で行うことができます現在米国の製造業者の 23 (667) がなんらかの形で 3D プリンターを導入済みでその数は増加中であり155 は今後 3 年以内に使い始める予定であると報告されています34 この流れは技術的改良による機器と材料のコストの低下および印刷時間の高速化によって促進されています3D プリンティングは新しいものではありませんがこれらの改良によって多くの製造業者にとってより実用的なものとなってきています実際小規模企業における 3D プリンティングの導入は急速に大規模企業並みに進んできており現在の導入率はそれぞれ 5975 とその差が縮まっています34
3D プリンティングの用途はカスタマイズされた医療機器パーソナライズされた製品やパッケージ船舶が外洋航行中に作成して利用できる交換部品など広範にわたっていますカスタムの日さしによる独自の美容製品を
作成したり製薬企業が患者向けにさらにカスタマイズされた薬剤を作成したりさまざまなユーザーによる新たな用途が既に広がっています今日の製造においては3D プリンティングは主にプロトタイピングとして使われています製造業者の 34 が 3D プリンティングをプロトタイピングに使用していると報告されていますまた 289 は用途の実験中であり26 は従来の方法では製造できない製品を作るために使っているとしています34 3D プリンティング テクノロジが高速かつ安価となるにつれ製造業者にとって新たな用途が広がることは確実です
CNC 機械加工積層処理である 3D プリンティングとは異なり機械加工は大きな原材料のブロックから制御された削り出しによって最終的な形状とサイズを作成するプロセスですこれは複数の部品を組み合わせることなく単一の原材料から単一のコンポーネントを作成できることを意味しますこれは通常複数の部品を組み立てる時間を低減でき接続点において一般的な強度の弱さを低減でき複数部品の接続に必要な追加部品や材料を減らせるため重量とサイズを低減できます
CNC 機械加工は新しいものではありませんが技術とプロセスの進化により近年 CNC 機械加工の需要は高まっています今日の CNC 機械加工では自動化正確性速度が改良され主に自動車医療機器テクノロジ デ
バイスなどに使われる高品位金属など扱える材料が拡大していますその結果CNC 機械加工はより強くより小さな製品に利用され今日の製品で見られる多くのユニボディの製造のための技術として活用されています
自律デバイス自律デバイスと言うと自動運転のクルマやドローンのように未来の夢と思われるかもしれませんが実際には既に現実のものになっていますMercedes-Benz35 や Tesla36 などの自動車製造業者は既に自律機能付きのクルマを発売しておりTesla の CEO である Elon Musk は最近のインタビューで自動運転車は今後 20 年で普通のものになると予測しています37 最大の障壁は技術自体よりも規制面であると考えられます38 ロボティクスと自律システムに関する公開特許の数は 2004 年から 2013 年の間に 264 増加しました24
製造業ではロボットは長い間一般的であり他の産業よりも普及が進んでいましたが新世代の AI (人工知能 ) を使った自律デバイスによって生産工程保守の 3 つの点で製造の情勢が塗り替えられようとしています
これまでのロボット活用と同様に今後もロボット支援を活用した生産ではより効率的に仕事をこなしたり重量物の運搬など人間ではできないことも行えますがAI と自律機能の搭載により機械がより独立して作業を行うことができるようになりますま
3612 24導入の可否を判断するための実
験段階プロトタイピングのみ
プロトタイピングおよび実生産
従来の方法では製造不可能な製品の製作
最終製品や最終部品の実生産のみ
未導入
3D プリンティングの採用状況 5529+25+10+3+1+33
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だ実験段階ではありますがプログラムされた自律型のドローンは自分で部材や部品を見つけて共同作業を行ってビルや橋を組み立てることができます39
自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています欧州のロボティクス企業である Kuka40 ではロボットが相互にやり取りを行って自動的に次の製品ラインの対応を調整する自律ロボットを製造していますこれらのような自律マシンは集中在庫データにアクセスして市場ニーズに基づいて動的に製造量を変更することができます自律ドローンや自律ロボットは倉庫内で資材を見つけて運搬することができ製品を顧客に配送することさえ可能です作業現場でドローンが部材を集めて在庫ニーズに応じて製品を組み立て製品が自動運転車両によって自動的に配送される日も遠い未来ではないでしょう
最後に自律車両が保守に大きな変革をもたらしていますスマート センサーの活用により機器は予期される保守上の問題の自己診断を行えますまた自律デバイスにより視覚的に問題を確認し解決策を判断して必要なツールと部品を用意し修理を行うことができますこれは携帯電波塔や橋梁など保守の実施が困難な場所では特に有益ですこのような予兆保守は製造業者のビジネス スピードの向上に大きく寄与しダウンタイムとコストを低減することができます
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エマージング テクノロジによる課題の克服企業のグローバル展開時の課題であまり取り上げられることのない問題に商品の配送があります米国では配送と言うとスピードの問題がありますがそもそも配送を行うためには配送先の地点を特定する必要があります
スタートアップ企業である what3words41 によると世界の人口の約 75 は「住所システムが一貫性に欠けたり複雑であったり未整備であることによる問題に直面している」ということです世界全体では 40 億人が住所を持っておらず先進国であっても住所システムは複雑な問題を抱えている場合がありますたとえばロンドンではLonsdale Road という異なる通りが 8 つあったり多くの家に地番がなかったりします
ロンドンを本拠とするスタートアップである what3words41 はこの問題に対処するため地球上を 3m x 3m の区画に区切り5700 万の区画を作成してそれぞれに固有の 3 つの単語による住所を割り当てましたこれは簡単な地理的座標系のように機能しますwhat3words は製造業者や配送企業から多くの注目を集めていますこの住所システムでは顧客は商品の配送先として単に倉庫を指定するだけでなくより具体的なドアや場所を指定できますまた製造業者では施設内で保守上の問題が発生している場所や資材の運搬先や作業現場の安全性を向上させる必要がある場所などを特定するのに役立ちますドローン テクノロジとの組み合わせによりこの座標系を使って食品や医薬品その他の補給品を迅速で容易に配送する方法に道が開かれる可能性がありますたとえば未開発の地域への配送や災害地域への緊急配送などが考えられますまだ途上の技術ですがエマージング テクノロジによってより小さな世界が実現されつつあります
先端素材スマートな先端素材によって想像以上に世界が変わろうとしています新しいスマートな素材が次々に登場していますたとえば自己修復を行える素材や光量温度電流などの変化に応じて形状を変化させる素材などがありますこれらの素材はコストの低下と共に利用の道が開かれつつあり製造業者ではこれまでになかった新製品や既存製品へのこれらのテクノロジの採用を検討しています
これらの先端素材の利用の一例には食品や医薬品などの賞味期限や有効期限のある製品向けに開発された「バイオ スマート タグ」がありますこれはトウモロコシの穀粒ほどの大きさのジェル状のスマート タグで食品の期限を示すことができますタグは特定の化学作用や微生物増殖により反応して通常は色の変化により状態を示します
このテクノロジには幅広い可能性がありますまずさまざまな食品パッケージや医薬品パッケージに採用して消費者に期限を知らせることができますまた現在は物流上一部のサンプルのみで行われている大腸菌やサルモネラ菌などの細菌検査に使われると画期的となります将来的にはこれらのテクノロジは現在では鮮度が不明であったり食中毒へのおそれから大量に廃棄している食品の課題に対応したりひいては食糧不足などの課題に対応できるものと期待されています
これらのテクノロジはまだ途上の技術ですが製造業者にとっては先端素材を使った製品や廃棄物の低減や工場内での品質管理の向上など有望な活用分野が開けています
ナノテクノロジナノテクノロジは画期的なイノベーションであると考えられていますナノテクノロジとは分子や原子のレベルで物質を操作する技術ですが次
世代のナノテクでは原子レベルでの超精密加工 (APM Atomically Precise Manufacturing) を目指しています42 これは文字どおり原子を自由に操作して物質を製造することを意味しています既にこのレベルの超精密技術によりナノ電子技術によって DNA にデータを保存することができ将来は米粒サイズの大きさに 1 ペタバイトを保存できる可能性があるとされています43
このテクノロジを支える科学は既に存在しその進化が期待されていますAPM はコストの低下と共にコンピューティング素材医薬品など多くの分野に大きな可能性を開くものと考えられています一方では適用の広がりと共に技術の悪用も懸念されていますたとえばわずかな製造設備で安価かつ高度な兵器を開発することなどですまた製造物が自己複製を繰り返すことにより地球上の資源を消費し尽くすほど増殖するというシナリオもありこれは「グレイグー」と呼ばれています遠い可能性かもしれませんがありえるリスクかもしれません44
ナノテクはまだこれからの技術ですが大きな影響があることは確実です
2008 年から 2014 年にわたる産業ロボットへの投資額増加 56
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アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
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学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーションの連携
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
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IoT (モノのインターネット ) の登場インターネットの初期の時代からキッチンの家電から家の空調設備まで各製品をつないで統合したエコシステムを構築することは未来の 1 つの夢でしたIoT (Internet of Thingsモノのインターネット ) は個々のデバイスを既存のインターネット インフラに接続するものです
ユビキタスな (どこでも利用可能な ) インターネット アクセスセンサーの小型化クラウド コンピューティングの普及を通じてIoT が現実のものとなってきました数百万ものデバイスが既にインターネットに接続されていますがIoT はなお黎明期にあると言えますIoT は次の大きな潮流となると多くの専門家が指摘していますGartner による最近のレポートでは2020 年までに 206 億個のデバイスが IoT に接続されると予測されています1
製造業者にとって IoT は工程を監視して改善するための多くのデータを獲得できることを意味しますこれによりエネルギー管理をより効率化したり安全性のリモート監視を行ったり緊急通知システムを実現したりインフラの管理性を向上したりプロセスの自動化を図ることなどが可能となりますIoT は製品自体がスマートな機能を備えるためにも大きな役割を果たしますIoT の接続性によりリモートからリアルタイムでシステムを監視することが可能となるため顧客のためのリモート サービスやさまざまなサポートなど多くのビジネス ソリューションに扉が開かれます
セキュリティ上の懸念IoT は大きな可能性を秘めていますが一方では課題も伴いますプライバシーとセキュリティは最も大きな課題の 1 つですインターネットへの常
時接続とは常に監視されていることを意味します身に付けることができるウェアラブル デバイスのユーザーにとってこれは気がかりとなりますその他の接続デバイスのユーザーにとっても知られたくない生活上の情報がIoT に接続されることは気がかりとなります
企業がユーザーのデータを保持することも懸念材料となりますがそのデータが第三者の手に渡った場合にはさらに大きな問題となりますWeb 接続されたベビー モニターを始めとするインターネット上の Web やセキュリティ カメラなどの数千もの個人情報がハッカー集団により公開された最近の事例では接続デバイスにおけるセキュリティの脆弱性が露わになりました2デバイスから収集されるデータの多くは単なるメタデータですがそれらの情報の集積により多くの個人情報を特定することも可能となってしまいます2014 年スタンフォード大学の研究者は546 人のボランティア実験者から短期間のメタデータの提供を受けその解析を行い驚くべきことにわずかな解析で比較的高精度な個人情報を特定することに成功しましたこれには健康医療情報宗教上の情報薬物乱用に関する個人情報銃の所有情報離婚に瀕している夫婦の情報などが含まれていました3
そのような課題も伴いますがIoT は世界に大きな良い影響を及ぼすための大きなチャンスの扉を開きますIoT のさまざまな活用にはまだ知られていないものもありますがIoT は既に世の中を変えつつあります
スマート センサーもう 1 つの IoT の課題はデバイスのコストですスマートフォンの定期的なアップデートを行うことは既に一般的となりましたが同じように 208
2020 年までにインターネットに接続されると予測されるオブジェクトの数 1
億
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冷蔵庫やドア ロックを 2 年おきにアップデートして最新機能を使い続けたいと思うユーザーは多くありませんその分高価な新製品をわざわざ購入するユーザーも多くありませんそこでスマート センサーの出番となりますリモート データ センサーは急速に広がりつつありますがまだ始まったばかりですAberdeen Group の 2015 年の調査によると製造企業の 41 がセンサーのデータを高い頻度で活用していると答えています4いくつかの要因によりこのトレンドは勢いを増しています第一に既に説明したようにスマート センサーによって従来型のデバイスに比較的低いコストで「スマートな」機能を付加することができますスマート デバイスのために機器全体を交換する必要なしにスマート センサーを使って既存の機器が必要なフィードバックを行うことが可能となります第二にマイクロチップの小型化により小型のセンサーが可能となりましたセンサーの小型化によりこれまではセンサーを付けられなかった小型のデバイスにもセンサーを付けることができるようになりましたこれはウェアラブル市場で特に広がっています数年前にはなかった多くのセンサーを備えたフィットネス バンドなどが登場しています
サイズの小型化に加えセンサーの低消費電力化技術によりスマート センサーの用途が大きく拡大していますバッテリー電源を必要とするセンサーではそのバッテリーは課題の 1 つです常にアクティブである必要があるセンサーはバッテリーを急速に消費する場合もあります低消費
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88+12W35+65+W11+89+W
79+21+W35+65+W10+90+W
47+53+W14+86+W2+98+W
電力型の新しいセンサーによりこの課題の解決が図られていますデータ収集手法の改良もスマート センサーの低電力化に役立っていますたとえばローカル メモリを活用したセンサーでは一時的にデータを保存して後からまとめて転送を行いインターネットへの常時接続保持の必要性をなくしています
ユビキタスなインターネット接続性もスマート センサーの普及を後押ししていますIoT デバイスではその名のとおりデータ転送のためにインターネット接続が必要となりますが従来では限定的なインターネット接続とその帯域幅によりシームレスな接続には困難が伴っていましたワイヤレス技術の進化により今日ではスマート デバイスの接続がより容易になりました
センサー数の増大によりデータの速度と量に対応するためにはより強力なコンピューターが必要となりますインターネット接続性の向上に加え増大する同時接続のデータ ストリームを処理可能な高速なコンピューター プロセッサもスマート センサーの拡大を支えていますさらにスマート センサー技術の拡大に寄与している大きな要因の 1 つはデータ収集に関するユーザーの不安感の減少です
身体の状況をモニターして医者に情報を転送するセンサーや自動車が相互に通信を行うセンサーなどリモート センサーの可能性は多大ですセンサーを使って製品の使用状況や動作パターンをリアルタイムに監視することにより製品や職場の効率を向上することができますリアルタイムの最適化エンジンにデータを送信したり今後の戦略や開発のためのデータ ポイントとすることができます
ウェアラブル新たなテクノロジは今日の企業にとってこれまでにない新たな課題やリスクをもたらしていますウェアラブル デバイスは製造現場から社外まで労働者の 見張り として使われるようになり労働者の賃金や規則違反の監視にも影響を及ぼすようになっていますこれらの用途における今日
での課題はデバイスのデータ マネジメント保護信頼性などです特に労働者の身体上のリスクを伴う職種ではデバイスの装着に伴う不便性を超える利便性を提供できるかどうかが課題でしたがデバイスの急速な普及にしたがいそれらのリスクや不安は解消されつつあります
トレーニングやサポートもウェアラブルによる大きな効果が期待されている分野ですMicrosoft HoloLens5 などのテクノロジの活用によりVR (仮想現実 ) 技術を使って従業員が作業シナリオに沿った実際の操作法を知ることができこれはビデオやガイドブックを使うよりもわかりやすいソリューションとなりますさらに AR (拡張現実 ) 技術によりリアルタイムで従業員やユーザーに手順を説明できるリモート アシスタンスを提供することもできますこれによって製造業者は従業員トレーニングを向上させたり顧客サポートを向上させることができます
PCノート PC スマートフォン タブレット
ゲーム コンソール スマート TV スマート ホーム
デバイス
スマート ウォッチ
スマートリストバンド
どれも所有していない
88
35
11
79
35
10
47
14
2
スマート デバイスの所有率52 53
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B2B から B2B2C へ要旨企業は研究開発から配送までバリュー チェーンを詳細に制御してますます増大する顧客の期待に対応しようとしていますこれにより製造業者はエンド ユーザーのニーズとエクスペリエンスを重視しB2B から B2B2C への変化を余儀なくされています
ポイントbull 増大する顧客の要求により企業はバリュー チェーンを詳細に制御する必要があります
bull 製造業者には透明性の向上とエンド ユーザーの重視が求められています
bull 世界の消費者の 87 が購買判断時に CSR を考慮すると回答しています
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B2B から B2B2C へ消費者のすべての決断には経済的感情的その他のメリットとリスクが伴います消費者が製品を購入する場合単に製品を買っているのではなくエクスペリエンス (体験 ) を購入していますこのエクスペリエンスには製品を使うエクスペリエンスも含まれますが購入の複雑性店頭での実感パッケージセットアップの容易さ問題があった場合のサポート対応の安心感なども含まれますたとえば消費者は「どれだけストレスが生じるか」「友人にどう思われるか」「壊れやすいか」などと考えます
企業がパーツや製品を差別化しても消費者にはその違いがわからない場合もありますたとえばクルマの送風ファンが何度も故障した場合消費者はその部品のメーカーのことを考えることはなく悪いエクスペリエンスをクルマのメーカーのブランドにつなげて考えます今日の B2C 企業の多くは製造から消費までそのバリュー チェーンを細かく制御しブランドの評判を守り高まる消費者の期待の基準を満たそうとしています企業が多くの接点にわたって主導権を保持することによりブランド エクスペリエンスを十分に制御してカスタマー ジャーニーの全体にわたって継続性を保持することができます
その結果B2B 企業はよりエンド ユーザーに焦点を当てる必要があります単に調達顧客のニーズを満たすだけで
なく顧客の顧客のニーズを考慮する必要がありますこの変化によりB2B 企業は B2B2C 企業へと変わりつつあります製造業者は変化する要求に基づいて製品やサービスを見直す必要があります
スピードに対応するためのフルフィルメントの変化高まる顧客の期待によりB2C 企業がフルフィルメントに対応する方法が変化していますAccenture の 2014 年の調査によると顧客の半数は小売企業が消費者にオンラインで注文を行い店舗で受け取る方法を提供することを望んでいます6 小売企業の 77 は店舗での受け取りがとても有益であると考えています7 店舗での受け取りを使うと答えた顧客の 25 はそうする主な理由はスピードだと答えています6 これらののニーズと価値にもかかわらず店舗での受け取り複数チャネルでの在庫確認店頭への発送などの基本的なサービスを提供している小売企業は全体のわずか 13 にとどまっています
配送時間を改善するため多くの B2C 企業は 1 つのサプライ チェーン モデルへと移行しオンライン ストアと実店舗の流通用資産を統合しています既に多くの店舗を持つ企業では小売店舗をネットワーク型の小型流通センターとして活用することにより新たな流通施設を構築して管理する費用をかけることなく注文対応時間を短縮していますさらに資産の統合に
より顧客は在庫確認を行って製品を入手するための最も速くて簡単な方法を知ることができるようになります製造業者はロジスティクスを見直して適切な製品が適切な行き先に適切なときに行き渡るようにする必要に迫られています
サプライ チェーンの可視性の向上変化する小売トレンドによりB2C 企業はサプライ チェーンを見直す必要に迫られています多くの B2C 企業では企業に代わって製品の発送を行うサード パーティのロジスティクス プロバイダーやフルフィルメント ハウスを活用して店頭に在庫のない製品や在庫を持たない製品すらもオンラインで販売していますこれらの企業では製造施設から倉庫へさらに店舗への在庫の追跡を行うだけでなく個々の顧客への発送状況の追跡を行える必要があります今日の顧客は店舗の在庫情報を確認したり店舗での受け取りなどの新たなフルフィルメント オプションの提供を期待していますそれらのニーズに対応するため製造業者は工程とサプライ チェーンの可視性をいっそう高めそれらの情報を B2C パートナーと共有できるようにする必要があります
マーケティングとの統合企業がエンド ツー エンドの顧客エクスペリエンスをより重視することに伴いマーケターは製品開発パッケージング注文対応配送までのすべてに関してより詳細な対応を行うよう
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になっていますその結果製造業者はこれらのエクスペリエンスを提供するマーケターとの密接な協業を高めています
またソーシャル メディアの成長はマーケティングと製造の統合のために大きな役割を果たしつつありますソーシャル メディアは成長を続けており今日では全米の成人の 23 (65) がソーシャル ネットワーク サイトを活用しています2005 年にはこれは 7 に過ぎませんでした8ソーシャル メディアを通じてマーケターにとってこれまでになかったような顧客との対話が可能になり製品やスタイルトレンドや競合についてのフィードバックを収集できるようになりましたイノベーションの速度がますます加速し現在の企業は従来の小規模なフォーカス グループを活用する方法に代えて世界中から収集されたソーシャル データを活用する方法に移行しています
あらゆる部門でのイノベーションソーシャル メディア データ以外にも企業のイノベーションのプロセスは進化していますかつてイノベーションは研究開発部門内のみで行われるものでしたが現在の企業ではアイデアの出所を問わずあらゆる部門でのイノベーション を図ろうとしています新たなクラウド対応のコラボレーション ソフトウェアにより企業はさまざまなアイデアを共有し検討して加速するツールを手にしています営業担当者が顧客の不満を製品開発に直接つながるフィードバックに変えることができるようになりました
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さらにIoT の活用により製造業者は製品の使用状況に関する可視性を大きく向上させることができますこのデータはユーザーの動作の詳細な理解に役立ち今後のイノベーションのためのインサイトを提供しますたとえば最もよく使用される機能は何か不要な機能は何かユーザーが操作中に行き詰まる箇所はどこかニーズに対応するためにうまく動かない箇所はどこかもともと意図されていないような用途に使われてる箇所などを理解するために役立ちますよりアジャイルな製造プロセスの活用により製造業者はこれまでになく迅速に製品の変更や改良を行うことができます
持続可能性環境と社会に優しい製品に対する消費者からの要求の増大に関する議論が行われています多くの人が環境や社会を考慮した製品を望むとする一方で消費者の購買行動は必ずしもそれを反映したものとなってはいませんでしたこの流れに変化が表れてきています
環境に優しい製品であれば高い価格でも買うと回答する個人は減少していますが企業が社会や環境を考慮することは重要であると回答する個人は増加しています9 2013 年の Cone Communications and Echo Research による調査では世界の消費者の 87 が購買時に CSR (企業の社会的責任 ) を考慮すると回答しています10 これはつまり消費者は CSR に対して高い対価は払わないものの優れた CSR を備えることは新たな時代の最低基準でありこの新しい基準に達しない場合には消費者から見放されることを意味します企業は CSR を防御戦略と攻撃戦略の両面から検討する必要があります
今日では情報の取得は容易であり瞬く間に拡散します倫理に反した商行為が露呈した場合には消費者からの急激な反発を引き起こしますこのため多くの企業では自社の商行為を再度見直しさらにサプライ チェーンの取引先の商行為も確認してより社会に対して責任を持った組織となるようにしていますまた多くの企業では透明性の向上を図っています2015 年CorporateRegistercom11 で
は 12000 社からの CSR 報告書を取りまとめましたがその数は 1994 年にはわずか 20 社でした
さらに多くの企業では CSR をビジネスの成長につなげていますたとえばAmerican Eagle では女性肌着ブランドである Aerie の売り上げが広告でのモデルのフォトショップ加工を止めると発表して以来10 増加したと報告しています12 Goldman Sachs では10000 人の女性起業家に対して教育とトレーニング支援の投資を行うと発表しました13 World Green Business Council14 の調査によるとオフィスの空気の品質を向上させる取り組みを行っている企業では8 ～ 11 の生産性向上が見られるということですこの調査では優れた CSR を行っている企業では従業員の採用と保持が容易になるという結果も示してい ま すHarvard Business School と London Business School による 2011 年の調査ではCSR に優れた企業は資金調達が容易であるという結果を示しています14 従来は CSR の取り組みには賛否両論がありましたがこの流れは変わり倫理性からも経済性からもCSR への投資の重要性はますます明確になっています
低い品質に対する容赦のない対応インターネットによって消費者はオンライン レビューやオンライン ショップなどこれまでになく多くの情報や意見を手に入れていますさらにファッションからテクノロジまで多くの業界では製品のライフサイクルがますます短期化しています15 16 満足できなかった消費者は別の製品を購入する可能性が非常に大きくなっています
製造業者は品質が低い場合の消費者からの容赦ない対応を考慮する必要がありますイノベーションのスピードに対応し生産サイクルの短期化に対応する必要がありますこれまでになかったイノベーションを持った新製品でも箱を開けてすぐに問題なく動作することを顧客は期待しています製造業者がそれを提供できない場合にはその代償を受けることになります
トリプル ボトムライン
環境環境に対する企業の影響狭義では環境に有害でない必要がありますがトリプル ボトムラインを考慮する多くの企業ではさらに進んだ取り組みを行っています
社会社会に対する企業の影響トリプル ボトムライン モデルでは企業に経済的な投資を行うステークホルダーだけでなくあらゆるステークホルダーを考慮します
経済企業の経済的価値トリプル ボトムライン モデルでは経済的価値とは従来型の会計の定義を超え世界の経済環境における企業の影響のすべてを意味します
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バリュー チェーンの進化要旨製造業者は顧客のエクスペリエンス優れたサポート透明性の向上に焦点を当てバリュー チェーンを進化させています
ポイントbull 64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています
bull 企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています
bull 59 の製造業者がロボティクスを採用していると回答しています
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バリュー チェーンの進化製造業者はエンド ユーザーのニーズを重視したビジネス モデルの採用を志向するにつれて研究開発から販売後のサポートまでのバリュー チェーン全体を見直す必要に迫られています製造業者は高い次元での透明性と今日の消費者から求められるサービスを提供するためにバリュー チェーンのパートナーとより密接な協業を行う必要があります2015 年の Deloitte による将来のサプライ チェーン タレント (Deloittersquos 2015 Supply Chain Talent of the Future)のレポートでは64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています17
サービスとしての製造進化するバリュー チェーンや 3D プリンティングなどの新たなテクノロジの出現により製造業者にとってはパーソナライゼーションを可能にする新しいビジネス機会が現れています従来型の製造よりもより オンデマンド に近い製造サービス (リアルタイム デマンド フルフィルメント とも呼ばれます ) を提供する製造業者も既に出現しておりその影響が既に表れてきています企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています18 パーソナライズされた医療デイバスやカスタマイズされた調合薬などパーソナライズされた製品は既にインパクトをもたらしていますまたパーソナライズされた玩具などの楽しい用途もありますテクノロジによってこれらのサービスが工程の観点からもロジスティクスの観点からも実現されています
IoT の発達も「サービスとしての製造」に大きな役割を果たしつつあります製品の販売後も製品監視が可能となることにより製造業者は使用状況のデータを収集し予兆保守を提供するための予測分析を行うことができますこれは今後数年でサービス業界にまったく新しい革命的な進化をもたらすと考えられています定期点検のためにクルマを持ち込む必要はなくなりますクルマが問題の自己診断を行いメンテナンスが必要なときに自動的に報告を行うようになります製造業者は必要なパーツをあらかじめ修理工場に配送しておくことができ作業を行う技術者はユーザーがクルマを持ち込む前に診断レポートを参照しておくことも可能です
たとえばThyssenKrupp Elevator のような製造業者ではサービスとしての製造を念頭にビジネス モデル全体の見直しを行っています新旧を問わずエレベーターにスマート センサーを装着することによりThyssenKrupp では収集データを使って予兆保守サービスや先制的な保守サービスを顧客に提供しコストとダウンタイムを低減していますThyssenKrupp ではこのサービスによって自社のエレベーターのサービス性を向上させるだけでなく業界の常識を超えて自社以外のエレベーターにもこのサービス モデルを拡張しています19
リショアリングリショアリングは最近の製造業でよく触れられるトレンドであり世界経済に大きな影響を与えつつあります2014 年末の Boston Consulting Group のレポートによると「英国における中小規模製造業者の 11 が最近 12 か月間に海外から製造工場を国内に戻
リショアリングの主な理由として運送コストの低減と回答した製造業者の割合 23
業務の自動化
2025 年までに先進国では 15 ～ 25新興国では 5 ～ 15 の工業労働者の仕事が自動化されると予測される 54
78+22+V78
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した」とされておりこれは「海外にオフショアした製造工場の数の 2 倍」であるということです20
いくつかの要因によりリショアリングが促進されています第一の要因は中国インドブラジルなどかつて低コストでの製造を可能にした国々の経済成長ですそれにより賃金の上昇は 2 桁に及びました21 これは地域の労働者には大きな経済機会をもたらしましたがオフショアを行った製造企業にとっては国内生産に対するオフショアのメリットを失うことになります
さらに最近の運送コストの上昇によりオフショア生産のコスト メリットはいっそう低下しました運送コストは多くのマルチチャネル販売事業者にとって最大の運営経費です国内生産品の運送コストは一般に総売上の 2 ～ 4 程度ですが輸入品では総売上の 6 ～ 12 にもなります22 ガソリン価格や配送業者の賃金を始めとする各種コストの上昇も海外生産コストの上昇につながりましたBoston Consulting Group による製造企業調査ではリショアリングの主な理由として78 の製造業者が運送コストの低減と回答しました23
さらに製造業におけるロボティクスの普及の拡大もリショアリングの拡大につながっていますロボティクスは既に製造業で大きな役割を果たしており59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24 最新のロボットは高速のプロセッサとクラウド接
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59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24
続を備え数年前までは人間が行う必要のあった多くのプロセスを自動化することができます現在製造業者の 13 はロボティクスを使用したビジネス プロセスと生産プロセスの自動化を検討しています25 これらのスマートなロボティクスの採用によって国内生産施設が強化されかつて海外市場に求めた低コストの労働力を利用するよりもロボティクスを活用した国内の熟練労働者を利用するようになってきています
スマートな製造と新たな機器の需要スマートな製造施設とデジタル化されたバリュー チェーンへの動きは製造業に大きな影響を与えています今日では13 の製造業者がバリュー チェーンにおける自社のデジタル化の度合いを「高」と考えており80 以上が今後 5 年以内にバリュー チェーンをデジタル化すると回答しています26 これには大きな機会がありますがスマートな機器とデジタル化には高価な費用がかかりますPwC は製造エンジニアリング業界では今後 5 年間にわたりインダストリー 40 (第
4 次産業革命 ) ソリューションとして年間約 310 億ドルの投資が行われると予測しています26 これらの新しいテクノロジの実装にはコストがかかりますが実装しないことによる代償の方がはるかに大きいと考えられています
シェアリング エコノミーのインパクトPwC の最近のレポートによるとシェアリング エコノミーの市場は現在全世界での売り上げが 150 億ドルですが2025 年までに 3350 億ドルに成長すると予測されています27 Airbnb や Lyft などの企業はレンタルや交通の市場に変革をもたらしましたがシェアリング エコノミーのモデルは既にボート収納ペット仕事場エネルギーなどにも広がっています
シェアリング エコノミーはその急激な成長により製造への影響は不可避でありその兆候が既に現れています製造業者にとっての真のリスクはまだ判然とはしませんが個人が製品を シェア できるようになると製品を買う必要がなくなっていくと言っても過言ではないため製造業者への悪影
響もありえると考えられています一方シェアリング エコノミーは製造業者にとって興味深い機会をも創出していますAmazon などのいくつかの企業ではコミュニティ メンバーが製品や材料を顧客に配送し運送時間や運送コストを低減するという試みを既に始めていますまた企業間のシェアリング エコノミーではオーバーヘッドの共有や異なる季節需要を抱えた企業間での倉庫スペースの共有によるサイズの最適化など興味深い取り組みも始まっていますこのトレンドはまだ新しいものですが製造企業にも影響を与えるものと考えられます
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より高い可視性要旨データの収集性の向上とクラウド対応のアナリティクス プラットフォームにより製造業者ではこれまでにないほど工程についての可視性が高められています
ポイントbull 45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています
bull グローバル企業の 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じています
bull SMAC-スタック (ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド ) は製造業者の業務に変革をもたらしています
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58 + 47 + 44より高い可視性ビッグ データの最大の課題の 1 つはその量と速度に対応することですIBM による 2015 年の調査では日々 25 エクサ バイトものデータが生成されており世の中のすべてのデータの 90 は最近 2 年間に生成されたものであるということです28 データを活用するための優れたツールなしではその活用は比較的限定的でしたがスマートで強力なクラウド コンピューティングによりついにビッグ データがより有用なものとなり製造業者が生産現場を改良してよりスマートな工程とサプライ チェーンを実現するために役立っています
小型センサーからよりユビキタスなインターネット アクセスまで新たなテクノロジを活用して製造業者はより高速により信頼性の高いデータにアクセスすることができますこれらの進化により製造企業はこれまでになかったほど非常に広範なデータ ソースからデータを収集できるようになりましたたとえばユーザーによる製品の使用状況データ機器のキャパシティエネルギー消費レベルパーツ在庫機器のメンテナンス状況品質管理メトリックなどのデータを収集できます2015 年の Aberdeen Group によるインサイト時代のデータ主導の製造のレポートによると45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています29 より包括的で優れたデータを活用して製造業者は事業の総合的な理解を深めることができ工程を最適化したり問題の発生前に機器や安全上の問題の予兆に対応することができます
ビッグ データ高速かつ信頼性の高いデータの取得はビッグ データのための正しい方向への一歩ですがIBM が定義した「ビッグ データの 4 つの V」と呼ぶ新たな課題も引き起こします30 4 つの V とはVolume ( データの量 )Velocity (ストリーミング データの分析速度 )Variety (多様なデータの種類 )Veracity (データの信憑性 ) です
ビッグ データの増大に伴い企業はこれらの課題を痛感することになります2015 年の KPMG による Going Beyond the Data レポート 31 によるとグローバル企業の 58 がデータの品質と信頼性はデータとアナリティクスに基づく意思決定のための大きな課題であると回答していますまた 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じていますつまりビッグ データがビッグすぎるのです今日まで企業のデータ活用は内部の知識不足限定的なツール高価なコストなどにより制限されていましたがようやく機能が追い付いてきました
製造業者はビッグ データにより容易にアクセスできるための新たなアナリティクス ツールを活用しようとしていますこれには機械学習予測分析自動化ツールなどがありますビッグ データはそれ自体は有益なものではありませんデータが知識を提供しプロセスを効率的なものとして製造業者が効率的な業務を遂行できるようになることによって有益なものとなりますこれらのツールは製造業者が検出分類可能性分析最適化を行うために役立ちます
検出にはパターン (トレンド )ターゲット外れ値の認識があります多くのデータをチャートやグラフにでき
データとアナリティクスに基づいた意思決定を行うための最大の課題 31
データの品質と信頼性の評価が困難
適切なデータが必ずしも利用できない
クエリを実行するための知識が限られてる
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るデータ可視化ツールによりトレンドの把握がより容易になりますシンプルな可視化比較により外れ値を容易に識別できますリアルタイムにデータを追加することによりシンプルなデータ可視化にスピード性が加わります製造業者はこれらのツールを活用して品質管理の変化やメンテナンスの問題を追跡したり新たな市場トレンドを検知したりサプライ チェーンの問題の予兆を問題の発生前に識別したりすることができます
分類により企業はデータの分離並べ替えフィルター順序付け比較を行えます製造業者は分類によってより迅速に在庫パーツ生産のニーズを分離したりランク付けできます分類プロセスを自動化するツールにより生産を合理化でき製造業者は変化する需要に柔軟に対応できますまたこれによって製造業者はよりカスタマイズされた製品を製造してスマートなクロス セルを進めることができます
将来のできごとの可能性を理解することは戦略的な判断を行うために非常に重要です可能性はできごとの確率を示すために使われ複数のできごとを比較したり結果の分布を示すために利用されます製造業者は予測アナリティクス ツールを使ってマスター在庫管理新製品の最適な価格付け予兆保守や先制的な保守販売予測サポート ニーズの予測キャッシュ フロー管理などに活用できます
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SMAC-スタック = ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド製造業者にとってアジリティ (俊敏性 ) がますます重要になっているためアナリティクスを活用して最適化を進めることによってより敏捷性を高めることができますこれは上記の 3 つの柱の最適化すなわちより迅速で正確な検出分類可能性分析を行うことによって実現できます多くのリアル データが利用できるようになり新たな機械学習ツールを活用して期待された結果と実際の結果を比較しアルゴリズムを最適化することによって製造業者の業績向上につなげることができるようになりました
これらの方法自体は多くは新しいものではありませんが強力なプロセッサとクラウド コンピューティングの威力を使った新たなツールによってデータを十分に活用することが可能になってきました
SMAC-スタックSMAC-スタックとはソーシャルモバイルアナリティクス (すなわちビッグ データ )クラウドの頭文字を表すものであり製造業者が工程の可視性を向上してよりアジャイルな企業となるための製品とサービスのパッケージを示すものです次世代の SaaS では SMAC-スタックとの密接な連携が図られるようになると考えられます新たな機能とはプラグインなどのアドオンや API によりソフトウェアが単に共に動作するだけではありませんシステム全体が密接に連携するように構築され新たな機能の追加によりスタック全体を向上させることができます
SMAC-スタックではクラウドを活用したソーシャル機能によって企業
はデータをより効率的に共有したりコラボレーションを向上させたりできますソーシャル機能は社内のコミュニケーションを向上させるだけでなく仕入先やサプライ チェーンの他の取引先とのコミュニケーションも向上させることができます
モビリティのトレンドは既に数年間にわたって進んできていますがSMAC-スタックのモビリティによって従業員はクラウドを使ってデバイスを同期し場所を問わずにソーシャルやアナリティクスのデータに容易にアクセスできるようになります製造現場でのモバイル テクノロジの活用は生産フローの改善や問題の迅速な伝達と解決に役立ちます
アナリティクスが SMAC-スタックのコンセプトを支えていることは意外ではありません既に述べたようにビッグ データは製造に大きな影響を与えていますアナリティクスと SMAC-スタックをつなげることにより価値のあるいくつかのメリットが生じますがおそらく最も重要なのは単一プラットフォームの活用を通じた測定の一貫性ですつまり異なるデータ収集方法を使ったデータ ソースを混在させることがありません
最後にクラウドがこれらのパーツをすべて統合するスレッドとして機能しますクラウドにより企業の業務が塗り替えられつつあります企業はデータをリモートで保存できオンプレミスのデータ センターの必要性を低減して関連コストも削減できます企業はデータの物理的な場所とセキュリティの心配をする必要がなくなりますリソースをクラウドに集中するこ
とにより従業員はより容易かつより安全に業務に必要なツールとデータに場所と時を問わずにアクセスできます
IT 部門と財務部門製造におけるテクノロジの普及の増加は製造部門と IT 部門のより密接な関係をもたらしています企業におけるテクノロジの役割とコストが増大するにつれ財務部門が IT の管理により大きな役割を持つようになりこれにより製造工程にも財務部門の役割が拡大していますビッグ データによりIT 担当者と財務担当者のどちらにとっても企業の製造工程とサプライ チェーンの可視性が向上していますこの変化によって財務部門のリーダーが投資と経費の影響を十分に理解しようとすることにより財務部門の説明責任はバリュー チェーン全体に拡大しています
25
日々生成されるデータ量28
エクサバイト
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エマージング テクノロジ要旨テクノロジは常に製造業のイノベーションの推進を担ってきました今日のエマージング テクノロジも同様です3D プリンティングからナノテクノロジまで最新のツールや技術は製造に変革をもたらしています
ポイントbull 米国の製造業者の 667 がなんらかの形で 3D プリンターを導入しています
bull 自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています
bull ナノテクノロジは原子レベルでの超精密加工 (APM) を可能にしています
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エマージング テクノロジ製品の歴史はほぼ製造技術の歴史と共にあります最初の革ベルトによるバケット エレベーターとベルト コンベアは 1785 年に登場し交換可能な部品は 1801 年に登場しました31 Ford による最初の可動組み立てラインは1913 年に登場しました32 Televox ロボットは 1926 年に登場しました33 CNC 機械加工やシックス シグマは80 年代に登場しましたそれらも含めRFID タグなどテクノロジのすべてが今日あるような新たな材料の製造や新たな製品のためのプロセスや組み立てに活用されています
製造における過去のトレンドを振り返りそれを基に将来の製造を理解しようとすると同時に最新のテクノロジを十分に理解することが重要です
3D プリンティング3D プリンティングは今日の企業と製造における最も期待されるエマージング テクノロジの 1 つです積層処理により事実上あらゆる 3D のデジタル レンダリング イメージを物理形状で行うことができます現在米国の製造業者の 23 (667) がなんらかの形で 3D プリンターを導入済みでその数は増加中であり155 は今後 3 年以内に使い始める予定であると報告されています34 この流れは技術的改良による機器と材料のコストの低下および印刷時間の高速化によって促進されています3D プリンティングは新しいものではありませんがこれらの改良によって多くの製造業者にとってより実用的なものとなってきています実際小規模企業における 3D プリンティングの導入は急速に大規模企業並みに進んできており現在の導入率はそれぞれ 5975 とその差が縮まっています34
3D プリンティングの用途はカスタマイズされた医療機器パーソナライズされた製品やパッケージ船舶が外洋航行中に作成して利用できる交換部品など広範にわたっていますカスタムの日さしによる独自の美容製品を
作成したり製薬企業が患者向けにさらにカスタマイズされた薬剤を作成したりさまざまなユーザーによる新たな用途が既に広がっています今日の製造においては3D プリンティングは主にプロトタイピングとして使われています製造業者の 34 が 3D プリンティングをプロトタイピングに使用していると報告されていますまた 289 は用途の実験中であり26 は従来の方法では製造できない製品を作るために使っているとしています34 3D プリンティング テクノロジが高速かつ安価となるにつれ製造業者にとって新たな用途が広がることは確実です
CNC 機械加工積層処理である 3D プリンティングとは異なり機械加工は大きな原材料のブロックから制御された削り出しによって最終的な形状とサイズを作成するプロセスですこれは複数の部品を組み合わせることなく単一の原材料から単一のコンポーネントを作成できることを意味しますこれは通常複数の部品を組み立てる時間を低減でき接続点において一般的な強度の弱さを低減でき複数部品の接続に必要な追加部品や材料を減らせるため重量とサイズを低減できます
CNC 機械加工は新しいものではありませんが技術とプロセスの進化により近年 CNC 機械加工の需要は高まっています今日の CNC 機械加工では自動化正確性速度が改良され主に自動車医療機器テクノロジ デ
バイスなどに使われる高品位金属など扱える材料が拡大していますその結果CNC 機械加工はより強くより小さな製品に利用され今日の製品で見られる多くのユニボディの製造のための技術として活用されています
自律デバイス自律デバイスと言うと自動運転のクルマやドローンのように未来の夢と思われるかもしれませんが実際には既に現実のものになっていますMercedes-Benz35 や Tesla36 などの自動車製造業者は既に自律機能付きのクルマを発売しておりTesla の CEO である Elon Musk は最近のインタビューで自動運転車は今後 20 年で普通のものになると予測しています37 最大の障壁は技術自体よりも規制面であると考えられます38 ロボティクスと自律システムに関する公開特許の数は 2004 年から 2013 年の間に 264 増加しました24
製造業ではロボットは長い間一般的であり他の産業よりも普及が進んでいましたが新世代の AI (人工知能 ) を使った自律デバイスによって生産工程保守の 3 つの点で製造の情勢が塗り替えられようとしています
これまでのロボット活用と同様に今後もロボット支援を活用した生産ではより効率的に仕事をこなしたり重量物の運搬など人間ではできないことも行えますがAI と自律機能の搭載により機械がより独立して作業を行うことができるようになりますま
3612 24導入の可否を判断するための実
験段階プロトタイピングのみ
プロトタイピングおよび実生産
従来の方法では製造不可能な製品の製作
最終製品や最終部品の実生産のみ
未導入
3D プリンティングの採用状況 5529+25+10+3+1+33
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だ実験段階ではありますがプログラムされた自律型のドローンは自分で部材や部品を見つけて共同作業を行ってビルや橋を組み立てることができます39
自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています欧州のロボティクス企業である Kuka40 ではロボットが相互にやり取りを行って自動的に次の製品ラインの対応を調整する自律ロボットを製造していますこれらのような自律マシンは集中在庫データにアクセスして市場ニーズに基づいて動的に製造量を変更することができます自律ドローンや自律ロボットは倉庫内で資材を見つけて運搬することができ製品を顧客に配送することさえ可能です作業現場でドローンが部材を集めて在庫ニーズに応じて製品を組み立て製品が自動運転車両によって自動的に配送される日も遠い未来ではないでしょう
最後に自律車両が保守に大きな変革をもたらしていますスマート センサーの活用により機器は予期される保守上の問題の自己診断を行えますまた自律デバイスにより視覚的に問題を確認し解決策を判断して必要なツールと部品を用意し修理を行うことができますこれは携帯電波塔や橋梁など保守の実施が困難な場所では特に有益ですこのような予兆保守は製造業者のビジネス スピードの向上に大きく寄与しダウンタイムとコストを低減することができます
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エマージング テクノロジによる課題の克服企業のグローバル展開時の課題であまり取り上げられることのない問題に商品の配送があります米国では配送と言うとスピードの問題がありますがそもそも配送を行うためには配送先の地点を特定する必要があります
スタートアップ企業である what3words41 によると世界の人口の約 75 は「住所システムが一貫性に欠けたり複雑であったり未整備であることによる問題に直面している」ということです世界全体では 40 億人が住所を持っておらず先進国であっても住所システムは複雑な問題を抱えている場合がありますたとえばロンドンではLonsdale Road という異なる通りが 8 つあったり多くの家に地番がなかったりします
ロンドンを本拠とするスタートアップである what3words41 はこの問題に対処するため地球上を 3m x 3m の区画に区切り5700 万の区画を作成してそれぞれに固有の 3 つの単語による住所を割り当てましたこれは簡単な地理的座標系のように機能しますwhat3words は製造業者や配送企業から多くの注目を集めていますこの住所システムでは顧客は商品の配送先として単に倉庫を指定するだけでなくより具体的なドアや場所を指定できますまた製造業者では施設内で保守上の問題が発生している場所や資材の運搬先や作業現場の安全性を向上させる必要がある場所などを特定するのに役立ちますドローン テクノロジとの組み合わせによりこの座標系を使って食品や医薬品その他の補給品を迅速で容易に配送する方法に道が開かれる可能性がありますたとえば未開発の地域への配送や災害地域への緊急配送などが考えられますまだ途上の技術ですがエマージング テクノロジによってより小さな世界が実現されつつあります
先端素材スマートな先端素材によって想像以上に世界が変わろうとしています新しいスマートな素材が次々に登場していますたとえば自己修復を行える素材や光量温度電流などの変化に応じて形状を変化させる素材などがありますこれらの素材はコストの低下と共に利用の道が開かれつつあり製造業者ではこれまでになかった新製品や既存製品へのこれらのテクノロジの採用を検討しています
これらの先端素材の利用の一例には食品や医薬品などの賞味期限や有効期限のある製品向けに開発された「バイオ スマート タグ」がありますこれはトウモロコシの穀粒ほどの大きさのジェル状のスマート タグで食品の期限を示すことができますタグは特定の化学作用や微生物増殖により反応して通常は色の変化により状態を示します
このテクノロジには幅広い可能性がありますまずさまざまな食品パッケージや医薬品パッケージに採用して消費者に期限を知らせることができますまた現在は物流上一部のサンプルのみで行われている大腸菌やサルモネラ菌などの細菌検査に使われると画期的となります将来的にはこれらのテクノロジは現在では鮮度が不明であったり食中毒へのおそれから大量に廃棄している食品の課題に対応したりひいては食糧不足などの課題に対応できるものと期待されています
これらのテクノロジはまだ途上の技術ですが製造業者にとっては先端素材を使った製品や廃棄物の低減や工場内での品質管理の向上など有望な活用分野が開けています
ナノテクノロジナノテクノロジは画期的なイノベーションであると考えられていますナノテクノロジとは分子や原子のレベルで物質を操作する技術ですが次
世代のナノテクでは原子レベルでの超精密加工 (APM Atomically Precise Manufacturing) を目指しています42 これは文字どおり原子を自由に操作して物質を製造することを意味しています既にこのレベルの超精密技術によりナノ電子技術によって DNA にデータを保存することができ将来は米粒サイズの大きさに 1 ペタバイトを保存できる可能性があるとされています43
このテクノロジを支える科学は既に存在しその進化が期待されていますAPM はコストの低下と共にコンピューティング素材医薬品など多くの分野に大きな可能性を開くものと考えられています一方では適用の広がりと共に技術の悪用も懸念されていますたとえばわずかな製造設備で安価かつ高度な兵器を開発することなどですまた製造物が自己複製を繰り返すことにより地球上の資源を消費し尽くすほど増殖するというシナリオもありこれは「グレイグー」と呼ばれています遠い可能性かもしれませんがありえるリスクかもしれません44
ナノテクはまだこれからの技術ですが大きな影響があることは確実です
2008 年から 2014 年にわたる産業ロボットへの投資額増加 56
50+50+V50
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アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
49
学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーションの連携
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
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42 World Industrial ReporterNanotechnologyrsquos Atomically Precise Manufacturing to Change Post-Industrial Manufacturing Scenario2013 年 10 月
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49 PwCGlobal CEO Survey2015 年 1 月
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52 ExperianThe Internet of Things Opportunities Through the Rise in Smart Devices2014 年
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54 PwC2013 Global Innovation Survey2013 年
55 McKinsey Global Institute2014 年
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
冷蔵庫やドア ロックを 2 年おきにアップデートして最新機能を使い続けたいと思うユーザーは多くありませんその分高価な新製品をわざわざ購入するユーザーも多くありませんそこでスマート センサーの出番となりますリモート データ センサーは急速に広がりつつありますがまだ始まったばかりですAberdeen Group の 2015 年の調査によると製造企業の 41 がセンサーのデータを高い頻度で活用していると答えています4いくつかの要因によりこのトレンドは勢いを増しています第一に既に説明したようにスマート センサーによって従来型のデバイスに比較的低いコストで「スマートな」機能を付加することができますスマート デバイスのために機器全体を交換する必要なしにスマート センサーを使って既存の機器が必要なフィードバックを行うことが可能となります第二にマイクロチップの小型化により小型のセンサーが可能となりましたセンサーの小型化によりこれまではセンサーを付けられなかった小型のデバイスにもセンサーを付けることができるようになりましたこれはウェアラブル市場で特に広がっています数年前にはなかった多くのセンサーを備えたフィットネス バンドなどが登場しています
サイズの小型化に加えセンサーの低消費電力化技術によりスマート センサーの用途が大きく拡大していますバッテリー電源を必要とするセンサーではそのバッテリーは課題の 1 つです常にアクティブである必要があるセンサーはバッテリーを急速に消費する場合もあります低消費
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
88+12W35+65+W11+89+W
79+21+W35+65+W10+90+W
47+53+W14+86+W2+98+W
電力型の新しいセンサーによりこの課題の解決が図られていますデータ収集手法の改良もスマート センサーの低電力化に役立っていますたとえばローカル メモリを活用したセンサーでは一時的にデータを保存して後からまとめて転送を行いインターネットへの常時接続保持の必要性をなくしています
ユビキタスなインターネット接続性もスマート センサーの普及を後押ししていますIoT デバイスではその名のとおりデータ転送のためにインターネット接続が必要となりますが従来では限定的なインターネット接続とその帯域幅によりシームレスな接続には困難が伴っていましたワイヤレス技術の進化により今日ではスマート デバイスの接続がより容易になりました
センサー数の増大によりデータの速度と量に対応するためにはより強力なコンピューターが必要となりますインターネット接続性の向上に加え増大する同時接続のデータ ストリームを処理可能な高速なコンピューター プロセッサもスマート センサーの拡大を支えていますさらにスマート センサー技術の拡大に寄与している大きな要因の 1 つはデータ収集に関するユーザーの不安感の減少です
身体の状況をモニターして医者に情報を転送するセンサーや自動車が相互に通信を行うセンサーなどリモート センサーの可能性は多大ですセンサーを使って製品の使用状況や動作パターンをリアルタイムに監視することにより製品や職場の効率を向上することができますリアルタイムの最適化エンジンにデータを送信したり今後の戦略や開発のためのデータ ポイントとすることができます
ウェアラブル新たなテクノロジは今日の企業にとってこれまでにない新たな課題やリスクをもたらしていますウェアラブル デバイスは製造現場から社外まで労働者の 見張り として使われるようになり労働者の賃金や規則違反の監視にも影響を及ぼすようになっていますこれらの用途における今日
での課題はデバイスのデータ マネジメント保護信頼性などです特に労働者の身体上のリスクを伴う職種ではデバイスの装着に伴う不便性を超える利便性を提供できるかどうかが課題でしたがデバイスの急速な普及にしたがいそれらのリスクや不安は解消されつつあります
トレーニングやサポートもウェアラブルによる大きな効果が期待されている分野ですMicrosoft HoloLens5 などのテクノロジの活用によりVR (仮想現実 ) 技術を使って従業員が作業シナリオに沿った実際の操作法を知ることができこれはビデオやガイドブックを使うよりもわかりやすいソリューションとなりますさらに AR (拡張現実 ) 技術によりリアルタイムで従業員やユーザーに手順を説明できるリモート アシスタンスを提供することもできますこれによって製造業者は従業員トレーニングを向上させたり顧客サポートを向上させることができます
PCノート PC スマートフォン タブレット
ゲーム コンソール スマート TV スマート ホーム
デバイス
スマート ウォッチ
スマートリストバンド
どれも所有していない
88
35
11
79
35
10
47
14
2
スマート デバイスの所有率52 53
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B2B から B2B2C へ要旨企業は研究開発から配送までバリュー チェーンを詳細に制御してますます増大する顧客の期待に対応しようとしていますこれにより製造業者はエンド ユーザーのニーズとエクスペリエンスを重視しB2B から B2B2C への変化を余儀なくされています
ポイントbull 増大する顧客の要求により企業はバリュー チェーンを詳細に制御する必要があります
bull 製造業者には透明性の向上とエンド ユーザーの重視が求められています
bull 世界の消費者の 87 が購買判断時に CSR を考慮すると回答しています
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B2B から B2B2C へ消費者のすべての決断には経済的感情的その他のメリットとリスクが伴います消費者が製品を購入する場合単に製品を買っているのではなくエクスペリエンス (体験 ) を購入していますこのエクスペリエンスには製品を使うエクスペリエンスも含まれますが購入の複雑性店頭での実感パッケージセットアップの容易さ問題があった場合のサポート対応の安心感なども含まれますたとえば消費者は「どれだけストレスが生じるか」「友人にどう思われるか」「壊れやすいか」などと考えます
企業がパーツや製品を差別化しても消費者にはその違いがわからない場合もありますたとえばクルマの送風ファンが何度も故障した場合消費者はその部品のメーカーのことを考えることはなく悪いエクスペリエンスをクルマのメーカーのブランドにつなげて考えます今日の B2C 企業の多くは製造から消費までそのバリュー チェーンを細かく制御しブランドの評判を守り高まる消費者の期待の基準を満たそうとしています企業が多くの接点にわたって主導権を保持することによりブランド エクスペリエンスを十分に制御してカスタマー ジャーニーの全体にわたって継続性を保持することができます
その結果B2B 企業はよりエンド ユーザーに焦点を当てる必要があります単に調達顧客のニーズを満たすだけで
なく顧客の顧客のニーズを考慮する必要がありますこの変化によりB2B 企業は B2B2C 企業へと変わりつつあります製造業者は変化する要求に基づいて製品やサービスを見直す必要があります
スピードに対応するためのフルフィルメントの変化高まる顧客の期待によりB2C 企業がフルフィルメントに対応する方法が変化していますAccenture の 2014 年の調査によると顧客の半数は小売企業が消費者にオンラインで注文を行い店舗で受け取る方法を提供することを望んでいます6 小売企業の 77 は店舗での受け取りがとても有益であると考えています7 店舗での受け取りを使うと答えた顧客の 25 はそうする主な理由はスピードだと答えています6 これらののニーズと価値にもかかわらず店舗での受け取り複数チャネルでの在庫確認店頭への発送などの基本的なサービスを提供している小売企業は全体のわずか 13 にとどまっています
配送時間を改善するため多くの B2C 企業は 1 つのサプライ チェーン モデルへと移行しオンライン ストアと実店舗の流通用資産を統合しています既に多くの店舗を持つ企業では小売店舗をネットワーク型の小型流通センターとして活用することにより新たな流通施設を構築して管理する費用をかけることなく注文対応時間を短縮していますさらに資産の統合に
より顧客は在庫確認を行って製品を入手するための最も速くて簡単な方法を知ることができるようになります製造業者はロジスティクスを見直して適切な製品が適切な行き先に適切なときに行き渡るようにする必要に迫られています
サプライ チェーンの可視性の向上変化する小売トレンドによりB2C 企業はサプライ チェーンを見直す必要に迫られています多くの B2C 企業では企業に代わって製品の発送を行うサード パーティのロジスティクス プロバイダーやフルフィルメント ハウスを活用して店頭に在庫のない製品や在庫を持たない製品すらもオンラインで販売していますこれらの企業では製造施設から倉庫へさらに店舗への在庫の追跡を行うだけでなく個々の顧客への発送状況の追跡を行える必要があります今日の顧客は店舗の在庫情報を確認したり店舗での受け取りなどの新たなフルフィルメント オプションの提供を期待していますそれらのニーズに対応するため製造業者は工程とサプライ チェーンの可視性をいっそう高めそれらの情報を B2C パートナーと共有できるようにする必要があります
マーケティングとの統合企業がエンド ツー エンドの顧客エクスペリエンスをより重視することに伴いマーケターは製品開発パッケージング注文対応配送までのすべてに関してより詳細な対応を行うよう
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になっていますその結果製造業者はこれらのエクスペリエンスを提供するマーケターとの密接な協業を高めています
またソーシャル メディアの成長はマーケティングと製造の統合のために大きな役割を果たしつつありますソーシャル メディアは成長を続けており今日では全米の成人の 23 (65) がソーシャル ネットワーク サイトを活用しています2005 年にはこれは 7 に過ぎませんでした8ソーシャル メディアを通じてマーケターにとってこれまでになかったような顧客との対話が可能になり製品やスタイルトレンドや競合についてのフィードバックを収集できるようになりましたイノベーションの速度がますます加速し現在の企業は従来の小規模なフォーカス グループを活用する方法に代えて世界中から収集されたソーシャル データを活用する方法に移行しています
あらゆる部門でのイノベーションソーシャル メディア データ以外にも企業のイノベーションのプロセスは進化していますかつてイノベーションは研究開発部門内のみで行われるものでしたが現在の企業ではアイデアの出所を問わずあらゆる部門でのイノベーション を図ろうとしています新たなクラウド対応のコラボレーション ソフトウェアにより企業はさまざまなアイデアを共有し検討して加速するツールを手にしています営業担当者が顧客の不満を製品開発に直接つながるフィードバックに変えることができるようになりました
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さらにIoT の活用により製造業者は製品の使用状況に関する可視性を大きく向上させることができますこのデータはユーザーの動作の詳細な理解に役立ち今後のイノベーションのためのインサイトを提供しますたとえば最もよく使用される機能は何か不要な機能は何かユーザーが操作中に行き詰まる箇所はどこかニーズに対応するためにうまく動かない箇所はどこかもともと意図されていないような用途に使われてる箇所などを理解するために役立ちますよりアジャイルな製造プロセスの活用により製造業者はこれまでになく迅速に製品の変更や改良を行うことができます
持続可能性環境と社会に優しい製品に対する消費者からの要求の増大に関する議論が行われています多くの人が環境や社会を考慮した製品を望むとする一方で消費者の購買行動は必ずしもそれを反映したものとなってはいませんでしたこの流れに変化が表れてきています
環境に優しい製品であれば高い価格でも買うと回答する個人は減少していますが企業が社会や環境を考慮することは重要であると回答する個人は増加しています9 2013 年の Cone Communications and Echo Research による調査では世界の消費者の 87 が購買時に CSR (企業の社会的責任 ) を考慮すると回答しています10 これはつまり消費者は CSR に対して高い対価は払わないものの優れた CSR を備えることは新たな時代の最低基準でありこの新しい基準に達しない場合には消費者から見放されることを意味します企業は CSR を防御戦略と攻撃戦略の両面から検討する必要があります
今日では情報の取得は容易であり瞬く間に拡散します倫理に反した商行為が露呈した場合には消費者からの急激な反発を引き起こしますこのため多くの企業では自社の商行為を再度見直しさらにサプライ チェーンの取引先の商行為も確認してより社会に対して責任を持った組織となるようにしていますまた多くの企業では透明性の向上を図っています2015 年CorporateRegistercom11 で
は 12000 社からの CSR 報告書を取りまとめましたがその数は 1994 年にはわずか 20 社でした
さらに多くの企業では CSR をビジネスの成長につなげていますたとえばAmerican Eagle では女性肌着ブランドである Aerie の売り上げが広告でのモデルのフォトショップ加工を止めると発表して以来10 増加したと報告しています12 Goldman Sachs では10000 人の女性起業家に対して教育とトレーニング支援の投資を行うと発表しました13 World Green Business Council14 の調査によるとオフィスの空気の品質を向上させる取り組みを行っている企業では8 ～ 11 の生産性向上が見られるということですこの調査では優れた CSR を行っている企業では従業員の採用と保持が容易になるという結果も示してい ま すHarvard Business School と London Business School による 2011 年の調査ではCSR に優れた企業は資金調達が容易であるという結果を示しています14 従来は CSR の取り組みには賛否両論がありましたがこの流れは変わり倫理性からも経済性からもCSR への投資の重要性はますます明確になっています
低い品質に対する容赦のない対応インターネットによって消費者はオンライン レビューやオンライン ショップなどこれまでになく多くの情報や意見を手に入れていますさらにファッションからテクノロジまで多くの業界では製品のライフサイクルがますます短期化しています15 16 満足できなかった消費者は別の製品を購入する可能性が非常に大きくなっています
製造業者は品質が低い場合の消費者からの容赦ない対応を考慮する必要がありますイノベーションのスピードに対応し生産サイクルの短期化に対応する必要がありますこれまでになかったイノベーションを持った新製品でも箱を開けてすぐに問題なく動作することを顧客は期待しています製造業者がそれを提供できない場合にはその代償を受けることになります
トリプル ボトムライン
環境環境に対する企業の影響狭義では環境に有害でない必要がありますがトリプル ボトムラインを考慮する多くの企業ではさらに進んだ取り組みを行っています
社会社会に対する企業の影響トリプル ボトムライン モデルでは企業に経済的な投資を行うステークホルダーだけでなくあらゆるステークホルダーを考慮します
経済企業の経済的価値トリプル ボトムライン モデルでは経済的価値とは従来型の会計の定義を超え世界の経済環境における企業の影響のすべてを意味します
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バリュー チェーンの進化要旨製造業者は顧客のエクスペリエンス優れたサポート透明性の向上に焦点を当てバリュー チェーンを進化させています
ポイントbull 64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています
bull 企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています
bull 59 の製造業者がロボティクスを採用していると回答しています
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バリュー チェーンの進化製造業者はエンド ユーザーのニーズを重視したビジネス モデルの採用を志向するにつれて研究開発から販売後のサポートまでのバリュー チェーン全体を見直す必要に迫られています製造業者は高い次元での透明性と今日の消費者から求められるサービスを提供するためにバリュー チェーンのパートナーとより密接な協業を行う必要があります2015 年の Deloitte による将来のサプライ チェーン タレント (Deloittersquos 2015 Supply Chain Talent of the Future)のレポートでは64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています17
サービスとしての製造進化するバリュー チェーンや 3D プリンティングなどの新たなテクノロジの出現により製造業者にとってはパーソナライゼーションを可能にする新しいビジネス機会が現れています従来型の製造よりもより オンデマンド に近い製造サービス (リアルタイム デマンド フルフィルメント とも呼ばれます ) を提供する製造業者も既に出現しておりその影響が既に表れてきています企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています18 パーソナライズされた医療デイバスやカスタマイズされた調合薬などパーソナライズされた製品は既にインパクトをもたらしていますまたパーソナライズされた玩具などの楽しい用途もありますテクノロジによってこれらのサービスが工程の観点からもロジスティクスの観点からも実現されています
IoT の発達も「サービスとしての製造」に大きな役割を果たしつつあります製品の販売後も製品監視が可能となることにより製造業者は使用状況のデータを収集し予兆保守を提供するための予測分析を行うことができますこれは今後数年でサービス業界にまったく新しい革命的な進化をもたらすと考えられています定期点検のためにクルマを持ち込む必要はなくなりますクルマが問題の自己診断を行いメンテナンスが必要なときに自動的に報告を行うようになります製造業者は必要なパーツをあらかじめ修理工場に配送しておくことができ作業を行う技術者はユーザーがクルマを持ち込む前に診断レポートを参照しておくことも可能です
たとえばThyssenKrupp Elevator のような製造業者ではサービスとしての製造を念頭にビジネス モデル全体の見直しを行っています新旧を問わずエレベーターにスマート センサーを装着することによりThyssenKrupp では収集データを使って予兆保守サービスや先制的な保守サービスを顧客に提供しコストとダウンタイムを低減していますThyssenKrupp ではこのサービスによって自社のエレベーターのサービス性を向上させるだけでなく業界の常識を超えて自社以外のエレベーターにもこのサービス モデルを拡張しています19
リショアリングリショアリングは最近の製造業でよく触れられるトレンドであり世界経済に大きな影響を与えつつあります2014 年末の Boston Consulting Group のレポートによると「英国における中小規模製造業者の 11 が最近 12 か月間に海外から製造工場を国内に戻
リショアリングの主な理由として運送コストの低減と回答した製造業者の割合 23
業務の自動化
2025 年までに先進国では 15 ～ 25新興国では 5 ～ 15 の工業労働者の仕事が自動化されると予測される 54
78+22+V78
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した」とされておりこれは「海外にオフショアした製造工場の数の 2 倍」であるということです20
いくつかの要因によりリショアリングが促進されています第一の要因は中国インドブラジルなどかつて低コストでの製造を可能にした国々の経済成長ですそれにより賃金の上昇は 2 桁に及びました21 これは地域の労働者には大きな経済機会をもたらしましたがオフショアを行った製造企業にとっては国内生産に対するオフショアのメリットを失うことになります
さらに最近の運送コストの上昇によりオフショア生産のコスト メリットはいっそう低下しました運送コストは多くのマルチチャネル販売事業者にとって最大の運営経費です国内生産品の運送コストは一般に総売上の 2 ～ 4 程度ですが輸入品では総売上の 6 ～ 12 にもなります22 ガソリン価格や配送業者の賃金を始めとする各種コストの上昇も海外生産コストの上昇につながりましたBoston Consulting Group による製造企業調査ではリショアリングの主な理由として78 の製造業者が運送コストの低減と回答しました23
さらに製造業におけるロボティクスの普及の拡大もリショアリングの拡大につながっていますロボティクスは既に製造業で大きな役割を果たしており59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24 最新のロボットは高速のプロセッサとクラウド接
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59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24
続を備え数年前までは人間が行う必要のあった多くのプロセスを自動化することができます現在製造業者の 13 はロボティクスを使用したビジネス プロセスと生産プロセスの自動化を検討しています25 これらのスマートなロボティクスの採用によって国内生産施設が強化されかつて海外市場に求めた低コストの労働力を利用するよりもロボティクスを活用した国内の熟練労働者を利用するようになってきています
スマートな製造と新たな機器の需要スマートな製造施設とデジタル化されたバリュー チェーンへの動きは製造業に大きな影響を与えています今日では13 の製造業者がバリュー チェーンにおける自社のデジタル化の度合いを「高」と考えており80 以上が今後 5 年以内にバリュー チェーンをデジタル化すると回答しています26 これには大きな機会がありますがスマートな機器とデジタル化には高価な費用がかかりますPwC は製造エンジニアリング業界では今後 5 年間にわたりインダストリー 40 (第
4 次産業革命 ) ソリューションとして年間約 310 億ドルの投資が行われると予測しています26 これらの新しいテクノロジの実装にはコストがかかりますが実装しないことによる代償の方がはるかに大きいと考えられています
シェアリング エコノミーのインパクトPwC の最近のレポートによるとシェアリング エコノミーの市場は現在全世界での売り上げが 150 億ドルですが2025 年までに 3350 億ドルに成長すると予測されています27 Airbnb や Lyft などの企業はレンタルや交通の市場に変革をもたらしましたがシェアリング エコノミーのモデルは既にボート収納ペット仕事場エネルギーなどにも広がっています
シェアリング エコノミーはその急激な成長により製造への影響は不可避でありその兆候が既に現れています製造業者にとっての真のリスクはまだ判然とはしませんが個人が製品を シェア できるようになると製品を買う必要がなくなっていくと言っても過言ではないため製造業者への悪影
響もありえると考えられています一方シェアリング エコノミーは製造業者にとって興味深い機会をも創出していますAmazon などのいくつかの企業ではコミュニティ メンバーが製品や材料を顧客に配送し運送時間や運送コストを低減するという試みを既に始めていますまた企業間のシェアリング エコノミーではオーバーヘッドの共有や異なる季節需要を抱えた企業間での倉庫スペースの共有によるサイズの最適化など興味深い取り組みも始まっていますこのトレンドはまだ新しいものですが製造企業にも影響を与えるものと考えられます
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より高い可視性要旨データの収集性の向上とクラウド対応のアナリティクス プラットフォームにより製造業者ではこれまでにないほど工程についての可視性が高められています
ポイントbull 45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています
bull グローバル企業の 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じています
bull SMAC-スタック (ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド ) は製造業者の業務に変革をもたらしています
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58 + 47 + 44より高い可視性ビッグ データの最大の課題の 1 つはその量と速度に対応することですIBM による 2015 年の調査では日々 25 エクサ バイトものデータが生成されており世の中のすべてのデータの 90 は最近 2 年間に生成されたものであるということです28 データを活用するための優れたツールなしではその活用は比較的限定的でしたがスマートで強力なクラウド コンピューティングによりついにビッグ データがより有用なものとなり製造業者が生産現場を改良してよりスマートな工程とサプライ チェーンを実現するために役立っています
小型センサーからよりユビキタスなインターネット アクセスまで新たなテクノロジを活用して製造業者はより高速により信頼性の高いデータにアクセスすることができますこれらの進化により製造企業はこれまでになかったほど非常に広範なデータ ソースからデータを収集できるようになりましたたとえばユーザーによる製品の使用状況データ機器のキャパシティエネルギー消費レベルパーツ在庫機器のメンテナンス状況品質管理メトリックなどのデータを収集できます2015 年の Aberdeen Group によるインサイト時代のデータ主導の製造のレポートによると45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています29 より包括的で優れたデータを活用して製造業者は事業の総合的な理解を深めることができ工程を最適化したり問題の発生前に機器や安全上の問題の予兆に対応することができます
ビッグ データ高速かつ信頼性の高いデータの取得はビッグ データのための正しい方向への一歩ですがIBM が定義した「ビッグ データの 4 つの V」と呼ぶ新たな課題も引き起こします30 4 つの V とはVolume ( データの量 )Velocity (ストリーミング データの分析速度 )Variety (多様なデータの種類 )Veracity (データの信憑性 ) です
ビッグ データの増大に伴い企業はこれらの課題を痛感することになります2015 年の KPMG による Going Beyond the Data レポート 31 によるとグローバル企業の 58 がデータの品質と信頼性はデータとアナリティクスに基づく意思決定のための大きな課題であると回答していますまた 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じていますつまりビッグ データがビッグすぎるのです今日まで企業のデータ活用は内部の知識不足限定的なツール高価なコストなどにより制限されていましたがようやく機能が追い付いてきました
製造業者はビッグ データにより容易にアクセスできるための新たなアナリティクス ツールを活用しようとしていますこれには機械学習予測分析自動化ツールなどがありますビッグ データはそれ自体は有益なものではありませんデータが知識を提供しプロセスを効率的なものとして製造業者が効率的な業務を遂行できるようになることによって有益なものとなりますこれらのツールは製造業者が検出分類可能性分析最適化を行うために役立ちます
検出にはパターン (トレンド )ターゲット外れ値の認識があります多くのデータをチャートやグラフにでき
データとアナリティクスに基づいた意思決定を行うための最大の課題 31
データの品質と信頼性の評価が困難
適切なデータが必ずしも利用できない
クエリを実行するための知識が限られてる
58
47
44
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るデータ可視化ツールによりトレンドの把握がより容易になりますシンプルな可視化比較により外れ値を容易に識別できますリアルタイムにデータを追加することによりシンプルなデータ可視化にスピード性が加わります製造業者はこれらのツールを活用して品質管理の変化やメンテナンスの問題を追跡したり新たな市場トレンドを検知したりサプライ チェーンの問題の予兆を問題の発生前に識別したりすることができます
分類により企業はデータの分離並べ替えフィルター順序付け比較を行えます製造業者は分類によってより迅速に在庫パーツ生産のニーズを分離したりランク付けできます分類プロセスを自動化するツールにより生産を合理化でき製造業者は変化する需要に柔軟に対応できますまたこれによって製造業者はよりカスタマイズされた製品を製造してスマートなクロス セルを進めることができます
将来のできごとの可能性を理解することは戦略的な判断を行うために非常に重要です可能性はできごとの確率を示すために使われ複数のできごとを比較したり結果の分布を示すために利用されます製造業者は予測アナリティクス ツールを使ってマスター在庫管理新製品の最適な価格付け予兆保守や先制的な保守販売予測サポート ニーズの予測キャッシュ フロー管理などに活用できます
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SMAC-スタック = ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド製造業者にとってアジリティ (俊敏性 ) がますます重要になっているためアナリティクスを活用して最適化を進めることによってより敏捷性を高めることができますこれは上記の 3 つの柱の最適化すなわちより迅速で正確な検出分類可能性分析を行うことによって実現できます多くのリアル データが利用できるようになり新たな機械学習ツールを活用して期待された結果と実際の結果を比較しアルゴリズムを最適化することによって製造業者の業績向上につなげることができるようになりました
これらの方法自体は多くは新しいものではありませんが強力なプロセッサとクラウド コンピューティングの威力を使った新たなツールによってデータを十分に活用することが可能になってきました
SMAC-スタックSMAC-スタックとはソーシャルモバイルアナリティクス (すなわちビッグ データ )クラウドの頭文字を表すものであり製造業者が工程の可視性を向上してよりアジャイルな企業となるための製品とサービスのパッケージを示すものです次世代の SaaS では SMAC-スタックとの密接な連携が図られるようになると考えられます新たな機能とはプラグインなどのアドオンや API によりソフトウェアが単に共に動作するだけではありませんシステム全体が密接に連携するように構築され新たな機能の追加によりスタック全体を向上させることができます
SMAC-スタックではクラウドを活用したソーシャル機能によって企業
はデータをより効率的に共有したりコラボレーションを向上させたりできますソーシャル機能は社内のコミュニケーションを向上させるだけでなく仕入先やサプライ チェーンの他の取引先とのコミュニケーションも向上させることができます
モビリティのトレンドは既に数年間にわたって進んできていますがSMAC-スタックのモビリティによって従業員はクラウドを使ってデバイスを同期し場所を問わずにソーシャルやアナリティクスのデータに容易にアクセスできるようになります製造現場でのモバイル テクノロジの活用は生産フローの改善や問題の迅速な伝達と解決に役立ちます
アナリティクスが SMAC-スタックのコンセプトを支えていることは意外ではありません既に述べたようにビッグ データは製造に大きな影響を与えていますアナリティクスと SMAC-スタックをつなげることにより価値のあるいくつかのメリットが生じますがおそらく最も重要なのは単一プラットフォームの活用を通じた測定の一貫性ですつまり異なるデータ収集方法を使ったデータ ソースを混在させることがありません
最後にクラウドがこれらのパーツをすべて統合するスレッドとして機能しますクラウドにより企業の業務が塗り替えられつつあります企業はデータをリモートで保存できオンプレミスのデータ センターの必要性を低減して関連コストも削減できます企業はデータの物理的な場所とセキュリティの心配をする必要がなくなりますリソースをクラウドに集中するこ
とにより従業員はより容易かつより安全に業務に必要なツールとデータに場所と時を問わずにアクセスできます
IT 部門と財務部門製造におけるテクノロジの普及の増加は製造部門と IT 部門のより密接な関係をもたらしています企業におけるテクノロジの役割とコストが増大するにつれ財務部門が IT の管理により大きな役割を持つようになりこれにより製造工程にも財務部門の役割が拡大していますビッグ データによりIT 担当者と財務担当者のどちらにとっても企業の製造工程とサプライ チェーンの可視性が向上していますこの変化によって財務部門のリーダーが投資と経費の影響を十分に理解しようとすることにより財務部門の説明責任はバリュー チェーン全体に拡大しています
25
日々生成されるデータ量28
エクサバイト
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エマージング テクノロジ要旨テクノロジは常に製造業のイノベーションの推進を担ってきました今日のエマージング テクノロジも同様です3D プリンティングからナノテクノロジまで最新のツールや技術は製造に変革をもたらしています
ポイントbull 米国の製造業者の 667 がなんらかの形で 3D プリンターを導入しています
bull 自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています
bull ナノテクノロジは原子レベルでの超精密加工 (APM) を可能にしています
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エマージング テクノロジ製品の歴史はほぼ製造技術の歴史と共にあります最初の革ベルトによるバケット エレベーターとベルト コンベアは 1785 年に登場し交換可能な部品は 1801 年に登場しました31 Ford による最初の可動組み立てラインは1913 年に登場しました32 Televox ロボットは 1926 年に登場しました33 CNC 機械加工やシックス シグマは80 年代に登場しましたそれらも含めRFID タグなどテクノロジのすべてが今日あるような新たな材料の製造や新たな製品のためのプロセスや組み立てに活用されています
製造における過去のトレンドを振り返りそれを基に将来の製造を理解しようとすると同時に最新のテクノロジを十分に理解することが重要です
3D プリンティング3D プリンティングは今日の企業と製造における最も期待されるエマージング テクノロジの 1 つです積層処理により事実上あらゆる 3D のデジタル レンダリング イメージを物理形状で行うことができます現在米国の製造業者の 23 (667) がなんらかの形で 3D プリンターを導入済みでその数は増加中であり155 は今後 3 年以内に使い始める予定であると報告されています34 この流れは技術的改良による機器と材料のコストの低下および印刷時間の高速化によって促進されています3D プリンティングは新しいものではありませんがこれらの改良によって多くの製造業者にとってより実用的なものとなってきています実際小規模企業における 3D プリンティングの導入は急速に大規模企業並みに進んできており現在の導入率はそれぞれ 5975 とその差が縮まっています34
3D プリンティングの用途はカスタマイズされた医療機器パーソナライズされた製品やパッケージ船舶が外洋航行中に作成して利用できる交換部品など広範にわたっていますカスタムの日さしによる独自の美容製品を
作成したり製薬企業が患者向けにさらにカスタマイズされた薬剤を作成したりさまざまなユーザーによる新たな用途が既に広がっています今日の製造においては3D プリンティングは主にプロトタイピングとして使われています製造業者の 34 が 3D プリンティングをプロトタイピングに使用していると報告されていますまた 289 は用途の実験中であり26 は従来の方法では製造できない製品を作るために使っているとしています34 3D プリンティング テクノロジが高速かつ安価となるにつれ製造業者にとって新たな用途が広がることは確実です
CNC 機械加工積層処理である 3D プリンティングとは異なり機械加工は大きな原材料のブロックから制御された削り出しによって最終的な形状とサイズを作成するプロセスですこれは複数の部品を組み合わせることなく単一の原材料から単一のコンポーネントを作成できることを意味しますこれは通常複数の部品を組み立てる時間を低減でき接続点において一般的な強度の弱さを低減でき複数部品の接続に必要な追加部品や材料を減らせるため重量とサイズを低減できます
CNC 機械加工は新しいものではありませんが技術とプロセスの進化により近年 CNC 機械加工の需要は高まっています今日の CNC 機械加工では自動化正確性速度が改良され主に自動車医療機器テクノロジ デ
バイスなどに使われる高品位金属など扱える材料が拡大していますその結果CNC 機械加工はより強くより小さな製品に利用され今日の製品で見られる多くのユニボディの製造のための技術として活用されています
自律デバイス自律デバイスと言うと自動運転のクルマやドローンのように未来の夢と思われるかもしれませんが実際には既に現実のものになっていますMercedes-Benz35 や Tesla36 などの自動車製造業者は既に自律機能付きのクルマを発売しておりTesla の CEO である Elon Musk は最近のインタビューで自動運転車は今後 20 年で普通のものになると予測しています37 最大の障壁は技術自体よりも規制面であると考えられます38 ロボティクスと自律システムに関する公開特許の数は 2004 年から 2013 年の間に 264 増加しました24
製造業ではロボットは長い間一般的であり他の産業よりも普及が進んでいましたが新世代の AI (人工知能 ) を使った自律デバイスによって生産工程保守の 3 つの点で製造の情勢が塗り替えられようとしています
これまでのロボット活用と同様に今後もロボット支援を活用した生産ではより効率的に仕事をこなしたり重量物の運搬など人間ではできないことも行えますがAI と自律機能の搭載により機械がより独立して作業を行うことができるようになりますま
3612 24導入の可否を判断するための実
験段階プロトタイピングのみ
プロトタイピングおよび実生産
従来の方法では製造不可能な製品の製作
最終製品や最終部品の実生産のみ
未導入
3D プリンティングの採用状況 5529+25+10+3+1+33
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だ実験段階ではありますがプログラムされた自律型のドローンは自分で部材や部品を見つけて共同作業を行ってビルや橋を組み立てることができます39
自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています欧州のロボティクス企業である Kuka40 ではロボットが相互にやり取りを行って自動的に次の製品ラインの対応を調整する自律ロボットを製造していますこれらのような自律マシンは集中在庫データにアクセスして市場ニーズに基づいて動的に製造量を変更することができます自律ドローンや自律ロボットは倉庫内で資材を見つけて運搬することができ製品を顧客に配送することさえ可能です作業現場でドローンが部材を集めて在庫ニーズに応じて製品を組み立て製品が自動運転車両によって自動的に配送される日も遠い未来ではないでしょう
最後に自律車両が保守に大きな変革をもたらしていますスマート センサーの活用により機器は予期される保守上の問題の自己診断を行えますまた自律デバイスにより視覚的に問題を確認し解決策を判断して必要なツールと部品を用意し修理を行うことができますこれは携帯電波塔や橋梁など保守の実施が困難な場所では特に有益ですこのような予兆保守は製造業者のビジネス スピードの向上に大きく寄与しダウンタイムとコストを低減することができます
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エマージング テクノロジによる課題の克服企業のグローバル展開時の課題であまり取り上げられることのない問題に商品の配送があります米国では配送と言うとスピードの問題がありますがそもそも配送を行うためには配送先の地点を特定する必要があります
スタートアップ企業である what3words41 によると世界の人口の約 75 は「住所システムが一貫性に欠けたり複雑であったり未整備であることによる問題に直面している」ということです世界全体では 40 億人が住所を持っておらず先進国であっても住所システムは複雑な問題を抱えている場合がありますたとえばロンドンではLonsdale Road という異なる通りが 8 つあったり多くの家に地番がなかったりします
ロンドンを本拠とするスタートアップである what3words41 はこの問題に対処するため地球上を 3m x 3m の区画に区切り5700 万の区画を作成してそれぞれに固有の 3 つの単語による住所を割り当てましたこれは簡単な地理的座標系のように機能しますwhat3words は製造業者や配送企業から多くの注目を集めていますこの住所システムでは顧客は商品の配送先として単に倉庫を指定するだけでなくより具体的なドアや場所を指定できますまた製造業者では施設内で保守上の問題が発生している場所や資材の運搬先や作業現場の安全性を向上させる必要がある場所などを特定するのに役立ちますドローン テクノロジとの組み合わせによりこの座標系を使って食品や医薬品その他の補給品を迅速で容易に配送する方法に道が開かれる可能性がありますたとえば未開発の地域への配送や災害地域への緊急配送などが考えられますまだ途上の技術ですがエマージング テクノロジによってより小さな世界が実現されつつあります
先端素材スマートな先端素材によって想像以上に世界が変わろうとしています新しいスマートな素材が次々に登場していますたとえば自己修復を行える素材や光量温度電流などの変化に応じて形状を変化させる素材などがありますこれらの素材はコストの低下と共に利用の道が開かれつつあり製造業者ではこれまでになかった新製品や既存製品へのこれらのテクノロジの採用を検討しています
これらの先端素材の利用の一例には食品や医薬品などの賞味期限や有効期限のある製品向けに開発された「バイオ スマート タグ」がありますこれはトウモロコシの穀粒ほどの大きさのジェル状のスマート タグで食品の期限を示すことができますタグは特定の化学作用や微生物増殖により反応して通常は色の変化により状態を示します
このテクノロジには幅広い可能性がありますまずさまざまな食品パッケージや医薬品パッケージに採用して消費者に期限を知らせることができますまた現在は物流上一部のサンプルのみで行われている大腸菌やサルモネラ菌などの細菌検査に使われると画期的となります将来的にはこれらのテクノロジは現在では鮮度が不明であったり食中毒へのおそれから大量に廃棄している食品の課題に対応したりひいては食糧不足などの課題に対応できるものと期待されています
これらのテクノロジはまだ途上の技術ですが製造業者にとっては先端素材を使った製品や廃棄物の低減や工場内での品質管理の向上など有望な活用分野が開けています
ナノテクノロジナノテクノロジは画期的なイノベーションであると考えられていますナノテクノロジとは分子や原子のレベルで物質を操作する技術ですが次
世代のナノテクでは原子レベルでの超精密加工 (APM Atomically Precise Manufacturing) を目指しています42 これは文字どおり原子を自由に操作して物質を製造することを意味しています既にこのレベルの超精密技術によりナノ電子技術によって DNA にデータを保存することができ将来は米粒サイズの大きさに 1 ペタバイトを保存できる可能性があるとされています43
このテクノロジを支える科学は既に存在しその進化が期待されていますAPM はコストの低下と共にコンピューティング素材医薬品など多くの分野に大きな可能性を開くものと考えられています一方では適用の広がりと共に技術の悪用も懸念されていますたとえばわずかな製造設備で安価かつ高度な兵器を開発することなどですまた製造物が自己複製を繰り返すことにより地球上の資源を消費し尽くすほど増殖するというシナリオもありこれは「グレイグー」と呼ばれています遠い可能性かもしれませんがありえるリスクかもしれません44
ナノテクはまだこれからの技術ですが大きな影響があることは確実です
2008 年から 2014 年にわたる産業ロボットへの投資額増加 56
50+50+V50
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アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
49
学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーションの連携
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
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42 World Industrial ReporterNanotechnologyrsquos Atomically Precise Manufacturing to Change Post-Industrial Manufacturing Scenario2013 年 10 月
43 NatureSynthetic Double-Helix Faithfully Stores Shakespearersquos SonnetsEd Young 2013 年 1 月
44 WikipediaGrey Goo2015 年 11 月
45 NPRIn Trendy World of Fast Fashion Styles Arenrsquot Made To LastJim Zarroli2013 年 3 月
46 Overdressed The Shockingly High Cost of Cheap FashionElizabeth L Cline2013 年 8 月
47 KPMGGlobal Manufacturing OutlookJeff Dobbs2015 年
48 The National Bureau of Asian ResearchThe IP Commission Report2013 年 5 月
49 PwCGlobal CEO Survey2015 年 1 月
50 Food Manufacturing Pepsi Sells Artisanal Soda lsquoCalebrsquos Kolarsquo Candice Choi2014 年 10 月
51 Brew to Bikes Portlandrsquos Artisan EconomyCharles Heying2010 年 10 月
52 ExperianThe Internet of Things Opportunities Through the Rise in Smart Devices2014 年
53 GlobalWebIndexGWI Device Summary2015 年
54 BCC ResearchStrategic AnalyticsFrast amp SullivanMorgan Stanley Research2014 年
54 PwC2013 Global Innovation Survey2013 年
55 McKinsey Global Institute2014 年
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
88+12W35+65+W11+89+W
79+21+W35+65+W10+90+W
47+53+W14+86+W2+98+W
電力型の新しいセンサーによりこの課題の解決が図られていますデータ収集手法の改良もスマート センサーの低電力化に役立っていますたとえばローカル メモリを活用したセンサーでは一時的にデータを保存して後からまとめて転送を行いインターネットへの常時接続保持の必要性をなくしています
ユビキタスなインターネット接続性もスマート センサーの普及を後押ししていますIoT デバイスではその名のとおりデータ転送のためにインターネット接続が必要となりますが従来では限定的なインターネット接続とその帯域幅によりシームレスな接続には困難が伴っていましたワイヤレス技術の進化により今日ではスマート デバイスの接続がより容易になりました
センサー数の増大によりデータの速度と量に対応するためにはより強力なコンピューターが必要となりますインターネット接続性の向上に加え増大する同時接続のデータ ストリームを処理可能な高速なコンピューター プロセッサもスマート センサーの拡大を支えていますさらにスマート センサー技術の拡大に寄与している大きな要因の 1 つはデータ収集に関するユーザーの不安感の減少です
身体の状況をモニターして医者に情報を転送するセンサーや自動車が相互に通信を行うセンサーなどリモート センサーの可能性は多大ですセンサーを使って製品の使用状況や動作パターンをリアルタイムに監視することにより製品や職場の効率を向上することができますリアルタイムの最適化エンジンにデータを送信したり今後の戦略や開発のためのデータ ポイントとすることができます
ウェアラブル新たなテクノロジは今日の企業にとってこれまでにない新たな課題やリスクをもたらしていますウェアラブル デバイスは製造現場から社外まで労働者の 見張り として使われるようになり労働者の賃金や規則違反の監視にも影響を及ぼすようになっていますこれらの用途における今日
での課題はデバイスのデータ マネジメント保護信頼性などです特に労働者の身体上のリスクを伴う職種ではデバイスの装着に伴う不便性を超える利便性を提供できるかどうかが課題でしたがデバイスの急速な普及にしたがいそれらのリスクや不安は解消されつつあります
トレーニングやサポートもウェアラブルによる大きな効果が期待されている分野ですMicrosoft HoloLens5 などのテクノロジの活用によりVR (仮想現実 ) 技術を使って従業員が作業シナリオに沿った実際の操作法を知ることができこれはビデオやガイドブックを使うよりもわかりやすいソリューションとなりますさらに AR (拡張現実 ) 技術によりリアルタイムで従業員やユーザーに手順を説明できるリモート アシスタンスを提供することもできますこれによって製造業者は従業員トレーニングを向上させたり顧客サポートを向上させることができます
PCノート PC スマートフォン タブレット
ゲーム コンソール スマート TV スマート ホーム
デバイス
スマート ウォッチ
スマートリストバンド
どれも所有していない
88
35
11
79
35
10
47
14
2
スマート デバイスの所有率52 53
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B2B から B2B2C へ要旨企業は研究開発から配送までバリュー チェーンを詳細に制御してますます増大する顧客の期待に対応しようとしていますこれにより製造業者はエンド ユーザーのニーズとエクスペリエンスを重視しB2B から B2B2C への変化を余儀なくされています
ポイントbull 増大する顧客の要求により企業はバリュー チェーンを詳細に制御する必要があります
bull 製造業者には透明性の向上とエンド ユーザーの重視が求められています
bull 世界の消費者の 87 が購買判断時に CSR を考慮すると回答しています
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
B2B から B2B2C へ消費者のすべての決断には経済的感情的その他のメリットとリスクが伴います消費者が製品を購入する場合単に製品を買っているのではなくエクスペリエンス (体験 ) を購入していますこのエクスペリエンスには製品を使うエクスペリエンスも含まれますが購入の複雑性店頭での実感パッケージセットアップの容易さ問題があった場合のサポート対応の安心感なども含まれますたとえば消費者は「どれだけストレスが生じるか」「友人にどう思われるか」「壊れやすいか」などと考えます
企業がパーツや製品を差別化しても消費者にはその違いがわからない場合もありますたとえばクルマの送風ファンが何度も故障した場合消費者はその部品のメーカーのことを考えることはなく悪いエクスペリエンスをクルマのメーカーのブランドにつなげて考えます今日の B2C 企業の多くは製造から消費までそのバリュー チェーンを細かく制御しブランドの評判を守り高まる消費者の期待の基準を満たそうとしています企業が多くの接点にわたって主導権を保持することによりブランド エクスペリエンスを十分に制御してカスタマー ジャーニーの全体にわたって継続性を保持することができます
その結果B2B 企業はよりエンド ユーザーに焦点を当てる必要があります単に調達顧客のニーズを満たすだけで
なく顧客の顧客のニーズを考慮する必要がありますこの変化によりB2B 企業は B2B2C 企業へと変わりつつあります製造業者は変化する要求に基づいて製品やサービスを見直す必要があります
スピードに対応するためのフルフィルメントの変化高まる顧客の期待によりB2C 企業がフルフィルメントに対応する方法が変化していますAccenture の 2014 年の調査によると顧客の半数は小売企業が消費者にオンラインで注文を行い店舗で受け取る方法を提供することを望んでいます6 小売企業の 77 は店舗での受け取りがとても有益であると考えています7 店舗での受け取りを使うと答えた顧客の 25 はそうする主な理由はスピードだと答えています6 これらののニーズと価値にもかかわらず店舗での受け取り複数チャネルでの在庫確認店頭への発送などの基本的なサービスを提供している小売企業は全体のわずか 13 にとどまっています
配送時間を改善するため多くの B2C 企業は 1 つのサプライ チェーン モデルへと移行しオンライン ストアと実店舗の流通用資産を統合しています既に多くの店舗を持つ企業では小売店舗をネットワーク型の小型流通センターとして活用することにより新たな流通施設を構築して管理する費用をかけることなく注文対応時間を短縮していますさらに資産の統合に
より顧客は在庫確認を行って製品を入手するための最も速くて簡単な方法を知ることができるようになります製造業者はロジスティクスを見直して適切な製品が適切な行き先に適切なときに行き渡るようにする必要に迫られています
サプライ チェーンの可視性の向上変化する小売トレンドによりB2C 企業はサプライ チェーンを見直す必要に迫られています多くの B2C 企業では企業に代わって製品の発送を行うサード パーティのロジスティクス プロバイダーやフルフィルメント ハウスを活用して店頭に在庫のない製品や在庫を持たない製品すらもオンラインで販売していますこれらの企業では製造施設から倉庫へさらに店舗への在庫の追跡を行うだけでなく個々の顧客への発送状況の追跡を行える必要があります今日の顧客は店舗の在庫情報を確認したり店舗での受け取りなどの新たなフルフィルメント オプションの提供を期待していますそれらのニーズに対応するため製造業者は工程とサプライ チェーンの可視性をいっそう高めそれらの情報を B2C パートナーと共有できるようにする必要があります
マーケティングとの統合企業がエンド ツー エンドの顧客エクスペリエンスをより重視することに伴いマーケターは製品開発パッケージング注文対応配送までのすべてに関してより詳細な対応を行うよう
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
になっていますその結果製造業者はこれらのエクスペリエンスを提供するマーケターとの密接な協業を高めています
またソーシャル メディアの成長はマーケティングと製造の統合のために大きな役割を果たしつつありますソーシャル メディアは成長を続けており今日では全米の成人の 23 (65) がソーシャル ネットワーク サイトを活用しています2005 年にはこれは 7 に過ぎませんでした8ソーシャル メディアを通じてマーケターにとってこれまでになかったような顧客との対話が可能になり製品やスタイルトレンドや競合についてのフィードバックを収集できるようになりましたイノベーションの速度がますます加速し現在の企業は従来の小規模なフォーカス グループを活用する方法に代えて世界中から収集されたソーシャル データを活用する方法に移行しています
あらゆる部門でのイノベーションソーシャル メディア データ以外にも企業のイノベーションのプロセスは進化していますかつてイノベーションは研究開発部門内のみで行われるものでしたが現在の企業ではアイデアの出所を問わずあらゆる部門でのイノベーション を図ろうとしています新たなクラウド対応のコラボレーション ソフトウェアにより企業はさまざまなアイデアを共有し検討して加速するツールを手にしています営業担当者が顧客の不満を製品開発に直接つながるフィードバックに変えることができるようになりました
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
さらにIoT の活用により製造業者は製品の使用状況に関する可視性を大きく向上させることができますこのデータはユーザーの動作の詳細な理解に役立ち今後のイノベーションのためのインサイトを提供しますたとえば最もよく使用される機能は何か不要な機能は何かユーザーが操作中に行き詰まる箇所はどこかニーズに対応するためにうまく動かない箇所はどこかもともと意図されていないような用途に使われてる箇所などを理解するために役立ちますよりアジャイルな製造プロセスの活用により製造業者はこれまでになく迅速に製品の変更や改良を行うことができます
持続可能性環境と社会に優しい製品に対する消費者からの要求の増大に関する議論が行われています多くの人が環境や社会を考慮した製品を望むとする一方で消費者の購買行動は必ずしもそれを反映したものとなってはいませんでしたこの流れに変化が表れてきています
環境に優しい製品であれば高い価格でも買うと回答する個人は減少していますが企業が社会や環境を考慮することは重要であると回答する個人は増加しています9 2013 年の Cone Communications and Echo Research による調査では世界の消費者の 87 が購買時に CSR (企業の社会的責任 ) を考慮すると回答しています10 これはつまり消費者は CSR に対して高い対価は払わないものの優れた CSR を備えることは新たな時代の最低基準でありこの新しい基準に達しない場合には消費者から見放されることを意味します企業は CSR を防御戦略と攻撃戦略の両面から検討する必要があります
今日では情報の取得は容易であり瞬く間に拡散します倫理に反した商行為が露呈した場合には消費者からの急激な反発を引き起こしますこのため多くの企業では自社の商行為を再度見直しさらにサプライ チェーンの取引先の商行為も確認してより社会に対して責任を持った組織となるようにしていますまた多くの企業では透明性の向上を図っています2015 年CorporateRegistercom11 で
は 12000 社からの CSR 報告書を取りまとめましたがその数は 1994 年にはわずか 20 社でした
さらに多くの企業では CSR をビジネスの成長につなげていますたとえばAmerican Eagle では女性肌着ブランドである Aerie の売り上げが広告でのモデルのフォトショップ加工を止めると発表して以来10 増加したと報告しています12 Goldman Sachs では10000 人の女性起業家に対して教育とトレーニング支援の投資を行うと発表しました13 World Green Business Council14 の調査によるとオフィスの空気の品質を向上させる取り組みを行っている企業では8 ～ 11 の生産性向上が見られるということですこの調査では優れた CSR を行っている企業では従業員の採用と保持が容易になるという結果も示してい ま すHarvard Business School と London Business School による 2011 年の調査ではCSR に優れた企業は資金調達が容易であるという結果を示しています14 従来は CSR の取り組みには賛否両論がありましたがこの流れは変わり倫理性からも経済性からもCSR への投資の重要性はますます明確になっています
低い品質に対する容赦のない対応インターネットによって消費者はオンライン レビューやオンライン ショップなどこれまでになく多くの情報や意見を手に入れていますさらにファッションからテクノロジまで多くの業界では製品のライフサイクルがますます短期化しています15 16 満足できなかった消費者は別の製品を購入する可能性が非常に大きくなっています
製造業者は品質が低い場合の消費者からの容赦ない対応を考慮する必要がありますイノベーションのスピードに対応し生産サイクルの短期化に対応する必要がありますこれまでになかったイノベーションを持った新製品でも箱を開けてすぐに問題なく動作することを顧客は期待しています製造業者がそれを提供できない場合にはその代償を受けることになります
トリプル ボトムライン
環境環境に対する企業の影響狭義では環境に有害でない必要がありますがトリプル ボトムラインを考慮する多くの企業ではさらに進んだ取り組みを行っています
社会社会に対する企業の影響トリプル ボトムライン モデルでは企業に経済的な投資を行うステークホルダーだけでなくあらゆるステークホルダーを考慮します
経済企業の経済的価値トリプル ボトムライン モデルでは経済的価値とは従来型の会計の定義を超え世界の経済環境における企業の影響のすべてを意味します
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バリュー チェーンの進化要旨製造業者は顧客のエクスペリエンス優れたサポート透明性の向上に焦点を当てバリュー チェーンを進化させています
ポイントbull 64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています
bull 企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています
bull 59 の製造業者がロボティクスを採用していると回答しています
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
バリュー チェーンの進化製造業者はエンド ユーザーのニーズを重視したビジネス モデルの採用を志向するにつれて研究開発から販売後のサポートまでのバリュー チェーン全体を見直す必要に迫られています製造業者は高い次元での透明性と今日の消費者から求められるサービスを提供するためにバリュー チェーンのパートナーとより密接な協業を行う必要があります2015 年の Deloitte による将来のサプライ チェーン タレント (Deloittersquos 2015 Supply Chain Talent of the Future)のレポートでは64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています17
サービスとしての製造進化するバリュー チェーンや 3D プリンティングなどの新たなテクノロジの出現により製造業者にとってはパーソナライゼーションを可能にする新しいビジネス機会が現れています従来型の製造よりもより オンデマンド に近い製造サービス (リアルタイム デマンド フルフィルメント とも呼ばれます ) を提供する製造業者も既に出現しておりその影響が既に表れてきています企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています18 パーソナライズされた医療デイバスやカスタマイズされた調合薬などパーソナライズされた製品は既にインパクトをもたらしていますまたパーソナライズされた玩具などの楽しい用途もありますテクノロジによってこれらのサービスが工程の観点からもロジスティクスの観点からも実現されています
IoT の発達も「サービスとしての製造」に大きな役割を果たしつつあります製品の販売後も製品監視が可能となることにより製造業者は使用状況のデータを収集し予兆保守を提供するための予測分析を行うことができますこれは今後数年でサービス業界にまったく新しい革命的な進化をもたらすと考えられています定期点検のためにクルマを持ち込む必要はなくなりますクルマが問題の自己診断を行いメンテナンスが必要なときに自動的に報告を行うようになります製造業者は必要なパーツをあらかじめ修理工場に配送しておくことができ作業を行う技術者はユーザーがクルマを持ち込む前に診断レポートを参照しておくことも可能です
たとえばThyssenKrupp Elevator のような製造業者ではサービスとしての製造を念頭にビジネス モデル全体の見直しを行っています新旧を問わずエレベーターにスマート センサーを装着することによりThyssenKrupp では収集データを使って予兆保守サービスや先制的な保守サービスを顧客に提供しコストとダウンタイムを低減していますThyssenKrupp ではこのサービスによって自社のエレベーターのサービス性を向上させるだけでなく業界の常識を超えて自社以外のエレベーターにもこのサービス モデルを拡張しています19
リショアリングリショアリングは最近の製造業でよく触れられるトレンドであり世界経済に大きな影響を与えつつあります2014 年末の Boston Consulting Group のレポートによると「英国における中小規模製造業者の 11 が最近 12 か月間に海外から製造工場を国内に戻
リショアリングの主な理由として運送コストの低減と回答した製造業者の割合 23
業務の自動化
2025 年までに先進国では 15 ～ 25新興国では 5 ～ 15 の工業労働者の仕事が自動化されると予測される 54
78+22+V78
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
した」とされておりこれは「海外にオフショアした製造工場の数の 2 倍」であるということです20
いくつかの要因によりリショアリングが促進されています第一の要因は中国インドブラジルなどかつて低コストでの製造を可能にした国々の経済成長ですそれにより賃金の上昇は 2 桁に及びました21 これは地域の労働者には大きな経済機会をもたらしましたがオフショアを行った製造企業にとっては国内生産に対するオフショアのメリットを失うことになります
さらに最近の運送コストの上昇によりオフショア生産のコスト メリットはいっそう低下しました運送コストは多くのマルチチャネル販売事業者にとって最大の運営経費です国内生産品の運送コストは一般に総売上の 2 ～ 4 程度ですが輸入品では総売上の 6 ～ 12 にもなります22 ガソリン価格や配送業者の賃金を始めとする各種コストの上昇も海外生産コストの上昇につながりましたBoston Consulting Group による製造企業調査ではリショアリングの主な理由として78 の製造業者が運送コストの低減と回答しました23
さらに製造業におけるロボティクスの普及の拡大もリショアリングの拡大につながっていますロボティクスは既に製造業で大きな役割を果たしており59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24 最新のロボットは高速のプロセッサとクラウド接
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24
続を備え数年前までは人間が行う必要のあった多くのプロセスを自動化することができます現在製造業者の 13 はロボティクスを使用したビジネス プロセスと生産プロセスの自動化を検討しています25 これらのスマートなロボティクスの採用によって国内生産施設が強化されかつて海外市場に求めた低コストの労働力を利用するよりもロボティクスを活用した国内の熟練労働者を利用するようになってきています
スマートな製造と新たな機器の需要スマートな製造施設とデジタル化されたバリュー チェーンへの動きは製造業に大きな影響を与えています今日では13 の製造業者がバリュー チェーンにおける自社のデジタル化の度合いを「高」と考えており80 以上が今後 5 年以内にバリュー チェーンをデジタル化すると回答しています26 これには大きな機会がありますがスマートな機器とデジタル化には高価な費用がかかりますPwC は製造エンジニアリング業界では今後 5 年間にわたりインダストリー 40 (第
4 次産業革命 ) ソリューションとして年間約 310 億ドルの投資が行われると予測しています26 これらの新しいテクノロジの実装にはコストがかかりますが実装しないことによる代償の方がはるかに大きいと考えられています
シェアリング エコノミーのインパクトPwC の最近のレポートによるとシェアリング エコノミーの市場は現在全世界での売り上げが 150 億ドルですが2025 年までに 3350 億ドルに成長すると予測されています27 Airbnb や Lyft などの企業はレンタルや交通の市場に変革をもたらしましたがシェアリング エコノミーのモデルは既にボート収納ペット仕事場エネルギーなどにも広がっています
シェアリング エコノミーはその急激な成長により製造への影響は不可避でありその兆候が既に現れています製造業者にとっての真のリスクはまだ判然とはしませんが個人が製品を シェア できるようになると製品を買う必要がなくなっていくと言っても過言ではないため製造業者への悪影
響もありえると考えられています一方シェアリング エコノミーは製造業者にとって興味深い機会をも創出していますAmazon などのいくつかの企業ではコミュニティ メンバーが製品や材料を顧客に配送し運送時間や運送コストを低減するという試みを既に始めていますまた企業間のシェアリング エコノミーではオーバーヘッドの共有や異なる季節需要を抱えた企業間での倉庫スペースの共有によるサイズの最適化など興味深い取り組みも始まっていますこのトレンドはまだ新しいものですが製造企業にも影響を与えるものと考えられます
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より高い可視性要旨データの収集性の向上とクラウド対応のアナリティクス プラットフォームにより製造業者ではこれまでにないほど工程についての可視性が高められています
ポイントbull 45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています
bull グローバル企業の 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じています
bull SMAC-スタック (ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド ) は製造業者の業務に変革をもたらしています
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58 + 47 + 44より高い可視性ビッグ データの最大の課題の 1 つはその量と速度に対応することですIBM による 2015 年の調査では日々 25 エクサ バイトものデータが生成されており世の中のすべてのデータの 90 は最近 2 年間に生成されたものであるということです28 データを活用するための優れたツールなしではその活用は比較的限定的でしたがスマートで強力なクラウド コンピューティングによりついにビッグ データがより有用なものとなり製造業者が生産現場を改良してよりスマートな工程とサプライ チェーンを実現するために役立っています
小型センサーからよりユビキタスなインターネット アクセスまで新たなテクノロジを活用して製造業者はより高速により信頼性の高いデータにアクセスすることができますこれらの進化により製造企業はこれまでになかったほど非常に広範なデータ ソースからデータを収集できるようになりましたたとえばユーザーによる製品の使用状況データ機器のキャパシティエネルギー消費レベルパーツ在庫機器のメンテナンス状況品質管理メトリックなどのデータを収集できます2015 年の Aberdeen Group によるインサイト時代のデータ主導の製造のレポートによると45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています29 より包括的で優れたデータを活用して製造業者は事業の総合的な理解を深めることができ工程を最適化したり問題の発生前に機器や安全上の問題の予兆に対応することができます
ビッグ データ高速かつ信頼性の高いデータの取得はビッグ データのための正しい方向への一歩ですがIBM が定義した「ビッグ データの 4 つの V」と呼ぶ新たな課題も引き起こします30 4 つの V とはVolume ( データの量 )Velocity (ストリーミング データの分析速度 )Variety (多様なデータの種類 )Veracity (データの信憑性 ) です
ビッグ データの増大に伴い企業はこれらの課題を痛感することになります2015 年の KPMG による Going Beyond the Data レポート 31 によるとグローバル企業の 58 がデータの品質と信頼性はデータとアナリティクスに基づく意思決定のための大きな課題であると回答していますまた 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じていますつまりビッグ データがビッグすぎるのです今日まで企業のデータ活用は内部の知識不足限定的なツール高価なコストなどにより制限されていましたがようやく機能が追い付いてきました
製造業者はビッグ データにより容易にアクセスできるための新たなアナリティクス ツールを活用しようとしていますこれには機械学習予測分析自動化ツールなどがありますビッグ データはそれ自体は有益なものではありませんデータが知識を提供しプロセスを効率的なものとして製造業者が効率的な業務を遂行できるようになることによって有益なものとなりますこれらのツールは製造業者が検出分類可能性分析最適化を行うために役立ちます
検出にはパターン (トレンド )ターゲット外れ値の認識があります多くのデータをチャートやグラフにでき
データとアナリティクスに基づいた意思決定を行うための最大の課題 31
データの品質と信頼性の評価が困難
適切なデータが必ずしも利用できない
クエリを実行するための知識が限られてる
58
47
44
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るデータ可視化ツールによりトレンドの把握がより容易になりますシンプルな可視化比較により外れ値を容易に識別できますリアルタイムにデータを追加することによりシンプルなデータ可視化にスピード性が加わります製造業者はこれらのツールを活用して品質管理の変化やメンテナンスの問題を追跡したり新たな市場トレンドを検知したりサプライ チェーンの問題の予兆を問題の発生前に識別したりすることができます
分類により企業はデータの分離並べ替えフィルター順序付け比較を行えます製造業者は分類によってより迅速に在庫パーツ生産のニーズを分離したりランク付けできます分類プロセスを自動化するツールにより生産を合理化でき製造業者は変化する需要に柔軟に対応できますまたこれによって製造業者はよりカスタマイズされた製品を製造してスマートなクロス セルを進めることができます
将来のできごとの可能性を理解することは戦略的な判断を行うために非常に重要です可能性はできごとの確率を示すために使われ複数のできごとを比較したり結果の分布を示すために利用されます製造業者は予測アナリティクス ツールを使ってマスター在庫管理新製品の最適な価格付け予兆保守や先制的な保守販売予測サポート ニーズの予測キャッシュ フロー管理などに活用できます
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SMAC-スタック = ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド製造業者にとってアジリティ (俊敏性 ) がますます重要になっているためアナリティクスを活用して最適化を進めることによってより敏捷性を高めることができますこれは上記の 3 つの柱の最適化すなわちより迅速で正確な検出分類可能性分析を行うことによって実現できます多くのリアル データが利用できるようになり新たな機械学習ツールを活用して期待された結果と実際の結果を比較しアルゴリズムを最適化することによって製造業者の業績向上につなげることができるようになりました
これらの方法自体は多くは新しいものではありませんが強力なプロセッサとクラウド コンピューティングの威力を使った新たなツールによってデータを十分に活用することが可能になってきました
SMAC-スタックSMAC-スタックとはソーシャルモバイルアナリティクス (すなわちビッグ データ )クラウドの頭文字を表すものであり製造業者が工程の可視性を向上してよりアジャイルな企業となるための製品とサービスのパッケージを示すものです次世代の SaaS では SMAC-スタックとの密接な連携が図られるようになると考えられます新たな機能とはプラグインなどのアドオンや API によりソフトウェアが単に共に動作するだけではありませんシステム全体が密接に連携するように構築され新たな機能の追加によりスタック全体を向上させることができます
SMAC-スタックではクラウドを活用したソーシャル機能によって企業
はデータをより効率的に共有したりコラボレーションを向上させたりできますソーシャル機能は社内のコミュニケーションを向上させるだけでなく仕入先やサプライ チェーンの他の取引先とのコミュニケーションも向上させることができます
モビリティのトレンドは既に数年間にわたって進んできていますがSMAC-スタックのモビリティによって従業員はクラウドを使ってデバイスを同期し場所を問わずにソーシャルやアナリティクスのデータに容易にアクセスできるようになります製造現場でのモバイル テクノロジの活用は生産フローの改善や問題の迅速な伝達と解決に役立ちます
アナリティクスが SMAC-スタックのコンセプトを支えていることは意外ではありません既に述べたようにビッグ データは製造に大きな影響を与えていますアナリティクスと SMAC-スタックをつなげることにより価値のあるいくつかのメリットが生じますがおそらく最も重要なのは単一プラットフォームの活用を通じた測定の一貫性ですつまり異なるデータ収集方法を使ったデータ ソースを混在させることがありません
最後にクラウドがこれらのパーツをすべて統合するスレッドとして機能しますクラウドにより企業の業務が塗り替えられつつあります企業はデータをリモートで保存できオンプレミスのデータ センターの必要性を低減して関連コストも削減できます企業はデータの物理的な場所とセキュリティの心配をする必要がなくなりますリソースをクラウドに集中するこ
とにより従業員はより容易かつより安全に業務に必要なツールとデータに場所と時を問わずにアクセスできます
IT 部門と財務部門製造におけるテクノロジの普及の増加は製造部門と IT 部門のより密接な関係をもたらしています企業におけるテクノロジの役割とコストが増大するにつれ財務部門が IT の管理により大きな役割を持つようになりこれにより製造工程にも財務部門の役割が拡大していますビッグ データによりIT 担当者と財務担当者のどちらにとっても企業の製造工程とサプライ チェーンの可視性が向上していますこの変化によって財務部門のリーダーが投資と経費の影響を十分に理解しようとすることにより財務部門の説明責任はバリュー チェーン全体に拡大しています
25
日々生成されるデータ量28
エクサバイト
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エマージング テクノロジ要旨テクノロジは常に製造業のイノベーションの推進を担ってきました今日のエマージング テクノロジも同様です3D プリンティングからナノテクノロジまで最新のツールや技術は製造に変革をもたらしています
ポイントbull 米国の製造業者の 667 がなんらかの形で 3D プリンターを導入しています
bull 自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています
bull ナノテクノロジは原子レベルでの超精密加工 (APM) を可能にしています
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
エマージング テクノロジ製品の歴史はほぼ製造技術の歴史と共にあります最初の革ベルトによるバケット エレベーターとベルト コンベアは 1785 年に登場し交換可能な部品は 1801 年に登場しました31 Ford による最初の可動組み立てラインは1913 年に登場しました32 Televox ロボットは 1926 年に登場しました33 CNC 機械加工やシックス シグマは80 年代に登場しましたそれらも含めRFID タグなどテクノロジのすべてが今日あるような新たな材料の製造や新たな製品のためのプロセスや組み立てに活用されています
製造における過去のトレンドを振り返りそれを基に将来の製造を理解しようとすると同時に最新のテクノロジを十分に理解することが重要です
3D プリンティング3D プリンティングは今日の企業と製造における最も期待されるエマージング テクノロジの 1 つです積層処理により事実上あらゆる 3D のデジタル レンダリング イメージを物理形状で行うことができます現在米国の製造業者の 23 (667) がなんらかの形で 3D プリンターを導入済みでその数は増加中であり155 は今後 3 年以内に使い始める予定であると報告されています34 この流れは技術的改良による機器と材料のコストの低下および印刷時間の高速化によって促進されています3D プリンティングは新しいものではありませんがこれらの改良によって多くの製造業者にとってより実用的なものとなってきています実際小規模企業における 3D プリンティングの導入は急速に大規模企業並みに進んできており現在の導入率はそれぞれ 5975 とその差が縮まっています34
3D プリンティングの用途はカスタマイズされた医療機器パーソナライズされた製品やパッケージ船舶が外洋航行中に作成して利用できる交換部品など広範にわたっていますカスタムの日さしによる独自の美容製品を
作成したり製薬企業が患者向けにさらにカスタマイズされた薬剤を作成したりさまざまなユーザーによる新たな用途が既に広がっています今日の製造においては3D プリンティングは主にプロトタイピングとして使われています製造業者の 34 が 3D プリンティングをプロトタイピングに使用していると報告されていますまた 289 は用途の実験中であり26 は従来の方法では製造できない製品を作るために使っているとしています34 3D プリンティング テクノロジが高速かつ安価となるにつれ製造業者にとって新たな用途が広がることは確実です
CNC 機械加工積層処理である 3D プリンティングとは異なり機械加工は大きな原材料のブロックから制御された削り出しによって最終的な形状とサイズを作成するプロセスですこれは複数の部品を組み合わせることなく単一の原材料から単一のコンポーネントを作成できることを意味しますこれは通常複数の部品を組み立てる時間を低減でき接続点において一般的な強度の弱さを低減でき複数部品の接続に必要な追加部品や材料を減らせるため重量とサイズを低減できます
CNC 機械加工は新しいものではありませんが技術とプロセスの進化により近年 CNC 機械加工の需要は高まっています今日の CNC 機械加工では自動化正確性速度が改良され主に自動車医療機器テクノロジ デ
バイスなどに使われる高品位金属など扱える材料が拡大していますその結果CNC 機械加工はより強くより小さな製品に利用され今日の製品で見られる多くのユニボディの製造のための技術として活用されています
自律デバイス自律デバイスと言うと自動運転のクルマやドローンのように未来の夢と思われるかもしれませんが実際には既に現実のものになっていますMercedes-Benz35 や Tesla36 などの自動車製造業者は既に自律機能付きのクルマを発売しておりTesla の CEO である Elon Musk は最近のインタビューで自動運転車は今後 20 年で普通のものになると予測しています37 最大の障壁は技術自体よりも規制面であると考えられます38 ロボティクスと自律システムに関する公開特許の数は 2004 年から 2013 年の間に 264 増加しました24
製造業ではロボットは長い間一般的であり他の産業よりも普及が進んでいましたが新世代の AI (人工知能 ) を使った自律デバイスによって生産工程保守の 3 つの点で製造の情勢が塗り替えられようとしています
これまでのロボット活用と同様に今後もロボット支援を活用した生産ではより効率的に仕事をこなしたり重量物の運搬など人間ではできないことも行えますがAI と自律機能の搭載により機械がより独立して作業を行うことができるようになりますま
3612 24導入の可否を判断するための実
験段階プロトタイピングのみ
プロトタイピングおよび実生産
従来の方法では製造不可能な製品の製作
最終製品や最終部品の実生産のみ
未導入
3D プリンティングの採用状況 5529+25+10+3+1+33
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だ実験段階ではありますがプログラムされた自律型のドローンは自分で部材や部品を見つけて共同作業を行ってビルや橋を組み立てることができます39
自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています欧州のロボティクス企業である Kuka40 ではロボットが相互にやり取りを行って自動的に次の製品ラインの対応を調整する自律ロボットを製造していますこれらのような自律マシンは集中在庫データにアクセスして市場ニーズに基づいて動的に製造量を変更することができます自律ドローンや自律ロボットは倉庫内で資材を見つけて運搬することができ製品を顧客に配送することさえ可能です作業現場でドローンが部材を集めて在庫ニーズに応じて製品を組み立て製品が自動運転車両によって自動的に配送される日も遠い未来ではないでしょう
最後に自律車両が保守に大きな変革をもたらしていますスマート センサーの活用により機器は予期される保守上の問題の自己診断を行えますまた自律デバイスにより視覚的に問題を確認し解決策を判断して必要なツールと部品を用意し修理を行うことができますこれは携帯電波塔や橋梁など保守の実施が困難な場所では特に有益ですこのような予兆保守は製造業者のビジネス スピードの向上に大きく寄与しダウンタイムとコストを低減することができます
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エマージング テクノロジによる課題の克服企業のグローバル展開時の課題であまり取り上げられることのない問題に商品の配送があります米国では配送と言うとスピードの問題がありますがそもそも配送を行うためには配送先の地点を特定する必要があります
スタートアップ企業である what3words41 によると世界の人口の約 75 は「住所システムが一貫性に欠けたり複雑であったり未整備であることによる問題に直面している」ということです世界全体では 40 億人が住所を持っておらず先進国であっても住所システムは複雑な問題を抱えている場合がありますたとえばロンドンではLonsdale Road という異なる通りが 8 つあったり多くの家に地番がなかったりします
ロンドンを本拠とするスタートアップである what3words41 はこの問題に対処するため地球上を 3m x 3m の区画に区切り5700 万の区画を作成してそれぞれに固有の 3 つの単語による住所を割り当てましたこれは簡単な地理的座標系のように機能しますwhat3words は製造業者や配送企業から多くの注目を集めていますこの住所システムでは顧客は商品の配送先として単に倉庫を指定するだけでなくより具体的なドアや場所を指定できますまた製造業者では施設内で保守上の問題が発生している場所や資材の運搬先や作業現場の安全性を向上させる必要がある場所などを特定するのに役立ちますドローン テクノロジとの組み合わせによりこの座標系を使って食品や医薬品その他の補給品を迅速で容易に配送する方法に道が開かれる可能性がありますたとえば未開発の地域への配送や災害地域への緊急配送などが考えられますまだ途上の技術ですがエマージング テクノロジによってより小さな世界が実現されつつあります
先端素材スマートな先端素材によって想像以上に世界が変わろうとしています新しいスマートな素材が次々に登場していますたとえば自己修復を行える素材や光量温度電流などの変化に応じて形状を変化させる素材などがありますこれらの素材はコストの低下と共に利用の道が開かれつつあり製造業者ではこれまでになかった新製品や既存製品へのこれらのテクノロジの採用を検討しています
これらの先端素材の利用の一例には食品や医薬品などの賞味期限や有効期限のある製品向けに開発された「バイオ スマート タグ」がありますこれはトウモロコシの穀粒ほどの大きさのジェル状のスマート タグで食品の期限を示すことができますタグは特定の化学作用や微生物増殖により反応して通常は色の変化により状態を示します
このテクノロジには幅広い可能性がありますまずさまざまな食品パッケージや医薬品パッケージに採用して消費者に期限を知らせることができますまた現在は物流上一部のサンプルのみで行われている大腸菌やサルモネラ菌などの細菌検査に使われると画期的となります将来的にはこれらのテクノロジは現在では鮮度が不明であったり食中毒へのおそれから大量に廃棄している食品の課題に対応したりひいては食糧不足などの課題に対応できるものと期待されています
これらのテクノロジはまだ途上の技術ですが製造業者にとっては先端素材を使った製品や廃棄物の低減や工場内での品質管理の向上など有望な活用分野が開けています
ナノテクノロジナノテクノロジは画期的なイノベーションであると考えられていますナノテクノロジとは分子や原子のレベルで物質を操作する技術ですが次
世代のナノテクでは原子レベルでの超精密加工 (APM Atomically Precise Manufacturing) を目指しています42 これは文字どおり原子を自由に操作して物質を製造することを意味しています既にこのレベルの超精密技術によりナノ電子技術によって DNA にデータを保存することができ将来は米粒サイズの大きさに 1 ペタバイトを保存できる可能性があるとされています43
このテクノロジを支える科学は既に存在しその進化が期待されていますAPM はコストの低下と共にコンピューティング素材医薬品など多くの分野に大きな可能性を開くものと考えられています一方では適用の広がりと共に技術の悪用も懸念されていますたとえばわずかな製造設備で安価かつ高度な兵器を開発することなどですまた製造物が自己複製を繰り返すことにより地球上の資源を消費し尽くすほど増殖するというシナリオもありこれは「グレイグー」と呼ばれています遠い可能性かもしれませんがありえるリスクかもしれません44
ナノテクはまだこれからの技術ですが大きな影響があることは確実です
2008 年から 2014 年にわたる産業ロボットへの投資額増加 56
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アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
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学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーションの連携
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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B2B から B2B2C へ要旨企業は研究開発から配送までバリュー チェーンを詳細に制御してますます増大する顧客の期待に対応しようとしていますこれにより製造業者はエンド ユーザーのニーズとエクスペリエンスを重視しB2B から B2B2C への変化を余儀なくされています
ポイントbull 増大する顧客の要求により企業はバリュー チェーンを詳細に制御する必要があります
bull 製造業者には透明性の向上とエンド ユーザーの重視が求められています
bull 世界の消費者の 87 が購買判断時に CSR を考慮すると回答しています
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B2B から B2B2C へ消費者のすべての決断には経済的感情的その他のメリットとリスクが伴います消費者が製品を購入する場合単に製品を買っているのではなくエクスペリエンス (体験 ) を購入していますこのエクスペリエンスには製品を使うエクスペリエンスも含まれますが購入の複雑性店頭での実感パッケージセットアップの容易さ問題があった場合のサポート対応の安心感なども含まれますたとえば消費者は「どれだけストレスが生じるか」「友人にどう思われるか」「壊れやすいか」などと考えます
企業がパーツや製品を差別化しても消費者にはその違いがわからない場合もありますたとえばクルマの送風ファンが何度も故障した場合消費者はその部品のメーカーのことを考えることはなく悪いエクスペリエンスをクルマのメーカーのブランドにつなげて考えます今日の B2C 企業の多くは製造から消費までそのバリュー チェーンを細かく制御しブランドの評判を守り高まる消費者の期待の基準を満たそうとしています企業が多くの接点にわたって主導権を保持することによりブランド エクスペリエンスを十分に制御してカスタマー ジャーニーの全体にわたって継続性を保持することができます
その結果B2B 企業はよりエンド ユーザーに焦点を当てる必要があります単に調達顧客のニーズを満たすだけで
なく顧客の顧客のニーズを考慮する必要がありますこの変化によりB2B 企業は B2B2C 企業へと変わりつつあります製造業者は変化する要求に基づいて製品やサービスを見直す必要があります
スピードに対応するためのフルフィルメントの変化高まる顧客の期待によりB2C 企業がフルフィルメントに対応する方法が変化していますAccenture の 2014 年の調査によると顧客の半数は小売企業が消費者にオンラインで注文を行い店舗で受け取る方法を提供することを望んでいます6 小売企業の 77 は店舗での受け取りがとても有益であると考えています7 店舗での受け取りを使うと答えた顧客の 25 はそうする主な理由はスピードだと答えています6 これらののニーズと価値にもかかわらず店舗での受け取り複数チャネルでの在庫確認店頭への発送などの基本的なサービスを提供している小売企業は全体のわずか 13 にとどまっています
配送時間を改善するため多くの B2C 企業は 1 つのサプライ チェーン モデルへと移行しオンライン ストアと実店舗の流通用資産を統合しています既に多くの店舗を持つ企業では小売店舗をネットワーク型の小型流通センターとして活用することにより新たな流通施設を構築して管理する費用をかけることなく注文対応時間を短縮していますさらに資産の統合に
より顧客は在庫確認を行って製品を入手するための最も速くて簡単な方法を知ることができるようになります製造業者はロジスティクスを見直して適切な製品が適切な行き先に適切なときに行き渡るようにする必要に迫られています
サプライ チェーンの可視性の向上変化する小売トレンドによりB2C 企業はサプライ チェーンを見直す必要に迫られています多くの B2C 企業では企業に代わって製品の発送を行うサード パーティのロジスティクス プロバイダーやフルフィルメント ハウスを活用して店頭に在庫のない製品や在庫を持たない製品すらもオンラインで販売していますこれらの企業では製造施設から倉庫へさらに店舗への在庫の追跡を行うだけでなく個々の顧客への発送状況の追跡を行える必要があります今日の顧客は店舗の在庫情報を確認したり店舗での受け取りなどの新たなフルフィルメント オプションの提供を期待していますそれらのニーズに対応するため製造業者は工程とサプライ チェーンの可視性をいっそう高めそれらの情報を B2C パートナーと共有できるようにする必要があります
マーケティングとの統合企業がエンド ツー エンドの顧客エクスペリエンスをより重視することに伴いマーケターは製品開発パッケージング注文対応配送までのすべてに関してより詳細な対応を行うよう
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になっていますその結果製造業者はこれらのエクスペリエンスを提供するマーケターとの密接な協業を高めています
またソーシャル メディアの成長はマーケティングと製造の統合のために大きな役割を果たしつつありますソーシャル メディアは成長を続けており今日では全米の成人の 23 (65) がソーシャル ネットワーク サイトを活用しています2005 年にはこれは 7 に過ぎませんでした8ソーシャル メディアを通じてマーケターにとってこれまでになかったような顧客との対話が可能になり製品やスタイルトレンドや競合についてのフィードバックを収集できるようになりましたイノベーションの速度がますます加速し現在の企業は従来の小規模なフォーカス グループを活用する方法に代えて世界中から収集されたソーシャル データを活用する方法に移行しています
あらゆる部門でのイノベーションソーシャル メディア データ以外にも企業のイノベーションのプロセスは進化していますかつてイノベーションは研究開発部門内のみで行われるものでしたが現在の企業ではアイデアの出所を問わずあらゆる部門でのイノベーション を図ろうとしています新たなクラウド対応のコラボレーション ソフトウェアにより企業はさまざまなアイデアを共有し検討して加速するツールを手にしています営業担当者が顧客の不満を製品開発に直接つながるフィードバックに変えることができるようになりました
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さらにIoT の活用により製造業者は製品の使用状況に関する可視性を大きく向上させることができますこのデータはユーザーの動作の詳細な理解に役立ち今後のイノベーションのためのインサイトを提供しますたとえば最もよく使用される機能は何か不要な機能は何かユーザーが操作中に行き詰まる箇所はどこかニーズに対応するためにうまく動かない箇所はどこかもともと意図されていないような用途に使われてる箇所などを理解するために役立ちますよりアジャイルな製造プロセスの活用により製造業者はこれまでになく迅速に製品の変更や改良を行うことができます
持続可能性環境と社会に優しい製品に対する消費者からの要求の増大に関する議論が行われています多くの人が環境や社会を考慮した製品を望むとする一方で消費者の購買行動は必ずしもそれを反映したものとなってはいませんでしたこの流れに変化が表れてきています
環境に優しい製品であれば高い価格でも買うと回答する個人は減少していますが企業が社会や環境を考慮することは重要であると回答する個人は増加しています9 2013 年の Cone Communications and Echo Research による調査では世界の消費者の 87 が購買時に CSR (企業の社会的責任 ) を考慮すると回答しています10 これはつまり消費者は CSR に対して高い対価は払わないものの優れた CSR を備えることは新たな時代の最低基準でありこの新しい基準に達しない場合には消費者から見放されることを意味します企業は CSR を防御戦略と攻撃戦略の両面から検討する必要があります
今日では情報の取得は容易であり瞬く間に拡散します倫理に反した商行為が露呈した場合には消費者からの急激な反発を引き起こしますこのため多くの企業では自社の商行為を再度見直しさらにサプライ チェーンの取引先の商行為も確認してより社会に対して責任を持った組織となるようにしていますまた多くの企業では透明性の向上を図っています2015 年CorporateRegistercom11 で
は 12000 社からの CSR 報告書を取りまとめましたがその数は 1994 年にはわずか 20 社でした
さらに多くの企業では CSR をビジネスの成長につなげていますたとえばAmerican Eagle では女性肌着ブランドである Aerie の売り上げが広告でのモデルのフォトショップ加工を止めると発表して以来10 増加したと報告しています12 Goldman Sachs では10000 人の女性起業家に対して教育とトレーニング支援の投資を行うと発表しました13 World Green Business Council14 の調査によるとオフィスの空気の品質を向上させる取り組みを行っている企業では8 ～ 11 の生産性向上が見られるということですこの調査では優れた CSR を行っている企業では従業員の採用と保持が容易になるという結果も示してい ま すHarvard Business School と London Business School による 2011 年の調査ではCSR に優れた企業は資金調達が容易であるという結果を示しています14 従来は CSR の取り組みには賛否両論がありましたがこの流れは変わり倫理性からも経済性からもCSR への投資の重要性はますます明確になっています
低い品質に対する容赦のない対応インターネットによって消費者はオンライン レビューやオンライン ショップなどこれまでになく多くの情報や意見を手に入れていますさらにファッションからテクノロジまで多くの業界では製品のライフサイクルがますます短期化しています15 16 満足できなかった消費者は別の製品を購入する可能性が非常に大きくなっています
製造業者は品質が低い場合の消費者からの容赦ない対応を考慮する必要がありますイノベーションのスピードに対応し生産サイクルの短期化に対応する必要がありますこれまでになかったイノベーションを持った新製品でも箱を開けてすぐに問題なく動作することを顧客は期待しています製造業者がそれを提供できない場合にはその代償を受けることになります
トリプル ボトムライン
環境環境に対する企業の影響狭義では環境に有害でない必要がありますがトリプル ボトムラインを考慮する多くの企業ではさらに進んだ取り組みを行っています
社会社会に対する企業の影響トリプル ボトムライン モデルでは企業に経済的な投資を行うステークホルダーだけでなくあらゆるステークホルダーを考慮します
経済企業の経済的価値トリプル ボトムライン モデルでは経済的価値とは従来型の会計の定義を超え世界の経済環境における企業の影響のすべてを意味します
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バリュー チェーンの進化要旨製造業者は顧客のエクスペリエンス優れたサポート透明性の向上に焦点を当てバリュー チェーンを進化させています
ポイントbull 64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています
bull 企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています
bull 59 の製造業者がロボティクスを採用していると回答しています
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バリュー チェーンの進化製造業者はエンド ユーザーのニーズを重視したビジネス モデルの採用を志向するにつれて研究開発から販売後のサポートまでのバリュー チェーン全体を見直す必要に迫られています製造業者は高い次元での透明性と今日の消費者から求められるサービスを提供するためにバリュー チェーンのパートナーとより密接な協業を行う必要があります2015 年の Deloitte による将来のサプライ チェーン タレント (Deloittersquos 2015 Supply Chain Talent of the Future)のレポートでは64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています17
サービスとしての製造進化するバリュー チェーンや 3D プリンティングなどの新たなテクノロジの出現により製造業者にとってはパーソナライゼーションを可能にする新しいビジネス機会が現れています従来型の製造よりもより オンデマンド に近い製造サービス (リアルタイム デマンド フルフィルメント とも呼ばれます ) を提供する製造業者も既に出現しておりその影響が既に表れてきています企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています18 パーソナライズされた医療デイバスやカスタマイズされた調合薬などパーソナライズされた製品は既にインパクトをもたらしていますまたパーソナライズされた玩具などの楽しい用途もありますテクノロジによってこれらのサービスが工程の観点からもロジスティクスの観点からも実現されています
IoT の発達も「サービスとしての製造」に大きな役割を果たしつつあります製品の販売後も製品監視が可能となることにより製造業者は使用状況のデータを収集し予兆保守を提供するための予測分析を行うことができますこれは今後数年でサービス業界にまったく新しい革命的な進化をもたらすと考えられています定期点検のためにクルマを持ち込む必要はなくなりますクルマが問題の自己診断を行いメンテナンスが必要なときに自動的に報告を行うようになります製造業者は必要なパーツをあらかじめ修理工場に配送しておくことができ作業を行う技術者はユーザーがクルマを持ち込む前に診断レポートを参照しておくことも可能です
たとえばThyssenKrupp Elevator のような製造業者ではサービスとしての製造を念頭にビジネス モデル全体の見直しを行っています新旧を問わずエレベーターにスマート センサーを装着することによりThyssenKrupp では収集データを使って予兆保守サービスや先制的な保守サービスを顧客に提供しコストとダウンタイムを低減していますThyssenKrupp ではこのサービスによって自社のエレベーターのサービス性を向上させるだけでなく業界の常識を超えて自社以外のエレベーターにもこのサービス モデルを拡張しています19
リショアリングリショアリングは最近の製造業でよく触れられるトレンドであり世界経済に大きな影響を与えつつあります2014 年末の Boston Consulting Group のレポートによると「英国における中小規模製造業者の 11 が最近 12 か月間に海外から製造工場を国内に戻
リショアリングの主な理由として運送コストの低減と回答した製造業者の割合 23
業務の自動化
2025 年までに先進国では 15 ～ 25新興国では 5 ～ 15 の工業労働者の仕事が自動化されると予測される 54
78+22+V78
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した」とされておりこれは「海外にオフショアした製造工場の数の 2 倍」であるということです20
いくつかの要因によりリショアリングが促進されています第一の要因は中国インドブラジルなどかつて低コストでの製造を可能にした国々の経済成長ですそれにより賃金の上昇は 2 桁に及びました21 これは地域の労働者には大きな経済機会をもたらしましたがオフショアを行った製造企業にとっては国内生産に対するオフショアのメリットを失うことになります
さらに最近の運送コストの上昇によりオフショア生産のコスト メリットはいっそう低下しました運送コストは多くのマルチチャネル販売事業者にとって最大の運営経費です国内生産品の運送コストは一般に総売上の 2 ～ 4 程度ですが輸入品では総売上の 6 ～ 12 にもなります22 ガソリン価格や配送業者の賃金を始めとする各種コストの上昇も海外生産コストの上昇につながりましたBoston Consulting Group による製造企業調査ではリショアリングの主な理由として78 の製造業者が運送コストの低減と回答しました23
さらに製造業におけるロボティクスの普及の拡大もリショアリングの拡大につながっていますロボティクスは既に製造業で大きな役割を果たしており59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24 最新のロボットは高速のプロセッサとクラウド接
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59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24
続を備え数年前までは人間が行う必要のあった多くのプロセスを自動化することができます現在製造業者の 13 はロボティクスを使用したビジネス プロセスと生産プロセスの自動化を検討しています25 これらのスマートなロボティクスの採用によって国内生産施設が強化されかつて海外市場に求めた低コストの労働力を利用するよりもロボティクスを活用した国内の熟練労働者を利用するようになってきています
スマートな製造と新たな機器の需要スマートな製造施設とデジタル化されたバリュー チェーンへの動きは製造業に大きな影響を与えています今日では13 の製造業者がバリュー チェーンにおける自社のデジタル化の度合いを「高」と考えており80 以上が今後 5 年以内にバリュー チェーンをデジタル化すると回答しています26 これには大きな機会がありますがスマートな機器とデジタル化には高価な費用がかかりますPwC は製造エンジニアリング業界では今後 5 年間にわたりインダストリー 40 (第
4 次産業革命 ) ソリューションとして年間約 310 億ドルの投資が行われると予測しています26 これらの新しいテクノロジの実装にはコストがかかりますが実装しないことによる代償の方がはるかに大きいと考えられています
シェアリング エコノミーのインパクトPwC の最近のレポートによるとシェアリング エコノミーの市場は現在全世界での売り上げが 150 億ドルですが2025 年までに 3350 億ドルに成長すると予測されています27 Airbnb や Lyft などの企業はレンタルや交通の市場に変革をもたらしましたがシェアリング エコノミーのモデルは既にボート収納ペット仕事場エネルギーなどにも広がっています
シェアリング エコノミーはその急激な成長により製造への影響は不可避でありその兆候が既に現れています製造業者にとっての真のリスクはまだ判然とはしませんが個人が製品を シェア できるようになると製品を買う必要がなくなっていくと言っても過言ではないため製造業者への悪影
響もありえると考えられています一方シェアリング エコノミーは製造業者にとって興味深い機会をも創出していますAmazon などのいくつかの企業ではコミュニティ メンバーが製品や材料を顧客に配送し運送時間や運送コストを低減するという試みを既に始めていますまた企業間のシェアリング エコノミーではオーバーヘッドの共有や異なる季節需要を抱えた企業間での倉庫スペースの共有によるサイズの最適化など興味深い取り組みも始まっていますこのトレンドはまだ新しいものですが製造企業にも影響を与えるものと考えられます
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より高い可視性要旨データの収集性の向上とクラウド対応のアナリティクス プラットフォームにより製造業者ではこれまでにないほど工程についての可視性が高められています
ポイントbull 45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています
bull グローバル企業の 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じています
bull SMAC-スタック (ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド ) は製造業者の業務に変革をもたらしています
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58 + 47 + 44より高い可視性ビッグ データの最大の課題の 1 つはその量と速度に対応することですIBM による 2015 年の調査では日々 25 エクサ バイトものデータが生成されており世の中のすべてのデータの 90 は最近 2 年間に生成されたものであるということです28 データを活用するための優れたツールなしではその活用は比較的限定的でしたがスマートで強力なクラウド コンピューティングによりついにビッグ データがより有用なものとなり製造業者が生産現場を改良してよりスマートな工程とサプライ チェーンを実現するために役立っています
小型センサーからよりユビキタスなインターネット アクセスまで新たなテクノロジを活用して製造業者はより高速により信頼性の高いデータにアクセスすることができますこれらの進化により製造企業はこれまでになかったほど非常に広範なデータ ソースからデータを収集できるようになりましたたとえばユーザーによる製品の使用状況データ機器のキャパシティエネルギー消費レベルパーツ在庫機器のメンテナンス状況品質管理メトリックなどのデータを収集できます2015 年の Aberdeen Group によるインサイト時代のデータ主導の製造のレポートによると45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています29 より包括的で優れたデータを活用して製造業者は事業の総合的な理解を深めることができ工程を最適化したり問題の発生前に機器や安全上の問題の予兆に対応することができます
ビッグ データ高速かつ信頼性の高いデータの取得はビッグ データのための正しい方向への一歩ですがIBM が定義した「ビッグ データの 4 つの V」と呼ぶ新たな課題も引き起こします30 4 つの V とはVolume ( データの量 )Velocity (ストリーミング データの分析速度 )Variety (多様なデータの種類 )Veracity (データの信憑性 ) です
ビッグ データの増大に伴い企業はこれらの課題を痛感することになります2015 年の KPMG による Going Beyond the Data レポート 31 によるとグローバル企業の 58 がデータの品質と信頼性はデータとアナリティクスに基づく意思決定のための大きな課題であると回答していますまた 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じていますつまりビッグ データがビッグすぎるのです今日まで企業のデータ活用は内部の知識不足限定的なツール高価なコストなどにより制限されていましたがようやく機能が追い付いてきました
製造業者はビッグ データにより容易にアクセスできるための新たなアナリティクス ツールを活用しようとしていますこれには機械学習予測分析自動化ツールなどがありますビッグ データはそれ自体は有益なものではありませんデータが知識を提供しプロセスを効率的なものとして製造業者が効率的な業務を遂行できるようになることによって有益なものとなりますこれらのツールは製造業者が検出分類可能性分析最適化を行うために役立ちます
検出にはパターン (トレンド )ターゲット外れ値の認識があります多くのデータをチャートやグラフにでき
データとアナリティクスに基づいた意思決定を行うための最大の課題 31
データの品質と信頼性の評価が困難
適切なデータが必ずしも利用できない
クエリを実行するための知識が限られてる
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るデータ可視化ツールによりトレンドの把握がより容易になりますシンプルな可視化比較により外れ値を容易に識別できますリアルタイムにデータを追加することによりシンプルなデータ可視化にスピード性が加わります製造業者はこれらのツールを活用して品質管理の変化やメンテナンスの問題を追跡したり新たな市場トレンドを検知したりサプライ チェーンの問題の予兆を問題の発生前に識別したりすることができます
分類により企業はデータの分離並べ替えフィルター順序付け比較を行えます製造業者は分類によってより迅速に在庫パーツ生産のニーズを分離したりランク付けできます分類プロセスを自動化するツールにより生産を合理化でき製造業者は変化する需要に柔軟に対応できますまたこれによって製造業者はよりカスタマイズされた製品を製造してスマートなクロス セルを進めることができます
将来のできごとの可能性を理解することは戦略的な判断を行うために非常に重要です可能性はできごとの確率を示すために使われ複数のできごとを比較したり結果の分布を示すために利用されます製造業者は予測アナリティクス ツールを使ってマスター在庫管理新製品の最適な価格付け予兆保守や先制的な保守販売予測サポート ニーズの予測キャッシュ フロー管理などに活用できます
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SMAC-スタック = ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド製造業者にとってアジリティ (俊敏性 ) がますます重要になっているためアナリティクスを活用して最適化を進めることによってより敏捷性を高めることができますこれは上記の 3 つの柱の最適化すなわちより迅速で正確な検出分類可能性分析を行うことによって実現できます多くのリアル データが利用できるようになり新たな機械学習ツールを活用して期待された結果と実際の結果を比較しアルゴリズムを最適化することによって製造業者の業績向上につなげることができるようになりました
これらの方法自体は多くは新しいものではありませんが強力なプロセッサとクラウド コンピューティングの威力を使った新たなツールによってデータを十分に活用することが可能になってきました
SMAC-スタックSMAC-スタックとはソーシャルモバイルアナリティクス (すなわちビッグ データ )クラウドの頭文字を表すものであり製造業者が工程の可視性を向上してよりアジャイルな企業となるための製品とサービスのパッケージを示すものです次世代の SaaS では SMAC-スタックとの密接な連携が図られるようになると考えられます新たな機能とはプラグインなどのアドオンや API によりソフトウェアが単に共に動作するだけではありませんシステム全体が密接に連携するように構築され新たな機能の追加によりスタック全体を向上させることができます
SMAC-スタックではクラウドを活用したソーシャル機能によって企業
はデータをより効率的に共有したりコラボレーションを向上させたりできますソーシャル機能は社内のコミュニケーションを向上させるだけでなく仕入先やサプライ チェーンの他の取引先とのコミュニケーションも向上させることができます
モビリティのトレンドは既に数年間にわたって進んできていますがSMAC-スタックのモビリティによって従業員はクラウドを使ってデバイスを同期し場所を問わずにソーシャルやアナリティクスのデータに容易にアクセスできるようになります製造現場でのモバイル テクノロジの活用は生産フローの改善や問題の迅速な伝達と解決に役立ちます
アナリティクスが SMAC-スタックのコンセプトを支えていることは意外ではありません既に述べたようにビッグ データは製造に大きな影響を与えていますアナリティクスと SMAC-スタックをつなげることにより価値のあるいくつかのメリットが生じますがおそらく最も重要なのは単一プラットフォームの活用を通じた測定の一貫性ですつまり異なるデータ収集方法を使ったデータ ソースを混在させることがありません
最後にクラウドがこれらのパーツをすべて統合するスレッドとして機能しますクラウドにより企業の業務が塗り替えられつつあります企業はデータをリモートで保存できオンプレミスのデータ センターの必要性を低減して関連コストも削減できます企業はデータの物理的な場所とセキュリティの心配をする必要がなくなりますリソースをクラウドに集中するこ
とにより従業員はより容易かつより安全に業務に必要なツールとデータに場所と時を問わずにアクセスできます
IT 部門と財務部門製造におけるテクノロジの普及の増加は製造部門と IT 部門のより密接な関係をもたらしています企業におけるテクノロジの役割とコストが増大するにつれ財務部門が IT の管理により大きな役割を持つようになりこれにより製造工程にも財務部門の役割が拡大していますビッグ データによりIT 担当者と財務担当者のどちらにとっても企業の製造工程とサプライ チェーンの可視性が向上していますこの変化によって財務部門のリーダーが投資と経費の影響を十分に理解しようとすることにより財務部門の説明責任はバリュー チェーン全体に拡大しています
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日々生成されるデータ量28
エクサバイト
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エマージング テクノロジ要旨テクノロジは常に製造業のイノベーションの推進を担ってきました今日のエマージング テクノロジも同様です3D プリンティングからナノテクノロジまで最新のツールや技術は製造に変革をもたらしています
ポイントbull 米国の製造業者の 667 がなんらかの形で 3D プリンターを導入しています
bull 自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています
bull ナノテクノロジは原子レベルでの超精密加工 (APM) を可能にしています
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エマージング テクノロジ製品の歴史はほぼ製造技術の歴史と共にあります最初の革ベルトによるバケット エレベーターとベルト コンベアは 1785 年に登場し交換可能な部品は 1801 年に登場しました31 Ford による最初の可動組み立てラインは1913 年に登場しました32 Televox ロボットは 1926 年に登場しました33 CNC 機械加工やシックス シグマは80 年代に登場しましたそれらも含めRFID タグなどテクノロジのすべてが今日あるような新たな材料の製造や新たな製品のためのプロセスや組み立てに活用されています
製造における過去のトレンドを振り返りそれを基に将来の製造を理解しようとすると同時に最新のテクノロジを十分に理解することが重要です
3D プリンティング3D プリンティングは今日の企業と製造における最も期待されるエマージング テクノロジの 1 つです積層処理により事実上あらゆる 3D のデジタル レンダリング イメージを物理形状で行うことができます現在米国の製造業者の 23 (667) がなんらかの形で 3D プリンターを導入済みでその数は増加中であり155 は今後 3 年以内に使い始める予定であると報告されています34 この流れは技術的改良による機器と材料のコストの低下および印刷時間の高速化によって促進されています3D プリンティングは新しいものではありませんがこれらの改良によって多くの製造業者にとってより実用的なものとなってきています実際小規模企業における 3D プリンティングの導入は急速に大規模企業並みに進んできており現在の導入率はそれぞれ 5975 とその差が縮まっています34
3D プリンティングの用途はカスタマイズされた医療機器パーソナライズされた製品やパッケージ船舶が外洋航行中に作成して利用できる交換部品など広範にわたっていますカスタムの日さしによる独自の美容製品を
作成したり製薬企業が患者向けにさらにカスタマイズされた薬剤を作成したりさまざまなユーザーによる新たな用途が既に広がっています今日の製造においては3D プリンティングは主にプロトタイピングとして使われています製造業者の 34 が 3D プリンティングをプロトタイピングに使用していると報告されていますまた 289 は用途の実験中であり26 は従来の方法では製造できない製品を作るために使っているとしています34 3D プリンティング テクノロジが高速かつ安価となるにつれ製造業者にとって新たな用途が広がることは確実です
CNC 機械加工積層処理である 3D プリンティングとは異なり機械加工は大きな原材料のブロックから制御された削り出しによって最終的な形状とサイズを作成するプロセスですこれは複数の部品を組み合わせることなく単一の原材料から単一のコンポーネントを作成できることを意味しますこれは通常複数の部品を組み立てる時間を低減でき接続点において一般的な強度の弱さを低減でき複数部品の接続に必要な追加部品や材料を減らせるため重量とサイズを低減できます
CNC 機械加工は新しいものではありませんが技術とプロセスの進化により近年 CNC 機械加工の需要は高まっています今日の CNC 機械加工では自動化正確性速度が改良され主に自動車医療機器テクノロジ デ
バイスなどに使われる高品位金属など扱える材料が拡大していますその結果CNC 機械加工はより強くより小さな製品に利用され今日の製品で見られる多くのユニボディの製造のための技術として活用されています
自律デバイス自律デバイスと言うと自動運転のクルマやドローンのように未来の夢と思われるかもしれませんが実際には既に現実のものになっていますMercedes-Benz35 や Tesla36 などの自動車製造業者は既に自律機能付きのクルマを発売しておりTesla の CEO である Elon Musk は最近のインタビューで自動運転車は今後 20 年で普通のものになると予測しています37 最大の障壁は技術自体よりも規制面であると考えられます38 ロボティクスと自律システムに関する公開特許の数は 2004 年から 2013 年の間に 264 増加しました24
製造業ではロボットは長い間一般的であり他の産業よりも普及が進んでいましたが新世代の AI (人工知能 ) を使った自律デバイスによって生産工程保守の 3 つの点で製造の情勢が塗り替えられようとしています
これまでのロボット活用と同様に今後もロボット支援を活用した生産ではより効率的に仕事をこなしたり重量物の運搬など人間ではできないことも行えますがAI と自律機能の搭載により機械がより独立して作業を行うことができるようになりますま
3612 24導入の可否を判断するための実
験段階プロトタイピングのみ
プロトタイピングおよび実生産
従来の方法では製造不可能な製品の製作
最終製品や最終部品の実生産のみ
未導入
3D プリンティングの採用状況 5529+25+10+3+1+33
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だ実験段階ではありますがプログラムされた自律型のドローンは自分で部材や部品を見つけて共同作業を行ってビルや橋を組み立てることができます39
自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています欧州のロボティクス企業である Kuka40 ではロボットが相互にやり取りを行って自動的に次の製品ラインの対応を調整する自律ロボットを製造していますこれらのような自律マシンは集中在庫データにアクセスして市場ニーズに基づいて動的に製造量を変更することができます自律ドローンや自律ロボットは倉庫内で資材を見つけて運搬することができ製品を顧客に配送することさえ可能です作業現場でドローンが部材を集めて在庫ニーズに応じて製品を組み立て製品が自動運転車両によって自動的に配送される日も遠い未来ではないでしょう
最後に自律車両が保守に大きな変革をもたらしていますスマート センサーの活用により機器は予期される保守上の問題の自己診断を行えますまた自律デバイスにより視覚的に問題を確認し解決策を判断して必要なツールと部品を用意し修理を行うことができますこれは携帯電波塔や橋梁など保守の実施が困難な場所では特に有益ですこのような予兆保守は製造業者のビジネス スピードの向上に大きく寄与しダウンタイムとコストを低減することができます
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エマージング テクノロジによる課題の克服企業のグローバル展開時の課題であまり取り上げられることのない問題に商品の配送があります米国では配送と言うとスピードの問題がありますがそもそも配送を行うためには配送先の地点を特定する必要があります
スタートアップ企業である what3words41 によると世界の人口の約 75 は「住所システムが一貫性に欠けたり複雑であったり未整備であることによる問題に直面している」ということです世界全体では 40 億人が住所を持っておらず先進国であっても住所システムは複雑な問題を抱えている場合がありますたとえばロンドンではLonsdale Road という異なる通りが 8 つあったり多くの家に地番がなかったりします
ロンドンを本拠とするスタートアップである what3words41 はこの問題に対処するため地球上を 3m x 3m の区画に区切り5700 万の区画を作成してそれぞれに固有の 3 つの単語による住所を割り当てましたこれは簡単な地理的座標系のように機能しますwhat3words は製造業者や配送企業から多くの注目を集めていますこの住所システムでは顧客は商品の配送先として単に倉庫を指定するだけでなくより具体的なドアや場所を指定できますまた製造業者では施設内で保守上の問題が発生している場所や資材の運搬先や作業現場の安全性を向上させる必要がある場所などを特定するのに役立ちますドローン テクノロジとの組み合わせによりこの座標系を使って食品や医薬品その他の補給品を迅速で容易に配送する方法に道が開かれる可能性がありますたとえば未開発の地域への配送や災害地域への緊急配送などが考えられますまだ途上の技術ですがエマージング テクノロジによってより小さな世界が実現されつつあります
先端素材スマートな先端素材によって想像以上に世界が変わろうとしています新しいスマートな素材が次々に登場していますたとえば自己修復を行える素材や光量温度電流などの変化に応じて形状を変化させる素材などがありますこれらの素材はコストの低下と共に利用の道が開かれつつあり製造業者ではこれまでになかった新製品や既存製品へのこれらのテクノロジの採用を検討しています
これらの先端素材の利用の一例には食品や医薬品などの賞味期限や有効期限のある製品向けに開発された「バイオ スマート タグ」がありますこれはトウモロコシの穀粒ほどの大きさのジェル状のスマート タグで食品の期限を示すことができますタグは特定の化学作用や微生物増殖により反応して通常は色の変化により状態を示します
このテクノロジには幅広い可能性がありますまずさまざまな食品パッケージや医薬品パッケージに採用して消費者に期限を知らせることができますまた現在は物流上一部のサンプルのみで行われている大腸菌やサルモネラ菌などの細菌検査に使われると画期的となります将来的にはこれらのテクノロジは現在では鮮度が不明であったり食中毒へのおそれから大量に廃棄している食品の課題に対応したりひいては食糧不足などの課題に対応できるものと期待されています
これらのテクノロジはまだ途上の技術ですが製造業者にとっては先端素材を使った製品や廃棄物の低減や工場内での品質管理の向上など有望な活用分野が開けています
ナノテクノロジナノテクノロジは画期的なイノベーションであると考えられていますナノテクノロジとは分子や原子のレベルで物質を操作する技術ですが次
世代のナノテクでは原子レベルでの超精密加工 (APM Atomically Precise Manufacturing) を目指しています42 これは文字どおり原子を自由に操作して物質を製造することを意味しています既にこのレベルの超精密技術によりナノ電子技術によって DNA にデータを保存することができ将来は米粒サイズの大きさに 1 ペタバイトを保存できる可能性があるとされています43
このテクノロジを支える科学は既に存在しその進化が期待されていますAPM はコストの低下と共にコンピューティング素材医薬品など多くの分野に大きな可能性を開くものと考えられています一方では適用の広がりと共に技術の悪用も懸念されていますたとえばわずかな製造設備で安価かつ高度な兵器を開発することなどですまた製造物が自己複製を繰り返すことにより地球上の資源を消費し尽くすほど増殖するというシナリオもありこれは「グレイグー」と呼ばれています遠い可能性かもしれませんがありえるリスクかもしれません44
ナノテクはまだこれからの技術ですが大きな影響があることは確実です
2008 年から 2014 年にわたる産業ロボットへの投資額増加 56
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アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
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学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーションの連携
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
B2B から B2B2C へ消費者のすべての決断には経済的感情的その他のメリットとリスクが伴います消費者が製品を購入する場合単に製品を買っているのではなくエクスペリエンス (体験 ) を購入していますこのエクスペリエンスには製品を使うエクスペリエンスも含まれますが購入の複雑性店頭での実感パッケージセットアップの容易さ問題があった場合のサポート対応の安心感なども含まれますたとえば消費者は「どれだけストレスが生じるか」「友人にどう思われるか」「壊れやすいか」などと考えます
企業がパーツや製品を差別化しても消費者にはその違いがわからない場合もありますたとえばクルマの送風ファンが何度も故障した場合消費者はその部品のメーカーのことを考えることはなく悪いエクスペリエンスをクルマのメーカーのブランドにつなげて考えます今日の B2C 企業の多くは製造から消費までそのバリュー チェーンを細かく制御しブランドの評判を守り高まる消費者の期待の基準を満たそうとしています企業が多くの接点にわたって主導権を保持することによりブランド エクスペリエンスを十分に制御してカスタマー ジャーニーの全体にわたって継続性を保持することができます
その結果B2B 企業はよりエンド ユーザーに焦点を当てる必要があります単に調達顧客のニーズを満たすだけで
なく顧客の顧客のニーズを考慮する必要がありますこの変化によりB2B 企業は B2B2C 企業へと変わりつつあります製造業者は変化する要求に基づいて製品やサービスを見直す必要があります
スピードに対応するためのフルフィルメントの変化高まる顧客の期待によりB2C 企業がフルフィルメントに対応する方法が変化していますAccenture の 2014 年の調査によると顧客の半数は小売企業が消費者にオンラインで注文を行い店舗で受け取る方法を提供することを望んでいます6 小売企業の 77 は店舗での受け取りがとても有益であると考えています7 店舗での受け取りを使うと答えた顧客の 25 はそうする主な理由はスピードだと答えています6 これらののニーズと価値にもかかわらず店舗での受け取り複数チャネルでの在庫確認店頭への発送などの基本的なサービスを提供している小売企業は全体のわずか 13 にとどまっています
配送時間を改善するため多くの B2C 企業は 1 つのサプライ チェーン モデルへと移行しオンライン ストアと実店舗の流通用資産を統合しています既に多くの店舗を持つ企業では小売店舗をネットワーク型の小型流通センターとして活用することにより新たな流通施設を構築して管理する費用をかけることなく注文対応時間を短縮していますさらに資産の統合に
より顧客は在庫確認を行って製品を入手するための最も速くて簡単な方法を知ることができるようになります製造業者はロジスティクスを見直して適切な製品が適切な行き先に適切なときに行き渡るようにする必要に迫られています
サプライ チェーンの可視性の向上変化する小売トレンドによりB2C 企業はサプライ チェーンを見直す必要に迫られています多くの B2C 企業では企業に代わって製品の発送を行うサード パーティのロジスティクス プロバイダーやフルフィルメント ハウスを活用して店頭に在庫のない製品や在庫を持たない製品すらもオンラインで販売していますこれらの企業では製造施設から倉庫へさらに店舗への在庫の追跡を行うだけでなく個々の顧客への発送状況の追跡を行える必要があります今日の顧客は店舗の在庫情報を確認したり店舗での受け取りなどの新たなフルフィルメント オプションの提供を期待していますそれらのニーズに対応するため製造業者は工程とサプライ チェーンの可視性をいっそう高めそれらの情報を B2C パートナーと共有できるようにする必要があります
マーケティングとの統合企業がエンド ツー エンドの顧客エクスペリエンスをより重視することに伴いマーケターは製品開発パッケージング注文対応配送までのすべてに関してより詳細な対応を行うよう
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になっていますその結果製造業者はこれらのエクスペリエンスを提供するマーケターとの密接な協業を高めています
またソーシャル メディアの成長はマーケティングと製造の統合のために大きな役割を果たしつつありますソーシャル メディアは成長を続けており今日では全米の成人の 23 (65) がソーシャル ネットワーク サイトを活用しています2005 年にはこれは 7 に過ぎませんでした8ソーシャル メディアを通じてマーケターにとってこれまでになかったような顧客との対話が可能になり製品やスタイルトレンドや競合についてのフィードバックを収集できるようになりましたイノベーションの速度がますます加速し現在の企業は従来の小規模なフォーカス グループを活用する方法に代えて世界中から収集されたソーシャル データを活用する方法に移行しています
あらゆる部門でのイノベーションソーシャル メディア データ以外にも企業のイノベーションのプロセスは進化していますかつてイノベーションは研究開発部門内のみで行われるものでしたが現在の企業ではアイデアの出所を問わずあらゆる部門でのイノベーション を図ろうとしています新たなクラウド対応のコラボレーション ソフトウェアにより企業はさまざまなアイデアを共有し検討して加速するツールを手にしています営業担当者が顧客の不満を製品開発に直接つながるフィードバックに変えることができるようになりました
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さらにIoT の活用により製造業者は製品の使用状況に関する可視性を大きく向上させることができますこのデータはユーザーの動作の詳細な理解に役立ち今後のイノベーションのためのインサイトを提供しますたとえば最もよく使用される機能は何か不要な機能は何かユーザーが操作中に行き詰まる箇所はどこかニーズに対応するためにうまく動かない箇所はどこかもともと意図されていないような用途に使われてる箇所などを理解するために役立ちますよりアジャイルな製造プロセスの活用により製造業者はこれまでになく迅速に製品の変更や改良を行うことができます
持続可能性環境と社会に優しい製品に対する消費者からの要求の増大に関する議論が行われています多くの人が環境や社会を考慮した製品を望むとする一方で消費者の購買行動は必ずしもそれを反映したものとなってはいませんでしたこの流れに変化が表れてきています
環境に優しい製品であれば高い価格でも買うと回答する個人は減少していますが企業が社会や環境を考慮することは重要であると回答する個人は増加しています9 2013 年の Cone Communications and Echo Research による調査では世界の消費者の 87 が購買時に CSR (企業の社会的責任 ) を考慮すると回答しています10 これはつまり消費者は CSR に対して高い対価は払わないものの優れた CSR を備えることは新たな時代の最低基準でありこの新しい基準に達しない場合には消費者から見放されることを意味します企業は CSR を防御戦略と攻撃戦略の両面から検討する必要があります
今日では情報の取得は容易であり瞬く間に拡散します倫理に反した商行為が露呈した場合には消費者からの急激な反発を引き起こしますこのため多くの企業では自社の商行為を再度見直しさらにサプライ チェーンの取引先の商行為も確認してより社会に対して責任を持った組織となるようにしていますまた多くの企業では透明性の向上を図っています2015 年CorporateRegistercom11 で
は 12000 社からの CSR 報告書を取りまとめましたがその数は 1994 年にはわずか 20 社でした
さらに多くの企業では CSR をビジネスの成長につなげていますたとえばAmerican Eagle では女性肌着ブランドである Aerie の売り上げが広告でのモデルのフォトショップ加工を止めると発表して以来10 増加したと報告しています12 Goldman Sachs では10000 人の女性起業家に対して教育とトレーニング支援の投資を行うと発表しました13 World Green Business Council14 の調査によるとオフィスの空気の品質を向上させる取り組みを行っている企業では8 ～ 11 の生産性向上が見られるということですこの調査では優れた CSR を行っている企業では従業員の採用と保持が容易になるという結果も示してい ま すHarvard Business School と London Business School による 2011 年の調査ではCSR に優れた企業は資金調達が容易であるという結果を示しています14 従来は CSR の取り組みには賛否両論がありましたがこの流れは変わり倫理性からも経済性からもCSR への投資の重要性はますます明確になっています
低い品質に対する容赦のない対応インターネットによって消費者はオンライン レビューやオンライン ショップなどこれまでになく多くの情報や意見を手に入れていますさらにファッションからテクノロジまで多くの業界では製品のライフサイクルがますます短期化しています15 16 満足できなかった消費者は別の製品を購入する可能性が非常に大きくなっています
製造業者は品質が低い場合の消費者からの容赦ない対応を考慮する必要がありますイノベーションのスピードに対応し生産サイクルの短期化に対応する必要がありますこれまでになかったイノベーションを持った新製品でも箱を開けてすぐに問題なく動作することを顧客は期待しています製造業者がそれを提供できない場合にはその代償を受けることになります
トリプル ボトムライン
環境環境に対する企業の影響狭義では環境に有害でない必要がありますがトリプル ボトムラインを考慮する多くの企業ではさらに進んだ取り組みを行っています
社会社会に対する企業の影響トリプル ボトムライン モデルでは企業に経済的な投資を行うステークホルダーだけでなくあらゆるステークホルダーを考慮します
経済企業の経済的価値トリプル ボトムライン モデルでは経済的価値とは従来型の会計の定義を超え世界の経済環境における企業の影響のすべてを意味します
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バリュー チェーンの進化要旨製造業者は顧客のエクスペリエンス優れたサポート透明性の向上に焦点を当てバリュー チェーンを進化させています
ポイントbull 64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています
bull 企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています
bull 59 の製造業者がロボティクスを採用していると回答しています
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バリュー チェーンの進化製造業者はエンド ユーザーのニーズを重視したビジネス モデルの採用を志向するにつれて研究開発から販売後のサポートまでのバリュー チェーン全体を見直す必要に迫られています製造業者は高い次元での透明性と今日の消費者から求められるサービスを提供するためにバリュー チェーンのパートナーとより密接な協業を行う必要があります2015 年の Deloitte による将来のサプライ チェーン タレント (Deloittersquos 2015 Supply Chain Talent of the Future)のレポートでは64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています17
サービスとしての製造進化するバリュー チェーンや 3D プリンティングなどの新たなテクノロジの出現により製造業者にとってはパーソナライゼーションを可能にする新しいビジネス機会が現れています従来型の製造よりもより オンデマンド に近い製造サービス (リアルタイム デマンド フルフィルメント とも呼ばれます ) を提供する製造業者も既に出現しておりその影響が既に表れてきています企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています18 パーソナライズされた医療デイバスやカスタマイズされた調合薬などパーソナライズされた製品は既にインパクトをもたらしていますまたパーソナライズされた玩具などの楽しい用途もありますテクノロジによってこれらのサービスが工程の観点からもロジスティクスの観点からも実現されています
IoT の発達も「サービスとしての製造」に大きな役割を果たしつつあります製品の販売後も製品監視が可能となることにより製造業者は使用状況のデータを収集し予兆保守を提供するための予測分析を行うことができますこれは今後数年でサービス業界にまったく新しい革命的な進化をもたらすと考えられています定期点検のためにクルマを持ち込む必要はなくなりますクルマが問題の自己診断を行いメンテナンスが必要なときに自動的に報告を行うようになります製造業者は必要なパーツをあらかじめ修理工場に配送しておくことができ作業を行う技術者はユーザーがクルマを持ち込む前に診断レポートを参照しておくことも可能です
たとえばThyssenKrupp Elevator のような製造業者ではサービスとしての製造を念頭にビジネス モデル全体の見直しを行っています新旧を問わずエレベーターにスマート センサーを装着することによりThyssenKrupp では収集データを使って予兆保守サービスや先制的な保守サービスを顧客に提供しコストとダウンタイムを低減していますThyssenKrupp ではこのサービスによって自社のエレベーターのサービス性を向上させるだけでなく業界の常識を超えて自社以外のエレベーターにもこのサービス モデルを拡張しています19
リショアリングリショアリングは最近の製造業でよく触れられるトレンドであり世界経済に大きな影響を与えつつあります2014 年末の Boston Consulting Group のレポートによると「英国における中小規模製造業者の 11 が最近 12 か月間に海外から製造工場を国内に戻
リショアリングの主な理由として運送コストの低減と回答した製造業者の割合 23
業務の自動化
2025 年までに先進国では 15 ～ 25新興国では 5 ～ 15 の工業労働者の仕事が自動化されると予測される 54
78+22+V78
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した」とされておりこれは「海外にオフショアした製造工場の数の 2 倍」であるということです20
いくつかの要因によりリショアリングが促進されています第一の要因は中国インドブラジルなどかつて低コストでの製造を可能にした国々の経済成長ですそれにより賃金の上昇は 2 桁に及びました21 これは地域の労働者には大きな経済機会をもたらしましたがオフショアを行った製造企業にとっては国内生産に対するオフショアのメリットを失うことになります
さらに最近の運送コストの上昇によりオフショア生産のコスト メリットはいっそう低下しました運送コストは多くのマルチチャネル販売事業者にとって最大の運営経費です国内生産品の運送コストは一般に総売上の 2 ～ 4 程度ですが輸入品では総売上の 6 ～ 12 にもなります22 ガソリン価格や配送業者の賃金を始めとする各種コストの上昇も海外生産コストの上昇につながりましたBoston Consulting Group による製造企業調査ではリショアリングの主な理由として78 の製造業者が運送コストの低減と回答しました23
さらに製造業におけるロボティクスの普及の拡大もリショアリングの拡大につながっていますロボティクスは既に製造業で大きな役割を果たしており59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24 最新のロボットは高速のプロセッサとクラウド接
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59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24
続を備え数年前までは人間が行う必要のあった多くのプロセスを自動化することができます現在製造業者の 13 はロボティクスを使用したビジネス プロセスと生産プロセスの自動化を検討しています25 これらのスマートなロボティクスの採用によって国内生産施設が強化されかつて海外市場に求めた低コストの労働力を利用するよりもロボティクスを活用した国内の熟練労働者を利用するようになってきています
スマートな製造と新たな機器の需要スマートな製造施設とデジタル化されたバリュー チェーンへの動きは製造業に大きな影響を与えています今日では13 の製造業者がバリュー チェーンにおける自社のデジタル化の度合いを「高」と考えており80 以上が今後 5 年以内にバリュー チェーンをデジタル化すると回答しています26 これには大きな機会がありますがスマートな機器とデジタル化には高価な費用がかかりますPwC は製造エンジニアリング業界では今後 5 年間にわたりインダストリー 40 (第
4 次産業革命 ) ソリューションとして年間約 310 億ドルの投資が行われると予測しています26 これらの新しいテクノロジの実装にはコストがかかりますが実装しないことによる代償の方がはるかに大きいと考えられています
シェアリング エコノミーのインパクトPwC の最近のレポートによるとシェアリング エコノミーの市場は現在全世界での売り上げが 150 億ドルですが2025 年までに 3350 億ドルに成長すると予測されています27 Airbnb や Lyft などの企業はレンタルや交通の市場に変革をもたらしましたがシェアリング エコノミーのモデルは既にボート収納ペット仕事場エネルギーなどにも広がっています
シェアリング エコノミーはその急激な成長により製造への影響は不可避でありその兆候が既に現れています製造業者にとっての真のリスクはまだ判然とはしませんが個人が製品を シェア できるようになると製品を買う必要がなくなっていくと言っても過言ではないため製造業者への悪影
響もありえると考えられています一方シェアリング エコノミーは製造業者にとって興味深い機会をも創出していますAmazon などのいくつかの企業ではコミュニティ メンバーが製品や材料を顧客に配送し運送時間や運送コストを低減するという試みを既に始めていますまた企業間のシェアリング エコノミーではオーバーヘッドの共有や異なる季節需要を抱えた企業間での倉庫スペースの共有によるサイズの最適化など興味深い取り組みも始まっていますこのトレンドはまだ新しいものですが製造企業にも影響を与えるものと考えられます
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より高い可視性要旨データの収集性の向上とクラウド対応のアナリティクス プラットフォームにより製造業者ではこれまでにないほど工程についての可視性が高められています
ポイントbull 45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています
bull グローバル企業の 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じています
bull SMAC-スタック (ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド ) は製造業者の業務に変革をもたらしています
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58 + 47 + 44より高い可視性ビッグ データの最大の課題の 1 つはその量と速度に対応することですIBM による 2015 年の調査では日々 25 エクサ バイトものデータが生成されており世の中のすべてのデータの 90 は最近 2 年間に生成されたものであるということです28 データを活用するための優れたツールなしではその活用は比較的限定的でしたがスマートで強力なクラウド コンピューティングによりついにビッグ データがより有用なものとなり製造業者が生産現場を改良してよりスマートな工程とサプライ チェーンを実現するために役立っています
小型センサーからよりユビキタスなインターネット アクセスまで新たなテクノロジを活用して製造業者はより高速により信頼性の高いデータにアクセスすることができますこれらの進化により製造企業はこれまでになかったほど非常に広範なデータ ソースからデータを収集できるようになりましたたとえばユーザーによる製品の使用状況データ機器のキャパシティエネルギー消費レベルパーツ在庫機器のメンテナンス状況品質管理メトリックなどのデータを収集できます2015 年の Aberdeen Group によるインサイト時代のデータ主導の製造のレポートによると45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています29 より包括的で優れたデータを活用して製造業者は事業の総合的な理解を深めることができ工程を最適化したり問題の発生前に機器や安全上の問題の予兆に対応することができます
ビッグ データ高速かつ信頼性の高いデータの取得はビッグ データのための正しい方向への一歩ですがIBM が定義した「ビッグ データの 4 つの V」と呼ぶ新たな課題も引き起こします30 4 つの V とはVolume ( データの量 )Velocity (ストリーミング データの分析速度 )Variety (多様なデータの種類 )Veracity (データの信憑性 ) です
ビッグ データの増大に伴い企業はこれらの課題を痛感することになります2015 年の KPMG による Going Beyond the Data レポート 31 によるとグローバル企業の 58 がデータの品質と信頼性はデータとアナリティクスに基づく意思決定のための大きな課題であると回答していますまた 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じていますつまりビッグ データがビッグすぎるのです今日まで企業のデータ活用は内部の知識不足限定的なツール高価なコストなどにより制限されていましたがようやく機能が追い付いてきました
製造業者はビッグ データにより容易にアクセスできるための新たなアナリティクス ツールを活用しようとしていますこれには機械学習予測分析自動化ツールなどがありますビッグ データはそれ自体は有益なものではありませんデータが知識を提供しプロセスを効率的なものとして製造業者が効率的な業務を遂行できるようになることによって有益なものとなりますこれらのツールは製造業者が検出分類可能性分析最適化を行うために役立ちます
検出にはパターン (トレンド )ターゲット外れ値の認識があります多くのデータをチャートやグラフにでき
データとアナリティクスに基づいた意思決定を行うための最大の課題 31
データの品質と信頼性の評価が困難
適切なデータが必ずしも利用できない
クエリを実行するための知識が限られてる
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47
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るデータ可視化ツールによりトレンドの把握がより容易になりますシンプルな可視化比較により外れ値を容易に識別できますリアルタイムにデータを追加することによりシンプルなデータ可視化にスピード性が加わります製造業者はこれらのツールを活用して品質管理の変化やメンテナンスの問題を追跡したり新たな市場トレンドを検知したりサプライ チェーンの問題の予兆を問題の発生前に識別したりすることができます
分類により企業はデータの分離並べ替えフィルター順序付け比較を行えます製造業者は分類によってより迅速に在庫パーツ生産のニーズを分離したりランク付けできます分類プロセスを自動化するツールにより生産を合理化でき製造業者は変化する需要に柔軟に対応できますまたこれによって製造業者はよりカスタマイズされた製品を製造してスマートなクロス セルを進めることができます
将来のできごとの可能性を理解することは戦略的な判断を行うために非常に重要です可能性はできごとの確率を示すために使われ複数のできごとを比較したり結果の分布を示すために利用されます製造業者は予測アナリティクス ツールを使ってマスター在庫管理新製品の最適な価格付け予兆保守や先制的な保守販売予測サポート ニーズの予測キャッシュ フロー管理などに活用できます
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SMAC-スタック = ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド製造業者にとってアジリティ (俊敏性 ) がますます重要になっているためアナリティクスを活用して最適化を進めることによってより敏捷性を高めることができますこれは上記の 3 つの柱の最適化すなわちより迅速で正確な検出分類可能性分析を行うことによって実現できます多くのリアル データが利用できるようになり新たな機械学習ツールを活用して期待された結果と実際の結果を比較しアルゴリズムを最適化することによって製造業者の業績向上につなげることができるようになりました
これらの方法自体は多くは新しいものではありませんが強力なプロセッサとクラウド コンピューティングの威力を使った新たなツールによってデータを十分に活用することが可能になってきました
SMAC-スタックSMAC-スタックとはソーシャルモバイルアナリティクス (すなわちビッグ データ )クラウドの頭文字を表すものであり製造業者が工程の可視性を向上してよりアジャイルな企業となるための製品とサービスのパッケージを示すものです次世代の SaaS では SMAC-スタックとの密接な連携が図られるようになると考えられます新たな機能とはプラグインなどのアドオンや API によりソフトウェアが単に共に動作するだけではありませんシステム全体が密接に連携するように構築され新たな機能の追加によりスタック全体を向上させることができます
SMAC-スタックではクラウドを活用したソーシャル機能によって企業
はデータをより効率的に共有したりコラボレーションを向上させたりできますソーシャル機能は社内のコミュニケーションを向上させるだけでなく仕入先やサプライ チェーンの他の取引先とのコミュニケーションも向上させることができます
モビリティのトレンドは既に数年間にわたって進んできていますがSMAC-スタックのモビリティによって従業員はクラウドを使ってデバイスを同期し場所を問わずにソーシャルやアナリティクスのデータに容易にアクセスできるようになります製造現場でのモバイル テクノロジの活用は生産フローの改善や問題の迅速な伝達と解決に役立ちます
アナリティクスが SMAC-スタックのコンセプトを支えていることは意外ではありません既に述べたようにビッグ データは製造に大きな影響を与えていますアナリティクスと SMAC-スタックをつなげることにより価値のあるいくつかのメリットが生じますがおそらく最も重要なのは単一プラットフォームの活用を通じた測定の一貫性ですつまり異なるデータ収集方法を使ったデータ ソースを混在させることがありません
最後にクラウドがこれらのパーツをすべて統合するスレッドとして機能しますクラウドにより企業の業務が塗り替えられつつあります企業はデータをリモートで保存できオンプレミスのデータ センターの必要性を低減して関連コストも削減できます企業はデータの物理的な場所とセキュリティの心配をする必要がなくなりますリソースをクラウドに集中するこ
とにより従業員はより容易かつより安全に業務に必要なツールとデータに場所と時を問わずにアクセスできます
IT 部門と財務部門製造におけるテクノロジの普及の増加は製造部門と IT 部門のより密接な関係をもたらしています企業におけるテクノロジの役割とコストが増大するにつれ財務部門が IT の管理により大きな役割を持つようになりこれにより製造工程にも財務部門の役割が拡大していますビッグ データによりIT 担当者と財務担当者のどちらにとっても企業の製造工程とサプライ チェーンの可視性が向上していますこの変化によって財務部門のリーダーが投資と経費の影響を十分に理解しようとすることにより財務部門の説明責任はバリュー チェーン全体に拡大しています
25
日々生成されるデータ量28
エクサバイト
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エマージング テクノロジ要旨テクノロジは常に製造業のイノベーションの推進を担ってきました今日のエマージング テクノロジも同様です3D プリンティングからナノテクノロジまで最新のツールや技術は製造に変革をもたらしています
ポイントbull 米国の製造業者の 667 がなんらかの形で 3D プリンターを導入しています
bull 自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています
bull ナノテクノロジは原子レベルでの超精密加工 (APM) を可能にしています
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エマージング テクノロジ製品の歴史はほぼ製造技術の歴史と共にあります最初の革ベルトによるバケット エレベーターとベルト コンベアは 1785 年に登場し交換可能な部品は 1801 年に登場しました31 Ford による最初の可動組み立てラインは1913 年に登場しました32 Televox ロボットは 1926 年に登場しました33 CNC 機械加工やシックス シグマは80 年代に登場しましたそれらも含めRFID タグなどテクノロジのすべてが今日あるような新たな材料の製造や新たな製品のためのプロセスや組み立てに活用されています
製造における過去のトレンドを振り返りそれを基に将来の製造を理解しようとすると同時に最新のテクノロジを十分に理解することが重要です
3D プリンティング3D プリンティングは今日の企業と製造における最も期待されるエマージング テクノロジの 1 つです積層処理により事実上あらゆる 3D のデジタル レンダリング イメージを物理形状で行うことができます現在米国の製造業者の 23 (667) がなんらかの形で 3D プリンターを導入済みでその数は増加中であり155 は今後 3 年以内に使い始める予定であると報告されています34 この流れは技術的改良による機器と材料のコストの低下および印刷時間の高速化によって促進されています3D プリンティングは新しいものではありませんがこれらの改良によって多くの製造業者にとってより実用的なものとなってきています実際小規模企業における 3D プリンティングの導入は急速に大規模企業並みに進んできており現在の導入率はそれぞれ 5975 とその差が縮まっています34
3D プリンティングの用途はカスタマイズされた医療機器パーソナライズされた製品やパッケージ船舶が外洋航行中に作成して利用できる交換部品など広範にわたっていますカスタムの日さしによる独自の美容製品を
作成したり製薬企業が患者向けにさらにカスタマイズされた薬剤を作成したりさまざまなユーザーによる新たな用途が既に広がっています今日の製造においては3D プリンティングは主にプロトタイピングとして使われています製造業者の 34 が 3D プリンティングをプロトタイピングに使用していると報告されていますまた 289 は用途の実験中であり26 は従来の方法では製造できない製品を作るために使っているとしています34 3D プリンティング テクノロジが高速かつ安価となるにつれ製造業者にとって新たな用途が広がることは確実です
CNC 機械加工積層処理である 3D プリンティングとは異なり機械加工は大きな原材料のブロックから制御された削り出しによって最終的な形状とサイズを作成するプロセスですこれは複数の部品を組み合わせることなく単一の原材料から単一のコンポーネントを作成できることを意味しますこれは通常複数の部品を組み立てる時間を低減でき接続点において一般的な強度の弱さを低減でき複数部品の接続に必要な追加部品や材料を減らせるため重量とサイズを低減できます
CNC 機械加工は新しいものではありませんが技術とプロセスの進化により近年 CNC 機械加工の需要は高まっています今日の CNC 機械加工では自動化正確性速度が改良され主に自動車医療機器テクノロジ デ
バイスなどに使われる高品位金属など扱える材料が拡大していますその結果CNC 機械加工はより強くより小さな製品に利用され今日の製品で見られる多くのユニボディの製造のための技術として活用されています
自律デバイス自律デバイスと言うと自動運転のクルマやドローンのように未来の夢と思われるかもしれませんが実際には既に現実のものになっていますMercedes-Benz35 や Tesla36 などの自動車製造業者は既に自律機能付きのクルマを発売しておりTesla の CEO である Elon Musk は最近のインタビューで自動運転車は今後 20 年で普通のものになると予測しています37 最大の障壁は技術自体よりも規制面であると考えられます38 ロボティクスと自律システムに関する公開特許の数は 2004 年から 2013 年の間に 264 増加しました24
製造業ではロボットは長い間一般的であり他の産業よりも普及が進んでいましたが新世代の AI (人工知能 ) を使った自律デバイスによって生産工程保守の 3 つの点で製造の情勢が塗り替えられようとしています
これまでのロボット活用と同様に今後もロボット支援を活用した生産ではより効率的に仕事をこなしたり重量物の運搬など人間ではできないことも行えますがAI と自律機能の搭載により機械がより独立して作業を行うことができるようになりますま
3612 24導入の可否を判断するための実
験段階プロトタイピングのみ
プロトタイピングおよび実生産
従来の方法では製造不可能な製品の製作
最終製品や最終部品の実生産のみ
未導入
3D プリンティングの採用状況 5529+25+10+3+1+33
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だ実験段階ではありますがプログラムされた自律型のドローンは自分で部材や部品を見つけて共同作業を行ってビルや橋を組み立てることができます39
自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています欧州のロボティクス企業である Kuka40 ではロボットが相互にやり取りを行って自動的に次の製品ラインの対応を調整する自律ロボットを製造していますこれらのような自律マシンは集中在庫データにアクセスして市場ニーズに基づいて動的に製造量を変更することができます自律ドローンや自律ロボットは倉庫内で資材を見つけて運搬することができ製品を顧客に配送することさえ可能です作業現場でドローンが部材を集めて在庫ニーズに応じて製品を組み立て製品が自動運転車両によって自動的に配送される日も遠い未来ではないでしょう
最後に自律車両が保守に大きな変革をもたらしていますスマート センサーの活用により機器は予期される保守上の問題の自己診断を行えますまた自律デバイスにより視覚的に問題を確認し解決策を判断して必要なツールと部品を用意し修理を行うことができますこれは携帯電波塔や橋梁など保守の実施が困難な場所では特に有益ですこのような予兆保守は製造業者のビジネス スピードの向上に大きく寄与しダウンタイムとコストを低減することができます
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エマージング テクノロジによる課題の克服企業のグローバル展開時の課題であまり取り上げられることのない問題に商品の配送があります米国では配送と言うとスピードの問題がありますがそもそも配送を行うためには配送先の地点を特定する必要があります
スタートアップ企業である what3words41 によると世界の人口の約 75 は「住所システムが一貫性に欠けたり複雑であったり未整備であることによる問題に直面している」ということです世界全体では 40 億人が住所を持っておらず先進国であっても住所システムは複雑な問題を抱えている場合がありますたとえばロンドンではLonsdale Road という異なる通りが 8 つあったり多くの家に地番がなかったりします
ロンドンを本拠とするスタートアップである what3words41 はこの問題に対処するため地球上を 3m x 3m の区画に区切り5700 万の区画を作成してそれぞれに固有の 3 つの単語による住所を割り当てましたこれは簡単な地理的座標系のように機能しますwhat3words は製造業者や配送企業から多くの注目を集めていますこの住所システムでは顧客は商品の配送先として単に倉庫を指定するだけでなくより具体的なドアや場所を指定できますまた製造業者では施設内で保守上の問題が発生している場所や資材の運搬先や作業現場の安全性を向上させる必要がある場所などを特定するのに役立ちますドローン テクノロジとの組み合わせによりこの座標系を使って食品や医薬品その他の補給品を迅速で容易に配送する方法に道が開かれる可能性がありますたとえば未開発の地域への配送や災害地域への緊急配送などが考えられますまだ途上の技術ですがエマージング テクノロジによってより小さな世界が実現されつつあります
先端素材スマートな先端素材によって想像以上に世界が変わろうとしています新しいスマートな素材が次々に登場していますたとえば自己修復を行える素材や光量温度電流などの変化に応じて形状を変化させる素材などがありますこれらの素材はコストの低下と共に利用の道が開かれつつあり製造業者ではこれまでになかった新製品や既存製品へのこれらのテクノロジの採用を検討しています
これらの先端素材の利用の一例には食品や医薬品などの賞味期限や有効期限のある製品向けに開発された「バイオ スマート タグ」がありますこれはトウモロコシの穀粒ほどの大きさのジェル状のスマート タグで食品の期限を示すことができますタグは特定の化学作用や微生物増殖により反応して通常は色の変化により状態を示します
このテクノロジには幅広い可能性がありますまずさまざまな食品パッケージや医薬品パッケージに採用して消費者に期限を知らせることができますまた現在は物流上一部のサンプルのみで行われている大腸菌やサルモネラ菌などの細菌検査に使われると画期的となります将来的にはこれらのテクノロジは現在では鮮度が不明であったり食中毒へのおそれから大量に廃棄している食品の課題に対応したりひいては食糧不足などの課題に対応できるものと期待されています
これらのテクノロジはまだ途上の技術ですが製造業者にとっては先端素材を使った製品や廃棄物の低減や工場内での品質管理の向上など有望な活用分野が開けています
ナノテクノロジナノテクノロジは画期的なイノベーションであると考えられていますナノテクノロジとは分子や原子のレベルで物質を操作する技術ですが次
世代のナノテクでは原子レベルでの超精密加工 (APM Atomically Precise Manufacturing) を目指しています42 これは文字どおり原子を自由に操作して物質を製造することを意味しています既にこのレベルの超精密技術によりナノ電子技術によって DNA にデータを保存することができ将来は米粒サイズの大きさに 1 ペタバイトを保存できる可能性があるとされています43
このテクノロジを支える科学は既に存在しその進化が期待されていますAPM はコストの低下と共にコンピューティング素材医薬品など多くの分野に大きな可能性を開くものと考えられています一方では適用の広がりと共に技術の悪用も懸念されていますたとえばわずかな製造設備で安価かつ高度な兵器を開発することなどですまた製造物が自己複製を繰り返すことにより地球上の資源を消費し尽くすほど増殖するというシナリオもありこれは「グレイグー」と呼ばれています遠い可能性かもしれませんがありえるリスクかもしれません44
ナノテクはまだこれからの技術ですが大きな影響があることは確実です
2008 年から 2014 年にわたる産業ロボットへの投資額増加 56
50+50+V50
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アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
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学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーションの連携
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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になっていますその結果製造業者はこれらのエクスペリエンスを提供するマーケターとの密接な協業を高めています
またソーシャル メディアの成長はマーケティングと製造の統合のために大きな役割を果たしつつありますソーシャル メディアは成長を続けており今日では全米の成人の 23 (65) がソーシャル ネットワーク サイトを活用しています2005 年にはこれは 7 に過ぎませんでした8ソーシャル メディアを通じてマーケターにとってこれまでになかったような顧客との対話が可能になり製品やスタイルトレンドや競合についてのフィードバックを収集できるようになりましたイノベーションの速度がますます加速し現在の企業は従来の小規模なフォーカス グループを活用する方法に代えて世界中から収集されたソーシャル データを活用する方法に移行しています
あらゆる部門でのイノベーションソーシャル メディア データ以外にも企業のイノベーションのプロセスは進化していますかつてイノベーションは研究開発部門内のみで行われるものでしたが現在の企業ではアイデアの出所を問わずあらゆる部門でのイノベーション を図ろうとしています新たなクラウド対応のコラボレーション ソフトウェアにより企業はさまざまなアイデアを共有し検討して加速するツールを手にしています営業担当者が顧客の不満を製品開発に直接つながるフィードバックに変えることができるようになりました
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さらにIoT の活用により製造業者は製品の使用状況に関する可視性を大きく向上させることができますこのデータはユーザーの動作の詳細な理解に役立ち今後のイノベーションのためのインサイトを提供しますたとえば最もよく使用される機能は何か不要な機能は何かユーザーが操作中に行き詰まる箇所はどこかニーズに対応するためにうまく動かない箇所はどこかもともと意図されていないような用途に使われてる箇所などを理解するために役立ちますよりアジャイルな製造プロセスの活用により製造業者はこれまでになく迅速に製品の変更や改良を行うことができます
持続可能性環境と社会に優しい製品に対する消費者からの要求の増大に関する議論が行われています多くの人が環境や社会を考慮した製品を望むとする一方で消費者の購買行動は必ずしもそれを反映したものとなってはいませんでしたこの流れに変化が表れてきています
環境に優しい製品であれば高い価格でも買うと回答する個人は減少していますが企業が社会や環境を考慮することは重要であると回答する個人は増加しています9 2013 年の Cone Communications and Echo Research による調査では世界の消費者の 87 が購買時に CSR (企業の社会的責任 ) を考慮すると回答しています10 これはつまり消費者は CSR に対して高い対価は払わないものの優れた CSR を備えることは新たな時代の最低基準でありこの新しい基準に達しない場合には消費者から見放されることを意味します企業は CSR を防御戦略と攻撃戦略の両面から検討する必要があります
今日では情報の取得は容易であり瞬く間に拡散します倫理に反した商行為が露呈した場合には消費者からの急激な反発を引き起こしますこのため多くの企業では自社の商行為を再度見直しさらにサプライ チェーンの取引先の商行為も確認してより社会に対して責任を持った組織となるようにしていますまた多くの企業では透明性の向上を図っています2015 年CorporateRegistercom11 で
は 12000 社からの CSR 報告書を取りまとめましたがその数は 1994 年にはわずか 20 社でした
さらに多くの企業では CSR をビジネスの成長につなげていますたとえばAmerican Eagle では女性肌着ブランドである Aerie の売り上げが広告でのモデルのフォトショップ加工を止めると発表して以来10 増加したと報告しています12 Goldman Sachs では10000 人の女性起業家に対して教育とトレーニング支援の投資を行うと発表しました13 World Green Business Council14 の調査によるとオフィスの空気の品質を向上させる取り組みを行っている企業では8 ～ 11 の生産性向上が見られるということですこの調査では優れた CSR を行っている企業では従業員の採用と保持が容易になるという結果も示してい ま すHarvard Business School と London Business School による 2011 年の調査ではCSR に優れた企業は資金調達が容易であるという結果を示しています14 従来は CSR の取り組みには賛否両論がありましたがこの流れは変わり倫理性からも経済性からもCSR への投資の重要性はますます明確になっています
低い品質に対する容赦のない対応インターネットによって消費者はオンライン レビューやオンライン ショップなどこれまでになく多くの情報や意見を手に入れていますさらにファッションからテクノロジまで多くの業界では製品のライフサイクルがますます短期化しています15 16 満足できなかった消費者は別の製品を購入する可能性が非常に大きくなっています
製造業者は品質が低い場合の消費者からの容赦ない対応を考慮する必要がありますイノベーションのスピードに対応し生産サイクルの短期化に対応する必要がありますこれまでになかったイノベーションを持った新製品でも箱を開けてすぐに問題なく動作することを顧客は期待しています製造業者がそれを提供できない場合にはその代償を受けることになります
トリプル ボトムライン
環境環境に対する企業の影響狭義では環境に有害でない必要がありますがトリプル ボトムラインを考慮する多くの企業ではさらに進んだ取り組みを行っています
社会社会に対する企業の影響トリプル ボトムライン モデルでは企業に経済的な投資を行うステークホルダーだけでなくあらゆるステークホルダーを考慮します
経済企業の経済的価値トリプル ボトムライン モデルでは経済的価値とは従来型の会計の定義を超え世界の経済環境における企業の影響のすべてを意味します
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バリュー チェーンの進化要旨製造業者は顧客のエクスペリエンス優れたサポート透明性の向上に焦点を当てバリュー チェーンを進化させています
ポイントbull 64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています
bull 企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています
bull 59 の製造業者がロボティクスを採用していると回答しています
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バリュー チェーンの進化製造業者はエンド ユーザーのニーズを重視したビジネス モデルの採用を志向するにつれて研究開発から販売後のサポートまでのバリュー チェーン全体を見直す必要に迫られています製造業者は高い次元での透明性と今日の消費者から求められるサービスを提供するためにバリュー チェーンのパートナーとより密接な協業を行う必要があります2015 年の Deloitte による将来のサプライ チェーン タレント (Deloittersquos 2015 Supply Chain Talent of the Future)のレポートでは64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています17
サービスとしての製造進化するバリュー チェーンや 3D プリンティングなどの新たなテクノロジの出現により製造業者にとってはパーソナライゼーションを可能にする新しいビジネス機会が現れています従来型の製造よりもより オンデマンド に近い製造サービス (リアルタイム デマンド フルフィルメント とも呼ばれます ) を提供する製造業者も既に出現しておりその影響が既に表れてきています企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています18 パーソナライズされた医療デイバスやカスタマイズされた調合薬などパーソナライズされた製品は既にインパクトをもたらしていますまたパーソナライズされた玩具などの楽しい用途もありますテクノロジによってこれらのサービスが工程の観点からもロジスティクスの観点からも実現されています
IoT の発達も「サービスとしての製造」に大きな役割を果たしつつあります製品の販売後も製品監視が可能となることにより製造業者は使用状況のデータを収集し予兆保守を提供するための予測分析を行うことができますこれは今後数年でサービス業界にまったく新しい革命的な進化をもたらすと考えられています定期点検のためにクルマを持ち込む必要はなくなりますクルマが問題の自己診断を行いメンテナンスが必要なときに自動的に報告を行うようになります製造業者は必要なパーツをあらかじめ修理工場に配送しておくことができ作業を行う技術者はユーザーがクルマを持ち込む前に診断レポートを参照しておくことも可能です
たとえばThyssenKrupp Elevator のような製造業者ではサービスとしての製造を念頭にビジネス モデル全体の見直しを行っています新旧を問わずエレベーターにスマート センサーを装着することによりThyssenKrupp では収集データを使って予兆保守サービスや先制的な保守サービスを顧客に提供しコストとダウンタイムを低減していますThyssenKrupp ではこのサービスによって自社のエレベーターのサービス性を向上させるだけでなく業界の常識を超えて自社以外のエレベーターにもこのサービス モデルを拡張しています19
リショアリングリショアリングは最近の製造業でよく触れられるトレンドであり世界経済に大きな影響を与えつつあります2014 年末の Boston Consulting Group のレポートによると「英国における中小規模製造業者の 11 が最近 12 か月間に海外から製造工場を国内に戻
リショアリングの主な理由として運送コストの低減と回答した製造業者の割合 23
業務の自動化
2025 年までに先進国では 15 ～ 25新興国では 5 ～ 15 の工業労働者の仕事が自動化されると予測される 54
78+22+V78
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した」とされておりこれは「海外にオフショアした製造工場の数の 2 倍」であるということです20
いくつかの要因によりリショアリングが促進されています第一の要因は中国インドブラジルなどかつて低コストでの製造を可能にした国々の経済成長ですそれにより賃金の上昇は 2 桁に及びました21 これは地域の労働者には大きな経済機会をもたらしましたがオフショアを行った製造企業にとっては国内生産に対するオフショアのメリットを失うことになります
さらに最近の運送コストの上昇によりオフショア生産のコスト メリットはいっそう低下しました運送コストは多くのマルチチャネル販売事業者にとって最大の運営経費です国内生産品の運送コストは一般に総売上の 2 ～ 4 程度ですが輸入品では総売上の 6 ～ 12 にもなります22 ガソリン価格や配送業者の賃金を始めとする各種コストの上昇も海外生産コストの上昇につながりましたBoston Consulting Group による製造企業調査ではリショアリングの主な理由として78 の製造業者が運送コストの低減と回答しました23
さらに製造業におけるロボティクスの普及の拡大もリショアリングの拡大につながっていますロボティクスは既に製造業で大きな役割を果たしており59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24 最新のロボットは高速のプロセッサとクラウド接
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59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24
続を備え数年前までは人間が行う必要のあった多くのプロセスを自動化することができます現在製造業者の 13 はロボティクスを使用したビジネス プロセスと生産プロセスの自動化を検討しています25 これらのスマートなロボティクスの採用によって国内生産施設が強化されかつて海外市場に求めた低コストの労働力を利用するよりもロボティクスを活用した国内の熟練労働者を利用するようになってきています
スマートな製造と新たな機器の需要スマートな製造施設とデジタル化されたバリュー チェーンへの動きは製造業に大きな影響を与えています今日では13 の製造業者がバリュー チェーンにおける自社のデジタル化の度合いを「高」と考えており80 以上が今後 5 年以内にバリュー チェーンをデジタル化すると回答しています26 これには大きな機会がありますがスマートな機器とデジタル化には高価な費用がかかりますPwC は製造エンジニアリング業界では今後 5 年間にわたりインダストリー 40 (第
4 次産業革命 ) ソリューションとして年間約 310 億ドルの投資が行われると予測しています26 これらの新しいテクノロジの実装にはコストがかかりますが実装しないことによる代償の方がはるかに大きいと考えられています
シェアリング エコノミーのインパクトPwC の最近のレポートによるとシェアリング エコノミーの市場は現在全世界での売り上げが 150 億ドルですが2025 年までに 3350 億ドルに成長すると予測されています27 Airbnb や Lyft などの企業はレンタルや交通の市場に変革をもたらしましたがシェアリング エコノミーのモデルは既にボート収納ペット仕事場エネルギーなどにも広がっています
シェアリング エコノミーはその急激な成長により製造への影響は不可避でありその兆候が既に現れています製造業者にとっての真のリスクはまだ判然とはしませんが個人が製品を シェア できるようになると製品を買う必要がなくなっていくと言っても過言ではないため製造業者への悪影
響もありえると考えられています一方シェアリング エコノミーは製造業者にとって興味深い機会をも創出していますAmazon などのいくつかの企業ではコミュニティ メンバーが製品や材料を顧客に配送し運送時間や運送コストを低減するという試みを既に始めていますまた企業間のシェアリング エコノミーではオーバーヘッドの共有や異なる季節需要を抱えた企業間での倉庫スペースの共有によるサイズの最適化など興味深い取り組みも始まっていますこのトレンドはまだ新しいものですが製造企業にも影響を与えるものと考えられます
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より高い可視性要旨データの収集性の向上とクラウド対応のアナリティクス プラットフォームにより製造業者ではこれまでにないほど工程についての可視性が高められています
ポイントbull 45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています
bull グローバル企業の 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じています
bull SMAC-スタック (ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド ) は製造業者の業務に変革をもたらしています
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58 + 47 + 44より高い可視性ビッグ データの最大の課題の 1 つはその量と速度に対応することですIBM による 2015 年の調査では日々 25 エクサ バイトものデータが生成されており世の中のすべてのデータの 90 は最近 2 年間に生成されたものであるということです28 データを活用するための優れたツールなしではその活用は比較的限定的でしたがスマートで強力なクラウド コンピューティングによりついにビッグ データがより有用なものとなり製造業者が生産現場を改良してよりスマートな工程とサプライ チェーンを実現するために役立っています
小型センサーからよりユビキタスなインターネット アクセスまで新たなテクノロジを活用して製造業者はより高速により信頼性の高いデータにアクセスすることができますこれらの進化により製造企業はこれまでになかったほど非常に広範なデータ ソースからデータを収集できるようになりましたたとえばユーザーによる製品の使用状況データ機器のキャパシティエネルギー消費レベルパーツ在庫機器のメンテナンス状況品質管理メトリックなどのデータを収集できます2015 年の Aberdeen Group によるインサイト時代のデータ主導の製造のレポートによると45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています29 より包括的で優れたデータを活用して製造業者は事業の総合的な理解を深めることができ工程を最適化したり問題の発生前に機器や安全上の問題の予兆に対応することができます
ビッグ データ高速かつ信頼性の高いデータの取得はビッグ データのための正しい方向への一歩ですがIBM が定義した「ビッグ データの 4 つの V」と呼ぶ新たな課題も引き起こします30 4 つの V とはVolume ( データの量 )Velocity (ストリーミング データの分析速度 )Variety (多様なデータの種類 )Veracity (データの信憑性 ) です
ビッグ データの増大に伴い企業はこれらの課題を痛感することになります2015 年の KPMG による Going Beyond the Data レポート 31 によるとグローバル企業の 58 がデータの品質と信頼性はデータとアナリティクスに基づく意思決定のための大きな課題であると回答していますまた 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じていますつまりビッグ データがビッグすぎるのです今日まで企業のデータ活用は内部の知識不足限定的なツール高価なコストなどにより制限されていましたがようやく機能が追い付いてきました
製造業者はビッグ データにより容易にアクセスできるための新たなアナリティクス ツールを活用しようとしていますこれには機械学習予測分析自動化ツールなどがありますビッグ データはそれ自体は有益なものではありませんデータが知識を提供しプロセスを効率的なものとして製造業者が効率的な業務を遂行できるようになることによって有益なものとなりますこれらのツールは製造業者が検出分類可能性分析最適化を行うために役立ちます
検出にはパターン (トレンド )ターゲット外れ値の認識があります多くのデータをチャートやグラフにでき
データとアナリティクスに基づいた意思決定を行うための最大の課題 31
データの品質と信頼性の評価が困難
適切なデータが必ずしも利用できない
クエリを実行するための知識が限られてる
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47
44
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るデータ可視化ツールによりトレンドの把握がより容易になりますシンプルな可視化比較により外れ値を容易に識別できますリアルタイムにデータを追加することによりシンプルなデータ可視化にスピード性が加わります製造業者はこれらのツールを活用して品質管理の変化やメンテナンスの問題を追跡したり新たな市場トレンドを検知したりサプライ チェーンの問題の予兆を問題の発生前に識別したりすることができます
分類により企業はデータの分離並べ替えフィルター順序付け比較を行えます製造業者は分類によってより迅速に在庫パーツ生産のニーズを分離したりランク付けできます分類プロセスを自動化するツールにより生産を合理化でき製造業者は変化する需要に柔軟に対応できますまたこれによって製造業者はよりカスタマイズされた製品を製造してスマートなクロス セルを進めることができます
将来のできごとの可能性を理解することは戦略的な判断を行うために非常に重要です可能性はできごとの確率を示すために使われ複数のできごとを比較したり結果の分布を示すために利用されます製造業者は予測アナリティクス ツールを使ってマスター在庫管理新製品の最適な価格付け予兆保守や先制的な保守販売予測サポート ニーズの予測キャッシュ フロー管理などに活用できます
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SMAC-スタック = ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド製造業者にとってアジリティ (俊敏性 ) がますます重要になっているためアナリティクスを活用して最適化を進めることによってより敏捷性を高めることができますこれは上記の 3 つの柱の最適化すなわちより迅速で正確な検出分類可能性分析を行うことによって実現できます多くのリアル データが利用できるようになり新たな機械学習ツールを活用して期待された結果と実際の結果を比較しアルゴリズムを最適化することによって製造業者の業績向上につなげることができるようになりました
これらの方法自体は多くは新しいものではありませんが強力なプロセッサとクラウド コンピューティングの威力を使った新たなツールによってデータを十分に活用することが可能になってきました
SMAC-スタックSMAC-スタックとはソーシャルモバイルアナリティクス (すなわちビッグ データ )クラウドの頭文字を表すものであり製造業者が工程の可視性を向上してよりアジャイルな企業となるための製品とサービスのパッケージを示すものです次世代の SaaS では SMAC-スタックとの密接な連携が図られるようになると考えられます新たな機能とはプラグインなどのアドオンや API によりソフトウェアが単に共に動作するだけではありませんシステム全体が密接に連携するように構築され新たな機能の追加によりスタック全体を向上させることができます
SMAC-スタックではクラウドを活用したソーシャル機能によって企業
はデータをより効率的に共有したりコラボレーションを向上させたりできますソーシャル機能は社内のコミュニケーションを向上させるだけでなく仕入先やサプライ チェーンの他の取引先とのコミュニケーションも向上させることができます
モビリティのトレンドは既に数年間にわたって進んできていますがSMAC-スタックのモビリティによって従業員はクラウドを使ってデバイスを同期し場所を問わずにソーシャルやアナリティクスのデータに容易にアクセスできるようになります製造現場でのモバイル テクノロジの活用は生産フローの改善や問題の迅速な伝達と解決に役立ちます
アナリティクスが SMAC-スタックのコンセプトを支えていることは意外ではありません既に述べたようにビッグ データは製造に大きな影響を与えていますアナリティクスと SMAC-スタックをつなげることにより価値のあるいくつかのメリットが生じますがおそらく最も重要なのは単一プラットフォームの活用を通じた測定の一貫性ですつまり異なるデータ収集方法を使ったデータ ソースを混在させることがありません
最後にクラウドがこれらのパーツをすべて統合するスレッドとして機能しますクラウドにより企業の業務が塗り替えられつつあります企業はデータをリモートで保存できオンプレミスのデータ センターの必要性を低減して関連コストも削減できます企業はデータの物理的な場所とセキュリティの心配をする必要がなくなりますリソースをクラウドに集中するこ
とにより従業員はより容易かつより安全に業務に必要なツールとデータに場所と時を問わずにアクセスできます
IT 部門と財務部門製造におけるテクノロジの普及の増加は製造部門と IT 部門のより密接な関係をもたらしています企業におけるテクノロジの役割とコストが増大するにつれ財務部門が IT の管理により大きな役割を持つようになりこれにより製造工程にも財務部門の役割が拡大していますビッグ データによりIT 担当者と財務担当者のどちらにとっても企業の製造工程とサプライ チェーンの可視性が向上していますこの変化によって財務部門のリーダーが投資と経費の影響を十分に理解しようとすることにより財務部門の説明責任はバリュー チェーン全体に拡大しています
25
日々生成されるデータ量28
エクサバイト
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エマージング テクノロジ要旨テクノロジは常に製造業のイノベーションの推進を担ってきました今日のエマージング テクノロジも同様です3D プリンティングからナノテクノロジまで最新のツールや技術は製造に変革をもたらしています
ポイントbull 米国の製造業者の 667 がなんらかの形で 3D プリンターを導入しています
bull 自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています
bull ナノテクノロジは原子レベルでの超精密加工 (APM) を可能にしています
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エマージング テクノロジ製品の歴史はほぼ製造技術の歴史と共にあります最初の革ベルトによるバケット エレベーターとベルト コンベアは 1785 年に登場し交換可能な部品は 1801 年に登場しました31 Ford による最初の可動組み立てラインは1913 年に登場しました32 Televox ロボットは 1926 年に登場しました33 CNC 機械加工やシックス シグマは80 年代に登場しましたそれらも含めRFID タグなどテクノロジのすべてが今日あるような新たな材料の製造や新たな製品のためのプロセスや組み立てに活用されています
製造における過去のトレンドを振り返りそれを基に将来の製造を理解しようとすると同時に最新のテクノロジを十分に理解することが重要です
3D プリンティング3D プリンティングは今日の企業と製造における最も期待されるエマージング テクノロジの 1 つです積層処理により事実上あらゆる 3D のデジタル レンダリング イメージを物理形状で行うことができます現在米国の製造業者の 23 (667) がなんらかの形で 3D プリンターを導入済みでその数は増加中であり155 は今後 3 年以内に使い始める予定であると報告されています34 この流れは技術的改良による機器と材料のコストの低下および印刷時間の高速化によって促進されています3D プリンティングは新しいものではありませんがこれらの改良によって多くの製造業者にとってより実用的なものとなってきています実際小規模企業における 3D プリンティングの導入は急速に大規模企業並みに進んできており現在の導入率はそれぞれ 5975 とその差が縮まっています34
3D プリンティングの用途はカスタマイズされた医療機器パーソナライズされた製品やパッケージ船舶が外洋航行中に作成して利用できる交換部品など広範にわたっていますカスタムの日さしによる独自の美容製品を
作成したり製薬企業が患者向けにさらにカスタマイズされた薬剤を作成したりさまざまなユーザーによる新たな用途が既に広がっています今日の製造においては3D プリンティングは主にプロトタイピングとして使われています製造業者の 34 が 3D プリンティングをプロトタイピングに使用していると報告されていますまた 289 は用途の実験中であり26 は従来の方法では製造できない製品を作るために使っているとしています34 3D プリンティング テクノロジが高速かつ安価となるにつれ製造業者にとって新たな用途が広がることは確実です
CNC 機械加工積層処理である 3D プリンティングとは異なり機械加工は大きな原材料のブロックから制御された削り出しによって最終的な形状とサイズを作成するプロセスですこれは複数の部品を組み合わせることなく単一の原材料から単一のコンポーネントを作成できることを意味しますこれは通常複数の部品を組み立てる時間を低減でき接続点において一般的な強度の弱さを低減でき複数部品の接続に必要な追加部品や材料を減らせるため重量とサイズを低減できます
CNC 機械加工は新しいものではありませんが技術とプロセスの進化により近年 CNC 機械加工の需要は高まっています今日の CNC 機械加工では自動化正確性速度が改良され主に自動車医療機器テクノロジ デ
バイスなどに使われる高品位金属など扱える材料が拡大していますその結果CNC 機械加工はより強くより小さな製品に利用され今日の製品で見られる多くのユニボディの製造のための技術として活用されています
自律デバイス自律デバイスと言うと自動運転のクルマやドローンのように未来の夢と思われるかもしれませんが実際には既に現実のものになっていますMercedes-Benz35 や Tesla36 などの自動車製造業者は既に自律機能付きのクルマを発売しておりTesla の CEO である Elon Musk は最近のインタビューで自動運転車は今後 20 年で普通のものになると予測しています37 最大の障壁は技術自体よりも規制面であると考えられます38 ロボティクスと自律システムに関する公開特許の数は 2004 年から 2013 年の間に 264 増加しました24
製造業ではロボットは長い間一般的であり他の産業よりも普及が進んでいましたが新世代の AI (人工知能 ) を使った自律デバイスによって生産工程保守の 3 つの点で製造の情勢が塗り替えられようとしています
これまでのロボット活用と同様に今後もロボット支援を活用した生産ではより効率的に仕事をこなしたり重量物の運搬など人間ではできないことも行えますがAI と自律機能の搭載により機械がより独立して作業を行うことができるようになりますま
3612 24導入の可否を判断するための実
験段階プロトタイピングのみ
プロトタイピングおよび実生産
従来の方法では製造不可能な製品の製作
最終製品や最終部品の実生産のみ
未導入
3D プリンティングの採用状況 5529+25+10+3+1+33
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だ実験段階ではありますがプログラムされた自律型のドローンは自分で部材や部品を見つけて共同作業を行ってビルや橋を組み立てることができます39
自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています欧州のロボティクス企業である Kuka40 ではロボットが相互にやり取りを行って自動的に次の製品ラインの対応を調整する自律ロボットを製造していますこれらのような自律マシンは集中在庫データにアクセスして市場ニーズに基づいて動的に製造量を変更することができます自律ドローンや自律ロボットは倉庫内で資材を見つけて運搬することができ製品を顧客に配送することさえ可能です作業現場でドローンが部材を集めて在庫ニーズに応じて製品を組み立て製品が自動運転車両によって自動的に配送される日も遠い未来ではないでしょう
最後に自律車両が保守に大きな変革をもたらしていますスマート センサーの活用により機器は予期される保守上の問題の自己診断を行えますまた自律デバイスにより視覚的に問題を確認し解決策を判断して必要なツールと部品を用意し修理を行うことができますこれは携帯電波塔や橋梁など保守の実施が困難な場所では特に有益ですこのような予兆保守は製造業者のビジネス スピードの向上に大きく寄与しダウンタイムとコストを低減することができます
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エマージング テクノロジによる課題の克服企業のグローバル展開時の課題であまり取り上げられることのない問題に商品の配送があります米国では配送と言うとスピードの問題がありますがそもそも配送を行うためには配送先の地点を特定する必要があります
スタートアップ企業である what3words41 によると世界の人口の約 75 は「住所システムが一貫性に欠けたり複雑であったり未整備であることによる問題に直面している」ということです世界全体では 40 億人が住所を持っておらず先進国であっても住所システムは複雑な問題を抱えている場合がありますたとえばロンドンではLonsdale Road という異なる通りが 8 つあったり多くの家に地番がなかったりします
ロンドンを本拠とするスタートアップである what3words41 はこの問題に対処するため地球上を 3m x 3m の区画に区切り5700 万の区画を作成してそれぞれに固有の 3 つの単語による住所を割り当てましたこれは簡単な地理的座標系のように機能しますwhat3words は製造業者や配送企業から多くの注目を集めていますこの住所システムでは顧客は商品の配送先として単に倉庫を指定するだけでなくより具体的なドアや場所を指定できますまた製造業者では施設内で保守上の問題が発生している場所や資材の運搬先や作業現場の安全性を向上させる必要がある場所などを特定するのに役立ちますドローン テクノロジとの組み合わせによりこの座標系を使って食品や医薬品その他の補給品を迅速で容易に配送する方法に道が開かれる可能性がありますたとえば未開発の地域への配送や災害地域への緊急配送などが考えられますまだ途上の技術ですがエマージング テクノロジによってより小さな世界が実現されつつあります
先端素材スマートな先端素材によって想像以上に世界が変わろうとしています新しいスマートな素材が次々に登場していますたとえば自己修復を行える素材や光量温度電流などの変化に応じて形状を変化させる素材などがありますこれらの素材はコストの低下と共に利用の道が開かれつつあり製造業者ではこれまでになかった新製品や既存製品へのこれらのテクノロジの採用を検討しています
これらの先端素材の利用の一例には食品や医薬品などの賞味期限や有効期限のある製品向けに開発された「バイオ スマート タグ」がありますこれはトウモロコシの穀粒ほどの大きさのジェル状のスマート タグで食品の期限を示すことができますタグは特定の化学作用や微生物増殖により反応して通常は色の変化により状態を示します
このテクノロジには幅広い可能性がありますまずさまざまな食品パッケージや医薬品パッケージに採用して消費者に期限を知らせることができますまた現在は物流上一部のサンプルのみで行われている大腸菌やサルモネラ菌などの細菌検査に使われると画期的となります将来的にはこれらのテクノロジは現在では鮮度が不明であったり食中毒へのおそれから大量に廃棄している食品の課題に対応したりひいては食糧不足などの課題に対応できるものと期待されています
これらのテクノロジはまだ途上の技術ですが製造業者にとっては先端素材を使った製品や廃棄物の低減や工場内での品質管理の向上など有望な活用分野が開けています
ナノテクノロジナノテクノロジは画期的なイノベーションであると考えられていますナノテクノロジとは分子や原子のレベルで物質を操作する技術ですが次
世代のナノテクでは原子レベルでの超精密加工 (APM Atomically Precise Manufacturing) を目指しています42 これは文字どおり原子を自由に操作して物質を製造することを意味しています既にこのレベルの超精密技術によりナノ電子技術によって DNA にデータを保存することができ将来は米粒サイズの大きさに 1 ペタバイトを保存できる可能性があるとされています43
このテクノロジを支える科学は既に存在しその進化が期待されていますAPM はコストの低下と共にコンピューティング素材医薬品など多くの分野に大きな可能性を開くものと考えられています一方では適用の広がりと共に技術の悪用も懸念されていますたとえばわずかな製造設備で安価かつ高度な兵器を開発することなどですまた製造物が自己複製を繰り返すことにより地球上の資源を消費し尽くすほど増殖するというシナリオもありこれは「グレイグー」と呼ばれています遠い可能性かもしれませんがありえるリスクかもしれません44
ナノテクはまだこれからの技術ですが大きな影響があることは確実です
2008 年から 2014 年にわたる産業ロボットへの投資額増加 56
50+50+V50
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アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
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学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーションの連携
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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さらにIoT の活用により製造業者は製品の使用状況に関する可視性を大きく向上させることができますこのデータはユーザーの動作の詳細な理解に役立ち今後のイノベーションのためのインサイトを提供しますたとえば最もよく使用される機能は何か不要な機能は何かユーザーが操作中に行き詰まる箇所はどこかニーズに対応するためにうまく動かない箇所はどこかもともと意図されていないような用途に使われてる箇所などを理解するために役立ちますよりアジャイルな製造プロセスの活用により製造業者はこれまでになく迅速に製品の変更や改良を行うことができます
持続可能性環境と社会に優しい製品に対する消費者からの要求の増大に関する議論が行われています多くの人が環境や社会を考慮した製品を望むとする一方で消費者の購買行動は必ずしもそれを反映したものとなってはいませんでしたこの流れに変化が表れてきています
環境に優しい製品であれば高い価格でも買うと回答する個人は減少していますが企業が社会や環境を考慮することは重要であると回答する個人は増加しています9 2013 年の Cone Communications and Echo Research による調査では世界の消費者の 87 が購買時に CSR (企業の社会的責任 ) を考慮すると回答しています10 これはつまり消費者は CSR に対して高い対価は払わないものの優れた CSR を備えることは新たな時代の最低基準でありこの新しい基準に達しない場合には消費者から見放されることを意味します企業は CSR を防御戦略と攻撃戦略の両面から検討する必要があります
今日では情報の取得は容易であり瞬く間に拡散します倫理に反した商行為が露呈した場合には消費者からの急激な反発を引き起こしますこのため多くの企業では自社の商行為を再度見直しさらにサプライ チェーンの取引先の商行為も確認してより社会に対して責任を持った組織となるようにしていますまた多くの企業では透明性の向上を図っています2015 年CorporateRegistercom11 で
は 12000 社からの CSR 報告書を取りまとめましたがその数は 1994 年にはわずか 20 社でした
さらに多くの企業では CSR をビジネスの成長につなげていますたとえばAmerican Eagle では女性肌着ブランドである Aerie の売り上げが広告でのモデルのフォトショップ加工を止めると発表して以来10 増加したと報告しています12 Goldman Sachs では10000 人の女性起業家に対して教育とトレーニング支援の投資を行うと発表しました13 World Green Business Council14 の調査によるとオフィスの空気の品質を向上させる取り組みを行っている企業では8 ～ 11 の生産性向上が見られるということですこの調査では優れた CSR を行っている企業では従業員の採用と保持が容易になるという結果も示してい ま すHarvard Business School と London Business School による 2011 年の調査ではCSR に優れた企業は資金調達が容易であるという結果を示しています14 従来は CSR の取り組みには賛否両論がありましたがこの流れは変わり倫理性からも経済性からもCSR への投資の重要性はますます明確になっています
低い品質に対する容赦のない対応インターネットによって消費者はオンライン レビューやオンライン ショップなどこれまでになく多くの情報や意見を手に入れていますさらにファッションからテクノロジまで多くの業界では製品のライフサイクルがますます短期化しています15 16 満足できなかった消費者は別の製品を購入する可能性が非常に大きくなっています
製造業者は品質が低い場合の消費者からの容赦ない対応を考慮する必要がありますイノベーションのスピードに対応し生産サイクルの短期化に対応する必要がありますこれまでになかったイノベーションを持った新製品でも箱を開けてすぐに問題なく動作することを顧客は期待しています製造業者がそれを提供できない場合にはその代償を受けることになります
トリプル ボトムライン
環境環境に対する企業の影響狭義では環境に有害でない必要がありますがトリプル ボトムラインを考慮する多くの企業ではさらに進んだ取り組みを行っています
社会社会に対する企業の影響トリプル ボトムライン モデルでは企業に経済的な投資を行うステークホルダーだけでなくあらゆるステークホルダーを考慮します
経済企業の経済的価値トリプル ボトムライン モデルでは経済的価値とは従来型の会計の定義を超え世界の経済環境における企業の影響のすべてを意味します
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バリュー チェーンの進化要旨製造業者は顧客のエクスペリエンス優れたサポート透明性の向上に焦点を当てバリュー チェーンを進化させています
ポイントbull 64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています
bull 企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています
bull 59 の製造業者がロボティクスを採用していると回答しています
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バリュー チェーンの進化製造業者はエンド ユーザーのニーズを重視したビジネス モデルの採用を志向するにつれて研究開発から販売後のサポートまでのバリュー チェーン全体を見直す必要に迫られています製造業者は高い次元での透明性と今日の消費者から求められるサービスを提供するためにバリュー チェーンのパートナーとより密接な協業を行う必要があります2015 年の Deloitte による将来のサプライ チェーン タレント (Deloittersquos 2015 Supply Chain Talent of the Future)のレポートでは64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています17
サービスとしての製造進化するバリュー チェーンや 3D プリンティングなどの新たなテクノロジの出現により製造業者にとってはパーソナライゼーションを可能にする新しいビジネス機会が現れています従来型の製造よりもより オンデマンド に近い製造サービス (リアルタイム デマンド フルフィルメント とも呼ばれます ) を提供する製造業者も既に出現しておりその影響が既に表れてきています企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています18 パーソナライズされた医療デイバスやカスタマイズされた調合薬などパーソナライズされた製品は既にインパクトをもたらしていますまたパーソナライズされた玩具などの楽しい用途もありますテクノロジによってこれらのサービスが工程の観点からもロジスティクスの観点からも実現されています
IoT の発達も「サービスとしての製造」に大きな役割を果たしつつあります製品の販売後も製品監視が可能となることにより製造業者は使用状況のデータを収集し予兆保守を提供するための予測分析を行うことができますこれは今後数年でサービス業界にまったく新しい革命的な進化をもたらすと考えられています定期点検のためにクルマを持ち込む必要はなくなりますクルマが問題の自己診断を行いメンテナンスが必要なときに自動的に報告を行うようになります製造業者は必要なパーツをあらかじめ修理工場に配送しておくことができ作業を行う技術者はユーザーがクルマを持ち込む前に診断レポートを参照しておくことも可能です
たとえばThyssenKrupp Elevator のような製造業者ではサービスとしての製造を念頭にビジネス モデル全体の見直しを行っています新旧を問わずエレベーターにスマート センサーを装着することによりThyssenKrupp では収集データを使って予兆保守サービスや先制的な保守サービスを顧客に提供しコストとダウンタイムを低減していますThyssenKrupp ではこのサービスによって自社のエレベーターのサービス性を向上させるだけでなく業界の常識を超えて自社以外のエレベーターにもこのサービス モデルを拡張しています19
リショアリングリショアリングは最近の製造業でよく触れられるトレンドであり世界経済に大きな影響を与えつつあります2014 年末の Boston Consulting Group のレポートによると「英国における中小規模製造業者の 11 が最近 12 か月間に海外から製造工場を国内に戻
リショアリングの主な理由として運送コストの低減と回答した製造業者の割合 23
業務の自動化
2025 年までに先進国では 15 ～ 25新興国では 5 ～ 15 の工業労働者の仕事が自動化されると予測される 54
78+22+V78
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した」とされておりこれは「海外にオフショアした製造工場の数の 2 倍」であるということです20
いくつかの要因によりリショアリングが促進されています第一の要因は中国インドブラジルなどかつて低コストでの製造を可能にした国々の経済成長ですそれにより賃金の上昇は 2 桁に及びました21 これは地域の労働者には大きな経済機会をもたらしましたがオフショアを行った製造企業にとっては国内生産に対するオフショアのメリットを失うことになります
さらに最近の運送コストの上昇によりオフショア生産のコスト メリットはいっそう低下しました運送コストは多くのマルチチャネル販売事業者にとって最大の運営経費です国内生産品の運送コストは一般に総売上の 2 ～ 4 程度ですが輸入品では総売上の 6 ～ 12 にもなります22 ガソリン価格や配送業者の賃金を始めとする各種コストの上昇も海外生産コストの上昇につながりましたBoston Consulting Group による製造企業調査ではリショアリングの主な理由として78 の製造業者が運送コストの低減と回答しました23
さらに製造業におけるロボティクスの普及の拡大もリショアリングの拡大につながっていますロボティクスは既に製造業で大きな役割を果たしており59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24 最新のロボットは高速のプロセッサとクラウド接
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59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24
続を備え数年前までは人間が行う必要のあった多くのプロセスを自動化することができます現在製造業者の 13 はロボティクスを使用したビジネス プロセスと生産プロセスの自動化を検討しています25 これらのスマートなロボティクスの採用によって国内生産施設が強化されかつて海外市場に求めた低コストの労働力を利用するよりもロボティクスを活用した国内の熟練労働者を利用するようになってきています
スマートな製造と新たな機器の需要スマートな製造施設とデジタル化されたバリュー チェーンへの動きは製造業に大きな影響を与えています今日では13 の製造業者がバリュー チェーンにおける自社のデジタル化の度合いを「高」と考えており80 以上が今後 5 年以内にバリュー チェーンをデジタル化すると回答しています26 これには大きな機会がありますがスマートな機器とデジタル化には高価な費用がかかりますPwC は製造エンジニアリング業界では今後 5 年間にわたりインダストリー 40 (第
4 次産業革命 ) ソリューションとして年間約 310 億ドルの投資が行われると予測しています26 これらの新しいテクノロジの実装にはコストがかかりますが実装しないことによる代償の方がはるかに大きいと考えられています
シェアリング エコノミーのインパクトPwC の最近のレポートによるとシェアリング エコノミーの市場は現在全世界での売り上げが 150 億ドルですが2025 年までに 3350 億ドルに成長すると予測されています27 Airbnb や Lyft などの企業はレンタルや交通の市場に変革をもたらしましたがシェアリング エコノミーのモデルは既にボート収納ペット仕事場エネルギーなどにも広がっています
シェアリング エコノミーはその急激な成長により製造への影響は不可避でありその兆候が既に現れています製造業者にとっての真のリスクはまだ判然とはしませんが個人が製品を シェア できるようになると製品を買う必要がなくなっていくと言っても過言ではないため製造業者への悪影
響もありえると考えられています一方シェアリング エコノミーは製造業者にとって興味深い機会をも創出していますAmazon などのいくつかの企業ではコミュニティ メンバーが製品や材料を顧客に配送し運送時間や運送コストを低減するという試みを既に始めていますまた企業間のシェアリング エコノミーではオーバーヘッドの共有や異なる季節需要を抱えた企業間での倉庫スペースの共有によるサイズの最適化など興味深い取り組みも始まっていますこのトレンドはまだ新しいものですが製造企業にも影響を与えるものと考えられます
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より高い可視性要旨データの収集性の向上とクラウド対応のアナリティクス プラットフォームにより製造業者ではこれまでにないほど工程についての可視性が高められています
ポイントbull 45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています
bull グローバル企業の 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じています
bull SMAC-スタック (ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド ) は製造業者の業務に変革をもたらしています
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58 + 47 + 44より高い可視性ビッグ データの最大の課題の 1 つはその量と速度に対応することですIBM による 2015 年の調査では日々 25 エクサ バイトものデータが生成されており世の中のすべてのデータの 90 は最近 2 年間に生成されたものであるということです28 データを活用するための優れたツールなしではその活用は比較的限定的でしたがスマートで強力なクラウド コンピューティングによりついにビッグ データがより有用なものとなり製造業者が生産現場を改良してよりスマートな工程とサプライ チェーンを実現するために役立っています
小型センサーからよりユビキタスなインターネット アクセスまで新たなテクノロジを活用して製造業者はより高速により信頼性の高いデータにアクセスすることができますこれらの進化により製造企業はこれまでになかったほど非常に広範なデータ ソースからデータを収集できるようになりましたたとえばユーザーによる製品の使用状況データ機器のキャパシティエネルギー消費レベルパーツ在庫機器のメンテナンス状況品質管理メトリックなどのデータを収集できます2015 年の Aberdeen Group によるインサイト時代のデータ主導の製造のレポートによると45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています29 より包括的で優れたデータを活用して製造業者は事業の総合的な理解を深めることができ工程を最適化したり問題の発生前に機器や安全上の問題の予兆に対応することができます
ビッグ データ高速かつ信頼性の高いデータの取得はビッグ データのための正しい方向への一歩ですがIBM が定義した「ビッグ データの 4 つの V」と呼ぶ新たな課題も引き起こします30 4 つの V とはVolume ( データの量 )Velocity (ストリーミング データの分析速度 )Variety (多様なデータの種類 )Veracity (データの信憑性 ) です
ビッグ データの増大に伴い企業はこれらの課題を痛感することになります2015 年の KPMG による Going Beyond the Data レポート 31 によるとグローバル企業の 58 がデータの品質と信頼性はデータとアナリティクスに基づく意思決定のための大きな課題であると回答していますまた 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じていますつまりビッグ データがビッグすぎるのです今日まで企業のデータ活用は内部の知識不足限定的なツール高価なコストなどにより制限されていましたがようやく機能が追い付いてきました
製造業者はビッグ データにより容易にアクセスできるための新たなアナリティクス ツールを活用しようとしていますこれには機械学習予測分析自動化ツールなどがありますビッグ データはそれ自体は有益なものではありませんデータが知識を提供しプロセスを効率的なものとして製造業者が効率的な業務を遂行できるようになることによって有益なものとなりますこれらのツールは製造業者が検出分類可能性分析最適化を行うために役立ちます
検出にはパターン (トレンド )ターゲット外れ値の認識があります多くのデータをチャートやグラフにでき
データとアナリティクスに基づいた意思決定を行うための最大の課題 31
データの品質と信頼性の評価が困難
適切なデータが必ずしも利用できない
クエリを実行するための知識が限られてる
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るデータ可視化ツールによりトレンドの把握がより容易になりますシンプルな可視化比較により外れ値を容易に識別できますリアルタイムにデータを追加することによりシンプルなデータ可視化にスピード性が加わります製造業者はこれらのツールを活用して品質管理の変化やメンテナンスの問題を追跡したり新たな市場トレンドを検知したりサプライ チェーンの問題の予兆を問題の発生前に識別したりすることができます
分類により企業はデータの分離並べ替えフィルター順序付け比較を行えます製造業者は分類によってより迅速に在庫パーツ生産のニーズを分離したりランク付けできます分類プロセスを自動化するツールにより生産を合理化でき製造業者は変化する需要に柔軟に対応できますまたこれによって製造業者はよりカスタマイズされた製品を製造してスマートなクロス セルを進めることができます
将来のできごとの可能性を理解することは戦略的な判断を行うために非常に重要です可能性はできごとの確率を示すために使われ複数のできごとを比較したり結果の分布を示すために利用されます製造業者は予測アナリティクス ツールを使ってマスター在庫管理新製品の最適な価格付け予兆保守や先制的な保守販売予測サポート ニーズの予測キャッシュ フロー管理などに活用できます
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SMAC-スタック = ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド製造業者にとってアジリティ (俊敏性 ) がますます重要になっているためアナリティクスを活用して最適化を進めることによってより敏捷性を高めることができますこれは上記の 3 つの柱の最適化すなわちより迅速で正確な検出分類可能性分析を行うことによって実現できます多くのリアル データが利用できるようになり新たな機械学習ツールを活用して期待された結果と実際の結果を比較しアルゴリズムを最適化することによって製造業者の業績向上につなげることができるようになりました
これらの方法自体は多くは新しいものではありませんが強力なプロセッサとクラウド コンピューティングの威力を使った新たなツールによってデータを十分に活用することが可能になってきました
SMAC-スタックSMAC-スタックとはソーシャルモバイルアナリティクス (すなわちビッグ データ )クラウドの頭文字を表すものであり製造業者が工程の可視性を向上してよりアジャイルな企業となるための製品とサービスのパッケージを示すものです次世代の SaaS では SMAC-スタックとの密接な連携が図られるようになると考えられます新たな機能とはプラグインなどのアドオンや API によりソフトウェアが単に共に動作するだけではありませんシステム全体が密接に連携するように構築され新たな機能の追加によりスタック全体を向上させることができます
SMAC-スタックではクラウドを活用したソーシャル機能によって企業
はデータをより効率的に共有したりコラボレーションを向上させたりできますソーシャル機能は社内のコミュニケーションを向上させるだけでなく仕入先やサプライ チェーンの他の取引先とのコミュニケーションも向上させることができます
モビリティのトレンドは既に数年間にわたって進んできていますがSMAC-スタックのモビリティによって従業員はクラウドを使ってデバイスを同期し場所を問わずにソーシャルやアナリティクスのデータに容易にアクセスできるようになります製造現場でのモバイル テクノロジの活用は生産フローの改善や問題の迅速な伝達と解決に役立ちます
アナリティクスが SMAC-スタックのコンセプトを支えていることは意外ではありません既に述べたようにビッグ データは製造に大きな影響を与えていますアナリティクスと SMAC-スタックをつなげることにより価値のあるいくつかのメリットが生じますがおそらく最も重要なのは単一プラットフォームの活用を通じた測定の一貫性ですつまり異なるデータ収集方法を使ったデータ ソースを混在させることがありません
最後にクラウドがこれらのパーツをすべて統合するスレッドとして機能しますクラウドにより企業の業務が塗り替えられつつあります企業はデータをリモートで保存できオンプレミスのデータ センターの必要性を低減して関連コストも削減できます企業はデータの物理的な場所とセキュリティの心配をする必要がなくなりますリソースをクラウドに集中するこ
とにより従業員はより容易かつより安全に業務に必要なツールとデータに場所と時を問わずにアクセスできます
IT 部門と財務部門製造におけるテクノロジの普及の増加は製造部門と IT 部門のより密接な関係をもたらしています企業におけるテクノロジの役割とコストが増大するにつれ財務部門が IT の管理により大きな役割を持つようになりこれにより製造工程にも財務部門の役割が拡大していますビッグ データによりIT 担当者と財務担当者のどちらにとっても企業の製造工程とサプライ チェーンの可視性が向上していますこの変化によって財務部門のリーダーが投資と経費の影響を十分に理解しようとすることにより財務部門の説明責任はバリュー チェーン全体に拡大しています
25
日々生成されるデータ量28
エクサバイト
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エマージング テクノロジ要旨テクノロジは常に製造業のイノベーションの推進を担ってきました今日のエマージング テクノロジも同様です3D プリンティングからナノテクノロジまで最新のツールや技術は製造に変革をもたらしています
ポイントbull 米国の製造業者の 667 がなんらかの形で 3D プリンターを導入しています
bull 自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています
bull ナノテクノロジは原子レベルでの超精密加工 (APM) を可能にしています
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エマージング テクノロジ製品の歴史はほぼ製造技術の歴史と共にあります最初の革ベルトによるバケット エレベーターとベルト コンベアは 1785 年に登場し交換可能な部品は 1801 年に登場しました31 Ford による最初の可動組み立てラインは1913 年に登場しました32 Televox ロボットは 1926 年に登場しました33 CNC 機械加工やシックス シグマは80 年代に登場しましたそれらも含めRFID タグなどテクノロジのすべてが今日あるような新たな材料の製造や新たな製品のためのプロセスや組み立てに活用されています
製造における過去のトレンドを振り返りそれを基に将来の製造を理解しようとすると同時に最新のテクノロジを十分に理解することが重要です
3D プリンティング3D プリンティングは今日の企業と製造における最も期待されるエマージング テクノロジの 1 つです積層処理により事実上あらゆる 3D のデジタル レンダリング イメージを物理形状で行うことができます現在米国の製造業者の 23 (667) がなんらかの形で 3D プリンターを導入済みでその数は増加中であり155 は今後 3 年以内に使い始める予定であると報告されています34 この流れは技術的改良による機器と材料のコストの低下および印刷時間の高速化によって促進されています3D プリンティングは新しいものではありませんがこれらの改良によって多くの製造業者にとってより実用的なものとなってきています実際小規模企業における 3D プリンティングの導入は急速に大規模企業並みに進んできており現在の導入率はそれぞれ 5975 とその差が縮まっています34
3D プリンティングの用途はカスタマイズされた医療機器パーソナライズされた製品やパッケージ船舶が外洋航行中に作成して利用できる交換部品など広範にわたっていますカスタムの日さしによる独自の美容製品を
作成したり製薬企業が患者向けにさらにカスタマイズされた薬剤を作成したりさまざまなユーザーによる新たな用途が既に広がっています今日の製造においては3D プリンティングは主にプロトタイピングとして使われています製造業者の 34 が 3D プリンティングをプロトタイピングに使用していると報告されていますまた 289 は用途の実験中であり26 は従来の方法では製造できない製品を作るために使っているとしています34 3D プリンティング テクノロジが高速かつ安価となるにつれ製造業者にとって新たな用途が広がることは確実です
CNC 機械加工積層処理である 3D プリンティングとは異なり機械加工は大きな原材料のブロックから制御された削り出しによって最終的な形状とサイズを作成するプロセスですこれは複数の部品を組み合わせることなく単一の原材料から単一のコンポーネントを作成できることを意味しますこれは通常複数の部品を組み立てる時間を低減でき接続点において一般的な強度の弱さを低減でき複数部品の接続に必要な追加部品や材料を減らせるため重量とサイズを低減できます
CNC 機械加工は新しいものではありませんが技術とプロセスの進化により近年 CNC 機械加工の需要は高まっています今日の CNC 機械加工では自動化正確性速度が改良され主に自動車医療機器テクノロジ デ
バイスなどに使われる高品位金属など扱える材料が拡大していますその結果CNC 機械加工はより強くより小さな製品に利用され今日の製品で見られる多くのユニボディの製造のための技術として活用されています
自律デバイス自律デバイスと言うと自動運転のクルマやドローンのように未来の夢と思われるかもしれませんが実際には既に現実のものになっていますMercedes-Benz35 や Tesla36 などの自動車製造業者は既に自律機能付きのクルマを発売しておりTesla の CEO である Elon Musk は最近のインタビューで自動運転車は今後 20 年で普通のものになると予測しています37 最大の障壁は技術自体よりも規制面であると考えられます38 ロボティクスと自律システムに関する公開特許の数は 2004 年から 2013 年の間に 264 増加しました24
製造業ではロボットは長い間一般的であり他の産業よりも普及が進んでいましたが新世代の AI (人工知能 ) を使った自律デバイスによって生産工程保守の 3 つの点で製造の情勢が塗り替えられようとしています
これまでのロボット活用と同様に今後もロボット支援を活用した生産ではより効率的に仕事をこなしたり重量物の運搬など人間ではできないことも行えますがAI と自律機能の搭載により機械がより独立して作業を行うことができるようになりますま
3612 24導入の可否を判断するための実
験段階プロトタイピングのみ
プロトタイピングおよび実生産
従来の方法では製造不可能な製品の製作
最終製品や最終部品の実生産のみ
未導入
3D プリンティングの採用状況 5529+25+10+3+1+33
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だ実験段階ではありますがプログラムされた自律型のドローンは自分で部材や部品を見つけて共同作業を行ってビルや橋を組み立てることができます39
自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています欧州のロボティクス企業である Kuka40 ではロボットが相互にやり取りを行って自動的に次の製品ラインの対応を調整する自律ロボットを製造していますこれらのような自律マシンは集中在庫データにアクセスして市場ニーズに基づいて動的に製造量を変更することができます自律ドローンや自律ロボットは倉庫内で資材を見つけて運搬することができ製品を顧客に配送することさえ可能です作業現場でドローンが部材を集めて在庫ニーズに応じて製品を組み立て製品が自動運転車両によって自動的に配送される日も遠い未来ではないでしょう
最後に自律車両が保守に大きな変革をもたらしていますスマート センサーの活用により機器は予期される保守上の問題の自己診断を行えますまた自律デバイスにより視覚的に問題を確認し解決策を判断して必要なツールと部品を用意し修理を行うことができますこれは携帯電波塔や橋梁など保守の実施が困難な場所では特に有益ですこのような予兆保守は製造業者のビジネス スピードの向上に大きく寄与しダウンタイムとコストを低減することができます
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エマージング テクノロジによる課題の克服企業のグローバル展開時の課題であまり取り上げられることのない問題に商品の配送があります米国では配送と言うとスピードの問題がありますがそもそも配送を行うためには配送先の地点を特定する必要があります
スタートアップ企業である what3words41 によると世界の人口の約 75 は「住所システムが一貫性に欠けたり複雑であったり未整備であることによる問題に直面している」ということです世界全体では 40 億人が住所を持っておらず先進国であっても住所システムは複雑な問題を抱えている場合がありますたとえばロンドンではLonsdale Road という異なる通りが 8 つあったり多くの家に地番がなかったりします
ロンドンを本拠とするスタートアップである what3words41 はこの問題に対処するため地球上を 3m x 3m の区画に区切り5700 万の区画を作成してそれぞれに固有の 3 つの単語による住所を割り当てましたこれは簡単な地理的座標系のように機能しますwhat3words は製造業者や配送企業から多くの注目を集めていますこの住所システムでは顧客は商品の配送先として単に倉庫を指定するだけでなくより具体的なドアや場所を指定できますまた製造業者では施設内で保守上の問題が発生している場所や資材の運搬先や作業現場の安全性を向上させる必要がある場所などを特定するのに役立ちますドローン テクノロジとの組み合わせによりこの座標系を使って食品や医薬品その他の補給品を迅速で容易に配送する方法に道が開かれる可能性がありますたとえば未開発の地域への配送や災害地域への緊急配送などが考えられますまだ途上の技術ですがエマージング テクノロジによってより小さな世界が実現されつつあります
先端素材スマートな先端素材によって想像以上に世界が変わろうとしています新しいスマートな素材が次々に登場していますたとえば自己修復を行える素材や光量温度電流などの変化に応じて形状を変化させる素材などがありますこれらの素材はコストの低下と共に利用の道が開かれつつあり製造業者ではこれまでになかった新製品や既存製品へのこれらのテクノロジの採用を検討しています
これらの先端素材の利用の一例には食品や医薬品などの賞味期限や有効期限のある製品向けに開発された「バイオ スマート タグ」がありますこれはトウモロコシの穀粒ほどの大きさのジェル状のスマート タグで食品の期限を示すことができますタグは特定の化学作用や微生物増殖により反応して通常は色の変化により状態を示します
このテクノロジには幅広い可能性がありますまずさまざまな食品パッケージや医薬品パッケージに採用して消費者に期限を知らせることができますまた現在は物流上一部のサンプルのみで行われている大腸菌やサルモネラ菌などの細菌検査に使われると画期的となります将来的にはこれらのテクノロジは現在では鮮度が不明であったり食中毒へのおそれから大量に廃棄している食品の課題に対応したりひいては食糧不足などの課題に対応できるものと期待されています
これらのテクノロジはまだ途上の技術ですが製造業者にとっては先端素材を使った製品や廃棄物の低減や工場内での品質管理の向上など有望な活用分野が開けています
ナノテクノロジナノテクノロジは画期的なイノベーションであると考えられていますナノテクノロジとは分子や原子のレベルで物質を操作する技術ですが次
世代のナノテクでは原子レベルでの超精密加工 (APM Atomically Precise Manufacturing) を目指しています42 これは文字どおり原子を自由に操作して物質を製造することを意味しています既にこのレベルの超精密技術によりナノ電子技術によって DNA にデータを保存することができ将来は米粒サイズの大きさに 1 ペタバイトを保存できる可能性があるとされています43
このテクノロジを支える科学は既に存在しその進化が期待されていますAPM はコストの低下と共にコンピューティング素材医薬品など多くの分野に大きな可能性を開くものと考えられています一方では適用の広がりと共に技術の悪用も懸念されていますたとえばわずかな製造設備で安価かつ高度な兵器を開発することなどですまた製造物が自己複製を繰り返すことにより地球上の資源を消費し尽くすほど増殖するというシナリオもありこれは「グレイグー」と呼ばれています遠い可能性かもしれませんがありえるリスクかもしれません44
ナノテクはまだこれからの技術ですが大きな影響があることは確実です
2008 年から 2014 年にわたる産業ロボットへの投資額増加 56
50+50+V50
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アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
79+78+69+63
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
79
78
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
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学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーションの連携
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
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バリュー チェーンの進化要旨製造業者は顧客のエクスペリエンス優れたサポート透明性の向上に焦点を当てバリュー チェーンを進化させています
ポイントbull 64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています
bull 企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています
bull 59 の製造業者がロボティクスを採用していると回答しています
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バリュー チェーンの進化製造業者はエンド ユーザーのニーズを重視したビジネス モデルの採用を志向するにつれて研究開発から販売後のサポートまでのバリュー チェーン全体を見直す必要に迫られています製造業者は高い次元での透明性と今日の消費者から求められるサービスを提供するためにバリュー チェーンのパートナーとより密接な協業を行う必要があります2015 年の Deloitte による将来のサプライ チェーン タレント (Deloittersquos 2015 Supply Chain Talent of the Future)のレポートでは64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています17
サービスとしての製造進化するバリュー チェーンや 3D プリンティングなどの新たなテクノロジの出現により製造業者にとってはパーソナライゼーションを可能にする新しいビジネス機会が現れています従来型の製造よりもより オンデマンド に近い製造サービス (リアルタイム デマンド フルフィルメント とも呼ばれます ) を提供する製造業者も既に出現しておりその影響が既に表れてきています企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています18 パーソナライズされた医療デイバスやカスタマイズされた調合薬などパーソナライズされた製品は既にインパクトをもたらしていますまたパーソナライズされた玩具などの楽しい用途もありますテクノロジによってこれらのサービスが工程の観点からもロジスティクスの観点からも実現されています
IoT の発達も「サービスとしての製造」に大きな役割を果たしつつあります製品の販売後も製品監視が可能となることにより製造業者は使用状況のデータを収集し予兆保守を提供するための予測分析を行うことができますこれは今後数年でサービス業界にまったく新しい革命的な進化をもたらすと考えられています定期点検のためにクルマを持ち込む必要はなくなりますクルマが問題の自己診断を行いメンテナンスが必要なときに自動的に報告を行うようになります製造業者は必要なパーツをあらかじめ修理工場に配送しておくことができ作業を行う技術者はユーザーがクルマを持ち込む前に診断レポートを参照しておくことも可能です
たとえばThyssenKrupp Elevator のような製造業者ではサービスとしての製造を念頭にビジネス モデル全体の見直しを行っています新旧を問わずエレベーターにスマート センサーを装着することによりThyssenKrupp では収集データを使って予兆保守サービスや先制的な保守サービスを顧客に提供しコストとダウンタイムを低減していますThyssenKrupp ではこのサービスによって自社のエレベーターのサービス性を向上させるだけでなく業界の常識を超えて自社以外のエレベーターにもこのサービス モデルを拡張しています19
リショアリングリショアリングは最近の製造業でよく触れられるトレンドであり世界経済に大きな影響を与えつつあります2014 年末の Boston Consulting Group のレポートによると「英国における中小規模製造業者の 11 が最近 12 か月間に海外から製造工場を国内に戻
リショアリングの主な理由として運送コストの低減と回答した製造業者の割合 23
業務の自動化
2025 年までに先進国では 15 ～ 25新興国では 5 ～ 15 の工業労働者の仕事が自動化されると予測される 54
78+22+V78
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した」とされておりこれは「海外にオフショアした製造工場の数の 2 倍」であるということです20
いくつかの要因によりリショアリングが促進されています第一の要因は中国インドブラジルなどかつて低コストでの製造を可能にした国々の経済成長ですそれにより賃金の上昇は 2 桁に及びました21 これは地域の労働者には大きな経済機会をもたらしましたがオフショアを行った製造企業にとっては国内生産に対するオフショアのメリットを失うことになります
さらに最近の運送コストの上昇によりオフショア生産のコスト メリットはいっそう低下しました運送コストは多くのマルチチャネル販売事業者にとって最大の運営経費です国内生産品の運送コストは一般に総売上の 2 ～ 4 程度ですが輸入品では総売上の 6 ～ 12 にもなります22 ガソリン価格や配送業者の賃金を始めとする各種コストの上昇も海外生産コストの上昇につながりましたBoston Consulting Group による製造企業調査ではリショアリングの主な理由として78 の製造業者が運送コストの低減と回答しました23
さらに製造業におけるロボティクスの普及の拡大もリショアリングの拡大につながっていますロボティクスは既に製造業で大きな役割を果たしており59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24 最新のロボットは高速のプロセッサとクラウド接
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59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24
続を備え数年前までは人間が行う必要のあった多くのプロセスを自動化することができます現在製造業者の 13 はロボティクスを使用したビジネス プロセスと生産プロセスの自動化を検討しています25 これらのスマートなロボティクスの採用によって国内生産施設が強化されかつて海外市場に求めた低コストの労働力を利用するよりもロボティクスを活用した国内の熟練労働者を利用するようになってきています
スマートな製造と新たな機器の需要スマートな製造施設とデジタル化されたバリュー チェーンへの動きは製造業に大きな影響を与えています今日では13 の製造業者がバリュー チェーンにおける自社のデジタル化の度合いを「高」と考えており80 以上が今後 5 年以内にバリュー チェーンをデジタル化すると回答しています26 これには大きな機会がありますがスマートな機器とデジタル化には高価な費用がかかりますPwC は製造エンジニアリング業界では今後 5 年間にわたりインダストリー 40 (第
4 次産業革命 ) ソリューションとして年間約 310 億ドルの投資が行われると予測しています26 これらの新しいテクノロジの実装にはコストがかかりますが実装しないことによる代償の方がはるかに大きいと考えられています
シェアリング エコノミーのインパクトPwC の最近のレポートによるとシェアリング エコノミーの市場は現在全世界での売り上げが 150 億ドルですが2025 年までに 3350 億ドルに成長すると予測されています27 Airbnb や Lyft などの企業はレンタルや交通の市場に変革をもたらしましたがシェアリング エコノミーのモデルは既にボート収納ペット仕事場エネルギーなどにも広がっています
シェアリング エコノミーはその急激な成長により製造への影響は不可避でありその兆候が既に現れています製造業者にとっての真のリスクはまだ判然とはしませんが個人が製品を シェア できるようになると製品を買う必要がなくなっていくと言っても過言ではないため製造業者への悪影
響もありえると考えられています一方シェアリング エコノミーは製造業者にとって興味深い機会をも創出していますAmazon などのいくつかの企業ではコミュニティ メンバーが製品や材料を顧客に配送し運送時間や運送コストを低減するという試みを既に始めていますまた企業間のシェアリング エコノミーではオーバーヘッドの共有や異なる季節需要を抱えた企業間での倉庫スペースの共有によるサイズの最適化など興味深い取り組みも始まっていますこのトレンドはまだ新しいものですが製造企業にも影響を与えるものと考えられます
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より高い可視性要旨データの収集性の向上とクラウド対応のアナリティクス プラットフォームにより製造業者ではこれまでにないほど工程についての可視性が高められています
ポイントbull 45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています
bull グローバル企業の 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じています
bull SMAC-スタック (ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド ) は製造業者の業務に変革をもたらしています
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58 + 47 + 44より高い可視性ビッグ データの最大の課題の 1 つはその量と速度に対応することですIBM による 2015 年の調査では日々 25 エクサ バイトものデータが生成されており世の中のすべてのデータの 90 は最近 2 年間に生成されたものであるということです28 データを活用するための優れたツールなしではその活用は比較的限定的でしたがスマートで強力なクラウド コンピューティングによりついにビッグ データがより有用なものとなり製造業者が生産現場を改良してよりスマートな工程とサプライ チェーンを実現するために役立っています
小型センサーからよりユビキタスなインターネット アクセスまで新たなテクノロジを活用して製造業者はより高速により信頼性の高いデータにアクセスすることができますこれらの進化により製造企業はこれまでになかったほど非常に広範なデータ ソースからデータを収集できるようになりましたたとえばユーザーによる製品の使用状況データ機器のキャパシティエネルギー消費レベルパーツ在庫機器のメンテナンス状況品質管理メトリックなどのデータを収集できます2015 年の Aberdeen Group によるインサイト時代のデータ主導の製造のレポートによると45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています29 より包括的で優れたデータを活用して製造業者は事業の総合的な理解を深めることができ工程を最適化したり問題の発生前に機器や安全上の問題の予兆に対応することができます
ビッグ データ高速かつ信頼性の高いデータの取得はビッグ データのための正しい方向への一歩ですがIBM が定義した「ビッグ データの 4 つの V」と呼ぶ新たな課題も引き起こします30 4 つの V とはVolume ( データの量 )Velocity (ストリーミング データの分析速度 )Variety (多様なデータの種類 )Veracity (データの信憑性 ) です
ビッグ データの増大に伴い企業はこれらの課題を痛感することになります2015 年の KPMG による Going Beyond the Data レポート 31 によるとグローバル企業の 58 がデータの品質と信頼性はデータとアナリティクスに基づく意思決定のための大きな課題であると回答していますまた 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じていますつまりビッグ データがビッグすぎるのです今日まで企業のデータ活用は内部の知識不足限定的なツール高価なコストなどにより制限されていましたがようやく機能が追い付いてきました
製造業者はビッグ データにより容易にアクセスできるための新たなアナリティクス ツールを活用しようとしていますこれには機械学習予測分析自動化ツールなどがありますビッグ データはそれ自体は有益なものではありませんデータが知識を提供しプロセスを効率的なものとして製造業者が効率的な業務を遂行できるようになることによって有益なものとなりますこれらのツールは製造業者が検出分類可能性分析最適化を行うために役立ちます
検出にはパターン (トレンド )ターゲット外れ値の認識があります多くのデータをチャートやグラフにでき
データとアナリティクスに基づいた意思決定を行うための最大の課題 31
データの品質と信頼性の評価が困難
適切なデータが必ずしも利用できない
クエリを実行するための知識が限られてる
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るデータ可視化ツールによりトレンドの把握がより容易になりますシンプルな可視化比較により外れ値を容易に識別できますリアルタイムにデータを追加することによりシンプルなデータ可視化にスピード性が加わります製造業者はこれらのツールを活用して品質管理の変化やメンテナンスの問題を追跡したり新たな市場トレンドを検知したりサプライ チェーンの問題の予兆を問題の発生前に識別したりすることができます
分類により企業はデータの分離並べ替えフィルター順序付け比較を行えます製造業者は分類によってより迅速に在庫パーツ生産のニーズを分離したりランク付けできます分類プロセスを自動化するツールにより生産を合理化でき製造業者は変化する需要に柔軟に対応できますまたこれによって製造業者はよりカスタマイズされた製品を製造してスマートなクロス セルを進めることができます
将来のできごとの可能性を理解することは戦略的な判断を行うために非常に重要です可能性はできごとの確率を示すために使われ複数のできごとを比較したり結果の分布を示すために利用されます製造業者は予測アナリティクス ツールを使ってマスター在庫管理新製品の最適な価格付け予兆保守や先制的な保守販売予測サポート ニーズの予測キャッシュ フロー管理などに活用できます
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SMAC-スタック = ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド製造業者にとってアジリティ (俊敏性 ) がますます重要になっているためアナリティクスを活用して最適化を進めることによってより敏捷性を高めることができますこれは上記の 3 つの柱の最適化すなわちより迅速で正確な検出分類可能性分析を行うことによって実現できます多くのリアル データが利用できるようになり新たな機械学習ツールを活用して期待された結果と実際の結果を比較しアルゴリズムを最適化することによって製造業者の業績向上につなげることができるようになりました
これらの方法自体は多くは新しいものではありませんが強力なプロセッサとクラウド コンピューティングの威力を使った新たなツールによってデータを十分に活用することが可能になってきました
SMAC-スタックSMAC-スタックとはソーシャルモバイルアナリティクス (すなわちビッグ データ )クラウドの頭文字を表すものであり製造業者が工程の可視性を向上してよりアジャイルな企業となるための製品とサービスのパッケージを示すものです次世代の SaaS では SMAC-スタックとの密接な連携が図られるようになると考えられます新たな機能とはプラグインなどのアドオンや API によりソフトウェアが単に共に動作するだけではありませんシステム全体が密接に連携するように構築され新たな機能の追加によりスタック全体を向上させることができます
SMAC-スタックではクラウドを活用したソーシャル機能によって企業
はデータをより効率的に共有したりコラボレーションを向上させたりできますソーシャル機能は社内のコミュニケーションを向上させるだけでなく仕入先やサプライ チェーンの他の取引先とのコミュニケーションも向上させることができます
モビリティのトレンドは既に数年間にわたって進んできていますがSMAC-スタックのモビリティによって従業員はクラウドを使ってデバイスを同期し場所を問わずにソーシャルやアナリティクスのデータに容易にアクセスできるようになります製造現場でのモバイル テクノロジの活用は生産フローの改善や問題の迅速な伝達と解決に役立ちます
アナリティクスが SMAC-スタックのコンセプトを支えていることは意外ではありません既に述べたようにビッグ データは製造に大きな影響を与えていますアナリティクスと SMAC-スタックをつなげることにより価値のあるいくつかのメリットが生じますがおそらく最も重要なのは単一プラットフォームの活用を通じた測定の一貫性ですつまり異なるデータ収集方法を使ったデータ ソースを混在させることがありません
最後にクラウドがこれらのパーツをすべて統合するスレッドとして機能しますクラウドにより企業の業務が塗り替えられつつあります企業はデータをリモートで保存できオンプレミスのデータ センターの必要性を低減して関連コストも削減できます企業はデータの物理的な場所とセキュリティの心配をする必要がなくなりますリソースをクラウドに集中するこ
とにより従業員はより容易かつより安全に業務に必要なツールとデータに場所と時を問わずにアクセスできます
IT 部門と財務部門製造におけるテクノロジの普及の増加は製造部門と IT 部門のより密接な関係をもたらしています企業におけるテクノロジの役割とコストが増大するにつれ財務部門が IT の管理により大きな役割を持つようになりこれにより製造工程にも財務部門の役割が拡大していますビッグ データによりIT 担当者と財務担当者のどちらにとっても企業の製造工程とサプライ チェーンの可視性が向上していますこの変化によって財務部門のリーダーが投資と経費の影響を十分に理解しようとすることにより財務部門の説明責任はバリュー チェーン全体に拡大しています
25
日々生成されるデータ量28
エクサバイト
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エマージング テクノロジ要旨テクノロジは常に製造業のイノベーションの推進を担ってきました今日のエマージング テクノロジも同様です3D プリンティングからナノテクノロジまで最新のツールや技術は製造に変革をもたらしています
ポイントbull 米国の製造業者の 667 がなんらかの形で 3D プリンターを導入しています
bull 自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています
bull ナノテクノロジは原子レベルでの超精密加工 (APM) を可能にしています
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エマージング テクノロジ製品の歴史はほぼ製造技術の歴史と共にあります最初の革ベルトによるバケット エレベーターとベルト コンベアは 1785 年に登場し交換可能な部品は 1801 年に登場しました31 Ford による最初の可動組み立てラインは1913 年に登場しました32 Televox ロボットは 1926 年に登場しました33 CNC 機械加工やシックス シグマは80 年代に登場しましたそれらも含めRFID タグなどテクノロジのすべてが今日あるような新たな材料の製造や新たな製品のためのプロセスや組み立てに活用されています
製造における過去のトレンドを振り返りそれを基に将来の製造を理解しようとすると同時に最新のテクノロジを十分に理解することが重要です
3D プリンティング3D プリンティングは今日の企業と製造における最も期待されるエマージング テクノロジの 1 つです積層処理により事実上あらゆる 3D のデジタル レンダリング イメージを物理形状で行うことができます現在米国の製造業者の 23 (667) がなんらかの形で 3D プリンターを導入済みでその数は増加中であり155 は今後 3 年以内に使い始める予定であると報告されています34 この流れは技術的改良による機器と材料のコストの低下および印刷時間の高速化によって促進されています3D プリンティングは新しいものではありませんがこれらの改良によって多くの製造業者にとってより実用的なものとなってきています実際小規模企業における 3D プリンティングの導入は急速に大規模企業並みに進んできており現在の導入率はそれぞれ 5975 とその差が縮まっています34
3D プリンティングの用途はカスタマイズされた医療機器パーソナライズされた製品やパッケージ船舶が外洋航行中に作成して利用できる交換部品など広範にわたっていますカスタムの日さしによる独自の美容製品を
作成したり製薬企業が患者向けにさらにカスタマイズされた薬剤を作成したりさまざまなユーザーによる新たな用途が既に広がっています今日の製造においては3D プリンティングは主にプロトタイピングとして使われています製造業者の 34 が 3D プリンティングをプロトタイピングに使用していると報告されていますまた 289 は用途の実験中であり26 は従来の方法では製造できない製品を作るために使っているとしています34 3D プリンティング テクノロジが高速かつ安価となるにつれ製造業者にとって新たな用途が広がることは確実です
CNC 機械加工積層処理である 3D プリンティングとは異なり機械加工は大きな原材料のブロックから制御された削り出しによって最終的な形状とサイズを作成するプロセスですこれは複数の部品を組み合わせることなく単一の原材料から単一のコンポーネントを作成できることを意味しますこれは通常複数の部品を組み立てる時間を低減でき接続点において一般的な強度の弱さを低減でき複数部品の接続に必要な追加部品や材料を減らせるため重量とサイズを低減できます
CNC 機械加工は新しいものではありませんが技術とプロセスの進化により近年 CNC 機械加工の需要は高まっています今日の CNC 機械加工では自動化正確性速度が改良され主に自動車医療機器テクノロジ デ
バイスなどに使われる高品位金属など扱える材料が拡大していますその結果CNC 機械加工はより強くより小さな製品に利用され今日の製品で見られる多くのユニボディの製造のための技術として活用されています
自律デバイス自律デバイスと言うと自動運転のクルマやドローンのように未来の夢と思われるかもしれませんが実際には既に現実のものになっていますMercedes-Benz35 や Tesla36 などの自動車製造業者は既に自律機能付きのクルマを発売しておりTesla の CEO である Elon Musk は最近のインタビューで自動運転車は今後 20 年で普通のものになると予測しています37 最大の障壁は技術自体よりも規制面であると考えられます38 ロボティクスと自律システムに関する公開特許の数は 2004 年から 2013 年の間に 264 増加しました24
製造業ではロボットは長い間一般的であり他の産業よりも普及が進んでいましたが新世代の AI (人工知能 ) を使った自律デバイスによって生産工程保守の 3 つの点で製造の情勢が塗り替えられようとしています
これまでのロボット活用と同様に今後もロボット支援を活用した生産ではより効率的に仕事をこなしたり重量物の運搬など人間ではできないことも行えますがAI と自律機能の搭載により機械がより独立して作業を行うことができるようになりますま
3612 24導入の可否を判断するための実
験段階プロトタイピングのみ
プロトタイピングおよび実生産
従来の方法では製造不可能な製品の製作
最終製品や最終部品の実生産のみ
未導入
3D プリンティングの採用状況 5529+25+10+3+1+33
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だ実験段階ではありますがプログラムされた自律型のドローンは自分で部材や部品を見つけて共同作業を行ってビルや橋を組み立てることができます39
自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています欧州のロボティクス企業である Kuka40 ではロボットが相互にやり取りを行って自動的に次の製品ラインの対応を調整する自律ロボットを製造していますこれらのような自律マシンは集中在庫データにアクセスして市場ニーズに基づいて動的に製造量を変更することができます自律ドローンや自律ロボットは倉庫内で資材を見つけて運搬することができ製品を顧客に配送することさえ可能です作業現場でドローンが部材を集めて在庫ニーズに応じて製品を組み立て製品が自動運転車両によって自動的に配送される日も遠い未来ではないでしょう
最後に自律車両が保守に大きな変革をもたらしていますスマート センサーの活用により機器は予期される保守上の問題の自己診断を行えますまた自律デバイスにより視覚的に問題を確認し解決策を判断して必要なツールと部品を用意し修理を行うことができますこれは携帯電波塔や橋梁など保守の実施が困難な場所では特に有益ですこのような予兆保守は製造業者のビジネス スピードの向上に大きく寄与しダウンタイムとコストを低減することができます
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エマージング テクノロジによる課題の克服企業のグローバル展開時の課題であまり取り上げられることのない問題に商品の配送があります米国では配送と言うとスピードの問題がありますがそもそも配送を行うためには配送先の地点を特定する必要があります
スタートアップ企業である what3words41 によると世界の人口の約 75 は「住所システムが一貫性に欠けたり複雑であったり未整備であることによる問題に直面している」ということです世界全体では 40 億人が住所を持っておらず先進国であっても住所システムは複雑な問題を抱えている場合がありますたとえばロンドンではLonsdale Road という異なる通りが 8 つあったり多くの家に地番がなかったりします
ロンドンを本拠とするスタートアップである what3words41 はこの問題に対処するため地球上を 3m x 3m の区画に区切り5700 万の区画を作成してそれぞれに固有の 3 つの単語による住所を割り当てましたこれは簡単な地理的座標系のように機能しますwhat3words は製造業者や配送企業から多くの注目を集めていますこの住所システムでは顧客は商品の配送先として単に倉庫を指定するだけでなくより具体的なドアや場所を指定できますまた製造業者では施設内で保守上の問題が発生している場所や資材の運搬先や作業現場の安全性を向上させる必要がある場所などを特定するのに役立ちますドローン テクノロジとの組み合わせによりこの座標系を使って食品や医薬品その他の補給品を迅速で容易に配送する方法に道が開かれる可能性がありますたとえば未開発の地域への配送や災害地域への緊急配送などが考えられますまだ途上の技術ですがエマージング テクノロジによってより小さな世界が実現されつつあります
先端素材スマートな先端素材によって想像以上に世界が変わろうとしています新しいスマートな素材が次々に登場していますたとえば自己修復を行える素材や光量温度電流などの変化に応じて形状を変化させる素材などがありますこれらの素材はコストの低下と共に利用の道が開かれつつあり製造業者ではこれまでになかった新製品や既存製品へのこれらのテクノロジの採用を検討しています
これらの先端素材の利用の一例には食品や医薬品などの賞味期限や有効期限のある製品向けに開発された「バイオ スマート タグ」がありますこれはトウモロコシの穀粒ほどの大きさのジェル状のスマート タグで食品の期限を示すことができますタグは特定の化学作用や微生物増殖により反応して通常は色の変化により状態を示します
このテクノロジには幅広い可能性がありますまずさまざまな食品パッケージや医薬品パッケージに採用して消費者に期限を知らせることができますまた現在は物流上一部のサンプルのみで行われている大腸菌やサルモネラ菌などの細菌検査に使われると画期的となります将来的にはこれらのテクノロジは現在では鮮度が不明であったり食中毒へのおそれから大量に廃棄している食品の課題に対応したりひいては食糧不足などの課題に対応できるものと期待されています
これらのテクノロジはまだ途上の技術ですが製造業者にとっては先端素材を使った製品や廃棄物の低減や工場内での品質管理の向上など有望な活用分野が開けています
ナノテクノロジナノテクノロジは画期的なイノベーションであると考えられていますナノテクノロジとは分子や原子のレベルで物質を操作する技術ですが次
世代のナノテクでは原子レベルでの超精密加工 (APM Atomically Precise Manufacturing) を目指しています42 これは文字どおり原子を自由に操作して物質を製造することを意味しています既にこのレベルの超精密技術によりナノ電子技術によって DNA にデータを保存することができ将来は米粒サイズの大きさに 1 ペタバイトを保存できる可能性があるとされています43
このテクノロジを支える科学は既に存在しその進化が期待されていますAPM はコストの低下と共にコンピューティング素材医薬品など多くの分野に大きな可能性を開くものと考えられています一方では適用の広がりと共に技術の悪用も懸念されていますたとえばわずかな製造設備で安価かつ高度な兵器を開発することなどですまた製造物が自己複製を繰り返すことにより地球上の資源を消費し尽くすほど増殖するというシナリオもありこれは「グレイグー」と呼ばれています遠い可能性かもしれませんがありえるリスクかもしれません44
ナノテクはまだこれからの技術ですが大きな影響があることは確実です
2008 年から 2014 年にわたる産業ロボットへの投資額増加 56
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アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
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学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーションの連携
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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バリュー チェーンの進化製造業者はエンド ユーザーのニーズを重視したビジネス モデルの採用を志向するにつれて研究開発から販売後のサポートまでのバリュー チェーン全体を見直す必要に迫られています製造業者は高い次元での透明性と今日の消費者から求められるサービスを提供するためにバリュー チェーンのパートナーとより密接な協業を行う必要があります2015 年の Deloitte による将来のサプライ チェーン タレント (Deloittersquos 2015 Supply Chain Talent of the Future)のレポートでは64 の企業がバリュー チェーン パートナーとの交渉と協業ができることがより重要になると回答しています17
サービスとしての製造進化するバリュー チェーンや 3D プリンティングなどの新たなテクノロジの出現により製造業者にとってはパーソナライゼーションを可能にする新しいビジネス機会が現れています従来型の製造よりもより オンデマンド に近い製造サービス (リアルタイム デマンド フルフィルメント とも呼ばれます ) を提供する製造業者も既に出現しておりその影響が既に表れてきています企業の 29 はテクノロジを活用してパーソナライズされたサービスは市場に破壊的な影響を及ぼし始めていると回答しています18 パーソナライズされた医療デイバスやカスタマイズされた調合薬などパーソナライズされた製品は既にインパクトをもたらしていますまたパーソナライズされた玩具などの楽しい用途もありますテクノロジによってこれらのサービスが工程の観点からもロジスティクスの観点からも実現されています
IoT の発達も「サービスとしての製造」に大きな役割を果たしつつあります製品の販売後も製品監視が可能となることにより製造業者は使用状況のデータを収集し予兆保守を提供するための予測分析を行うことができますこれは今後数年でサービス業界にまったく新しい革命的な進化をもたらすと考えられています定期点検のためにクルマを持ち込む必要はなくなりますクルマが問題の自己診断を行いメンテナンスが必要なときに自動的に報告を行うようになります製造業者は必要なパーツをあらかじめ修理工場に配送しておくことができ作業を行う技術者はユーザーがクルマを持ち込む前に診断レポートを参照しておくことも可能です
たとえばThyssenKrupp Elevator のような製造業者ではサービスとしての製造を念頭にビジネス モデル全体の見直しを行っています新旧を問わずエレベーターにスマート センサーを装着することによりThyssenKrupp では収集データを使って予兆保守サービスや先制的な保守サービスを顧客に提供しコストとダウンタイムを低減していますThyssenKrupp ではこのサービスによって自社のエレベーターのサービス性を向上させるだけでなく業界の常識を超えて自社以外のエレベーターにもこのサービス モデルを拡張しています19
リショアリングリショアリングは最近の製造業でよく触れられるトレンドであり世界経済に大きな影響を与えつつあります2014 年末の Boston Consulting Group のレポートによると「英国における中小規模製造業者の 11 が最近 12 か月間に海外から製造工場を国内に戻
リショアリングの主な理由として運送コストの低減と回答した製造業者の割合 23
業務の自動化
2025 年までに先進国では 15 ～ 25新興国では 5 ～ 15 の工業労働者の仕事が自動化されると予測される 54
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した」とされておりこれは「海外にオフショアした製造工場の数の 2 倍」であるということです20
いくつかの要因によりリショアリングが促進されています第一の要因は中国インドブラジルなどかつて低コストでの製造を可能にした国々の経済成長ですそれにより賃金の上昇は 2 桁に及びました21 これは地域の労働者には大きな経済機会をもたらしましたがオフショアを行った製造企業にとっては国内生産に対するオフショアのメリットを失うことになります
さらに最近の運送コストの上昇によりオフショア生産のコスト メリットはいっそう低下しました運送コストは多くのマルチチャネル販売事業者にとって最大の運営経費です国内生産品の運送コストは一般に総売上の 2 ～ 4 程度ですが輸入品では総売上の 6 ～ 12 にもなります22 ガソリン価格や配送業者の賃金を始めとする各種コストの上昇も海外生産コストの上昇につながりましたBoston Consulting Group による製造企業調査ではリショアリングの主な理由として78 の製造業者が運送コストの低減と回答しました23
さらに製造業におけるロボティクスの普及の拡大もリショアリングの拡大につながっていますロボティクスは既に製造業で大きな役割を果たしており59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24 最新のロボットは高速のプロセッサとクラウド接
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59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24
続を備え数年前までは人間が行う必要のあった多くのプロセスを自動化することができます現在製造業者の 13 はロボティクスを使用したビジネス プロセスと生産プロセスの自動化を検討しています25 これらのスマートなロボティクスの採用によって国内生産施設が強化されかつて海外市場に求めた低コストの労働力を利用するよりもロボティクスを活用した国内の熟練労働者を利用するようになってきています
スマートな製造と新たな機器の需要スマートな製造施設とデジタル化されたバリュー チェーンへの動きは製造業に大きな影響を与えています今日では13 の製造業者がバリュー チェーンにおける自社のデジタル化の度合いを「高」と考えており80 以上が今後 5 年以内にバリュー チェーンをデジタル化すると回答しています26 これには大きな機会がありますがスマートな機器とデジタル化には高価な費用がかかりますPwC は製造エンジニアリング業界では今後 5 年間にわたりインダストリー 40 (第
4 次産業革命 ) ソリューションとして年間約 310 億ドルの投資が行われると予測しています26 これらの新しいテクノロジの実装にはコストがかかりますが実装しないことによる代償の方がはるかに大きいと考えられています
シェアリング エコノミーのインパクトPwC の最近のレポートによるとシェアリング エコノミーの市場は現在全世界での売り上げが 150 億ドルですが2025 年までに 3350 億ドルに成長すると予測されています27 Airbnb や Lyft などの企業はレンタルや交通の市場に変革をもたらしましたがシェアリング エコノミーのモデルは既にボート収納ペット仕事場エネルギーなどにも広がっています
シェアリング エコノミーはその急激な成長により製造への影響は不可避でありその兆候が既に現れています製造業者にとっての真のリスクはまだ判然とはしませんが個人が製品を シェア できるようになると製品を買う必要がなくなっていくと言っても過言ではないため製造業者への悪影
響もありえると考えられています一方シェアリング エコノミーは製造業者にとって興味深い機会をも創出していますAmazon などのいくつかの企業ではコミュニティ メンバーが製品や材料を顧客に配送し運送時間や運送コストを低減するという試みを既に始めていますまた企業間のシェアリング エコノミーではオーバーヘッドの共有や異なる季節需要を抱えた企業間での倉庫スペースの共有によるサイズの最適化など興味深い取り組みも始まっていますこのトレンドはまだ新しいものですが製造企業にも影響を与えるものと考えられます
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より高い可視性要旨データの収集性の向上とクラウド対応のアナリティクス プラットフォームにより製造業者ではこれまでにないほど工程についての可視性が高められています
ポイントbull 45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています
bull グローバル企業の 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じています
bull SMAC-スタック (ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド ) は製造業者の業務に変革をもたらしています
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58 + 47 + 44より高い可視性ビッグ データの最大の課題の 1 つはその量と速度に対応することですIBM による 2015 年の調査では日々 25 エクサ バイトものデータが生成されており世の中のすべてのデータの 90 は最近 2 年間に生成されたものであるということです28 データを活用するための優れたツールなしではその活用は比較的限定的でしたがスマートで強力なクラウド コンピューティングによりついにビッグ データがより有用なものとなり製造業者が生産現場を改良してよりスマートな工程とサプライ チェーンを実現するために役立っています
小型センサーからよりユビキタスなインターネット アクセスまで新たなテクノロジを活用して製造業者はより高速により信頼性の高いデータにアクセスすることができますこれらの進化により製造企業はこれまでになかったほど非常に広範なデータ ソースからデータを収集できるようになりましたたとえばユーザーによる製品の使用状況データ機器のキャパシティエネルギー消費レベルパーツ在庫機器のメンテナンス状況品質管理メトリックなどのデータを収集できます2015 年の Aberdeen Group によるインサイト時代のデータ主導の製造のレポートによると45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています29 より包括的で優れたデータを活用して製造業者は事業の総合的な理解を深めることができ工程を最適化したり問題の発生前に機器や安全上の問題の予兆に対応することができます
ビッグ データ高速かつ信頼性の高いデータの取得はビッグ データのための正しい方向への一歩ですがIBM が定義した「ビッグ データの 4 つの V」と呼ぶ新たな課題も引き起こします30 4 つの V とはVolume ( データの量 )Velocity (ストリーミング データの分析速度 )Variety (多様なデータの種類 )Veracity (データの信憑性 ) です
ビッグ データの増大に伴い企業はこれらの課題を痛感することになります2015 年の KPMG による Going Beyond the Data レポート 31 によるとグローバル企業の 58 がデータの品質と信頼性はデータとアナリティクスに基づく意思決定のための大きな課題であると回答していますまた 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じていますつまりビッグ データがビッグすぎるのです今日まで企業のデータ活用は内部の知識不足限定的なツール高価なコストなどにより制限されていましたがようやく機能が追い付いてきました
製造業者はビッグ データにより容易にアクセスできるための新たなアナリティクス ツールを活用しようとしていますこれには機械学習予測分析自動化ツールなどがありますビッグ データはそれ自体は有益なものではありませんデータが知識を提供しプロセスを効率的なものとして製造業者が効率的な業務を遂行できるようになることによって有益なものとなりますこれらのツールは製造業者が検出分類可能性分析最適化を行うために役立ちます
検出にはパターン (トレンド )ターゲット外れ値の認識があります多くのデータをチャートやグラフにでき
データとアナリティクスに基づいた意思決定を行うための最大の課題 31
データの品質と信頼性の評価が困難
適切なデータが必ずしも利用できない
クエリを実行するための知識が限られてる
58
47
44
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るデータ可視化ツールによりトレンドの把握がより容易になりますシンプルな可視化比較により外れ値を容易に識別できますリアルタイムにデータを追加することによりシンプルなデータ可視化にスピード性が加わります製造業者はこれらのツールを活用して品質管理の変化やメンテナンスの問題を追跡したり新たな市場トレンドを検知したりサプライ チェーンの問題の予兆を問題の発生前に識別したりすることができます
分類により企業はデータの分離並べ替えフィルター順序付け比較を行えます製造業者は分類によってより迅速に在庫パーツ生産のニーズを分離したりランク付けできます分類プロセスを自動化するツールにより生産を合理化でき製造業者は変化する需要に柔軟に対応できますまたこれによって製造業者はよりカスタマイズされた製品を製造してスマートなクロス セルを進めることができます
将来のできごとの可能性を理解することは戦略的な判断を行うために非常に重要です可能性はできごとの確率を示すために使われ複数のできごとを比較したり結果の分布を示すために利用されます製造業者は予測アナリティクス ツールを使ってマスター在庫管理新製品の最適な価格付け予兆保守や先制的な保守販売予測サポート ニーズの予測キャッシュ フロー管理などに活用できます
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SMAC-スタック = ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド製造業者にとってアジリティ (俊敏性 ) がますます重要になっているためアナリティクスを活用して最適化を進めることによってより敏捷性を高めることができますこれは上記の 3 つの柱の最適化すなわちより迅速で正確な検出分類可能性分析を行うことによって実現できます多くのリアル データが利用できるようになり新たな機械学習ツールを活用して期待された結果と実際の結果を比較しアルゴリズムを最適化することによって製造業者の業績向上につなげることができるようになりました
これらの方法自体は多くは新しいものではありませんが強力なプロセッサとクラウド コンピューティングの威力を使った新たなツールによってデータを十分に活用することが可能になってきました
SMAC-スタックSMAC-スタックとはソーシャルモバイルアナリティクス (すなわちビッグ データ )クラウドの頭文字を表すものであり製造業者が工程の可視性を向上してよりアジャイルな企業となるための製品とサービスのパッケージを示すものです次世代の SaaS では SMAC-スタックとの密接な連携が図られるようになると考えられます新たな機能とはプラグインなどのアドオンや API によりソフトウェアが単に共に動作するだけではありませんシステム全体が密接に連携するように構築され新たな機能の追加によりスタック全体を向上させることができます
SMAC-スタックではクラウドを活用したソーシャル機能によって企業
はデータをより効率的に共有したりコラボレーションを向上させたりできますソーシャル機能は社内のコミュニケーションを向上させるだけでなく仕入先やサプライ チェーンの他の取引先とのコミュニケーションも向上させることができます
モビリティのトレンドは既に数年間にわたって進んできていますがSMAC-スタックのモビリティによって従業員はクラウドを使ってデバイスを同期し場所を問わずにソーシャルやアナリティクスのデータに容易にアクセスできるようになります製造現場でのモバイル テクノロジの活用は生産フローの改善や問題の迅速な伝達と解決に役立ちます
アナリティクスが SMAC-スタックのコンセプトを支えていることは意外ではありません既に述べたようにビッグ データは製造に大きな影響を与えていますアナリティクスと SMAC-スタックをつなげることにより価値のあるいくつかのメリットが生じますがおそらく最も重要なのは単一プラットフォームの活用を通じた測定の一貫性ですつまり異なるデータ収集方法を使ったデータ ソースを混在させることがありません
最後にクラウドがこれらのパーツをすべて統合するスレッドとして機能しますクラウドにより企業の業務が塗り替えられつつあります企業はデータをリモートで保存できオンプレミスのデータ センターの必要性を低減して関連コストも削減できます企業はデータの物理的な場所とセキュリティの心配をする必要がなくなりますリソースをクラウドに集中するこ
とにより従業員はより容易かつより安全に業務に必要なツールとデータに場所と時を問わずにアクセスできます
IT 部門と財務部門製造におけるテクノロジの普及の増加は製造部門と IT 部門のより密接な関係をもたらしています企業におけるテクノロジの役割とコストが増大するにつれ財務部門が IT の管理により大きな役割を持つようになりこれにより製造工程にも財務部門の役割が拡大していますビッグ データによりIT 担当者と財務担当者のどちらにとっても企業の製造工程とサプライ チェーンの可視性が向上していますこの変化によって財務部門のリーダーが投資と経費の影響を十分に理解しようとすることにより財務部門の説明責任はバリュー チェーン全体に拡大しています
25
日々生成されるデータ量28
エクサバイト
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エマージング テクノロジ要旨テクノロジは常に製造業のイノベーションの推進を担ってきました今日のエマージング テクノロジも同様です3D プリンティングからナノテクノロジまで最新のツールや技術は製造に変革をもたらしています
ポイントbull 米国の製造業者の 667 がなんらかの形で 3D プリンターを導入しています
bull 自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています
bull ナノテクノロジは原子レベルでの超精密加工 (APM) を可能にしています
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エマージング テクノロジ製品の歴史はほぼ製造技術の歴史と共にあります最初の革ベルトによるバケット エレベーターとベルト コンベアは 1785 年に登場し交換可能な部品は 1801 年に登場しました31 Ford による最初の可動組み立てラインは1913 年に登場しました32 Televox ロボットは 1926 年に登場しました33 CNC 機械加工やシックス シグマは80 年代に登場しましたそれらも含めRFID タグなどテクノロジのすべてが今日あるような新たな材料の製造や新たな製品のためのプロセスや組み立てに活用されています
製造における過去のトレンドを振り返りそれを基に将来の製造を理解しようとすると同時に最新のテクノロジを十分に理解することが重要です
3D プリンティング3D プリンティングは今日の企業と製造における最も期待されるエマージング テクノロジの 1 つです積層処理により事実上あらゆる 3D のデジタル レンダリング イメージを物理形状で行うことができます現在米国の製造業者の 23 (667) がなんらかの形で 3D プリンターを導入済みでその数は増加中であり155 は今後 3 年以内に使い始める予定であると報告されています34 この流れは技術的改良による機器と材料のコストの低下および印刷時間の高速化によって促進されています3D プリンティングは新しいものではありませんがこれらの改良によって多くの製造業者にとってより実用的なものとなってきています実際小規模企業における 3D プリンティングの導入は急速に大規模企業並みに進んできており現在の導入率はそれぞれ 5975 とその差が縮まっています34
3D プリンティングの用途はカスタマイズされた医療機器パーソナライズされた製品やパッケージ船舶が外洋航行中に作成して利用できる交換部品など広範にわたっていますカスタムの日さしによる独自の美容製品を
作成したり製薬企業が患者向けにさらにカスタマイズされた薬剤を作成したりさまざまなユーザーによる新たな用途が既に広がっています今日の製造においては3D プリンティングは主にプロトタイピングとして使われています製造業者の 34 が 3D プリンティングをプロトタイピングに使用していると報告されていますまた 289 は用途の実験中であり26 は従来の方法では製造できない製品を作るために使っているとしています34 3D プリンティング テクノロジが高速かつ安価となるにつれ製造業者にとって新たな用途が広がることは確実です
CNC 機械加工積層処理である 3D プリンティングとは異なり機械加工は大きな原材料のブロックから制御された削り出しによって最終的な形状とサイズを作成するプロセスですこれは複数の部品を組み合わせることなく単一の原材料から単一のコンポーネントを作成できることを意味しますこれは通常複数の部品を組み立てる時間を低減でき接続点において一般的な強度の弱さを低減でき複数部品の接続に必要な追加部品や材料を減らせるため重量とサイズを低減できます
CNC 機械加工は新しいものではありませんが技術とプロセスの進化により近年 CNC 機械加工の需要は高まっています今日の CNC 機械加工では自動化正確性速度が改良され主に自動車医療機器テクノロジ デ
バイスなどに使われる高品位金属など扱える材料が拡大していますその結果CNC 機械加工はより強くより小さな製品に利用され今日の製品で見られる多くのユニボディの製造のための技術として活用されています
自律デバイス自律デバイスと言うと自動運転のクルマやドローンのように未来の夢と思われるかもしれませんが実際には既に現実のものになっていますMercedes-Benz35 や Tesla36 などの自動車製造業者は既に自律機能付きのクルマを発売しておりTesla の CEO である Elon Musk は最近のインタビューで自動運転車は今後 20 年で普通のものになると予測しています37 最大の障壁は技術自体よりも規制面であると考えられます38 ロボティクスと自律システムに関する公開特許の数は 2004 年から 2013 年の間に 264 増加しました24
製造業ではロボットは長い間一般的であり他の産業よりも普及が進んでいましたが新世代の AI (人工知能 ) を使った自律デバイスによって生産工程保守の 3 つの点で製造の情勢が塗り替えられようとしています
これまでのロボット活用と同様に今後もロボット支援を活用した生産ではより効率的に仕事をこなしたり重量物の運搬など人間ではできないことも行えますがAI と自律機能の搭載により機械がより独立して作業を行うことができるようになりますま
3612 24導入の可否を判断するための実
験段階プロトタイピングのみ
プロトタイピングおよび実生産
従来の方法では製造不可能な製品の製作
最終製品や最終部品の実生産のみ
未導入
3D プリンティングの採用状況 5529+25+10+3+1+33
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だ実験段階ではありますがプログラムされた自律型のドローンは自分で部材や部品を見つけて共同作業を行ってビルや橋を組み立てることができます39
自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています欧州のロボティクス企業である Kuka40 ではロボットが相互にやり取りを行って自動的に次の製品ラインの対応を調整する自律ロボットを製造していますこれらのような自律マシンは集中在庫データにアクセスして市場ニーズに基づいて動的に製造量を変更することができます自律ドローンや自律ロボットは倉庫内で資材を見つけて運搬することができ製品を顧客に配送することさえ可能です作業現場でドローンが部材を集めて在庫ニーズに応じて製品を組み立て製品が自動運転車両によって自動的に配送される日も遠い未来ではないでしょう
最後に自律車両が保守に大きな変革をもたらしていますスマート センサーの活用により機器は予期される保守上の問題の自己診断を行えますまた自律デバイスにより視覚的に問題を確認し解決策を判断して必要なツールと部品を用意し修理を行うことができますこれは携帯電波塔や橋梁など保守の実施が困難な場所では特に有益ですこのような予兆保守は製造業者のビジネス スピードの向上に大きく寄与しダウンタイムとコストを低減することができます
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エマージング テクノロジによる課題の克服企業のグローバル展開時の課題であまり取り上げられることのない問題に商品の配送があります米国では配送と言うとスピードの問題がありますがそもそも配送を行うためには配送先の地点を特定する必要があります
スタートアップ企業である what3words41 によると世界の人口の約 75 は「住所システムが一貫性に欠けたり複雑であったり未整備であることによる問題に直面している」ということです世界全体では 40 億人が住所を持っておらず先進国であっても住所システムは複雑な問題を抱えている場合がありますたとえばロンドンではLonsdale Road という異なる通りが 8 つあったり多くの家に地番がなかったりします
ロンドンを本拠とするスタートアップである what3words41 はこの問題に対処するため地球上を 3m x 3m の区画に区切り5700 万の区画を作成してそれぞれに固有の 3 つの単語による住所を割り当てましたこれは簡単な地理的座標系のように機能しますwhat3words は製造業者や配送企業から多くの注目を集めていますこの住所システムでは顧客は商品の配送先として単に倉庫を指定するだけでなくより具体的なドアや場所を指定できますまた製造業者では施設内で保守上の問題が発生している場所や資材の運搬先や作業現場の安全性を向上させる必要がある場所などを特定するのに役立ちますドローン テクノロジとの組み合わせによりこの座標系を使って食品や医薬品その他の補給品を迅速で容易に配送する方法に道が開かれる可能性がありますたとえば未開発の地域への配送や災害地域への緊急配送などが考えられますまだ途上の技術ですがエマージング テクノロジによってより小さな世界が実現されつつあります
先端素材スマートな先端素材によって想像以上に世界が変わろうとしています新しいスマートな素材が次々に登場していますたとえば自己修復を行える素材や光量温度電流などの変化に応じて形状を変化させる素材などがありますこれらの素材はコストの低下と共に利用の道が開かれつつあり製造業者ではこれまでになかった新製品や既存製品へのこれらのテクノロジの採用を検討しています
これらの先端素材の利用の一例には食品や医薬品などの賞味期限や有効期限のある製品向けに開発された「バイオ スマート タグ」がありますこれはトウモロコシの穀粒ほどの大きさのジェル状のスマート タグで食品の期限を示すことができますタグは特定の化学作用や微生物増殖により反応して通常は色の変化により状態を示します
このテクノロジには幅広い可能性がありますまずさまざまな食品パッケージや医薬品パッケージに採用して消費者に期限を知らせることができますまた現在は物流上一部のサンプルのみで行われている大腸菌やサルモネラ菌などの細菌検査に使われると画期的となります将来的にはこれらのテクノロジは現在では鮮度が不明であったり食中毒へのおそれから大量に廃棄している食品の課題に対応したりひいては食糧不足などの課題に対応できるものと期待されています
これらのテクノロジはまだ途上の技術ですが製造業者にとっては先端素材を使った製品や廃棄物の低減や工場内での品質管理の向上など有望な活用分野が開けています
ナノテクノロジナノテクノロジは画期的なイノベーションであると考えられていますナノテクノロジとは分子や原子のレベルで物質を操作する技術ですが次
世代のナノテクでは原子レベルでの超精密加工 (APM Atomically Precise Manufacturing) を目指しています42 これは文字どおり原子を自由に操作して物質を製造することを意味しています既にこのレベルの超精密技術によりナノ電子技術によって DNA にデータを保存することができ将来は米粒サイズの大きさに 1 ペタバイトを保存できる可能性があるとされています43
このテクノロジを支える科学は既に存在しその進化が期待されていますAPM はコストの低下と共にコンピューティング素材医薬品など多くの分野に大きな可能性を開くものと考えられています一方では適用の広がりと共に技術の悪用も懸念されていますたとえばわずかな製造設備で安価かつ高度な兵器を開発することなどですまた製造物が自己複製を繰り返すことにより地球上の資源を消費し尽くすほど増殖するというシナリオもありこれは「グレイグー」と呼ばれています遠い可能性かもしれませんがありえるリスクかもしれません44
ナノテクはまだこれからの技術ですが大きな影響があることは確実です
2008 年から 2014 年にわたる産業ロボットへの投資額増加 56
50+50+V50
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アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
79+78+69+63
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
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学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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した」とされておりこれは「海外にオフショアした製造工場の数の 2 倍」であるということです20
いくつかの要因によりリショアリングが促進されています第一の要因は中国インドブラジルなどかつて低コストでの製造を可能にした国々の経済成長ですそれにより賃金の上昇は 2 桁に及びました21 これは地域の労働者には大きな経済機会をもたらしましたがオフショアを行った製造企業にとっては国内生産に対するオフショアのメリットを失うことになります
さらに最近の運送コストの上昇によりオフショア生産のコスト メリットはいっそう低下しました運送コストは多くのマルチチャネル販売事業者にとって最大の運営経費です国内生産品の運送コストは一般に総売上の 2 ～ 4 程度ですが輸入品では総売上の 6 ～ 12 にもなります22 ガソリン価格や配送業者の賃金を始めとする各種コストの上昇も海外生産コストの上昇につながりましたBoston Consulting Group による製造企業調査ではリショアリングの主な理由として78 の製造業者が運送コストの低減と回答しました23
さらに製造業におけるロボティクスの普及の拡大もリショアリングの拡大につながっていますロボティクスは既に製造業で大きな役割を果たしており59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24 最新のロボットは高速のプロセッサとクラウド接
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59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24
続を備え数年前までは人間が行う必要のあった多くのプロセスを自動化することができます現在製造業者の 13 はロボティクスを使用したビジネス プロセスと生産プロセスの自動化を検討しています25 これらのスマートなロボティクスの採用によって国内生産施設が強化されかつて海外市場に求めた低コストの労働力を利用するよりもロボティクスを活用した国内の熟練労働者を利用するようになってきています
スマートな製造と新たな機器の需要スマートな製造施設とデジタル化されたバリュー チェーンへの動きは製造業に大きな影響を与えています今日では13 の製造業者がバリュー チェーンにおける自社のデジタル化の度合いを「高」と考えており80 以上が今後 5 年以内にバリュー チェーンをデジタル化すると回答しています26 これには大きな機会がありますがスマートな機器とデジタル化には高価な費用がかかりますPwC は製造エンジニアリング業界では今後 5 年間にわたりインダストリー 40 (第
4 次産業革命 ) ソリューションとして年間約 310 億ドルの投資が行われると予測しています26 これらの新しいテクノロジの実装にはコストがかかりますが実装しないことによる代償の方がはるかに大きいと考えられています
シェアリング エコノミーのインパクトPwC の最近のレポートによるとシェアリング エコノミーの市場は現在全世界での売り上げが 150 億ドルですが2025 年までに 3350 億ドルに成長すると予測されています27 Airbnb や Lyft などの企業はレンタルや交通の市場に変革をもたらしましたがシェアリング エコノミーのモデルは既にボート収納ペット仕事場エネルギーなどにも広がっています
シェアリング エコノミーはその急激な成長により製造への影響は不可避でありその兆候が既に現れています製造業者にとっての真のリスクはまだ判然とはしませんが個人が製品を シェア できるようになると製品を買う必要がなくなっていくと言っても過言ではないため製造業者への悪影
響もありえると考えられています一方シェアリング エコノミーは製造業者にとって興味深い機会をも創出していますAmazon などのいくつかの企業ではコミュニティ メンバーが製品や材料を顧客に配送し運送時間や運送コストを低減するという試みを既に始めていますまた企業間のシェアリング エコノミーではオーバーヘッドの共有や異なる季節需要を抱えた企業間での倉庫スペースの共有によるサイズの最適化など興味深い取り組みも始まっていますこのトレンドはまだ新しいものですが製造企業にも影響を与えるものと考えられます
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より高い可視性要旨データの収集性の向上とクラウド対応のアナリティクス プラットフォームにより製造業者ではこれまでにないほど工程についての可視性が高められています
ポイントbull 45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています
bull グローバル企業の 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じています
bull SMAC-スタック (ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド ) は製造業者の業務に変革をもたらしています
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58 + 47 + 44より高い可視性ビッグ データの最大の課題の 1 つはその量と速度に対応することですIBM による 2015 年の調査では日々 25 エクサ バイトものデータが生成されており世の中のすべてのデータの 90 は最近 2 年間に生成されたものであるということです28 データを活用するための優れたツールなしではその活用は比較的限定的でしたがスマートで強力なクラウド コンピューティングによりついにビッグ データがより有用なものとなり製造業者が生産現場を改良してよりスマートな工程とサプライ チェーンを実現するために役立っています
小型センサーからよりユビキタスなインターネット アクセスまで新たなテクノロジを活用して製造業者はより高速により信頼性の高いデータにアクセスすることができますこれらの進化により製造企業はこれまでになかったほど非常に広範なデータ ソースからデータを収集できるようになりましたたとえばユーザーによる製品の使用状況データ機器のキャパシティエネルギー消費レベルパーツ在庫機器のメンテナンス状況品質管理メトリックなどのデータを収集できます2015 年の Aberdeen Group によるインサイト時代のデータ主導の製造のレポートによると45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています29 より包括的で優れたデータを活用して製造業者は事業の総合的な理解を深めることができ工程を最適化したり問題の発生前に機器や安全上の問題の予兆に対応することができます
ビッグ データ高速かつ信頼性の高いデータの取得はビッグ データのための正しい方向への一歩ですがIBM が定義した「ビッグ データの 4 つの V」と呼ぶ新たな課題も引き起こします30 4 つの V とはVolume ( データの量 )Velocity (ストリーミング データの分析速度 )Variety (多様なデータの種類 )Veracity (データの信憑性 ) です
ビッグ データの増大に伴い企業はこれらの課題を痛感することになります2015 年の KPMG による Going Beyond the Data レポート 31 によるとグローバル企業の 58 がデータの品質と信頼性はデータとアナリティクスに基づく意思決定のための大きな課題であると回答していますまた 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じていますつまりビッグ データがビッグすぎるのです今日まで企業のデータ活用は内部の知識不足限定的なツール高価なコストなどにより制限されていましたがようやく機能が追い付いてきました
製造業者はビッグ データにより容易にアクセスできるための新たなアナリティクス ツールを活用しようとしていますこれには機械学習予測分析自動化ツールなどがありますビッグ データはそれ自体は有益なものではありませんデータが知識を提供しプロセスを効率的なものとして製造業者が効率的な業務を遂行できるようになることによって有益なものとなりますこれらのツールは製造業者が検出分類可能性分析最適化を行うために役立ちます
検出にはパターン (トレンド )ターゲット外れ値の認識があります多くのデータをチャートやグラフにでき
データとアナリティクスに基づいた意思決定を行うための最大の課題 31
データの品質と信頼性の評価が困難
適切なデータが必ずしも利用できない
クエリを実行するための知識が限られてる
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るデータ可視化ツールによりトレンドの把握がより容易になりますシンプルな可視化比較により外れ値を容易に識別できますリアルタイムにデータを追加することによりシンプルなデータ可視化にスピード性が加わります製造業者はこれらのツールを活用して品質管理の変化やメンテナンスの問題を追跡したり新たな市場トレンドを検知したりサプライ チェーンの問題の予兆を問題の発生前に識別したりすることができます
分類により企業はデータの分離並べ替えフィルター順序付け比較を行えます製造業者は分類によってより迅速に在庫パーツ生産のニーズを分離したりランク付けできます分類プロセスを自動化するツールにより生産を合理化でき製造業者は変化する需要に柔軟に対応できますまたこれによって製造業者はよりカスタマイズされた製品を製造してスマートなクロス セルを進めることができます
将来のできごとの可能性を理解することは戦略的な判断を行うために非常に重要です可能性はできごとの確率を示すために使われ複数のできごとを比較したり結果の分布を示すために利用されます製造業者は予測アナリティクス ツールを使ってマスター在庫管理新製品の最適な価格付け予兆保守や先制的な保守販売予測サポート ニーズの予測キャッシュ フロー管理などに活用できます
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SMAC-スタック = ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド製造業者にとってアジリティ (俊敏性 ) がますます重要になっているためアナリティクスを活用して最適化を進めることによってより敏捷性を高めることができますこれは上記の 3 つの柱の最適化すなわちより迅速で正確な検出分類可能性分析を行うことによって実現できます多くのリアル データが利用できるようになり新たな機械学習ツールを活用して期待された結果と実際の結果を比較しアルゴリズムを最適化することによって製造業者の業績向上につなげることができるようになりました
これらの方法自体は多くは新しいものではありませんが強力なプロセッサとクラウド コンピューティングの威力を使った新たなツールによってデータを十分に活用することが可能になってきました
SMAC-スタックSMAC-スタックとはソーシャルモバイルアナリティクス (すなわちビッグ データ )クラウドの頭文字を表すものであり製造業者が工程の可視性を向上してよりアジャイルな企業となるための製品とサービスのパッケージを示すものです次世代の SaaS では SMAC-スタックとの密接な連携が図られるようになると考えられます新たな機能とはプラグインなどのアドオンや API によりソフトウェアが単に共に動作するだけではありませんシステム全体が密接に連携するように構築され新たな機能の追加によりスタック全体を向上させることができます
SMAC-スタックではクラウドを活用したソーシャル機能によって企業
はデータをより効率的に共有したりコラボレーションを向上させたりできますソーシャル機能は社内のコミュニケーションを向上させるだけでなく仕入先やサプライ チェーンの他の取引先とのコミュニケーションも向上させることができます
モビリティのトレンドは既に数年間にわたって進んできていますがSMAC-スタックのモビリティによって従業員はクラウドを使ってデバイスを同期し場所を問わずにソーシャルやアナリティクスのデータに容易にアクセスできるようになります製造現場でのモバイル テクノロジの活用は生産フローの改善や問題の迅速な伝達と解決に役立ちます
アナリティクスが SMAC-スタックのコンセプトを支えていることは意外ではありません既に述べたようにビッグ データは製造に大きな影響を与えていますアナリティクスと SMAC-スタックをつなげることにより価値のあるいくつかのメリットが生じますがおそらく最も重要なのは単一プラットフォームの活用を通じた測定の一貫性ですつまり異なるデータ収集方法を使ったデータ ソースを混在させることがありません
最後にクラウドがこれらのパーツをすべて統合するスレッドとして機能しますクラウドにより企業の業務が塗り替えられつつあります企業はデータをリモートで保存できオンプレミスのデータ センターの必要性を低減して関連コストも削減できます企業はデータの物理的な場所とセキュリティの心配をする必要がなくなりますリソースをクラウドに集中するこ
とにより従業員はより容易かつより安全に業務に必要なツールとデータに場所と時を問わずにアクセスできます
IT 部門と財務部門製造におけるテクノロジの普及の増加は製造部門と IT 部門のより密接な関係をもたらしています企業におけるテクノロジの役割とコストが増大するにつれ財務部門が IT の管理により大きな役割を持つようになりこれにより製造工程にも財務部門の役割が拡大していますビッグ データによりIT 担当者と財務担当者のどちらにとっても企業の製造工程とサプライ チェーンの可視性が向上していますこの変化によって財務部門のリーダーが投資と経費の影響を十分に理解しようとすることにより財務部門の説明責任はバリュー チェーン全体に拡大しています
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日々生成されるデータ量28
エクサバイト
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エマージング テクノロジ要旨テクノロジは常に製造業のイノベーションの推進を担ってきました今日のエマージング テクノロジも同様です3D プリンティングからナノテクノロジまで最新のツールや技術は製造に変革をもたらしています
ポイントbull 米国の製造業者の 667 がなんらかの形で 3D プリンターを導入しています
bull 自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています
bull ナノテクノロジは原子レベルでの超精密加工 (APM) を可能にしています
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エマージング テクノロジ製品の歴史はほぼ製造技術の歴史と共にあります最初の革ベルトによるバケット エレベーターとベルト コンベアは 1785 年に登場し交換可能な部品は 1801 年に登場しました31 Ford による最初の可動組み立てラインは1913 年に登場しました32 Televox ロボットは 1926 年に登場しました33 CNC 機械加工やシックス シグマは80 年代に登場しましたそれらも含めRFID タグなどテクノロジのすべてが今日あるような新たな材料の製造や新たな製品のためのプロセスや組み立てに活用されています
製造における過去のトレンドを振り返りそれを基に将来の製造を理解しようとすると同時に最新のテクノロジを十分に理解することが重要です
3D プリンティング3D プリンティングは今日の企業と製造における最も期待されるエマージング テクノロジの 1 つです積層処理により事実上あらゆる 3D のデジタル レンダリング イメージを物理形状で行うことができます現在米国の製造業者の 23 (667) がなんらかの形で 3D プリンターを導入済みでその数は増加中であり155 は今後 3 年以内に使い始める予定であると報告されています34 この流れは技術的改良による機器と材料のコストの低下および印刷時間の高速化によって促進されています3D プリンティングは新しいものではありませんがこれらの改良によって多くの製造業者にとってより実用的なものとなってきています実際小規模企業における 3D プリンティングの導入は急速に大規模企業並みに進んできており現在の導入率はそれぞれ 5975 とその差が縮まっています34
3D プリンティングの用途はカスタマイズされた医療機器パーソナライズされた製品やパッケージ船舶が外洋航行中に作成して利用できる交換部品など広範にわたっていますカスタムの日さしによる独自の美容製品を
作成したり製薬企業が患者向けにさらにカスタマイズされた薬剤を作成したりさまざまなユーザーによる新たな用途が既に広がっています今日の製造においては3D プリンティングは主にプロトタイピングとして使われています製造業者の 34 が 3D プリンティングをプロトタイピングに使用していると報告されていますまた 289 は用途の実験中であり26 は従来の方法では製造できない製品を作るために使っているとしています34 3D プリンティング テクノロジが高速かつ安価となるにつれ製造業者にとって新たな用途が広がることは確実です
CNC 機械加工積層処理である 3D プリンティングとは異なり機械加工は大きな原材料のブロックから制御された削り出しによって最終的な形状とサイズを作成するプロセスですこれは複数の部品を組み合わせることなく単一の原材料から単一のコンポーネントを作成できることを意味しますこれは通常複数の部品を組み立てる時間を低減でき接続点において一般的な強度の弱さを低減でき複数部品の接続に必要な追加部品や材料を減らせるため重量とサイズを低減できます
CNC 機械加工は新しいものではありませんが技術とプロセスの進化により近年 CNC 機械加工の需要は高まっています今日の CNC 機械加工では自動化正確性速度が改良され主に自動車医療機器テクノロジ デ
バイスなどに使われる高品位金属など扱える材料が拡大していますその結果CNC 機械加工はより強くより小さな製品に利用され今日の製品で見られる多くのユニボディの製造のための技術として活用されています
自律デバイス自律デバイスと言うと自動運転のクルマやドローンのように未来の夢と思われるかもしれませんが実際には既に現実のものになっていますMercedes-Benz35 や Tesla36 などの自動車製造業者は既に自律機能付きのクルマを発売しておりTesla の CEO である Elon Musk は最近のインタビューで自動運転車は今後 20 年で普通のものになると予測しています37 最大の障壁は技術自体よりも規制面であると考えられます38 ロボティクスと自律システムに関する公開特許の数は 2004 年から 2013 年の間に 264 増加しました24
製造業ではロボットは長い間一般的であり他の産業よりも普及が進んでいましたが新世代の AI (人工知能 ) を使った自律デバイスによって生産工程保守の 3 つの点で製造の情勢が塗り替えられようとしています
これまでのロボット活用と同様に今後もロボット支援を活用した生産ではより効率的に仕事をこなしたり重量物の運搬など人間ではできないことも行えますがAI と自律機能の搭載により機械がより独立して作業を行うことができるようになりますま
3612 24導入の可否を判断するための実
験段階プロトタイピングのみ
プロトタイピングおよび実生産
従来の方法では製造不可能な製品の製作
最終製品や最終部品の実生産のみ
未導入
3D プリンティングの採用状況 5529+25+10+3+1+33
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だ実験段階ではありますがプログラムされた自律型のドローンは自分で部材や部品を見つけて共同作業を行ってビルや橋を組み立てることができます39
自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています欧州のロボティクス企業である Kuka40 ではロボットが相互にやり取りを行って自動的に次の製品ラインの対応を調整する自律ロボットを製造していますこれらのような自律マシンは集中在庫データにアクセスして市場ニーズに基づいて動的に製造量を変更することができます自律ドローンや自律ロボットは倉庫内で資材を見つけて運搬することができ製品を顧客に配送することさえ可能です作業現場でドローンが部材を集めて在庫ニーズに応じて製品を組み立て製品が自動運転車両によって自動的に配送される日も遠い未来ではないでしょう
最後に自律車両が保守に大きな変革をもたらしていますスマート センサーの活用により機器は予期される保守上の問題の自己診断を行えますまた自律デバイスにより視覚的に問題を確認し解決策を判断して必要なツールと部品を用意し修理を行うことができますこれは携帯電波塔や橋梁など保守の実施が困難な場所では特に有益ですこのような予兆保守は製造業者のビジネス スピードの向上に大きく寄与しダウンタイムとコストを低減することができます
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エマージング テクノロジによる課題の克服企業のグローバル展開時の課題であまり取り上げられることのない問題に商品の配送があります米国では配送と言うとスピードの問題がありますがそもそも配送を行うためには配送先の地点を特定する必要があります
スタートアップ企業である what3words41 によると世界の人口の約 75 は「住所システムが一貫性に欠けたり複雑であったり未整備であることによる問題に直面している」ということです世界全体では 40 億人が住所を持っておらず先進国であっても住所システムは複雑な問題を抱えている場合がありますたとえばロンドンではLonsdale Road という異なる通りが 8 つあったり多くの家に地番がなかったりします
ロンドンを本拠とするスタートアップである what3words41 はこの問題に対処するため地球上を 3m x 3m の区画に区切り5700 万の区画を作成してそれぞれに固有の 3 つの単語による住所を割り当てましたこれは簡単な地理的座標系のように機能しますwhat3words は製造業者や配送企業から多くの注目を集めていますこの住所システムでは顧客は商品の配送先として単に倉庫を指定するだけでなくより具体的なドアや場所を指定できますまた製造業者では施設内で保守上の問題が発生している場所や資材の運搬先や作業現場の安全性を向上させる必要がある場所などを特定するのに役立ちますドローン テクノロジとの組み合わせによりこの座標系を使って食品や医薬品その他の補給品を迅速で容易に配送する方法に道が開かれる可能性がありますたとえば未開発の地域への配送や災害地域への緊急配送などが考えられますまだ途上の技術ですがエマージング テクノロジによってより小さな世界が実現されつつあります
先端素材スマートな先端素材によって想像以上に世界が変わろうとしています新しいスマートな素材が次々に登場していますたとえば自己修復を行える素材や光量温度電流などの変化に応じて形状を変化させる素材などがありますこれらの素材はコストの低下と共に利用の道が開かれつつあり製造業者ではこれまでになかった新製品や既存製品へのこれらのテクノロジの採用を検討しています
これらの先端素材の利用の一例には食品や医薬品などの賞味期限や有効期限のある製品向けに開発された「バイオ スマート タグ」がありますこれはトウモロコシの穀粒ほどの大きさのジェル状のスマート タグで食品の期限を示すことができますタグは特定の化学作用や微生物増殖により反応して通常は色の変化により状態を示します
このテクノロジには幅広い可能性がありますまずさまざまな食品パッケージや医薬品パッケージに採用して消費者に期限を知らせることができますまた現在は物流上一部のサンプルのみで行われている大腸菌やサルモネラ菌などの細菌検査に使われると画期的となります将来的にはこれらのテクノロジは現在では鮮度が不明であったり食中毒へのおそれから大量に廃棄している食品の課題に対応したりひいては食糧不足などの課題に対応できるものと期待されています
これらのテクノロジはまだ途上の技術ですが製造業者にとっては先端素材を使った製品や廃棄物の低減や工場内での品質管理の向上など有望な活用分野が開けています
ナノテクノロジナノテクノロジは画期的なイノベーションであると考えられていますナノテクノロジとは分子や原子のレベルで物質を操作する技術ですが次
世代のナノテクでは原子レベルでの超精密加工 (APM Atomically Precise Manufacturing) を目指しています42 これは文字どおり原子を自由に操作して物質を製造することを意味しています既にこのレベルの超精密技術によりナノ電子技術によって DNA にデータを保存することができ将来は米粒サイズの大きさに 1 ペタバイトを保存できる可能性があるとされています43
このテクノロジを支える科学は既に存在しその進化が期待されていますAPM はコストの低下と共にコンピューティング素材医薬品など多くの分野に大きな可能性を開くものと考えられています一方では適用の広がりと共に技術の悪用も懸念されていますたとえばわずかな製造設備で安価かつ高度な兵器を開発することなどですまた製造物が自己複製を繰り返すことにより地球上の資源を消費し尽くすほど増殖するというシナリオもありこれは「グレイグー」と呼ばれています遠い可能性かもしれませんがありえるリスクかもしれません44
ナノテクはまだこれからの技術ですが大きな影響があることは確実です
2008 年から 2014 年にわたる産業ロボットへの投資額増加 56
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アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
49
学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーションの連携
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
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59 の製造業者がなんらかのロボティクスを採用していると回答しています24
続を備え数年前までは人間が行う必要のあった多くのプロセスを自動化することができます現在製造業者の 13 はロボティクスを使用したビジネス プロセスと生産プロセスの自動化を検討しています25 これらのスマートなロボティクスの採用によって国内生産施設が強化されかつて海外市場に求めた低コストの労働力を利用するよりもロボティクスを活用した国内の熟練労働者を利用するようになってきています
スマートな製造と新たな機器の需要スマートな製造施設とデジタル化されたバリュー チェーンへの動きは製造業に大きな影響を与えています今日では13 の製造業者がバリュー チェーンにおける自社のデジタル化の度合いを「高」と考えており80 以上が今後 5 年以内にバリュー チェーンをデジタル化すると回答しています26 これには大きな機会がありますがスマートな機器とデジタル化には高価な費用がかかりますPwC は製造エンジニアリング業界では今後 5 年間にわたりインダストリー 40 (第
4 次産業革命 ) ソリューションとして年間約 310 億ドルの投資が行われると予測しています26 これらの新しいテクノロジの実装にはコストがかかりますが実装しないことによる代償の方がはるかに大きいと考えられています
シェアリング エコノミーのインパクトPwC の最近のレポートによるとシェアリング エコノミーの市場は現在全世界での売り上げが 150 億ドルですが2025 年までに 3350 億ドルに成長すると予測されています27 Airbnb や Lyft などの企業はレンタルや交通の市場に変革をもたらしましたがシェアリング エコノミーのモデルは既にボート収納ペット仕事場エネルギーなどにも広がっています
シェアリング エコノミーはその急激な成長により製造への影響は不可避でありその兆候が既に現れています製造業者にとっての真のリスクはまだ判然とはしませんが個人が製品を シェア できるようになると製品を買う必要がなくなっていくと言っても過言ではないため製造業者への悪影
響もありえると考えられています一方シェアリング エコノミーは製造業者にとって興味深い機会をも創出していますAmazon などのいくつかの企業ではコミュニティ メンバーが製品や材料を顧客に配送し運送時間や運送コストを低減するという試みを既に始めていますまた企業間のシェアリング エコノミーではオーバーヘッドの共有や異なる季節需要を抱えた企業間での倉庫スペースの共有によるサイズの最適化など興味深い取り組みも始まっていますこのトレンドはまだ新しいものですが製造企業にも影響を与えるものと考えられます
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より高い可視性要旨データの収集性の向上とクラウド対応のアナリティクス プラットフォームにより製造業者ではこれまでにないほど工程についての可視性が高められています
ポイントbull 45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています
bull グローバル企業の 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じています
bull SMAC-スタック (ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド ) は製造業者の業務に変革をもたらしています
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58 + 47 + 44より高い可視性ビッグ データの最大の課題の 1 つはその量と速度に対応することですIBM による 2015 年の調査では日々 25 エクサ バイトものデータが生成されており世の中のすべてのデータの 90 は最近 2 年間に生成されたものであるということです28 データを活用するための優れたツールなしではその活用は比較的限定的でしたがスマートで強力なクラウド コンピューティングによりついにビッグ データがより有用なものとなり製造業者が生産現場を改良してよりスマートな工程とサプライ チェーンを実現するために役立っています
小型センサーからよりユビキタスなインターネット アクセスまで新たなテクノロジを活用して製造業者はより高速により信頼性の高いデータにアクセスすることができますこれらの進化により製造企業はこれまでになかったほど非常に広範なデータ ソースからデータを収集できるようになりましたたとえばユーザーによる製品の使用状況データ機器のキャパシティエネルギー消費レベルパーツ在庫機器のメンテナンス状況品質管理メトリックなどのデータを収集できます2015 年の Aberdeen Group によるインサイト時代のデータ主導の製造のレポートによると45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています29 より包括的で優れたデータを活用して製造業者は事業の総合的な理解を深めることができ工程を最適化したり問題の発生前に機器や安全上の問題の予兆に対応することができます
ビッグ データ高速かつ信頼性の高いデータの取得はビッグ データのための正しい方向への一歩ですがIBM が定義した「ビッグ データの 4 つの V」と呼ぶ新たな課題も引き起こします30 4 つの V とはVolume ( データの量 )Velocity (ストリーミング データの分析速度 )Variety (多様なデータの種類 )Veracity (データの信憑性 ) です
ビッグ データの増大に伴い企業はこれらの課題を痛感することになります2015 年の KPMG による Going Beyond the Data レポート 31 によるとグローバル企業の 58 がデータの品質と信頼性はデータとアナリティクスに基づく意思決定のための大きな課題であると回答していますまた 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じていますつまりビッグ データがビッグすぎるのです今日まで企業のデータ活用は内部の知識不足限定的なツール高価なコストなどにより制限されていましたがようやく機能が追い付いてきました
製造業者はビッグ データにより容易にアクセスできるための新たなアナリティクス ツールを活用しようとしていますこれには機械学習予測分析自動化ツールなどがありますビッグ データはそれ自体は有益なものではありませんデータが知識を提供しプロセスを効率的なものとして製造業者が効率的な業務を遂行できるようになることによって有益なものとなりますこれらのツールは製造業者が検出分類可能性分析最適化を行うために役立ちます
検出にはパターン (トレンド )ターゲット外れ値の認識があります多くのデータをチャートやグラフにでき
データとアナリティクスに基づいた意思決定を行うための最大の課題 31
データの品質と信頼性の評価が困難
適切なデータが必ずしも利用できない
クエリを実行するための知識が限られてる
58
47
44
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るデータ可視化ツールによりトレンドの把握がより容易になりますシンプルな可視化比較により外れ値を容易に識別できますリアルタイムにデータを追加することによりシンプルなデータ可視化にスピード性が加わります製造業者はこれらのツールを活用して品質管理の変化やメンテナンスの問題を追跡したり新たな市場トレンドを検知したりサプライ チェーンの問題の予兆を問題の発生前に識別したりすることができます
分類により企業はデータの分離並べ替えフィルター順序付け比較を行えます製造業者は分類によってより迅速に在庫パーツ生産のニーズを分離したりランク付けできます分類プロセスを自動化するツールにより生産を合理化でき製造業者は変化する需要に柔軟に対応できますまたこれによって製造業者はよりカスタマイズされた製品を製造してスマートなクロス セルを進めることができます
将来のできごとの可能性を理解することは戦略的な判断を行うために非常に重要です可能性はできごとの確率を示すために使われ複数のできごとを比較したり結果の分布を示すために利用されます製造業者は予測アナリティクス ツールを使ってマスター在庫管理新製品の最適な価格付け予兆保守や先制的な保守販売予測サポート ニーズの予測キャッシュ フロー管理などに活用できます
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SMAC-スタック = ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド製造業者にとってアジリティ (俊敏性 ) がますます重要になっているためアナリティクスを活用して最適化を進めることによってより敏捷性を高めることができますこれは上記の 3 つの柱の最適化すなわちより迅速で正確な検出分類可能性分析を行うことによって実現できます多くのリアル データが利用できるようになり新たな機械学習ツールを活用して期待された結果と実際の結果を比較しアルゴリズムを最適化することによって製造業者の業績向上につなげることができるようになりました
これらの方法自体は多くは新しいものではありませんが強力なプロセッサとクラウド コンピューティングの威力を使った新たなツールによってデータを十分に活用することが可能になってきました
SMAC-スタックSMAC-スタックとはソーシャルモバイルアナリティクス (すなわちビッグ データ )クラウドの頭文字を表すものであり製造業者が工程の可視性を向上してよりアジャイルな企業となるための製品とサービスのパッケージを示すものです次世代の SaaS では SMAC-スタックとの密接な連携が図られるようになると考えられます新たな機能とはプラグインなどのアドオンや API によりソフトウェアが単に共に動作するだけではありませんシステム全体が密接に連携するように構築され新たな機能の追加によりスタック全体を向上させることができます
SMAC-スタックではクラウドを活用したソーシャル機能によって企業
はデータをより効率的に共有したりコラボレーションを向上させたりできますソーシャル機能は社内のコミュニケーションを向上させるだけでなく仕入先やサプライ チェーンの他の取引先とのコミュニケーションも向上させることができます
モビリティのトレンドは既に数年間にわたって進んできていますがSMAC-スタックのモビリティによって従業員はクラウドを使ってデバイスを同期し場所を問わずにソーシャルやアナリティクスのデータに容易にアクセスできるようになります製造現場でのモバイル テクノロジの活用は生産フローの改善や問題の迅速な伝達と解決に役立ちます
アナリティクスが SMAC-スタックのコンセプトを支えていることは意外ではありません既に述べたようにビッグ データは製造に大きな影響を与えていますアナリティクスと SMAC-スタックをつなげることにより価値のあるいくつかのメリットが生じますがおそらく最も重要なのは単一プラットフォームの活用を通じた測定の一貫性ですつまり異なるデータ収集方法を使ったデータ ソースを混在させることがありません
最後にクラウドがこれらのパーツをすべて統合するスレッドとして機能しますクラウドにより企業の業務が塗り替えられつつあります企業はデータをリモートで保存できオンプレミスのデータ センターの必要性を低減して関連コストも削減できます企業はデータの物理的な場所とセキュリティの心配をする必要がなくなりますリソースをクラウドに集中するこ
とにより従業員はより容易かつより安全に業務に必要なツールとデータに場所と時を問わずにアクセスできます
IT 部門と財務部門製造におけるテクノロジの普及の増加は製造部門と IT 部門のより密接な関係をもたらしています企業におけるテクノロジの役割とコストが増大するにつれ財務部門が IT の管理により大きな役割を持つようになりこれにより製造工程にも財務部門の役割が拡大していますビッグ データによりIT 担当者と財務担当者のどちらにとっても企業の製造工程とサプライ チェーンの可視性が向上していますこの変化によって財務部門のリーダーが投資と経費の影響を十分に理解しようとすることにより財務部門の説明責任はバリュー チェーン全体に拡大しています
25
日々生成されるデータ量28
エクサバイト
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エマージング テクノロジ要旨テクノロジは常に製造業のイノベーションの推進を担ってきました今日のエマージング テクノロジも同様です3D プリンティングからナノテクノロジまで最新のツールや技術は製造に変革をもたらしています
ポイントbull 米国の製造業者の 667 がなんらかの形で 3D プリンターを導入しています
bull 自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています
bull ナノテクノロジは原子レベルでの超精密加工 (APM) を可能にしています
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エマージング テクノロジ製品の歴史はほぼ製造技術の歴史と共にあります最初の革ベルトによるバケット エレベーターとベルト コンベアは 1785 年に登場し交換可能な部品は 1801 年に登場しました31 Ford による最初の可動組み立てラインは1913 年に登場しました32 Televox ロボットは 1926 年に登場しました33 CNC 機械加工やシックス シグマは80 年代に登場しましたそれらも含めRFID タグなどテクノロジのすべてが今日あるような新たな材料の製造や新たな製品のためのプロセスや組み立てに活用されています
製造における過去のトレンドを振り返りそれを基に将来の製造を理解しようとすると同時に最新のテクノロジを十分に理解することが重要です
3D プリンティング3D プリンティングは今日の企業と製造における最も期待されるエマージング テクノロジの 1 つです積層処理により事実上あらゆる 3D のデジタル レンダリング イメージを物理形状で行うことができます現在米国の製造業者の 23 (667) がなんらかの形で 3D プリンターを導入済みでその数は増加中であり155 は今後 3 年以内に使い始める予定であると報告されています34 この流れは技術的改良による機器と材料のコストの低下および印刷時間の高速化によって促進されています3D プリンティングは新しいものではありませんがこれらの改良によって多くの製造業者にとってより実用的なものとなってきています実際小規模企業における 3D プリンティングの導入は急速に大規模企業並みに進んできており現在の導入率はそれぞれ 5975 とその差が縮まっています34
3D プリンティングの用途はカスタマイズされた医療機器パーソナライズされた製品やパッケージ船舶が外洋航行中に作成して利用できる交換部品など広範にわたっていますカスタムの日さしによる独自の美容製品を
作成したり製薬企業が患者向けにさらにカスタマイズされた薬剤を作成したりさまざまなユーザーによる新たな用途が既に広がっています今日の製造においては3D プリンティングは主にプロトタイピングとして使われています製造業者の 34 が 3D プリンティングをプロトタイピングに使用していると報告されていますまた 289 は用途の実験中であり26 は従来の方法では製造できない製品を作るために使っているとしています34 3D プリンティング テクノロジが高速かつ安価となるにつれ製造業者にとって新たな用途が広がることは確実です
CNC 機械加工積層処理である 3D プリンティングとは異なり機械加工は大きな原材料のブロックから制御された削り出しによって最終的な形状とサイズを作成するプロセスですこれは複数の部品を組み合わせることなく単一の原材料から単一のコンポーネントを作成できることを意味しますこれは通常複数の部品を組み立てる時間を低減でき接続点において一般的な強度の弱さを低減でき複数部品の接続に必要な追加部品や材料を減らせるため重量とサイズを低減できます
CNC 機械加工は新しいものではありませんが技術とプロセスの進化により近年 CNC 機械加工の需要は高まっています今日の CNC 機械加工では自動化正確性速度が改良され主に自動車医療機器テクノロジ デ
バイスなどに使われる高品位金属など扱える材料が拡大していますその結果CNC 機械加工はより強くより小さな製品に利用され今日の製品で見られる多くのユニボディの製造のための技術として活用されています
自律デバイス自律デバイスと言うと自動運転のクルマやドローンのように未来の夢と思われるかもしれませんが実際には既に現実のものになっていますMercedes-Benz35 や Tesla36 などの自動車製造業者は既に自律機能付きのクルマを発売しておりTesla の CEO である Elon Musk は最近のインタビューで自動運転車は今後 20 年で普通のものになると予測しています37 最大の障壁は技術自体よりも規制面であると考えられます38 ロボティクスと自律システムに関する公開特許の数は 2004 年から 2013 年の間に 264 増加しました24
製造業ではロボットは長い間一般的であり他の産業よりも普及が進んでいましたが新世代の AI (人工知能 ) を使った自律デバイスによって生産工程保守の 3 つの点で製造の情勢が塗り替えられようとしています
これまでのロボット活用と同様に今後もロボット支援を活用した生産ではより効率的に仕事をこなしたり重量物の運搬など人間ではできないことも行えますがAI と自律機能の搭載により機械がより独立して作業を行うことができるようになりますま
3612 24導入の可否を判断するための実
験段階プロトタイピングのみ
プロトタイピングおよび実生産
従来の方法では製造不可能な製品の製作
最終製品や最終部品の実生産のみ
未導入
3D プリンティングの採用状況 5529+25+10+3+1+33
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だ実験段階ではありますがプログラムされた自律型のドローンは自分で部材や部品を見つけて共同作業を行ってビルや橋を組み立てることができます39
自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています欧州のロボティクス企業である Kuka40 ではロボットが相互にやり取りを行って自動的に次の製品ラインの対応を調整する自律ロボットを製造していますこれらのような自律マシンは集中在庫データにアクセスして市場ニーズに基づいて動的に製造量を変更することができます自律ドローンや自律ロボットは倉庫内で資材を見つけて運搬することができ製品を顧客に配送することさえ可能です作業現場でドローンが部材を集めて在庫ニーズに応じて製品を組み立て製品が自動運転車両によって自動的に配送される日も遠い未来ではないでしょう
最後に自律車両が保守に大きな変革をもたらしていますスマート センサーの活用により機器は予期される保守上の問題の自己診断を行えますまた自律デバイスにより視覚的に問題を確認し解決策を判断して必要なツールと部品を用意し修理を行うことができますこれは携帯電波塔や橋梁など保守の実施が困難な場所では特に有益ですこのような予兆保守は製造業者のビジネス スピードの向上に大きく寄与しダウンタイムとコストを低減することができます
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エマージング テクノロジによる課題の克服企業のグローバル展開時の課題であまり取り上げられることのない問題に商品の配送があります米国では配送と言うとスピードの問題がありますがそもそも配送を行うためには配送先の地点を特定する必要があります
スタートアップ企業である what3words41 によると世界の人口の約 75 は「住所システムが一貫性に欠けたり複雑であったり未整備であることによる問題に直面している」ということです世界全体では 40 億人が住所を持っておらず先進国であっても住所システムは複雑な問題を抱えている場合がありますたとえばロンドンではLonsdale Road という異なる通りが 8 つあったり多くの家に地番がなかったりします
ロンドンを本拠とするスタートアップである what3words41 はこの問題に対処するため地球上を 3m x 3m の区画に区切り5700 万の区画を作成してそれぞれに固有の 3 つの単語による住所を割り当てましたこれは簡単な地理的座標系のように機能しますwhat3words は製造業者や配送企業から多くの注目を集めていますこの住所システムでは顧客は商品の配送先として単に倉庫を指定するだけでなくより具体的なドアや場所を指定できますまた製造業者では施設内で保守上の問題が発生している場所や資材の運搬先や作業現場の安全性を向上させる必要がある場所などを特定するのに役立ちますドローン テクノロジとの組み合わせによりこの座標系を使って食品や医薬品その他の補給品を迅速で容易に配送する方法に道が開かれる可能性がありますたとえば未開発の地域への配送や災害地域への緊急配送などが考えられますまだ途上の技術ですがエマージング テクノロジによってより小さな世界が実現されつつあります
先端素材スマートな先端素材によって想像以上に世界が変わろうとしています新しいスマートな素材が次々に登場していますたとえば自己修復を行える素材や光量温度電流などの変化に応じて形状を変化させる素材などがありますこれらの素材はコストの低下と共に利用の道が開かれつつあり製造業者ではこれまでになかった新製品や既存製品へのこれらのテクノロジの採用を検討しています
これらの先端素材の利用の一例には食品や医薬品などの賞味期限や有効期限のある製品向けに開発された「バイオ スマート タグ」がありますこれはトウモロコシの穀粒ほどの大きさのジェル状のスマート タグで食品の期限を示すことができますタグは特定の化学作用や微生物増殖により反応して通常は色の変化により状態を示します
このテクノロジには幅広い可能性がありますまずさまざまな食品パッケージや医薬品パッケージに採用して消費者に期限を知らせることができますまた現在は物流上一部のサンプルのみで行われている大腸菌やサルモネラ菌などの細菌検査に使われると画期的となります将来的にはこれらのテクノロジは現在では鮮度が不明であったり食中毒へのおそれから大量に廃棄している食品の課題に対応したりひいては食糧不足などの課題に対応できるものと期待されています
これらのテクノロジはまだ途上の技術ですが製造業者にとっては先端素材を使った製品や廃棄物の低減や工場内での品質管理の向上など有望な活用分野が開けています
ナノテクノロジナノテクノロジは画期的なイノベーションであると考えられていますナノテクノロジとは分子や原子のレベルで物質を操作する技術ですが次
世代のナノテクでは原子レベルでの超精密加工 (APM Atomically Precise Manufacturing) を目指しています42 これは文字どおり原子を自由に操作して物質を製造することを意味しています既にこのレベルの超精密技術によりナノ電子技術によって DNA にデータを保存することができ将来は米粒サイズの大きさに 1 ペタバイトを保存できる可能性があるとされています43
このテクノロジを支える科学は既に存在しその進化が期待されていますAPM はコストの低下と共にコンピューティング素材医薬品など多くの分野に大きな可能性を開くものと考えられています一方では適用の広がりと共に技術の悪用も懸念されていますたとえばわずかな製造設備で安価かつ高度な兵器を開発することなどですまた製造物が自己複製を繰り返すことにより地球上の資源を消費し尽くすほど増殖するというシナリオもありこれは「グレイグー」と呼ばれています遠い可能性かもしれませんがありえるリスクかもしれません44
ナノテクはまだこれからの技術ですが大きな影響があることは確実です
2008 年から 2014 年にわたる産業ロボットへの投資額増加 56
50+50+V50
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アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
79+78+69+63
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
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学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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より高い可視性要旨データの収集性の向上とクラウド対応のアナリティクス プラットフォームにより製造業者ではこれまでにないほど工程についての可視性が高められています
ポイントbull 45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています
bull グローバル企業の 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じています
bull SMAC-スタック (ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド ) は製造業者の業務に変革をもたらしています
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58 + 47 + 44より高い可視性ビッグ データの最大の課題の 1 つはその量と速度に対応することですIBM による 2015 年の調査では日々 25 エクサ バイトものデータが生成されており世の中のすべてのデータの 90 は最近 2 年間に生成されたものであるということです28 データを活用するための優れたツールなしではその活用は比較的限定的でしたがスマートで強力なクラウド コンピューティングによりついにビッグ データがより有用なものとなり製造業者が生産現場を改良してよりスマートな工程とサプライ チェーンを実現するために役立っています
小型センサーからよりユビキタスなインターネット アクセスまで新たなテクノロジを活用して製造業者はより高速により信頼性の高いデータにアクセスすることができますこれらの進化により製造企業はこれまでになかったほど非常に広範なデータ ソースからデータを収集できるようになりましたたとえばユーザーによる製品の使用状況データ機器のキャパシティエネルギー消費レベルパーツ在庫機器のメンテナンス状況品質管理メトリックなどのデータを収集できます2015 年の Aberdeen Group によるインサイト時代のデータ主導の製造のレポートによると45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています29 より包括的で優れたデータを活用して製造業者は事業の総合的な理解を深めることができ工程を最適化したり問題の発生前に機器や安全上の問題の予兆に対応することができます
ビッグ データ高速かつ信頼性の高いデータの取得はビッグ データのための正しい方向への一歩ですがIBM が定義した「ビッグ データの 4 つの V」と呼ぶ新たな課題も引き起こします30 4 つの V とはVolume ( データの量 )Velocity (ストリーミング データの分析速度 )Variety (多様なデータの種類 )Veracity (データの信憑性 ) です
ビッグ データの増大に伴い企業はこれらの課題を痛感することになります2015 年の KPMG による Going Beyond the Data レポート 31 によるとグローバル企業の 58 がデータの品質と信頼性はデータとアナリティクスに基づく意思決定のための大きな課題であると回答していますまた 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じていますつまりビッグ データがビッグすぎるのです今日まで企業のデータ活用は内部の知識不足限定的なツール高価なコストなどにより制限されていましたがようやく機能が追い付いてきました
製造業者はビッグ データにより容易にアクセスできるための新たなアナリティクス ツールを活用しようとしていますこれには機械学習予測分析自動化ツールなどがありますビッグ データはそれ自体は有益なものではありませんデータが知識を提供しプロセスを効率的なものとして製造業者が効率的な業務を遂行できるようになることによって有益なものとなりますこれらのツールは製造業者が検出分類可能性分析最適化を行うために役立ちます
検出にはパターン (トレンド )ターゲット外れ値の認識があります多くのデータをチャートやグラフにでき
データとアナリティクスに基づいた意思決定を行うための最大の課題 31
データの品質と信頼性の評価が困難
適切なデータが必ずしも利用できない
クエリを実行するための知識が限られてる
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るデータ可視化ツールによりトレンドの把握がより容易になりますシンプルな可視化比較により外れ値を容易に識別できますリアルタイムにデータを追加することによりシンプルなデータ可視化にスピード性が加わります製造業者はこれらのツールを活用して品質管理の変化やメンテナンスの問題を追跡したり新たな市場トレンドを検知したりサプライ チェーンの問題の予兆を問題の発生前に識別したりすることができます
分類により企業はデータの分離並べ替えフィルター順序付け比較を行えます製造業者は分類によってより迅速に在庫パーツ生産のニーズを分離したりランク付けできます分類プロセスを自動化するツールにより生産を合理化でき製造業者は変化する需要に柔軟に対応できますまたこれによって製造業者はよりカスタマイズされた製品を製造してスマートなクロス セルを進めることができます
将来のできごとの可能性を理解することは戦略的な判断を行うために非常に重要です可能性はできごとの確率を示すために使われ複数のできごとを比較したり結果の分布を示すために利用されます製造業者は予測アナリティクス ツールを使ってマスター在庫管理新製品の最適な価格付け予兆保守や先制的な保守販売予測サポート ニーズの予測キャッシュ フロー管理などに活用できます
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SMAC-スタック = ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド製造業者にとってアジリティ (俊敏性 ) がますます重要になっているためアナリティクスを活用して最適化を進めることによってより敏捷性を高めることができますこれは上記の 3 つの柱の最適化すなわちより迅速で正確な検出分類可能性分析を行うことによって実現できます多くのリアル データが利用できるようになり新たな機械学習ツールを活用して期待された結果と実際の結果を比較しアルゴリズムを最適化することによって製造業者の業績向上につなげることができるようになりました
これらの方法自体は多くは新しいものではありませんが強力なプロセッサとクラウド コンピューティングの威力を使った新たなツールによってデータを十分に活用することが可能になってきました
SMAC-スタックSMAC-スタックとはソーシャルモバイルアナリティクス (すなわちビッグ データ )クラウドの頭文字を表すものであり製造業者が工程の可視性を向上してよりアジャイルな企業となるための製品とサービスのパッケージを示すものです次世代の SaaS では SMAC-スタックとの密接な連携が図られるようになると考えられます新たな機能とはプラグインなどのアドオンや API によりソフトウェアが単に共に動作するだけではありませんシステム全体が密接に連携するように構築され新たな機能の追加によりスタック全体を向上させることができます
SMAC-スタックではクラウドを活用したソーシャル機能によって企業
はデータをより効率的に共有したりコラボレーションを向上させたりできますソーシャル機能は社内のコミュニケーションを向上させるだけでなく仕入先やサプライ チェーンの他の取引先とのコミュニケーションも向上させることができます
モビリティのトレンドは既に数年間にわたって進んできていますがSMAC-スタックのモビリティによって従業員はクラウドを使ってデバイスを同期し場所を問わずにソーシャルやアナリティクスのデータに容易にアクセスできるようになります製造現場でのモバイル テクノロジの活用は生産フローの改善や問題の迅速な伝達と解決に役立ちます
アナリティクスが SMAC-スタックのコンセプトを支えていることは意外ではありません既に述べたようにビッグ データは製造に大きな影響を与えていますアナリティクスと SMAC-スタックをつなげることにより価値のあるいくつかのメリットが生じますがおそらく最も重要なのは単一プラットフォームの活用を通じた測定の一貫性ですつまり異なるデータ収集方法を使ったデータ ソースを混在させることがありません
最後にクラウドがこれらのパーツをすべて統合するスレッドとして機能しますクラウドにより企業の業務が塗り替えられつつあります企業はデータをリモートで保存できオンプレミスのデータ センターの必要性を低減して関連コストも削減できます企業はデータの物理的な場所とセキュリティの心配をする必要がなくなりますリソースをクラウドに集中するこ
とにより従業員はより容易かつより安全に業務に必要なツールとデータに場所と時を問わずにアクセスできます
IT 部門と財務部門製造におけるテクノロジの普及の増加は製造部門と IT 部門のより密接な関係をもたらしています企業におけるテクノロジの役割とコストが増大するにつれ財務部門が IT の管理により大きな役割を持つようになりこれにより製造工程にも財務部門の役割が拡大していますビッグ データによりIT 担当者と財務担当者のどちらにとっても企業の製造工程とサプライ チェーンの可視性が向上していますこの変化によって財務部門のリーダーが投資と経費の影響を十分に理解しようとすることにより財務部門の説明責任はバリュー チェーン全体に拡大しています
25
日々生成されるデータ量28
エクサバイト
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エマージング テクノロジ要旨テクノロジは常に製造業のイノベーションの推進を担ってきました今日のエマージング テクノロジも同様です3D プリンティングからナノテクノロジまで最新のツールや技術は製造に変革をもたらしています
ポイントbull 米国の製造業者の 667 がなんらかの形で 3D プリンターを導入しています
bull 自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています
bull ナノテクノロジは原子レベルでの超精密加工 (APM) を可能にしています
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エマージング テクノロジ製品の歴史はほぼ製造技術の歴史と共にあります最初の革ベルトによるバケット エレベーターとベルト コンベアは 1785 年に登場し交換可能な部品は 1801 年に登場しました31 Ford による最初の可動組み立てラインは1913 年に登場しました32 Televox ロボットは 1926 年に登場しました33 CNC 機械加工やシックス シグマは80 年代に登場しましたそれらも含めRFID タグなどテクノロジのすべてが今日あるような新たな材料の製造や新たな製品のためのプロセスや組み立てに活用されています
製造における過去のトレンドを振り返りそれを基に将来の製造を理解しようとすると同時に最新のテクノロジを十分に理解することが重要です
3D プリンティング3D プリンティングは今日の企業と製造における最も期待されるエマージング テクノロジの 1 つです積層処理により事実上あらゆる 3D のデジタル レンダリング イメージを物理形状で行うことができます現在米国の製造業者の 23 (667) がなんらかの形で 3D プリンターを導入済みでその数は増加中であり155 は今後 3 年以内に使い始める予定であると報告されています34 この流れは技術的改良による機器と材料のコストの低下および印刷時間の高速化によって促進されています3D プリンティングは新しいものではありませんがこれらの改良によって多くの製造業者にとってより実用的なものとなってきています実際小規模企業における 3D プリンティングの導入は急速に大規模企業並みに進んできており現在の導入率はそれぞれ 5975 とその差が縮まっています34
3D プリンティングの用途はカスタマイズされた医療機器パーソナライズされた製品やパッケージ船舶が外洋航行中に作成して利用できる交換部品など広範にわたっていますカスタムの日さしによる独自の美容製品を
作成したり製薬企業が患者向けにさらにカスタマイズされた薬剤を作成したりさまざまなユーザーによる新たな用途が既に広がっています今日の製造においては3D プリンティングは主にプロトタイピングとして使われています製造業者の 34 が 3D プリンティングをプロトタイピングに使用していると報告されていますまた 289 は用途の実験中であり26 は従来の方法では製造できない製品を作るために使っているとしています34 3D プリンティング テクノロジが高速かつ安価となるにつれ製造業者にとって新たな用途が広がることは確実です
CNC 機械加工積層処理である 3D プリンティングとは異なり機械加工は大きな原材料のブロックから制御された削り出しによって最終的な形状とサイズを作成するプロセスですこれは複数の部品を組み合わせることなく単一の原材料から単一のコンポーネントを作成できることを意味しますこれは通常複数の部品を組み立てる時間を低減でき接続点において一般的な強度の弱さを低減でき複数部品の接続に必要な追加部品や材料を減らせるため重量とサイズを低減できます
CNC 機械加工は新しいものではありませんが技術とプロセスの進化により近年 CNC 機械加工の需要は高まっています今日の CNC 機械加工では自動化正確性速度が改良され主に自動車医療機器テクノロジ デ
バイスなどに使われる高品位金属など扱える材料が拡大していますその結果CNC 機械加工はより強くより小さな製品に利用され今日の製品で見られる多くのユニボディの製造のための技術として活用されています
自律デバイス自律デバイスと言うと自動運転のクルマやドローンのように未来の夢と思われるかもしれませんが実際には既に現実のものになっていますMercedes-Benz35 や Tesla36 などの自動車製造業者は既に自律機能付きのクルマを発売しておりTesla の CEO である Elon Musk は最近のインタビューで自動運転車は今後 20 年で普通のものになると予測しています37 最大の障壁は技術自体よりも規制面であると考えられます38 ロボティクスと自律システムに関する公開特許の数は 2004 年から 2013 年の間に 264 増加しました24
製造業ではロボットは長い間一般的であり他の産業よりも普及が進んでいましたが新世代の AI (人工知能 ) を使った自律デバイスによって生産工程保守の 3 つの点で製造の情勢が塗り替えられようとしています
これまでのロボット活用と同様に今後もロボット支援を活用した生産ではより効率的に仕事をこなしたり重量物の運搬など人間ではできないことも行えますがAI と自律機能の搭載により機械がより独立して作業を行うことができるようになりますま
3612 24導入の可否を判断するための実
験段階プロトタイピングのみ
プロトタイピングおよび実生産
従来の方法では製造不可能な製品の製作
最終製品や最終部品の実生産のみ
未導入
3D プリンティングの採用状況 5529+25+10+3+1+33
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だ実験段階ではありますがプログラムされた自律型のドローンは自分で部材や部品を見つけて共同作業を行ってビルや橋を組み立てることができます39
自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています欧州のロボティクス企業である Kuka40 ではロボットが相互にやり取りを行って自動的に次の製品ラインの対応を調整する自律ロボットを製造していますこれらのような自律マシンは集中在庫データにアクセスして市場ニーズに基づいて動的に製造量を変更することができます自律ドローンや自律ロボットは倉庫内で資材を見つけて運搬することができ製品を顧客に配送することさえ可能です作業現場でドローンが部材を集めて在庫ニーズに応じて製品を組み立て製品が自動運転車両によって自動的に配送される日も遠い未来ではないでしょう
最後に自律車両が保守に大きな変革をもたらしていますスマート センサーの活用により機器は予期される保守上の問題の自己診断を行えますまた自律デバイスにより視覚的に問題を確認し解決策を判断して必要なツールと部品を用意し修理を行うことができますこれは携帯電波塔や橋梁など保守の実施が困難な場所では特に有益ですこのような予兆保守は製造業者のビジネス スピードの向上に大きく寄与しダウンタイムとコストを低減することができます
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エマージング テクノロジによる課題の克服企業のグローバル展開時の課題であまり取り上げられることのない問題に商品の配送があります米国では配送と言うとスピードの問題がありますがそもそも配送を行うためには配送先の地点を特定する必要があります
スタートアップ企業である what3words41 によると世界の人口の約 75 は「住所システムが一貫性に欠けたり複雑であったり未整備であることによる問題に直面している」ということです世界全体では 40 億人が住所を持っておらず先進国であっても住所システムは複雑な問題を抱えている場合がありますたとえばロンドンではLonsdale Road という異なる通りが 8 つあったり多くの家に地番がなかったりします
ロンドンを本拠とするスタートアップである what3words41 はこの問題に対処するため地球上を 3m x 3m の区画に区切り5700 万の区画を作成してそれぞれに固有の 3 つの単語による住所を割り当てましたこれは簡単な地理的座標系のように機能しますwhat3words は製造業者や配送企業から多くの注目を集めていますこの住所システムでは顧客は商品の配送先として単に倉庫を指定するだけでなくより具体的なドアや場所を指定できますまた製造業者では施設内で保守上の問題が発生している場所や資材の運搬先や作業現場の安全性を向上させる必要がある場所などを特定するのに役立ちますドローン テクノロジとの組み合わせによりこの座標系を使って食品や医薬品その他の補給品を迅速で容易に配送する方法に道が開かれる可能性がありますたとえば未開発の地域への配送や災害地域への緊急配送などが考えられますまだ途上の技術ですがエマージング テクノロジによってより小さな世界が実現されつつあります
先端素材スマートな先端素材によって想像以上に世界が変わろうとしています新しいスマートな素材が次々に登場していますたとえば自己修復を行える素材や光量温度電流などの変化に応じて形状を変化させる素材などがありますこれらの素材はコストの低下と共に利用の道が開かれつつあり製造業者ではこれまでになかった新製品や既存製品へのこれらのテクノロジの採用を検討しています
これらの先端素材の利用の一例には食品や医薬品などの賞味期限や有効期限のある製品向けに開発された「バイオ スマート タグ」がありますこれはトウモロコシの穀粒ほどの大きさのジェル状のスマート タグで食品の期限を示すことができますタグは特定の化学作用や微生物増殖により反応して通常は色の変化により状態を示します
このテクノロジには幅広い可能性がありますまずさまざまな食品パッケージや医薬品パッケージに採用して消費者に期限を知らせることができますまた現在は物流上一部のサンプルのみで行われている大腸菌やサルモネラ菌などの細菌検査に使われると画期的となります将来的にはこれらのテクノロジは現在では鮮度が不明であったり食中毒へのおそれから大量に廃棄している食品の課題に対応したりひいては食糧不足などの課題に対応できるものと期待されています
これらのテクノロジはまだ途上の技術ですが製造業者にとっては先端素材を使った製品や廃棄物の低減や工場内での品質管理の向上など有望な活用分野が開けています
ナノテクノロジナノテクノロジは画期的なイノベーションであると考えられていますナノテクノロジとは分子や原子のレベルで物質を操作する技術ですが次
世代のナノテクでは原子レベルでの超精密加工 (APM Atomically Precise Manufacturing) を目指しています42 これは文字どおり原子を自由に操作して物質を製造することを意味しています既にこのレベルの超精密技術によりナノ電子技術によって DNA にデータを保存することができ将来は米粒サイズの大きさに 1 ペタバイトを保存できる可能性があるとされています43
このテクノロジを支える科学は既に存在しその進化が期待されていますAPM はコストの低下と共にコンピューティング素材医薬品など多くの分野に大きな可能性を開くものと考えられています一方では適用の広がりと共に技術の悪用も懸念されていますたとえばわずかな製造設備で安価かつ高度な兵器を開発することなどですまた製造物が自己複製を繰り返すことにより地球上の資源を消費し尽くすほど増殖するというシナリオもありこれは「グレイグー」と呼ばれています遠い可能性かもしれませんがありえるリスクかもしれません44
ナノテクはまだこれからの技術ですが大きな影響があることは確実です
2008 年から 2014 年にわたる産業ロボットへの投資額増加 56
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アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
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学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーションの連携
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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58 + 47 + 44より高い可視性ビッグ データの最大の課題の 1 つはその量と速度に対応することですIBM による 2015 年の調査では日々 25 エクサ バイトものデータが生成されており世の中のすべてのデータの 90 は最近 2 年間に生成されたものであるということです28 データを活用するための優れたツールなしではその活用は比較的限定的でしたがスマートで強力なクラウド コンピューティングによりついにビッグ データがより有用なものとなり製造業者が生産現場を改良してよりスマートな工程とサプライ チェーンを実現するために役立っています
小型センサーからよりユビキタスなインターネット アクセスまで新たなテクノロジを活用して製造業者はより高速により信頼性の高いデータにアクセスすることができますこれらの進化により製造企業はこれまでになかったほど非常に広範なデータ ソースからデータを収集できるようになりましたたとえばユーザーによる製品の使用状況データ機器のキャパシティエネルギー消費レベルパーツ在庫機器のメンテナンス状況品質管理メトリックなどのデータを収集できます2015 年の Aberdeen Group によるインサイト時代のデータ主導の製造のレポートによると45 の企業は分析が必要となる最も大きな要因は企業のさまざまな部分からのデータにアクセスすることであると回答しています29 より包括的で優れたデータを活用して製造業者は事業の総合的な理解を深めることができ工程を最適化したり問題の発生前に機器や安全上の問題の予兆に対応することができます
ビッグ データ高速かつ信頼性の高いデータの取得はビッグ データのための正しい方向への一歩ですがIBM が定義した「ビッグ データの 4 つの V」と呼ぶ新たな課題も引き起こします30 4 つの V とはVolume ( データの量 )Velocity (ストリーミング データの分析速度 )Variety (多様なデータの種類 )Veracity (データの信憑性 ) です
ビッグ データの増大に伴い企業はこれらの課題を痛感することになります2015 年の KPMG による Going Beyond the Data レポート 31 によるとグローバル企業の 58 がデータの品質と信頼性はデータとアナリティクスに基づく意思決定のための大きな課題であると回答していますまた 47 は必要とする十分なデータにアクセスできていないと感じていますつまりビッグ データがビッグすぎるのです今日まで企業のデータ活用は内部の知識不足限定的なツール高価なコストなどにより制限されていましたがようやく機能が追い付いてきました
製造業者はビッグ データにより容易にアクセスできるための新たなアナリティクス ツールを活用しようとしていますこれには機械学習予測分析自動化ツールなどがありますビッグ データはそれ自体は有益なものではありませんデータが知識を提供しプロセスを効率的なものとして製造業者が効率的な業務を遂行できるようになることによって有益なものとなりますこれらのツールは製造業者が検出分類可能性分析最適化を行うために役立ちます
検出にはパターン (トレンド )ターゲット外れ値の認識があります多くのデータをチャートやグラフにでき
データとアナリティクスに基づいた意思決定を行うための最大の課題 31
データの品質と信頼性の評価が困難
適切なデータが必ずしも利用できない
クエリを実行するための知識が限られてる
58
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るデータ可視化ツールによりトレンドの把握がより容易になりますシンプルな可視化比較により外れ値を容易に識別できますリアルタイムにデータを追加することによりシンプルなデータ可視化にスピード性が加わります製造業者はこれらのツールを活用して品質管理の変化やメンテナンスの問題を追跡したり新たな市場トレンドを検知したりサプライ チェーンの問題の予兆を問題の発生前に識別したりすることができます
分類により企業はデータの分離並べ替えフィルター順序付け比較を行えます製造業者は分類によってより迅速に在庫パーツ生産のニーズを分離したりランク付けできます分類プロセスを自動化するツールにより生産を合理化でき製造業者は変化する需要に柔軟に対応できますまたこれによって製造業者はよりカスタマイズされた製品を製造してスマートなクロス セルを進めることができます
将来のできごとの可能性を理解することは戦略的な判断を行うために非常に重要です可能性はできごとの確率を示すために使われ複数のできごとを比較したり結果の分布を示すために利用されます製造業者は予測アナリティクス ツールを使ってマスター在庫管理新製品の最適な価格付け予兆保守や先制的な保守販売予測サポート ニーズの予測キャッシュ フロー管理などに活用できます
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SMAC-スタック = ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド製造業者にとってアジリティ (俊敏性 ) がますます重要になっているためアナリティクスを活用して最適化を進めることによってより敏捷性を高めることができますこれは上記の 3 つの柱の最適化すなわちより迅速で正確な検出分類可能性分析を行うことによって実現できます多くのリアル データが利用できるようになり新たな機械学習ツールを活用して期待された結果と実際の結果を比較しアルゴリズムを最適化することによって製造業者の業績向上につなげることができるようになりました
これらの方法自体は多くは新しいものではありませんが強力なプロセッサとクラウド コンピューティングの威力を使った新たなツールによってデータを十分に活用することが可能になってきました
SMAC-スタックSMAC-スタックとはソーシャルモバイルアナリティクス (すなわちビッグ データ )クラウドの頭文字を表すものであり製造業者が工程の可視性を向上してよりアジャイルな企業となるための製品とサービスのパッケージを示すものです次世代の SaaS では SMAC-スタックとの密接な連携が図られるようになると考えられます新たな機能とはプラグインなどのアドオンや API によりソフトウェアが単に共に動作するだけではありませんシステム全体が密接に連携するように構築され新たな機能の追加によりスタック全体を向上させることができます
SMAC-スタックではクラウドを活用したソーシャル機能によって企業
はデータをより効率的に共有したりコラボレーションを向上させたりできますソーシャル機能は社内のコミュニケーションを向上させるだけでなく仕入先やサプライ チェーンの他の取引先とのコミュニケーションも向上させることができます
モビリティのトレンドは既に数年間にわたって進んできていますがSMAC-スタックのモビリティによって従業員はクラウドを使ってデバイスを同期し場所を問わずにソーシャルやアナリティクスのデータに容易にアクセスできるようになります製造現場でのモバイル テクノロジの活用は生産フローの改善や問題の迅速な伝達と解決に役立ちます
アナリティクスが SMAC-スタックのコンセプトを支えていることは意外ではありません既に述べたようにビッグ データは製造に大きな影響を与えていますアナリティクスと SMAC-スタックをつなげることにより価値のあるいくつかのメリットが生じますがおそらく最も重要なのは単一プラットフォームの活用を通じた測定の一貫性ですつまり異なるデータ収集方法を使ったデータ ソースを混在させることがありません
最後にクラウドがこれらのパーツをすべて統合するスレッドとして機能しますクラウドにより企業の業務が塗り替えられつつあります企業はデータをリモートで保存できオンプレミスのデータ センターの必要性を低減して関連コストも削減できます企業はデータの物理的な場所とセキュリティの心配をする必要がなくなりますリソースをクラウドに集中するこ
とにより従業員はより容易かつより安全に業務に必要なツールとデータに場所と時を問わずにアクセスできます
IT 部門と財務部門製造におけるテクノロジの普及の増加は製造部門と IT 部門のより密接な関係をもたらしています企業におけるテクノロジの役割とコストが増大するにつれ財務部門が IT の管理により大きな役割を持つようになりこれにより製造工程にも財務部門の役割が拡大していますビッグ データによりIT 担当者と財務担当者のどちらにとっても企業の製造工程とサプライ チェーンの可視性が向上していますこの変化によって財務部門のリーダーが投資と経費の影響を十分に理解しようとすることにより財務部門の説明責任はバリュー チェーン全体に拡大しています
25
日々生成されるデータ量28
エクサバイト
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エマージング テクノロジ要旨テクノロジは常に製造業のイノベーションの推進を担ってきました今日のエマージング テクノロジも同様です3D プリンティングからナノテクノロジまで最新のツールや技術は製造に変革をもたらしています
ポイントbull 米国の製造業者の 667 がなんらかの形で 3D プリンターを導入しています
bull 自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています
bull ナノテクノロジは原子レベルでの超精密加工 (APM) を可能にしています
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エマージング テクノロジ製品の歴史はほぼ製造技術の歴史と共にあります最初の革ベルトによるバケット エレベーターとベルト コンベアは 1785 年に登場し交換可能な部品は 1801 年に登場しました31 Ford による最初の可動組み立てラインは1913 年に登場しました32 Televox ロボットは 1926 年に登場しました33 CNC 機械加工やシックス シグマは80 年代に登場しましたそれらも含めRFID タグなどテクノロジのすべてが今日あるような新たな材料の製造や新たな製品のためのプロセスや組み立てに活用されています
製造における過去のトレンドを振り返りそれを基に将来の製造を理解しようとすると同時に最新のテクノロジを十分に理解することが重要です
3D プリンティング3D プリンティングは今日の企業と製造における最も期待されるエマージング テクノロジの 1 つです積層処理により事実上あらゆる 3D のデジタル レンダリング イメージを物理形状で行うことができます現在米国の製造業者の 23 (667) がなんらかの形で 3D プリンターを導入済みでその数は増加中であり155 は今後 3 年以内に使い始める予定であると報告されています34 この流れは技術的改良による機器と材料のコストの低下および印刷時間の高速化によって促進されています3D プリンティングは新しいものではありませんがこれらの改良によって多くの製造業者にとってより実用的なものとなってきています実際小規模企業における 3D プリンティングの導入は急速に大規模企業並みに進んできており現在の導入率はそれぞれ 5975 とその差が縮まっています34
3D プリンティングの用途はカスタマイズされた医療機器パーソナライズされた製品やパッケージ船舶が外洋航行中に作成して利用できる交換部品など広範にわたっていますカスタムの日さしによる独自の美容製品を
作成したり製薬企業が患者向けにさらにカスタマイズされた薬剤を作成したりさまざまなユーザーによる新たな用途が既に広がっています今日の製造においては3D プリンティングは主にプロトタイピングとして使われています製造業者の 34 が 3D プリンティングをプロトタイピングに使用していると報告されていますまた 289 は用途の実験中であり26 は従来の方法では製造できない製品を作るために使っているとしています34 3D プリンティング テクノロジが高速かつ安価となるにつれ製造業者にとって新たな用途が広がることは確実です
CNC 機械加工積層処理である 3D プリンティングとは異なり機械加工は大きな原材料のブロックから制御された削り出しによって最終的な形状とサイズを作成するプロセスですこれは複数の部品を組み合わせることなく単一の原材料から単一のコンポーネントを作成できることを意味しますこれは通常複数の部品を組み立てる時間を低減でき接続点において一般的な強度の弱さを低減でき複数部品の接続に必要な追加部品や材料を減らせるため重量とサイズを低減できます
CNC 機械加工は新しいものではありませんが技術とプロセスの進化により近年 CNC 機械加工の需要は高まっています今日の CNC 機械加工では自動化正確性速度が改良され主に自動車医療機器テクノロジ デ
バイスなどに使われる高品位金属など扱える材料が拡大していますその結果CNC 機械加工はより強くより小さな製品に利用され今日の製品で見られる多くのユニボディの製造のための技術として活用されています
自律デバイス自律デバイスと言うと自動運転のクルマやドローンのように未来の夢と思われるかもしれませんが実際には既に現実のものになっていますMercedes-Benz35 や Tesla36 などの自動車製造業者は既に自律機能付きのクルマを発売しておりTesla の CEO である Elon Musk は最近のインタビューで自動運転車は今後 20 年で普通のものになると予測しています37 最大の障壁は技術自体よりも規制面であると考えられます38 ロボティクスと自律システムに関する公開特許の数は 2004 年から 2013 年の間に 264 増加しました24
製造業ではロボットは長い間一般的であり他の産業よりも普及が進んでいましたが新世代の AI (人工知能 ) を使った自律デバイスによって生産工程保守の 3 つの点で製造の情勢が塗り替えられようとしています
これまでのロボット活用と同様に今後もロボット支援を活用した生産ではより効率的に仕事をこなしたり重量物の運搬など人間ではできないことも行えますがAI と自律機能の搭載により機械がより独立して作業を行うことができるようになりますま
3612 24導入の可否を判断するための実
験段階プロトタイピングのみ
プロトタイピングおよび実生産
従来の方法では製造不可能な製品の製作
最終製品や最終部品の実生産のみ
未導入
3D プリンティングの採用状況 5529+25+10+3+1+33
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だ実験段階ではありますがプログラムされた自律型のドローンは自分で部材や部品を見つけて共同作業を行ってビルや橋を組み立てることができます39
自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています欧州のロボティクス企業である Kuka40 ではロボットが相互にやり取りを行って自動的に次の製品ラインの対応を調整する自律ロボットを製造していますこれらのような自律マシンは集中在庫データにアクセスして市場ニーズに基づいて動的に製造量を変更することができます自律ドローンや自律ロボットは倉庫内で資材を見つけて運搬することができ製品を顧客に配送することさえ可能です作業現場でドローンが部材を集めて在庫ニーズに応じて製品を組み立て製品が自動運転車両によって自動的に配送される日も遠い未来ではないでしょう
最後に自律車両が保守に大きな変革をもたらしていますスマート センサーの活用により機器は予期される保守上の問題の自己診断を行えますまた自律デバイスにより視覚的に問題を確認し解決策を判断して必要なツールと部品を用意し修理を行うことができますこれは携帯電波塔や橋梁など保守の実施が困難な場所では特に有益ですこのような予兆保守は製造業者のビジネス スピードの向上に大きく寄与しダウンタイムとコストを低減することができます
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エマージング テクノロジによる課題の克服企業のグローバル展開時の課題であまり取り上げられることのない問題に商品の配送があります米国では配送と言うとスピードの問題がありますがそもそも配送を行うためには配送先の地点を特定する必要があります
スタートアップ企業である what3words41 によると世界の人口の約 75 は「住所システムが一貫性に欠けたり複雑であったり未整備であることによる問題に直面している」ということです世界全体では 40 億人が住所を持っておらず先進国であっても住所システムは複雑な問題を抱えている場合がありますたとえばロンドンではLonsdale Road という異なる通りが 8 つあったり多くの家に地番がなかったりします
ロンドンを本拠とするスタートアップである what3words41 はこの問題に対処するため地球上を 3m x 3m の区画に区切り5700 万の区画を作成してそれぞれに固有の 3 つの単語による住所を割り当てましたこれは簡単な地理的座標系のように機能しますwhat3words は製造業者や配送企業から多くの注目を集めていますこの住所システムでは顧客は商品の配送先として単に倉庫を指定するだけでなくより具体的なドアや場所を指定できますまた製造業者では施設内で保守上の問題が発生している場所や資材の運搬先や作業現場の安全性を向上させる必要がある場所などを特定するのに役立ちますドローン テクノロジとの組み合わせによりこの座標系を使って食品や医薬品その他の補給品を迅速で容易に配送する方法に道が開かれる可能性がありますたとえば未開発の地域への配送や災害地域への緊急配送などが考えられますまだ途上の技術ですがエマージング テクノロジによってより小さな世界が実現されつつあります
先端素材スマートな先端素材によって想像以上に世界が変わろうとしています新しいスマートな素材が次々に登場していますたとえば自己修復を行える素材や光量温度電流などの変化に応じて形状を変化させる素材などがありますこれらの素材はコストの低下と共に利用の道が開かれつつあり製造業者ではこれまでになかった新製品や既存製品へのこれらのテクノロジの採用を検討しています
これらの先端素材の利用の一例には食品や医薬品などの賞味期限や有効期限のある製品向けに開発された「バイオ スマート タグ」がありますこれはトウモロコシの穀粒ほどの大きさのジェル状のスマート タグで食品の期限を示すことができますタグは特定の化学作用や微生物増殖により反応して通常は色の変化により状態を示します
このテクノロジには幅広い可能性がありますまずさまざまな食品パッケージや医薬品パッケージに採用して消費者に期限を知らせることができますまた現在は物流上一部のサンプルのみで行われている大腸菌やサルモネラ菌などの細菌検査に使われると画期的となります将来的にはこれらのテクノロジは現在では鮮度が不明であったり食中毒へのおそれから大量に廃棄している食品の課題に対応したりひいては食糧不足などの課題に対応できるものと期待されています
これらのテクノロジはまだ途上の技術ですが製造業者にとっては先端素材を使った製品や廃棄物の低減や工場内での品質管理の向上など有望な活用分野が開けています
ナノテクノロジナノテクノロジは画期的なイノベーションであると考えられていますナノテクノロジとは分子や原子のレベルで物質を操作する技術ですが次
世代のナノテクでは原子レベルでの超精密加工 (APM Atomically Precise Manufacturing) を目指しています42 これは文字どおり原子を自由に操作して物質を製造することを意味しています既にこのレベルの超精密技術によりナノ電子技術によって DNA にデータを保存することができ将来は米粒サイズの大きさに 1 ペタバイトを保存できる可能性があるとされています43
このテクノロジを支える科学は既に存在しその進化が期待されていますAPM はコストの低下と共にコンピューティング素材医薬品など多くの分野に大きな可能性を開くものと考えられています一方では適用の広がりと共に技術の悪用も懸念されていますたとえばわずかな製造設備で安価かつ高度な兵器を開発することなどですまた製造物が自己複製を繰り返すことにより地球上の資源を消費し尽くすほど増殖するというシナリオもありこれは「グレイグー」と呼ばれています遠い可能性かもしれませんがありえるリスクかもしれません44
ナノテクはまだこれからの技術ですが大きな影響があることは確実です
2008 年から 2014 年にわたる産業ロボットへの投資額増加 56
50+50+V50
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アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
79+78+69+63
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
79
78
69
63
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
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学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーションの連携
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
るデータ可視化ツールによりトレンドの把握がより容易になりますシンプルな可視化比較により外れ値を容易に識別できますリアルタイムにデータを追加することによりシンプルなデータ可視化にスピード性が加わります製造業者はこれらのツールを活用して品質管理の変化やメンテナンスの問題を追跡したり新たな市場トレンドを検知したりサプライ チェーンの問題の予兆を問題の発生前に識別したりすることができます
分類により企業はデータの分離並べ替えフィルター順序付け比較を行えます製造業者は分類によってより迅速に在庫パーツ生産のニーズを分離したりランク付けできます分類プロセスを自動化するツールにより生産を合理化でき製造業者は変化する需要に柔軟に対応できますまたこれによって製造業者はよりカスタマイズされた製品を製造してスマートなクロス セルを進めることができます
将来のできごとの可能性を理解することは戦略的な判断を行うために非常に重要です可能性はできごとの確率を示すために使われ複数のできごとを比較したり結果の分布を示すために利用されます製造業者は予測アナリティクス ツールを使ってマスター在庫管理新製品の最適な価格付け予兆保守や先制的な保守販売予測サポート ニーズの予測キャッシュ フロー管理などに活用できます
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SMAC-スタック = ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド製造業者にとってアジリティ (俊敏性 ) がますます重要になっているためアナリティクスを活用して最適化を進めることによってより敏捷性を高めることができますこれは上記の 3 つの柱の最適化すなわちより迅速で正確な検出分類可能性分析を行うことによって実現できます多くのリアル データが利用できるようになり新たな機械学習ツールを活用して期待された結果と実際の結果を比較しアルゴリズムを最適化することによって製造業者の業績向上につなげることができるようになりました
これらの方法自体は多くは新しいものではありませんが強力なプロセッサとクラウド コンピューティングの威力を使った新たなツールによってデータを十分に活用することが可能になってきました
SMAC-スタックSMAC-スタックとはソーシャルモバイルアナリティクス (すなわちビッグ データ )クラウドの頭文字を表すものであり製造業者が工程の可視性を向上してよりアジャイルな企業となるための製品とサービスのパッケージを示すものです次世代の SaaS では SMAC-スタックとの密接な連携が図られるようになると考えられます新たな機能とはプラグインなどのアドオンや API によりソフトウェアが単に共に動作するだけではありませんシステム全体が密接に連携するように構築され新たな機能の追加によりスタック全体を向上させることができます
SMAC-スタックではクラウドを活用したソーシャル機能によって企業
はデータをより効率的に共有したりコラボレーションを向上させたりできますソーシャル機能は社内のコミュニケーションを向上させるだけでなく仕入先やサプライ チェーンの他の取引先とのコミュニケーションも向上させることができます
モビリティのトレンドは既に数年間にわたって進んできていますがSMAC-スタックのモビリティによって従業員はクラウドを使ってデバイスを同期し場所を問わずにソーシャルやアナリティクスのデータに容易にアクセスできるようになります製造現場でのモバイル テクノロジの活用は生産フローの改善や問題の迅速な伝達と解決に役立ちます
アナリティクスが SMAC-スタックのコンセプトを支えていることは意外ではありません既に述べたようにビッグ データは製造に大きな影響を与えていますアナリティクスと SMAC-スタックをつなげることにより価値のあるいくつかのメリットが生じますがおそらく最も重要なのは単一プラットフォームの活用を通じた測定の一貫性ですつまり異なるデータ収集方法を使ったデータ ソースを混在させることがありません
最後にクラウドがこれらのパーツをすべて統合するスレッドとして機能しますクラウドにより企業の業務が塗り替えられつつあります企業はデータをリモートで保存できオンプレミスのデータ センターの必要性を低減して関連コストも削減できます企業はデータの物理的な場所とセキュリティの心配をする必要がなくなりますリソースをクラウドに集中するこ
とにより従業員はより容易かつより安全に業務に必要なツールとデータに場所と時を問わずにアクセスできます
IT 部門と財務部門製造におけるテクノロジの普及の増加は製造部門と IT 部門のより密接な関係をもたらしています企業におけるテクノロジの役割とコストが増大するにつれ財務部門が IT の管理により大きな役割を持つようになりこれにより製造工程にも財務部門の役割が拡大していますビッグ データによりIT 担当者と財務担当者のどちらにとっても企業の製造工程とサプライ チェーンの可視性が向上していますこの変化によって財務部門のリーダーが投資と経費の影響を十分に理解しようとすることにより財務部門の説明責任はバリュー チェーン全体に拡大しています
25
日々生成されるデータ量28
エクサバイト
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エマージング テクノロジ要旨テクノロジは常に製造業のイノベーションの推進を担ってきました今日のエマージング テクノロジも同様です3D プリンティングからナノテクノロジまで最新のツールや技術は製造に変革をもたらしています
ポイントbull 米国の製造業者の 667 がなんらかの形で 3D プリンターを導入しています
bull 自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています
bull ナノテクノロジは原子レベルでの超精密加工 (APM) を可能にしています
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エマージング テクノロジ製品の歴史はほぼ製造技術の歴史と共にあります最初の革ベルトによるバケット エレベーターとベルト コンベアは 1785 年に登場し交換可能な部品は 1801 年に登場しました31 Ford による最初の可動組み立てラインは1913 年に登場しました32 Televox ロボットは 1926 年に登場しました33 CNC 機械加工やシックス シグマは80 年代に登場しましたそれらも含めRFID タグなどテクノロジのすべてが今日あるような新たな材料の製造や新たな製品のためのプロセスや組み立てに活用されています
製造における過去のトレンドを振り返りそれを基に将来の製造を理解しようとすると同時に最新のテクノロジを十分に理解することが重要です
3D プリンティング3D プリンティングは今日の企業と製造における最も期待されるエマージング テクノロジの 1 つです積層処理により事実上あらゆる 3D のデジタル レンダリング イメージを物理形状で行うことができます現在米国の製造業者の 23 (667) がなんらかの形で 3D プリンターを導入済みでその数は増加中であり155 は今後 3 年以内に使い始める予定であると報告されています34 この流れは技術的改良による機器と材料のコストの低下および印刷時間の高速化によって促進されています3D プリンティングは新しいものではありませんがこれらの改良によって多くの製造業者にとってより実用的なものとなってきています実際小規模企業における 3D プリンティングの導入は急速に大規模企業並みに進んできており現在の導入率はそれぞれ 5975 とその差が縮まっています34
3D プリンティングの用途はカスタマイズされた医療機器パーソナライズされた製品やパッケージ船舶が外洋航行中に作成して利用できる交換部品など広範にわたっていますカスタムの日さしによる独自の美容製品を
作成したり製薬企業が患者向けにさらにカスタマイズされた薬剤を作成したりさまざまなユーザーによる新たな用途が既に広がっています今日の製造においては3D プリンティングは主にプロトタイピングとして使われています製造業者の 34 が 3D プリンティングをプロトタイピングに使用していると報告されていますまた 289 は用途の実験中であり26 は従来の方法では製造できない製品を作るために使っているとしています34 3D プリンティング テクノロジが高速かつ安価となるにつれ製造業者にとって新たな用途が広がることは確実です
CNC 機械加工積層処理である 3D プリンティングとは異なり機械加工は大きな原材料のブロックから制御された削り出しによって最終的な形状とサイズを作成するプロセスですこれは複数の部品を組み合わせることなく単一の原材料から単一のコンポーネントを作成できることを意味しますこれは通常複数の部品を組み立てる時間を低減でき接続点において一般的な強度の弱さを低減でき複数部品の接続に必要な追加部品や材料を減らせるため重量とサイズを低減できます
CNC 機械加工は新しいものではありませんが技術とプロセスの進化により近年 CNC 機械加工の需要は高まっています今日の CNC 機械加工では自動化正確性速度が改良され主に自動車医療機器テクノロジ デ
バイスなどに使われる高品位金属など扱える材料が拡大していますその結果CNC 機械加工はより強くより小さな製品に利用され今日の製品で見られる多くのユニボディの製造のための技術として活用されています
自律デバイス自律デバイスと言うと自動運転のクルマやドローンのように未来の夢と思われるかもしれませんが実際には既に現実のものになっていますMercedes-Benz35 や Tesla36 などの自動車製造業者は既に自律機能付きのクルマを発売しておりTesla の CEO である Elon Musk は最近のインタビューで自動運転車は今後 20 年で普通のものになると予測しています37 最大の障壁は技術自体よりも規制面であると考えられます38 ロボティクスと自律システムに関する公開特許の数は 2004 年から 2013 年の間に 264 増加しました24
製造業ではロボットは長い間一般的であり他の産業よりも普及が進んでいましたが新世代の AI (人工知能 ) を使った自律デバイスによって生産工程保守の 3 つの点で製造の情勢が塗り替えられようとしています
これまでのロボット活用と同様に今後もロボット支援を活用した生産ではより効率的に仕事をこなしたり重量物の運搬など人間ではできないことも行えますがAI と自律機能の搭載により機械がより独立して作業を行うことができるようになりますま
3612 24導入の可否を判断するための実
験段階プロトタイピングのみ
プロトタイピングおよび実生産
従来の方法では製造不可能な製品の製作
最終製品や最終部品の実生産のみ
未導入
3D プリンティングの採用状況 5529+25+10+3+1+33
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だ実験段階ではありますがプログラムされた自律型のドローンは自分で部材や部品を見つけて共同作業を行ってビルや橋を組み立てることができます39
自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています欧州のロボティクス企業である Kuka40 ではロボットが相互にやり取りを行って自動的に次の製品ラインの対応を調整する自律ロボットを製造していますこれらのような自律マシンは集中在庫データにアクセスして市場ニーズに基づいて動的に製造量を変更することができます自律ドローンや自律ロボットは倉庫内で資材を見つけて運搬することができ製品を顧客に配送することさえ可能です作業現場でドローンが部材を集めて在庫ニーズに応じて製品を組み立て製品が自動運転車両によって自動的に配送される日も遠い未来ではないでしょう
最後に自律車両が保守に大きな変革をもたらしていますスマート センサーの活用により機器は予期される保守上の問題の自己診断を行えますまた自律デバイスにより視覚的に問題を確認し解決策を判断して必要なツールと部品を用意し修理を行うことができますこれは携帯電波塔や橋梁など保守の実施が困難な場所では特に有益ですこのような予兆保守は製造業者のビジネス スピードの向上に大きく寄与しダウンタイムとコストを低減することができます
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エマージング テクノロジによる課題の克服企業のグローバル展開時の課題であまり取り上げられることのない問題に商品の配送があります米国では配送と言うとスピードの問題がありますがそもそも配送を行うためには配送先の地点を特定する必要があります
スタートアップ企業である what3words41 によると世界の人口の約 75 は「住所システムが一貫性に欠けたり複雑であったり未整備であることによる問題に直面している」ということです世界全体では 40 億人が住所を持っておらず先進国であっても住所システムは複雑な問題を抱えている場合がありますたとえばロンドンではLonsdale Road という異なる通りが 8 つあったり多くの家に地番がなかったりします
ロンドンを本拠とするスタートアップである what3words41 はこの問題に対処するため地球上を 3m x 3m の区画に区切り5700 万の区画を作成してそれぞれに固有の 3 つの単語による住所を割り当てましたこれは簡単な地理的座標系のように機能しますwhat3words は製造業者や配送企業から多くの注目を集めていますこの住所システムでは顧客は商品の配送先として単に倉庫を指定するだけでなくより具体的なドアや場所を指定できますまた製造業者では施設内で保守上の問題が発生している場所や資材の運搬先や作業現場の安全性を向上させる必要がある場所などを特定するのに役立ちますドローン テクノロジとの組み合わせによりこの座標系を使って食品や医薬品その他の補給品を迅速で容易に配送する方法に道が開かれる可能性がありますたとえば未開発の地域への配送や災害地域への緊急配送などが考えられますまだ途上の技術ですがエマージング テクノロジによってより小さな世界が実現されつつあります
先端素材スマートな先端素材によって想像以上に世界が変わろうとしています新しいスマートな素材が次々に登場していますたとえば自己修復を行える素材や光量温度電流などの変化に応じて形状を変化させる素材などがありますこれらの素材はコストの低下と共に利用の道が開かれつつあり製造業者ではこれまでになかった新製品や既存製品へのこれらのテクノロジの採用を検討しています
これらの先端素材の利用の一例には食品や医薬品などの賞味期限や有効期限のある製品向けに開発された「バイオ スマート タグ」がありますこれはトウモロコシの穀粒ほどの大きさのジェル状のスマート タグで食品の期限を示すことができますタグは特定の化学作用や微生物増殖により反応して通常は色の変化により状態を示します
このテクノロジには幅広い可能性がありますまずさまざまな食品パッケージや医薬品パッケージに採用して消費者に期限を知らせることができますまた現在は物流上一部のサンプルのみで行われている大腸菌やサルモネラ菌などの細菌検査に使われると画期的となります将来的にはこれらのテクノロジは現在では鮮度が不明であったり食中毒へのおそれから大量に廃棄している食品の課題に対応したりひいては食糧不足などの課題に対応できるものと期待されています
これらのテクノロジはまだ途上の技術ですが製造業者にとっては先端素材を使った製品や廃棄物の低減や工場内での品質管理の向上など有望な活用分野が開けています
ナノテクノロジナノテクノロジは画期的なイノベーションであると考えられていますナノテクノロジとは分子や原子のレベルで物質を操作する技術ですが次
世代のナノテクでは原子レベルでの超精密加工 (APM Atomically Precise Manufacturing) を目指しています42 これは文字どおり原子を自由に操作して物質を製造することを意味しています既にこのレベルの超精密技術によりナノ電子技術によって DNA にデータを保存することができ将来は米粒サイズの大きさに 1 ペタバイトを保存できる可能性があるとされています43
このテクノロジを支える科学は既に存在しその進化が期待されていますAPM はコストの低下と共にコンピューティング素材医薬品など多くの分野に大きな可能性を開くものと考えられています一方では適用の広がりと共に技術の悪用も懸念されていますたとえばわずかな製造設備で安価かつ高度な兵器を開発することなどですまた製造物が自己複製を繰り返すことにより地球上の資源を消費し尽くすほど増殖するというシナリオもありこれは「グレイグー」と呼ばれています遠い可能性かもしれませんがありえるリスクかもしれません44
ナノテクはまだこれからの技術ですが大きな影響があることは確実です
2008 年から 2014 年にわたる産業ロボットへの投資額増加 56
50+50+V50
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アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
79+78+69+63
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
79
78
69
63
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
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学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーションの連携
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
SMAC-スタック = ソーシャルモバイルアナリティクスクラウド製造業者にとってアジリティ (俊敏性 ) がますます重要になっているためアナリティクスを活用して最適化を進めることによってより敏捷性を高めることができますこれは上記の 3 つの柱の最適化すなわちより迅速で正確な検出分類可能性分析を行うことによって実現できます多くのリアル データが利用できるようになり新たな機械学習ツールを活用して期待された結果と実際の結果を比較しアルゴリズムを最適化することによって製造業者の業績向上につなげることができるようになりました
これらの方法自体は多くは新しいものではありませんが強力なプロセッサとクラウド コンピューティングの威力を使った新たなツールによってデータを十分に活用することが可能になってきました
SMAC-スタックSMAC-スタックとはソーシャルモバイルアナリティクス (すなわちビッグ データ )クラウドの頭文字を表すものであり製造業者が工程の可視性を向上してよりアジャイルな企業となるための製品とサービスのパッケージを示すものです次世代の SaaS では SMAC-スタックとの密接な連携が図られるようになると考えられます新たな機能とはプラグインなどのアドオンや API によりソフトウェアが単に共に動作するだけではありませんシステム全体が密接に連携するように構築され新たな機能の追加によりスタック全体を向上させることができます
SMAC-スタックではクラウドを活用したソーシャル機能によって企業
はデータをより効率的に共有したりコラボレーションを向上させたりできますソーシャル機能は社内のコミュニケーションを向上させるだけでなく仕入先やサプライ チェーンの他の取引先とのコミュニケーションも向上させることができます
モビリティのトレンドは既に数年間にわたって進んできていますがSMAC-スタックのモビリティによって従業員はクラウドを使ってデバイスを同期し場所を問わずにソーシャルやアナリティクスのデータに容易にアクセスできるようになります製造現場でのモバイル テクノロジの活用は生産フローの改善や問題の迅速な伝達と解決に役立ちます
アナリティクスが SMAC-スタックのコンセプトを支えていることは意外ではありません既に述べたようにビッグ データは製造に大きな影響を与えていますアナリティクスと SMAC-スタックをつなげることにより価値のあるいくつかのメリットが生じますがおそらく最も重要なのは単一プラットフォームの活用を通じた測定の一貫性ですつまり異なるデータ収集方法を使ったデータ ソースを混在させることがありません
最後にクラウドがこれらのパーツをすべて統合するスレッドとして機能しますクラウドにより企業の業務が塗り替えられつつあります企業はデータをリモートで保存できオンプレミスのデータ センターの必要性を低減して関連コストも削減できます企業はデータの物理的な場所とセキュリティの心配をする必要がなくなりますリソースをクラウドに集中するこ
とにより従業員はより容易かつより安全に業務に必要なツールとデータに場所と時を問わずにアクセスできます
IT 部門と財務部門製造におけるテクノロジの普及の増加は製造部門と IT 部門のより密接な関係をもたらしています企業におけるテクノロジの役割とコストが増大するにつれ財務部門が IT の管理により大きな役割を持つようになりこれにより製造工程にも財務部門の役割が拡大していますビッグ データによりIT 担当者と財務担当者のどちらにとっても企業の製造工程とサプライ チェーンの可視性が向上していますこの変化によって財務部門のリーダーが投資と経費の影響を十分に理解しようとすることにより財務部門の説明責任はバリュー チェーン全体に拡大しています
25
日々生成されるデータ量28
エクサバイト
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
エマージング テクノロジ要旨テクノロジは常に製造業のイノベーションの推進を担ってきました今日のエマージング テクノロジも同様です3D プリンティングからナノテクノロジまで最新のツールや技術は製造に変革をもたらしています
ポイントbull 米国の製造業者の 667 がなんらかの形で 3D プリンターを導入しています
bull 自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています
bull ナノテクノロジは原子レベルでの超精密加工 (APM) を可能にしています
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
エマージング テクノロジ製品の歴史はほぼ製造技術の歴史と共にあります最初の革ベルトによるバケット エレベーターとベルト コンベアは 1785 年に登場し交換可能な部品は 1801 年に登場しました31 Ford による最初の可動組み立てラインは1913 年に登場しました32 Televox ロボットは 1926 年に登場しました33 CNC 機械加工やシックス シグマは80 年代に登場しましたそれらも含めRFID タグなどテクノロジのすべてが今日あるような新たな材料の製造や新たな製品のためのプロセスや組み立てに活用されています
製造における過去のトレンドを振り返りそれを基に将来の製造を理解しようとすると同時に最新のテクノロジを十分に理解することが重要です
3D プリンティング3D プリンティングは今日の企業と製造における最も期待されるエマージング テクノロジの 1 つです積層処理により事実上あらゆる 3D のデジタル レンダリング イメージを物理形状で行うことができます現在米国の製造業者の 23 (667) がなんらかの形で 3D プリンターを導入済みでその数は増加中であり155 は今後 3 年以内に使い始める予定であると報告されています34 この流れは技術的改良による機器と材料のコストの低下および印刷時間の高速化によって促進されています3D プリンティングは新しいものではありませんがこれらの改良によって多くの製造業者にとってより実用的なものとなってきています実際小規模企業における 3D プリンティングの導入は急速に大規模企業並みに進んできており現在の導入率はそれぞれ 5975 とその差が縮まっています34
3D プリンティングの用途はカスタマイズされた医療機器パーソナライズされた製品やパッケージ船舶が外洋航行中に作成して利用できる交換部品など広範にわたっていますカスタムの日さしによる独自の美容製品を
作成したり製薬企業が患者向けにさらにカスタマイズされた薬剤を作成したりさまざまなユーザーによる新たな用途が既に広がっています今日の製造においては3D プリンティングは主にプロトタイピングとして使われています製造業者の 34 が 3D プリンティングをプロトタイピングに使用していると報告されていますまた 289 は用途の実験中であり26 は従来の方法では製造できない製品を作るために使っているとしています34 3D プリンティング テクノロジが高速かつ安価となるにつれ製造業者にとって新たな用途が広がることは確実です
CNC 機械加工積層処理である 3D プリンティングとは異なり機械加工は大きな原材料のブロックから制御された削り出しによって最終的な形状とサイズを作成するプロセスですこれは複数の部品を組み合わせることなく単一の原材料から単一のコンポーネントを作成できることを意味しますこれは通常複数の部品を組み立てる時間を低減でき接続点において一般的な強度の弱さを低減でき複数部品の接続に必要な追加部品や材料を減らせるため重量とサイズを低減できます
CNC 機械加工は新しいものではありませんが技術とプロセスの進化により近年 CNC 機械加工の需要は高まっています今日の CNC 機械加工では自動化正確性速度が改良され主に自動車医療機器テクノロジ デ
バイスなどに使われる高品位金属など扱える材料が拡大していますその結果CNC 機械加工はより強くより小さな製品に利用され今日の製品で見られる多くのユニボディの製造のための技術として活用されています
自律デバイス自律デバイスと言うと自動運転のクルマやドローンのように未来の夢と思われるかもしれませんが実際には既に現実のものになっていますMercedes-Benz35 や Tesla36 などの自動車製造業者は既に自律機能付きのクルマを発売しておりTesla の CEO である Elon Musk は最近のインタビューで自動運転車は今後 20 年で普通のものになると予測しています37 最大の障壁は技術自体よりも規制面であると考えられます38 ロボティクスと自律システムに関する公開特許の数は 2004 年から 2013 年の間に 264 増加しました24
製造業ではロボットは長い間一般的であり他の産業よりも普及が進んでいましたが新世代の AI (人工知能 ) を使った自律デバイスによって生産工程保守の 3 つの点で製造の情勢が塗り替えられようとしています
これまでのロボット活用と同様に今後もロボット支援を活用した生産ではより効率的に仕事をこなしたり重量物の運搬など人間ではできないことも行えますがAI と自律機能の搭載により機械がより独立して作業を行うことができるようになりますま
3612 24導入の可否を判断するための実
験段階プロトタイピングのみ
プロトタイピングおよび実生産
従来の方法では製造不可能な製品の製作
最終製品や最終部品の実生産のみ
未導入
3D プリンティングの採用状況 5529+25+10+3+1+33
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だ実験段階ではありますがプログラムされた自律型のドローンは自分で部材や部品を見つけて共同作業を行ってビルや橋を組み立てることができます39
自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています欧州のロボティクス企業である Kuka40 ではロボットが相互にやり取りを行って自動的に次の製品ラインの対応を調整する自律ロボットを製造していますこれらのような自律マシンは集中在庫データにアクセスして市場ニーズに基づいて動的に製造量を変更することができます自律ドローンや自律ロボットは倉庫内で資材を見つけて運搬することができ製品を顧客に配送することさえ可能です作業現場でドローンが部材を集めて在庫ニーズに応じて製品を組み立て製品が自動運転車両によって自動的に配送される日も遠い未来ではないでしょう
最後に自律車両が保守に大きな変革をもたらしていますスマート センサーの活用により機器は予期される保守上の問題の自己診断を行えますまた自律デバイスにより視覚的に問題を確認し解決策を判断して必要なツールと部品を用意し修理を行うことができますこれは携帯電波塔や橋梁など保守の実施が困難な場所では特に有益ですこのような予兆保守は製造業者のビジネス スピードの向上に大きく寄与しダウンタイムとコストを低減することができます
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エマージング テクノロジによる課題の克服企業のグローバル展開時の課題であまり取り上げられることのない問題に商品の配送があります米国では配送と言うとスピードの問題がありますがそもそも配送を行うためには配送先の地点を特定する必要があります
スタートアップ企業である what3words41 によると世界の人口の約 75 は「住所システムが一貫性に欠けたり複雑であったり未整備であることによる問題に直面している」ということです世界全体では 40 億人が住所を持っておらず先進国であっても住所システムは複雑な問題を抱えている場合がありますたとえばロンドンではLonsdale Road という異なる通りが 8 つあったり多くの家に地番がなかったりします
ロンドンを本拠とするスタートアップである what3words41 はこの問題に対処するため地球上を 3m x 3m の区画に区切り5700 万の区画を作成してそれぞれに固有の 3 つの単語による住所を割り当てましたこれは簡単な地理的座標系のように機能しますwhat3words は製造業者や配送企業から多くの注目を集めていますこの住所システムでは顧客は商品の配送先として単に倉庫を指定するだけでなくより具体的なドアや場所を指定できますまた製造業者では施設内で保守上の問題が発生している場所や資材の運搬先や作業現場の安全性を向上させる必要がある場所などを特定するのに役立ちますドローン テクノロジとの組み合わせによりこの座標系を使って食品や医薬品その他の補給品を迅速で容易に配送する方法に道が開かれる可能性がありますたとえば未開発の地域への配送や災害地域への緊急配送などが考えられますまだ途上の技術ですがエマージング テクノロジによってより小さな世界が実現されつつあります
先端素材スマートな先端素材によって想像以上に世界が変わろうとしています新しいスマートな素材が次々に登場していますたとえば自己修復を行える素材や光量温度電流などの変化に応じて形状を変化させる素材などがありますこれらの素材はコストの低下と共に利用の道が開かれつつあり製造業者ではこれまでになかった新製品や既存製品へのこれらのテクノロジの採用を検討しています
これらの先端素材の利用の一例には食品や医薬品などの賞味期限や有効期限のある製品向けに開発された「バイオ スマート タグ」がありますこれはトウモロコシの穀粒ほどの大きさのジェル状のスマート タグで食品の期限を示すことができますタグは特定の化学作用や微生物増殖により反応して通常は色の変化により状態を示します
このテクノロジには幅広い可能性がありますまずさまざまな食品パッケージや医薬品パッケージに採用して消費者に期限を知らせることができますまた現在は物流上一部のサンプルのみで行われている大腸菌やサルモネラ菌などの細菌検査に使われると画期的となります将来的にはこれらのテクノロジは現在では鮮度が不明であったり食中毒へのおそれから大量に廃棄している食品の課題に対応したりひいては食糧不足などの課題に対応できるものと期待されています
これらのテクノロジはまだ途上の技術ですが製造業者にとっては先端素材を使った製品や廃棄物の低減や工場内での品質管理の向上など有望な活用分野が開けています
ナノテクノロジナノテクノロジは画期的なイノベーションであると考えられていますナノテクノロジとは分子や原子のレベルで物質を操作する技術ですが次
世代のナノテクでは原子レベルでの超精密加工 (APM Atomically Precise Manufacturing) を目指しています42 これは文字どおり原子を自由に操作して物質を製造することを意味しています既にこのレベルの超精密技術によりナノ電子技術によって DNA にデータを保存することができ将来は米粒サイズの大きさに 1 ペタバイトを保存できる可能性があるとされています43
このテクノロジを支える科学は既に存在しその進化が期待されていますAPM はコストの低下と共にコンピューティング素材医薬品など多くの分野に大きな可能性を開くものと考えられています一方では適用の広がりと共に技術の悪用も懸念されていますたとえばわずかな製造設備で安価かつ高度な兵器を開発することなどですまた製造物が自己複製を繰り返すことにより地球上の資源を消費し尽くすほど増殖するというシナリオもありこれは「グレイグー」と呼ばれています遠い可能性かもしれませんがありえるリスクかもしれません44
ナノテクはまだこれからの技術ですが大きな影響があることは確実です
2008 年から 2014 年にわたる産業ロボットへの投資額増加 56
50+50+V50
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アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
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学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーションの連携
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
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エマージング テクノロジ要旨テクノロジは常に製造業のイノベーションの推進を担ってきました今日のエマージング テクノロジも同様です3D プリンティングからナノテクノロジまで最新のツールや技術は製造に変革をもたらしています
ポイントbull 米国の製造業者の 667 がなんらかの形で 3D プリンターを導入しています
bull 自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています
bull ナノテクノロジは原子レベルでの超精密加工 (APM) を可能にしています
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エマージング テクノロジ製品の歴史はほぼ製造技術の歴史と共にあります最初の革ベルトによるバケット エレベーターとベルト コンベアは 1785 年に登場し交換可能な部品は 1801 年に登場しました31 Ford による最初の可動組み立てラインは1913 年に登場しました32 Televox ロボットは 1926 年に登場しました33 CNC 機械加工やシックス シグマは80 年代に登場しましたそれらも含めRFID タグなどテクノロジのすべてが今日あるような新たな材料の製造や新たな製品のためのプロセスや組み立てに活用されています
製造における過去のトレンドを振り返りそれを基に将来の製造を理解しようとすると同時に最新のテクノロジを十分に理解することが重要です
3D プリンティング3D プリンティングは今日の企業と製造における最も期待されるエマージング テクノロジの 1 つです積層処理により事実上あらゆる 3D のデジタル レンダリング イメージを物理形状で行うことができます現在米国の製造業者の 23 (667) がなんらかの形で 3D プリンターを導入済みでその数は増加中であり155 は今後 3 年以内に使い始める予定であると報告されています34 この流れは技術的改良による機器と材料のコストの低下および印刷時間の高速化によって促進されています3D プリンティングは新しいものではありませんがこれらの改良によって多くの製造業者にとってより実用的なものとなってきています実際小規模企業における 3D プリンティングの導入は急速に大規模企業並みに進んできており現在の導入率はそれぞれ 5975 とその差が縮まっています34
3D プリンティングの用途はカスタマイズされた医療機器パーソナライズされた製品やパッケージ船舶が外洋航行中に作成して利用できる交換部品など広範にわたっていますカスタムの日さしによる独自の美容製品を
作成したり製薬企業が患者向けにさらにカスタマイズされた薬剤を作成したりさまざまなユーザーによる新たな用途が既に広がっています今日の製造においては3D プリンティングは主にプロトタイピングとして使われています製造業者の 34 が 3D プリンティングをプロトタイピングに使用していると報告されていますまた 289 は用途の実験中であり26 は従来の方法では製造できない製品を作るために使っているとしています34 3D プリンティング テクノロジが高速かつ安価となるにつれ製造業者にとって新たな用途が広がることは確実です
CNC 機械加工積層処理である 3D プリンティングとは異なり機械加工は大きな原材料のブロックから制御された削り出しによって最終的な形状とサイズを作成するプロセスですこれは複数の部品を組み合わせることなく単一の原材料から単一のコンポーネントを作成できることを意味しますこれは通常複数の部品を組み立てる時間を低減でき接続点において一般的な強度の弱さを低減でき複数部品の接続に必要な追加部品や材料を減らせるため重量とサイズを低減できます
CNC 機械加工は新しいものではありませんが技術とプロセスの進化により近年 CNC 機械加工の需要は高まっています今日の CNC 機械加工では自動化正確性速度が改良され主に自動車医療機器テクノロジ デ
バイスなどに使われる高品位金属など扱える材料が拡大していますその結果CNC 機械加工はより強くより小さな製品に利用され今日の製品で見られる多くのユニボディの製造のための技術として活用されています
自律デバイス自律デバイスと言うと自動運転のクルマやドローンのように未来の夢と思われるかもしれませんが実際には既に現実のものになっていますMercedes-Benz35 や Tesla36 などの自動車製造業者は既に自律機能付きのクルマを発売しておりTesla の CEO である Elon Musk は最近のインタビューで自動運転車は今後 20 年で普通のものになると予測しています37 最大の障壁は技術自体よりも規制面であると考えられます38 ロボティクスと自律システムに関する公開特許の数は 2004 年から 2013 年の間に 264 増加しました24
製造業ではロボットは長い間一般的であり他の産業よりも普及が進んでいましたが新世代の AI (人工知能 ) を使った自律デバイスによって生産工程保守の 3 つの点で製造の情勢が塗り替えられようとしています
これまでのロボット活用と同様に今後もロボット支援を活用した生産ではより効率的に仕事をこなしたり重量物の運搬など人間ではできないことも行えますがAI と自律機能の搭載により機械がより独立して作業を行うことができるようになりますま
3612 24導入の可否を判断するための実
験段階プロトタイピングのみ
プロトタイピングおよび実生産
従来の方法では製造不可能な製品の製作
最終製品や最終部品の実生産のみ
未導入
3D プリンティングの採用状況 5529+25+10+3+1+33
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だ実験段階ではありますがプログラムされた自律型のドローンは自分で部材や部品を見つけて共同作業を行ってビルや橋を組み立てることができます39
自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています欧州のロボティクス企業である Kuka40 ではロボットが相互にやり取りを行って自動的に次の製品ラインの対応を調整する自律ロボットを製造していますこれらのような自律マシンは集中在庫データにアクセスして市場ニーズに基づいて動的に製造量を変更することができます自律ドローンや自律ロボットは倉庫内で資材を見つけて運搬することができ製品を顧客に配送することさえ可能です作業現場でドローンが部材を集めて在庫ニーズに応じて製品を組み立て製品が自動運転車両によって自動的に配送される日も遠い未来ではないでしょう
最後に自律車両が保守に大きな変革をもたらしていますスマート センサーの活用により機器は予期される保守上の問題の自己診断を行えますまた自律デバイスにより視覚的に問題を確認し解決策を判断して必要なツールと部品を用意し修理を行うことができますこれは携帯電波塔や橋梁など保守の実施が困難な場所では特に有益ですこのような予兆保守は製造業者のビジネス スピードの向上に大きく寄与しダウンタイムとコストを低減することができます
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エマージング テクノロジによる課題の克服企業のグローバル展開時の課題であまり取り上げられることのない問題に商品の配送があります米国では配送と言うとスピードの問題がありますがそもそも配送を行うためには配送先の地点を特定する必要があります
スタートアップ企業である what3words41 によると世界の人口の約 75 は「住所システムが一貫性に欠けたり複雑であったり未整備であることによる問題に直面している」ということです世界全体では 40 億人が住所を持っておらず先進国であっても住所システムは複雑な問題を抱えている場合がありますたとえばロンドンではLonsdale Road という異なる通りが 8 つあったり多くの家に地番がなかったりします
ロンドンを本拠とするスタートアップである what3words41 はこの問題に対処するため地球上を 3m x 3m の区画に区切り5700 万の区画を作成してそれぞれに固有の 3 つの単語による住所を割り当てましたこれは簡単な地理的座標系のように機能しますwhat3words は製造業者や配送企業から多くの注目を集めていますこの住所システムでは顧客は商品の配送先として単に倉庫を指定するだけでなくより具体的なドアや場所を指定できますまた製造業者では施設内で保守上の問題が発生している場所や資材の運搬先や作業現場の安全性を向上させる必要がある場所などを特定するのに役立ちますドローン テクノロジとの組み合わせによりこの座標系を使って食品や医薬品その他の補給品を迅速で容易に配送する方法に道が開かれる可能性がありますたとえば未開発の地域への配送や災害地域への緊急配送などが考えられますまだ途上の技術ですがエマージング テクノロジによってより小さな世界が実現されつつあります
先端素材スマートな先端素材によって想像以上に世界が変わろうとしています新しいスマートな素材が次々に登場していますたとえば自己修復を行える素材や光量温度電流などの変化に応じて形状を変化させる素材などがありますこれらの素材はコストの低下と共に利用の道が開かれつつあり製造業者ではこれまでになかった新製品や既存製品へのこれらのテクノロジの採用を検討しています
これらの先端素材の利用の一例には食品や医薬品などの賞味期限や有効期限のある製品向けに開発された「バイオ スマート タグ」がありますこれはトウモロコシの穀粒ほどの大きさのジェル状のスマート タグで食品の期限を示すことができますタグは特定の化学作用や微生物増殖により反応して通常は色の変化により状態を示します
このテクノロジには幅広い可能性がありますまずさまざまな食品パッケージや医薬品パッケージに採用して消費者に期限を知らせることができますまた現在は物流上一部のサンプルのみで行われている大腸菌やサルモネラ菌などの細菌検査に使われると画期的となります将来的にはこれらのテクノロジは現在では鮮度が不明であったり食中毒へのおそれから大量に廃棄している食品の課題に対応したりひいては食糧不足などの課題に対応できるものと期待されています
これらのテクノロジはまだ途上の技術ですが製造業者にとっては先端素材を使った製品や廃棄物の低減や工場内での品質管理の向上など有望な活用分野が開けています
ナノテクノロジナノテクノロジは画期的なイノベーションであると考えられていますナノテクノロジとは分子や原子のレベルで物質を操作する技術ですが次
世代のナノテクでは原子レベルでの超精密加工 (APM Atomically Precise Manufacturing) を目指しています42 これは文字どおり原子を自由に操作して物質を製造することを意味しています既にこのレベルの超精密技術によりナノ電子技術によって DNA にデータを保存することができ将来は米粒サイズの大きさに 1 ペタバイトを保存できる可能性があるとされています43
このテクノロジを支える科学は既に存在しその進化が期待されていますAPM はコストの低下と共にコンピューティング素材医薬品など多くの分野に大きな可能性を開くものと考えられています一方では適用の広がりと共に技術の悪用も懸念されていますたとえばわずかな製造設備で安価かつ高度な兵器を開発することなどですまた製造物が自己複製を繰り返すことにより地球上の資源を消費し尽くすほど増殖するというシナリオもありこれは「グレイグー」と呼ばれています遠い可能性かもしれませんがありえるリスクかもしれません44
ナノテクはまだこれからの技術ですが大きな影響があることは確実です
2008 年から 2014 年にわたる産業ロボットへの投資額増加 56
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アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
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学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーションの連携
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
エマージング テクノロジ製品の歴史はほぼ製造技術の歴史と共にあります最初の革ベルトによるバケット エレベーターとベルト コンベアは 1785 年に登場し交換可能な部品は 1801 年に登場しました31 Ford による最初の可動組み立てラインは1913 年に登場しました32 Televox ロボットは 1926 年に登場しました33 CNC 機械加工やシックス シグマは80 年代に登場しましたそれらも含めRFID タグなどテクノロジのすべてが今日あるような新たな材料の製造や新たな製品のためのプロセスや組み立てに活用されています
製造における過去のトレンドを振り返りそれを基に将来の製造を理解しようとすると同時に最新のテクノロジを十分に理解することが重要です
3D プリンティング3D プリンティングは今日の企業と製造における最も期待されるエマージング テクノロジの 1 つです積層処理により事実上あらゆる 3D のデジタル レンダリング イメージを物理形状で行うことができます現在米国の製造業者の 23 (667) がなんらかの形で 3D プリンターを導入済みでその数は増加中であり155 は今後 3 年以内に使い始める予定であると報告されています34 この流れは技術的改良による機器と材料のコストの低下および印刷時間の高速化によって促進されています3D プリンティングは新しいものではありませんがこれらの改良によって多くの製造業者にとってより実用的なものとなってきています実際小規模企業における 3D プリンティングの導入は急速に大規模企業並みに進んできており現在の導入率はそれぞれ 5975 とその差が縮まっています34
3D プリンティングの用途はカスタマイズされた医療機器パーソナライズされた製品やパッケージ船舶が外洋航行中に作成して利用できる交換部品など広範にわたっていますカスタムの日さしによる独自の美容製品を
作成したり製薬企業が患者向けにさらにカスタマイズされた薬剤を作成したりさまざまなユーザーによる新たな用途が既に広がっています今日の製造においては3D プリンティングは主にプロトタイピングとして使われています製造業者の 34 が 3D プリンティングをプロトタイピングに使用していると報告されていますまた 289 は用途の実験中であり26 は従来の方法では製造できない製品を作るために使っているとしています34 3D プリンティング テクノロジが高速かつ安価となるにつれ製造業者にとって新たな用途が広がることは確実です
CNC 機械加工積層処理である 3D プリンティングとは異なり機械加工は大きな原材料のブロックから制御された削り出しによって最終的な形状とサイズを作成するプロセスですこれは複数の部品を組み合わせることなく単一の原材料から単一のコンポーネントを作成できることを意味しますこれは通常複数の部品を組み立てる時間を低減でき接続点において一般的な強度の弱さを低減でき複数部品の接続に必要な追加部品や材料を減らせるため重量とサイズを低減できます
CNC 機械加工は新しいものではありませんが技術とプロセスの進化により近年 CNC 機械加工の需要は高まっています今日の CNC 機械加工では自動化正確性速度が改良され主に自動車医療機器テクノロジ デ
バイスなどに使われる高品位金属など扱える材料が拡大していますその結果CNC 機械加工はより強くより小さな製品に利用され今日の製品で見られる多くのユニボディの製造のための技術として活用されています
自律デバイス自律デバイスと言うと自動運転のクルマやドローンのように未来の夢と思われるかもしれませんが実際には既に現実のものになっていますMercedes-Benz35 や Tesla36 などの自動車製造業者は既に自律機能付きのクルマを発売しておりTesla の CEO である Elon Musk は最近のインタビューで自動運転車は今後 20 年で普通のものになると予測しています37 最大の障壁は技術自体よりも規制面であると考えられます38 ロボティクスと自律システムに関する公開特許の数は 2004 年から 2013 年の間に 264 増加しました24
製造業ではロボットは長い間一般的であり他の産業よりも普及が進んでいましたが新世代の AI (人工知能 ) を使った自律デバイスによって生産工程保守の 3 つの点で製造の情勢が塗り替えられようとしています
これまでのロボット活用と同様に今後もロボット支援を活用した生産ではより効率的に仕事をこなしたり重量物の運搬など人間ではできないことも行えますがAI と自律機能の搭載により機械がより独立して作業を行うことができるようになりますま
3612 24導入の可否を判断するための実
験段階プロトタイピングのみ
プロトタイピングおよび実生産
従来の方法では製造不可能な製品の製作
最終製品や最終部品の実生産のみ
未導入
3D プリンティングの採用状況 5529+25+10+3+1+33
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だ実験段階ではありますがプログラムされた自律型のドローンは自分で部材や部品を見つけて共同作業を行ってビルや橋を組み立てることができます39
自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています欧州のロボティクス企業である Kuka40 ではロボットが相互にやり取りを行って自動的に次の製品ラインの対応を調整する自律ロボットを製造していますこれらのような自律マシンは集中在庫データにアクセスして市場ニーズに基づいて動的に製造量を変更することができます自律ドローンや自律ロボットは倉庫内で資材を見つけて運搬することができ製品を顧客に配送することさえ可能です作業現場でドローンが部材を集めて在庫ニーズに応じて製品を組み立て製品が自動運転車両によって自動的に配送される日も遠い未来ではないでしょう
最後に自律車両が保守に大きな変革をもたらしていますスマート センサーの活用により機器は予期される保守上の問題の自己診断を行えますまた自律デバイスにより視覚的に問題を確認し解決策を判断して必要なツールと部品を用意し修理を行うことができますこれは携帯電波塔や橋梁など保守の実施が困難な場所では特に有益ですこのような予兆保守は製造業者のビジネス スピードの向上に大きく寄与しダウンタイムとコストを低減することができます
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エマージング テクノロジによる課題の克服企業のグローバル展開時の課題であまり取り上げられることのない問題に商品の配送があります米国では配送と言うとスピードの問題がありますがそもそも配送を行うためには配送先の地点を特定する必要があります
スタートアップ企業である what3words41 によると世界の人口の約 75 は「住所システムが一貫性に欠けたり複雑であったり未整備であることによる問題に直面している」ということです世界全体では 40 億人が住所を持っておらず先進国であっても住所システムは複雑な問題を抱えている場合がありますたとえばロンドンではLonsdale Road という異なる通りが 8 つあったり多くの家に地番がなかったりします
ロンドンを本拠とするスタートアップである what3words41 はこの問題に対処するため地球上を 3m x 3m の区画に区切り5700 万の区画を作成してそれぞれに固有の 3 つの単語による住所を割り当てましたこれは簡単な地理的座標系のように機能しますwhat3words は製造業者や配送企業から多くの注目を集めていますこの住所システムでは顧客は商品の配送先として単に倉庫を指定するだけでなくより具体的なドアや場所を指定できますまた製造業者では施設内で保守上の問題が発生している場所や資材の運搬先や作業現場の安全性を向上させる必要がある場所などを特定するのに役立ちますドローン テクノロジとの組み合わせによりこの座標系を使って食品や医薬品その他の補給品を迅速で容易に配送する方法に道が開かれる可能性がありますたとえば未開発の地域への配送や災害地域への緊急配送などが考えられますまだ途上の技術ですがエマージング テクノロジによってより小さな世界が実現されつつあります
先端素材スマートな先端素材によって想像以上に世界が変わろうとしています新しいスマートな素材が次々に登場していますたとえば自己修復を行える素材や光量温度電流などの変化に応じて形状を変化させる素材などがありますこれらの素材はコストの低下と共に利用の道が開かれつつあり製造業者ではこれまでになかった新製品や既存製品へのこれらのテクノロジの採用を検討しています
これらの先端素材の利用の一例には食品や医薬品などの賞味期限や有効期限のある製品向けに開発された「バイオ スマート タグ」がありますこれはトウモロコシの穀粒ほどの大きさのジェル状のスマート タグで食品の期限を示すことができますタグは特定の化学作用や微生物増殖により反応して通常は色の変化により状態を示します
このテクノロジには幅広い可能性がありますまずさまざまな食品パッケージや医薬品パッケージに採用して消費者に期限を知らせることができますまた現在は物流上一部のサンプルのみで行われている大腸菌やサルモネラ菌などの細菌検査に使われると画期的となります将来的にはこれらのテクノロジは現在では鮮度が不明であったり食中毒へのおそれから大量に廃棄している食品の課題に対応したりひいては食糧不足などの課題に対応できるものと期待されています
これらのテクノロジはまだ途上の技術ですが製造業者にとっては先端素材を使った製品や廃棄物の低減や工場内での品質管理の向上など有望な活用分野が開けています
ナノテクノロジナノテクノロジは画期的なイノベーションであると考えられていますナノテクノロジとは分子や原子のレベルで物質を操作する技術ですが次
世代のナノテクでは原子レベルでの超精密加工 (APM Atomically Precise Manufacturing) を目指しています42 これは文字どおり原子を自由に操作して物質を製造することを意味しています既にこのレベルの超精密技術によりナノ電子技術によって DNA にデータを保存することができ将来は米粒サイズの大きさに 1 ペタバイトを保存できる可能性があるとされています43
このテクノロジを支える科学は既に存在しその進化が期待されていますAPM はコストの低下と共にコンピューティング素材医薬品など多くの分野に大きな可能性を開くものと考えられています一方では適用の広がりと共に技術の悪用も懸念されていますたとえばわずかな製造設備で安価かつ高度な兵器を開発することなどですまた製造物が自己複製を繰り返すことにより地球上の資源を消費し尽くすほど増殖するというシナリオもありこれは「グレイグー」と呼ばれています遠い可能性かもしれませんがありえるリスクかもしれません44
ナノテクはまだこれからの技術ですが大きな影響があることは確実です
2008 年から 2014 年にわたる産業ロボットへの投資額増加 56
50+50+V50
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アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
79+78+69+63
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
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学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーションの連携
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
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18 BPI NetworkAccelerating Business Transformation Through IT Innovation2015 年 8 月
19 MicrosoftGiving The Worldrsquos Cities a Lift with IoT2015 年
20 The Boston Consulting GroupThe Shifting Economics of Global ManufacturingHarold L Sirkin Michael Zinser and Justin R Rose 2014 年 8 月
21 WorldatWorkWorldatWork 2015-2016 Salary Budget Survey2015 年
22 F Curtis Barry amp CompanyRising Transportation Costs - and What to Do About ThemJeffrey Barry2015 年
23 The Boston Consulting GroupMake in America AgainHarold L SirkinMichael ZinserDouglas Hohner2011 年 8 月
24 PwCThe New Hire How a New Generation of Robots is Transforming Manufacturing 2014 年 9 月
25 AccentureAccenture Technology Vision 20152015 年
26 PwCIndustry 40 The Industrial Internet Opportunities and Challenges of the Fourth Industrial RevolutionReinhard GeissbauerStefan SchraufVolkmar KochSimon Kuge2014 年 10 月
27 PwCThe Sharing Economy - Sizing the Revenue Opportunity2014 年
28 IBMWhat is Big Data 2015 年
29 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
30 IBMThe Four Vrsquos of Big Data2014 年
31 KPMGGoing Beyond the Data Turning Data From Insights Into ValueChristian Rast2015 年
31 Epic Systems IncUS Manufacturing A History2013 年 10 月
32 HISTORYFord Motor Company Unveils the Model T2015 年
33 Emory UniversityA Short History of Robotics2012 年 8 月
34 PwC3D Printing and the New Shape of Industrial Manufacturing2014 年 6 月
35 Automotive NewsMercedes-Benzrsquos Autonomous Driving Features Dominate the Industry and Will for YearsDiana T Kurylko2014 年 8 月
36 USA TodayTesla Taking Big Step Toward Self-Driving CarChris Woodyard2015 年 3 月
37 CNETTesla CEO Sees Self-Driving Cars Taking Over In 20 YearsBen Fox Rubin 2015 年 3 月
38 WiredElon Wants to Make Your Tesla Drive ItselfIs That Legal Alex Davies2015 年 3 月
39 GeekologieThe End Nears Autonomous Drones Build Rope Bridge2015 年 9 月
40 Kuka2015 年
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42 World Industrial ReporterNanotechnologyrsquos Atomically Precise Manufacturing to Change Post-Industrial Manufacturing Scenario2013 年 10 月
43 NatureSynthetic Double-Helix Faithfully Stores Shakespearersquos SonnetsEd Young 2013 年 1 月
44 WikipediaGrey Goo2015 年 11 月
45 NPRIn Trendy World of Fast Fashion Styles Arenrsquot Made To LastJim Zarroli2013 年 3 月
46 Overdressed The Shockingly High Cost of Cheap FashionElizabeth L Cline2013 年 8 月
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48 The National Bureau of Asian ResearchThe IP Commission Report2013 年 5 月
49 PwCGlobal CEO Survey2015 年 1 月
50 Food Manufacturing Pepsi Sells Artisanal Soda lsquoCalebrsquos Kolarsquo Candice Choi2014 年 10 月
51 Brew to Bikes Portlandrsquos Artisan EconomyCharles Heying2010 年 10 月
52 ExperianThe Internet of Things Opportunities Through the Rise in Smart Devices2014 年
53 GlobalWebIndexGWI Device Summary2015 年
54 BCC ResearchStrategic AnalyticsFrast amp SullivanMorgan Stanley Research2014 年
54 PwC2013 Global Innovation Survey2013 年
55 McKinsey Global Institute2014 年
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
だ実験段階ではありますがプログラムされた自律型のドローンは自分で部材や部品を見つけて共同作業を行ってビルや橋を組み立てることができます39
自律デバイスは製造工程に革命的な変革をもたらそうとしています欧州のロボティクス企業である Kuka40 ではロボットが相互にやり取りを行って自動的に次の製品ラインの対応を調整する自律ロボットを製造していますこれらのような自律マシンは集中在庫データにアクセスして市場ニーズに基づいて動的に製造量を変更することができます自律ドローンや自律ロボットは倉庫内で資材を見つけて運搬することができ製品を顧客に配送することさえ可能です作業現場でドローンが部材を集めて在庫ニーズに応じて製品を組み立て製品が自動運転車両によって自動的に配送される日も遠い未来ではないでしょう
最後に自律車両が保守に大きな変革をもたらしていますスマート センサーの活用により機器は予期される保守上の問題の自己診断を行えますまた自律デバイスにより視覚的に問題を確認し解決策を判断して必要なツールと部品を用意し修理を行うことができますこれは携帯電波塔や橋梁など保守の実施が困難な場所では特に有益ですこのような予兆保守は製造業者のビジネス スピードの向上に大きく寄与しダウンタイムとコストを低減することができます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
エマージング テクノロジによる課題の克服企業のグローバル展開時の課題であまり取り上げられることのない問題に商品の配送があります米国では配送と言うとスピードの問題がありますがそもそも配送を行うためには配送先の地点を特定する必要があります
スタートアップ企業である what3words41 によると世界の人口の約 75 は「住所システムが一貫性に欠けたり複雑であったり未整備であることによる問題に直面している」ということです世界全体では 40 億人が住所を持っておらず先進国であっても住所システムは複雑な問題を抱えている場合がありますたとえばロンドンではLonsdale Road という異なる通りが 8 つあったり多くの家に地番がなかったりします
ロンドンを本拠とするスタートアップである what3words41 はこの問題に対処するため地球上を 3m x 3m の区画に区切り5700 万の区画を作成してそれぞれに固有の 3 つの単語による住所を割り当てましたこれは簡単な地理的座標系のように機能しますwhat3words は製造業者や配送企業から多くの注目を集めていますこの住所システムでは顧客は商品の配送先として単に倉庫を指定するだけでなくより具体的なドアや場所を指定できますまた製造業者では施設内で保守上の問題が発生している場所や資材の運搬先や作業現場の安全性を向上させる必要がある場所などを特定するのに役立ちますドローン テクノロジとの組み合わせによりこの座標系を使って食品や医薬品その他の補給品を迅速で容易に配送する方法に道が開かれる可能性がありますたとえば未開発の地域への配送や災害地域への緊急配送などが考えられますまだ途上の技術ですがエマージング テクノロジによってより小さな世界が実現されつつあります
先端素材スマートな先端素材によって想像以上に世界が変わろうとしています新しいスマートな素材が次々に登場していますたとえば自己修復を行える素材や光量温度電流などの変化に応じて形状を変化させる素材などがありますこれらの素材はコストの低下と共に利用の道が開かれつつあり製造業者ではこれまでになかった新製品や既存製品へのこれらのテクノロジの採用を検討しています
これらの先端素材の利用の一例には食品や医薬品などの賞味期限や有効期限のある製品向けに開発された「バイオ スマート タグ」がありますこれはトウモロコシの穀粒ほどの大きさのジェル状のスマート タグで食品の期限を示すことができますタグは特定の化学作用や微生物増殖により反応して通常は色の変化により状態を示します
このテクノロジには幅広い可能性がありますまずさまざまな食品パッケージや医薬品パッケージに採用して消費者に期限を知らせることができますまた現在は物流上一部のサンプルのみで行われている大腸菌やサルモネラ菌などの細菌検査に使われると画期的となります将来的にはこれらのテクノロジは現在では鮮度が不明であったり食中毒へのおそれから大量に廃棄している食品の課題に対応したりひいては食糧不足などの課題に対応できるものと期待されています
これらのテクノロジはまだ途上の技術ですが製造業者にとっては先端素材を使った製品や廃棄物の低減や工場内での品質管理の向上など有望な活用分野が開けています
ナノテクノロジナノテクノロジは画期的なイノベーションであると考えられていますナノテクノロジとは分子や原子のレベルで物質を操作する技術ですが次
世代のナノテクでは原子レベルでの超精密加工 (APM Atomically Precise Manufacturing) を目指しています42 これは文字どおり原子を自由に操作して物質を製造することを意味しています既にこのレベルの超精密技術によりナノ電子技術によって DNA にデータを保存することができ将来は米粒サイズの大きさに 1 ペタバイトを保存できる可能性があるとされています43
このテクノロジを支える科学は既に存在しその進化が期待されていますAPM はコストの低下と共にコンピューティング素材医薬品など多くの分野に大きな可能性を開くものと考えられています一方では適用の広がりと共に技術の悪用も懸念されていますたとえばわずかな製造設備で安価かつ高度な兵器を開発することなどですまた製造物が自己複製を繰り返すことにより地球上の資源を消費し尽くすほど増殖するというシナリオもありこれは「グレイグー」と呼ばれています遠い可能性かもしれませんがありえるリスクかもしれません44
ナノテクはまだこれからの技術ですが大きな影響があることは確実です
2008 年から 2014 年にわたる産業ロボットへの投資額増加 56
50+50+V50
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アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
79+78+69+63
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
79
78
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63
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
49
学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーションの連携
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
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出典1 Gartner IncForecast The Internet of Things Worldwide2015 年 10 月
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19 MicrosoftGiving The Worldrsquos Cities a Lift with IoT2015 年
20 The Boston Consulting GroupThe Shifting Economics of Global ManufacturingHarold L Sirkin Michael Zinser and Justin R Rose 2014 年 8 月
21 WorldatWorkWorldatWork 2015-2016 Salary Budget Survey2015 年
22 F Curtis Barry amp CompanyRising Transportation Costs - and What to Do About ThemJeffrey Barry2015 年
23 The Boston Consulting GroupMake in America AgainHarold L SirkinMichael ZinserDouglas Hohner2011 年 8 月
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26 PwCIndustry 40 The Industrial Internet Opportunities and Challenges of the Fourth Industrial RevolutionReinhard GeissbauerStefan SchraufVolkmar KochSimon Kuge2014 年 10 月
27 PwCThe Sharing Economy - Sizing the Revenue Opportunity2014 年
28 IBMWhat is Big Data 2015 年
29 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
30 IBMThe Four Vrsquos of Big Data2014 年
31 KPMGGoing Beyond the Data Turning Data From Insights Into ValueChristian Rast2015 年
31 Epic Systems IncUS Manufacturing A History2013 年 10 月
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40 Kuka2015 年
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49 PwCGlobal CEO Survey2015 年 1 月
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51 Brew to Bikes Portlandrsquos Artisan EconomyCharles Heying2010 年 10 月
52 ExperianThe Internet of Things Opportunities Through the Rise in Smart Devices2014 年
53 GlobalWebIndexGWI Device Summary2015 年
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54 PwC2013 Global Innovation Survey2013 年
55 McKinsey Global Institute2014 年
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
エマージング テクノロジによる課題の克服企業のグローバル展開時の課題であまり取り上げられることのない問題に商品の配送があります米国では配送と言うとスピードの問題がありますがそもそも配送を行うためには配送先の地点を特定する必要があります
スタートアップ企業である what3words41 によると世界の人口の約 75 は「住所システムが一貫性に欠けたり複雑であったり未整備であることによる問題に直面している」ということです世界全体では 40 億人が住所を持っておらず先進国であっても住所システムは複雑な問題を抱えている場合がありますたとえばロンドンではLonsdale Road という異なる通りが 8 つあったり多くの家に地番がなかったりします
ロンドンを本拠とするスタートアップである what3words41 はこの問題に対処するため地球上を 3m x 3m の区画に区切り5700 万の区画を作成してそれぞれに固有の 3 つの単語による住所を割り当てましたこれは簡単な地理的座標系のように機能しますwhat3words は製造業者や配送企業から多くの注目を集めていますこの住所システムでは顧客は商品の配送先として単に倉庫を指定するだけでなくより具体的なドアや場所を指定できますまた製造業者では施設内で保守上の問題が発生している場所や資材の運搬先や作業現場の安全性を向上させる必要がある場所などを特定するのに役立ちますドローン テクノロジとの組み合わせによりこの座標系を使って食品や医薬品その他の補給品を迅速で容易に配送する方法に道が開かれる可能性がありますたとえば未開発の地域への配送や災害地域への緊急配送などが考えられますまだ途上の技術ですがエマージング テクノロジによってより小さな世界が実現されつつあります
先端素材スマートな先端素材によって想像以上に世界が変わろうとしています新しいスマートな素材が次々に登場していますたとえば自己修復を行える素材や光量温度電流などの変化に応じて形状を変化させる素材などがありますこれらの素材はコストの低下と共に利用の道が開かれつつあり製造業者ではこれまでになかった新製品や既存製品へのこれらのテクノロジの採用を検討しています
これらの先端素材の利用の一例には食品や医薬品などの賞味期限や有効期限のある製品向けに開発された「バイオ スマート タグ」がありますこれはトウモロコシの穀粒ほどの大きさのジェル状のスマート タグで食品の期限を示すことができますタグは特定の化学作用や微生物増殖により反応して通常は色の変化により状態を示します
このテクノロジには幅広い可能性がありますまずさまざまな食品パッケージや医薬品パッケージに採用して消費者に期限を知らせることができますまた現在は物流上一部のサンプルのみで行われている大腸菌やサルモネラ菌などの細菌検査に使われると画期的となります将来的にはこれらのテクノロジは現在では鮮度が不明であったり食中毒へのおそれから大量に廃棄している食品の課題に対応したりひいては食糧不足などの課題に対応できるものと期待されています
これらのテクノロジはまだ途上の技術ですが製造業者にとっては先端素材を使った製品や廃棄物の低減や工場内での品質管理の向上など有望な活用分野が開けています
ナノテクノロジナノテクノロジは画期的なイノベーションであると考えられていますナノテクノロジとは分子や原子のレベルで物質を操作する技術ですが次
世代のナノテクでは原子レベルでの超精密加工 (APM Atomically Precise Manufacturing) を目指しています42 これは文字どおり原子を自由に操作して物質を製造することを意味しています既にこのレベルの超精密技術によりナノ電子技術によって DNA にデータを保存することができ将来は米粒サイズの大きさに 1 ペタバイトを保存できる可能性があるとされています43
このテクノロジを支える科学は既に存在しその進化が期待されていますAPM はコストの低下と共にコンピューティング素材医薬品など多くの分野に大きな可能性を開くものと考えられています一方では適用の広がりと共に技術の悪用も懸念されていますたとえばわずかな製造設備で安価かつ高度な兵器を開発することなどですまた製造物が自己複製を繰り返すことにより地球上の資源を消費し尽くすほど増殖するというシナリオもありこれは「グレイグー」と呼ばれています遠い可能性かもしれませんがありえるリスクかもしれません44
ナノテクはまだこれからの技術ですが大きな影響があることは確実です
2008 年から 2014 年にわたる産業ロボットへの投資額増加 56
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アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
79+78+69+63
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
79
78
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63
79+78+69+63
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
49
学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーションの連携
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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出典1 Gartner IncForecast The Internet of Things Worldwide2015 年 10 月
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29 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
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31 KPMGGoing Beyond the Data Turning Data From Insights Into ValueChristian Rast2015 年
31 Epic Systems IncUS Manufacturing A History2013 年 10 月
32 HISTORYFord Motor Company Unveils the Model T2015 年
33 Emory UniversityA Short History of Robotics2012 年 8 月
34 PwC3D Printing and the New Shape of Industrial Manufacturing2014 年 6 月
35 Automotive NewsMercedes-Benzrsquos Autonomous Driving Features Dominate the Industry and Will for YearsDiana T Kurylko2014 年 8 月
36 USA TodayTesla Taking Big Step Toward Self-Driving CarChris Woodyard2015 年 3 月
37 CNETTesla CEO Sees Self-Driving Cars Taking Over In 20 YearsBen Fox Rubin 2015 年 3 月
38 WiredElon Wants to Make Your Tesla Drive ItselfIs That Legal Alex Davies2015 年 3 月
39 GeekologieThe End Nears Autonomous Drones Build Rope Bridge2015 年 9 月
40 Kuka2015 年
41 what3words2015 年
42 World Industrial ReporterNanotechnologyrsquos Atomically Precise Manufacturing to Change Post-Industrial Manufacturing Scenario2013 年 10 月
43 NatureSynthetic Double-Helix Faithfully Stores Shakespearersquos SonnetsEd Young 2013 年 1 月
44 WikipediaGrey Goo2015 年 11 月
45 NPRIn Trendy World of Fast Fashion Styles Arenrsquot Made To LastJim Zarroli2013 年 3 月
46 Overdressed The Shockingly High Cost of Cheap FashionElizabeth L Cline2013 年 8 月
47 KPMGGlobal Manufacturing OutlookJeff Dobbs2015 年
48 The National Bureau of Asian ResearchThe IP Commission Report2013 年 5 月
49 PwCGlobal CEO Survey2015 年 1 月
50 Food Manufacturing Pepsi Sells Artisanal Soda lsquoCalebrsquos Kolarsquo Candice Choi2014 年 10 月
51 Brew to Bikes Portlandrsquos Artisan EconomyCharles Heying2010 年 10 月
52 ExperianThe Internet of Things Opportunities Through the Rise in Smart Devices2014 年
53 GlobalWebIndexGWI Device Summary2015 年
54 BCC ResearchStrategic AnalyticsFrast amp SullivanMorgan Stanley Research2014 年
54 PwC2013 Global Innovation Survey2013 年
55 McKinsey Global Institute2014 年
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
アジャイルな製造要旨多くの製造業者では顧客の進化に対応しよりカスタマイズされた製品へのニーズに対応するためアジャイルな製造を志向しています
ポイントbull 多くの業界で製品発表サイクルが短縮化されています
bull 多くの企業ではフル モデル チェンジよりも小規模の反復的なアップデートを行うようになっています
bull 製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮です (25)
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
79+78+69+63
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
79
78
69
63
79+78+69+63
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
49
学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーションの連携
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
出典1 Gartner IncForecast The Internet of Things Worldwide2015 年 10 月
2 CNN2014 年 11 月
3 Stanford UniversityMetaPhone The Sensitivity of Telephone DataPatrick Mutchler2014 年 3 月
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5 Microsoft2015 年
6 AccentureCustomer Desires vs Retailer Capabilities2014 年
7 RSRSupply Chain Execution 2014 Making Omni-Channel Profitable2014 年
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12 Aerie2014 年
13 Goldman Sachs2015 年
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16 BloombergProduct Life Cycles Are Getting ShorterJon Oringer2015 年 1 月
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18 BPI NetworkAccelerating Business Transformation Through IT Innovation2015 年 8 月
19 MicrosoftGiving The Worldrsquos Cities a Lift with IoT2015 年
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25 AccentureAccenture Technology Vision 20152015 年
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
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アジャイルな製造高コストの製造分野では長い間無駄のない製造のための議論が行われてきました近年ではテクノロジの進化によりビジネス リーダーのための製造工程の可視性が高まりコストの識別無駄の削減効率の向上に役立てられるようになりました
一方テクノロジは新たな顧客の要求を作り出しパーソナライゼーションやスピードへの期待が生まれましたスピードに関しては製作～配送のスピードとイノベーションのスピードの両方が求められていますその結果アジャイルな製造が業界のトレンドとして急速に広まっていますアジャイルな製造とは変化する顧客の要求に迅速に対応することですアジャイルな製造では柔軟に適応可能な生産プロセス設備ツール労働力材料を活用することにより新たなカスタム製品をリアルタイムに適応して製作することができます
製品導入の迅速化イノベーションの加速により消費者向け商品を扱う多くの企業では製品発表サイクルのスピードを上げて競合に先駆けようとしていますテクノロジ業界を始めとする多くの業界では従来は 18 ～ 24 か月の製品発表サイクルであったものが今では 12 か月またはそれ以下に短縮されています衣料品などの季節商品では従来
は半年サイクルであったものが今では通年にわたって新製品を発表するようになっています
この新しいサイクルはもちろん研究開発に影響を及ぼしていますが価格設定や材料調達など企業の他の多くの分野にも影響を及ぼしていますたとえば衣料品業界では各企業がそのビジネス モデルを迅速な製品サイクルに対応させていますこの動きはソーシャル メディアによって加速されていますまたトレンドの消長の早さも影響していますファッション デザイナーによる新作の写真が一気に拡散されその商品の生産をすぐに増やす必要が生じることもあります顧客は新作をオンラインでチェックしてその日にすぐ店舗で購入できることを期待します衣料品大手の Zara では「デザインし生産して店頭に並べるまで 1 か月」というすばやさを実現しています45
HampM ではファッショナブルな衣服を非常に安価に提供することで急成長しましたこれは多くの消費者にとっても移り変わりの激しいトレンドに合わせて新しい衣服を購入できる方法に合っています45 これらの商品はコストが安価なだけでなく品質もそれなりではありますが思うよりは良いというものになっています46 これらの製造業者は衣服が実際にはわずかな
| 28
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
79+78+69+63
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
79
78
69
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
49
学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーションの連携
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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回数しか使われない場合には相応の品質でも製品の価値を損ねることはないという前提に基づいて品質を価格相応とすることにより低価格を実現していますパーソンズ美術大学のファッション学部長である Simon Collins 氏は NPR のインタビューで「商品の中にはひどいものもあります土曜日の晩のパーティに 1 度着て行ったらそれでだめになってしまうのです」45 と説明しています変化の激しさのため商品の移り変わりもすばやく耐久財の中にも消耗品になってしまうものがあります
反復は新たな検証デジタル時代以前には多くの商品にはほぼ定期的な発表サイクルがあり完成製品は最終製品として提供されていました各社は商品が発売に適したものであることを十分に確認しさまざまな詳細の検証を行っていました消費者は商品を気に入らない場合にはその商品の次回作の発表を待つかまたは他社の代わりの商品を購入しました
今日ではインターネット接続された商品はソフトウェアに大きく依存しており各社は商品の寿命までの間製品をアップデートすることができますこれはソフトウェア業界で特に顕著でありSaaS (サービスとしてのソフトウェア ) のソリューションが成長しています
SaaS のビジネス モデルではソフトウェア企業は製品に継続的な改良を行って顧客の満足度を高め続けようとします企業が製品のアップデートを続ける場合にはフル モ
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反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
79+78+69+63
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スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
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学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーションの連携
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
出典1 Gartner IncForecast The Internet of Things Worldwide2015 年 10 月
2 CNN2014 年 11 月
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6 AccentureCustomer Desires vs Retailer Capabilities2014 年
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23 The Boston Consulting GroupMake in America AgainHarold L SirkinMichael ZinserDouglas Hohner2011 年 8 月
24 PwCThe New Hire How a New Generation of Robots is Transforming Manufacturing 2014 年 9 月
25 AccentureAccenture Technology Vision 20152015 年
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27 PwCThe Sharing Economy - Sizing the Revenue Opportunity2014 年
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
反復こそ検証になるのです
デル チェンジを発表するよりも反復的または段階的なアップデートをより重視するようになります多くの企業では新機能を全顧客に提供する前にあるサンプルの市場に提供してアイデアの検証を行ったりデータを収集する場合もあります反復こそ検証になるのです
オンデマンド製造3D プリンティングの進化に大きく支えられているオンデマンド製造は企業によっては大きな変革をもたらしますたとえば洗濯機の部品が故障した場合を考えてみます部品をオンラインで検索して注文する代わりに顧客はバー コードを印刷して地元の店に持参しそこで部品を印刷してもらうのですまたは自律ドローンで配送してもらうこともできるかもしれません
スピードと利便性以外にも進化を続けるこのモデルは製造業者に大きな影響を及ぼしますたとえば大規模な製造設備の必要性が減少していく可能性がありますまた製造業者が在庫を持つ必要性も減少したり注文と配送のロジスティクスを簡素化できることにもなります
コラボレーションの促進多くの製造業者ではアジャイルを追求しコラボレーションの向上を通じてよりすばやい企業になろうとしていますForbes の調査によると製造業者がイノベーションのためにコラボレーションを進める主な理由は市場への投入時間の短縮である (25) とされています47
離れたチームとのコラボレーションを円滑にするためにテクノロジは大きな役割を果たしていますクラウドによりさまざまな新しいコラボレーションと生産性のツールを活用して世界中の人々が容易に共同作業を行えるようになりました3D プリンティングにより複数のチームがアイデアを共有しコラボレーションのスピードを上げることができますチームは世界中のメンバーと容易に設計を共有してその設計を印刷することができます
今後もビジネスの実行スピードが加速するにつれ製造業者は新たな要求に対応するためによりアジャイルになる必要がありアジャイルなプロセスを使ったテクノロジがそれを実現します
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
79+78+69+63
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
79
78
69
63
79+78+69+63
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
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学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーションの連携
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
出典1 Gartner IncForecast The Internet of Things Worldwide2015 年 10 月
2 CNN2014 年 11 月
3 Stanford UniversityMetaPhone The Sensitivity of Telephone DataPatrick Mutchler2014 年 3 月
4 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
5 Microsoft2015 年
6 AccentureCustomer Desires vs Retailer Capabilities2014 年
7 RSRSupply Chain Execution 2014 Making Omni-Channel Profitable2014 年
8 PEW Research CenterSocial Media Usage 2005-2015Andrew Perrin2015 年 10 月
9 MRI Doublebase2015 年
10 Cone Communications and Echo Research2013 Cone Communications Echo Global CSR Study2013 年 5 月
11 Corporate Register2015 年
12 Aerie2014 年
13 Goldman Sachs2015 年
14 World Green Building CouncilHealth Wellbeing amp Productivity in Offices2005 年
14 Harvard Business School and London Business SchoolCorporate Social Responsibility and Access to FinanceBeiting Cheng Ioannis Ioannou and George Serafeim2012 年 5 月
15 Supply Chain DigitalThe Product Life Cycle Is In DeclineKarsten Horn2012 年 11 月
16 BloombergProduct Life Cycles Are Getting ShorterJon Oringer2015 年 1 月
17 DeloitteSupply Chain Talent of the FutureKelly Marchese and Ben Dollar2015 年
18 BPI NetworkAccelerating Business Transformation Through IT Innovation2015 年 8 月
19 MicrosoftGiving The Worldrsquos Cities a Lift with IoT2015 年
20 The Boston Consulting GroupThe Shifting Economics of Global ManufacturingHarold L Sirkin Michael Zinser and Justin R Rose 2014 年 8 月
21 WorldatWorkWorldatWork 2015-2016 Salary Budget Survey2015 年
22 F Curtis Barry amp CompanyRising Transportation Costs - and What to Do About ThemJeffrey Barry2015 年
23 The Boston Consulting GroupMake in America AgainHarold L SirkinMichael ZinserDouglas Hohner2011 年 8 月
24 PwCThe New Hire How a New Generation of Robots is Transforming Manufacturing 2014 年 9 月
25 AccentureAccenture Technology Vision 20152015 年
26 PwCIndustry 40 The Industrial Internet Opportunities and Challenges of the Fourth Industrial RevolutionReinhard GeissbauerStefan SchraufVolkmar KochSimon Kuge2014 年 10 月
27 PwCThe Sharing Economy - Sizing the Revenue Opportunity2014 年
28 IBMWhat is Big Data 2015 年
29 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
30 IBMThe Four Vrsquos of Big Data2014 年
31 KPMGGoing Beyond the Data Turning Data From Insights Into ValueChristian Rast2015 年
31 Epic Systems IncUS Manufacturing A History2013 年 10 月
32 HISTORYFord Motor Company Unveils the Model T2015 年
33 Emory UniversityA Short History of Robotics2012 年 8 月
34 PwC3D Printing and the New Shape of Industrial Manufacturing2014 年 6 月
35 Automotive NewsMercedes-Benzrsquos Autonomous Driving Features Dominate the Industry and Will for YearsDiana T Kurylko2014 年 8 月
36 USA TodayTesla Taking Big Step Toward Self-Driving CarChris Woodyard2015 年 3 月
37 CNETTesla CEO Sees Self-Driving Cars Taking Over In 20 YearsBen Fox Rubin 2015 年 3 月
38 WiredElon Wants to Make Your Tesla Drive ItselfIs That Legal Alex Davies2015 年 3 月
39 GeekologieThe End Nears Autonomous Drones Build Rope Bridge2015 年 9 月
40 Kuka2015 年
41 what3words2015 年
42 World Industrial ReporterNanotechnologyrsquos Atomically Precise Manufacturing to Change Post-Industrial Manufacturing Scenario2013 年 10 月
43 NatureSynthetic Double-Helix Faithfully Stores Shakespearersquos SonnetsEd Young 2013 年 1 月
44 WikipediaGrey Goo2015 年 11 月
45 NPRIn Trendy World of Fast Fashion Styles Arenrsquot Made To LastJim Zarroli2013 年 3 月
46 Overdressed The Shockingly High Cost of Cheap FashionElizabeth L Cline2013 年 8 月
47 KPMGGlobal Manufacturing OutlookJeff Dobbs2015 年
48 The National Bureau of Asian ResearchThe IP Commission Report2013 年 5 月
49 PwCGlobal CEO Survey2015 年 1 月
50 Food Manufacturing Pepsi Sells Artisanal Soda lsquoCalebrsquos Kolarsquo Candice Choi2014 年 10 月
51 Brew to Bikes Portlandrsquos Artisan EconomyCharles Heying2010 年 10 月
52 ExperianThe Internet of Things Opportunities Through the Rise in Smart Devices2014 年
53 GlobalWebIndexGWI Device Summary2015 年
54 BCC ResearchStrategic AnalyticsFrast amp SullivanMorgan Stanley Research2014 年
54 PwC2013 Global Innovation Survey2013 年
55 McKinsey Global Institute2014 年
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
スモールこそ トレンド要旨生産技術の発展参入コストの低下スピードの要求より高度にカスタマイズされた製品の需要がより小規模で現地化された製造の拡大につながっています
ポイントbull 製造の現地化の最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることです (79)
bull 職人製品のトレンドは多くの業界に影響しています
bull 参入コストの低下で小規模で生産量の少ない製造業者というカテゴリが誕生しています
79+78+69+63
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
79
78
69
63
79+78+69+63
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
49
学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーションの連携
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
出典1 Gartner IncForecast The Internet of Things Worldwide2015 年 10 月
2 CNN2014 年 11 月
3 Stanford UniversityMetaPhone The Sensitivity of Telephone DataPatrick Mutchler2014 年 3 月
4 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
5 Microsoft2015 年
6 AccentureCustomer Desires vs Retailer Capabilities2014 年
7 RSRSupply Chain Execution 2014 Making Omni-Channel Profitable2014 年
8 PEW Research CenterSocial Media Usage 2005-2015Andrew Perrin2015 年 10 月
9 MRI Doublebase2015 年
10 Cone Communications and Echo Research2013 Cone Communications Echo Global CSR Study2013 年 5 月
11 Corporate Register2015 年
12 Aerie2014 年
13 Goldman Sachs2015 年
14 World Green Building CouncilHealth Wellbeing amp Productivity in Offices2005 年
14 Harvard Business School and London Business SchoolCorporate Social Responsibility and Access to FinanceBeiting Cheng Ioannis Ioannou and George Serafeim2012 年 5 月
15 Supply Chain DigitalThe Product Life Cycle Is In DeclineKarsten Horn2012 年 11 月
16 BloombergProduct Life Cycles Are Getting ShorterJon Oringer2015 年 1 月
17 DeloitteSupply Chain Talent of the FutureKelly Marchese and Ben Dollar2015 年
18 BPI NetworkAccelerating Business Transformation Through IT Innovation2015 年 8 月
19 MicrosoftGiving The Worldrsquos Cities a Lift with IoT2015 年
20 The Boston Consulting GroupThe Shifting Economics of Global ManufacturingHarold L Sirkin Michael Zinser and Justin R Rose 2014 年 8 月
21 WorldatWorkWorldatWork 2015-2016 Salary Budget Survey2015 年
22 F Curtis Barry amp CompanyRising Transportation Costs - and What to Do About ThemJeffrey Barry2015 年
23 The Boston Consulting GroupMake in America AgainHarold L SirkinMichael ZinserDouglas Hohner2011 年 8 月
24 PwCThe New Hire How a New Generation of Robots is Transforming Manufacturing 2014 年 9 月
25 AccentureAccenture Technology Vision 20152015 年
26 PwCIndustry 40 The Industrial Internet Opportunities and Challenges of the Fourth Industrial RevolutionReinhard GeissbauerStefan SchraufVolkmar KochSimon Kuge2014 年 10 月
27 PwCThe Sharing Economy - Sizing the Revenue Opportunity2014 年
28 IBMWhat is Big Data 2015 年
29 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
30 IBMThe Four Vrsquos of Big Data2014 年
31 KPMGGoing Beyond the Data Turning Data From Insights Into ValueChristian Rast2015 年
31 Epic Systems IncUS Manufacturing A History2013 年 10 月
32 HISTORYFord Motor Company Unveils the Model T2015 年
33 Emory UniversityA Short History of Robotics2012 年 8 月
34 PwC3D Printing and the New Shape of Industrial Manufacturing2014 年 6 月
35 Automotive NewsMercedes-Benzrsquos Autonomous Driving Features Dominate the Industry and Will for YearsDiana T Kurylko2014 年 8 月
36 USA TodayTesla Taking Big Step Toward Self-Driving CarChris Woodyard2015 年 3 月
37 CNETTesla CEO Sees Self-Driving Cars Taking Over In 20 YearsBen Fox Rubin 2015 年 3 月
38 WiredElon Wants to Make Your Tesla Drive ItselfIs That Legal Alex Davies2015 年 3 月
39 GeekologieThe End Nears Autonomous Drones Build Rope Bridge2015 年 9 月
40 Kuka2015 年
41 what3words2015 年
42 World Industrial ReporterNanotechnologyrsquos Atomically Precise Manufacturing to Change Post-Industrial Manufacturing Scenario2013 年 10 月
43 NatureSynthetic Double-Helix Faithfully Stores Shakespearersquos SonnetsEd Young 2013 年 1 月
44 WikipediaGrey Goo2015 年 11 月
45 NPRIn Trendy World of Fast Fashion Styles Arenrsquot Made To LastJim Zarroli2013 年 3 月
46 Overdressed The Shockingly High Cost of Cheap FashionElizabeth L Cline2013 年 8 月
47 KPMGGlobal Manufacturing OutlookJeff Dobbs2015 年
48 The National Bureau of Asian ResearchThe IP Commission Report2013 年 5 月
49 PwCGlobal CEO Survey2015 年 1 月
50 Food Manufacturing Pepsi Sells Artisanal Soda lsquoCalebrsquos Kolarsquo Candice Choi2014 年 10 月
51 Brew to Bikes Portlandrsquos Artisan EconomyCharles Heying2010 年 10 月
52 ExperianThe Internet of Things Opportunities Through the Rise in Smart Devices2014 年
53 GlobalWebIndexGWI Device Summary2015 年
54 BCC ResearchStrategic AnalyticsFrast amp SullivanMorgan Stanley Research2014 年
54 PwC2013 Global Innovation Survey2013 年
55 McKinsey Global Institute2014 年
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
スモールこそトレンド産業革命以来製造業は主に効率化を追い求め無駄をなくそうとしてきましたこれは大規模な集中施設によるプロセスの最適化につながりました250 年ぶりにこの傾向に変化が表れようとしています製造テクノロジと輸送の向上により製造コストは低減し大規模な集中製造工場の価値は減少しましたまたこれにより参入コストも低下し従来であれば工場を作る十分な資本がないような中小規模の製造業者にも参入の道が開かれました
スピードの必要性が現地化を求めるより小規模で現地化した製造施設を志向する主な理由はスピードの必要性です顧客は迅速なフルフィルメントとカスタマイズを求めるためそれらの要求に対応するには小規模で現地化した製造施設の方がより効率的であるためです
たとえば顧客がオンラインで部品を注文しバー コードを印刷してそれを使って地元の店で 3D プリンターにより印刷するような現地型のオンデマンド製造が考えられますこれにより顧客が迅速に商品を入手できるだけでなく工場の作業現場を低減でき在庫管理を簡素化できます
ネクストリショアリングリショアリングの増加にはコストとスピードが大きく影響していますがネクストショアリングを求める声が増えていることもその理由の 1 つですネクストショアリングは資産と仕入先を需要とイノベーションの場の近隣に置くことです顧客がより迅速なフルフィルメント高度なカスタマイズハイペースのイノベーションを求めているためバリュー チェーンを需要の近くに置くことでコラボレーションと生産性を向上し時間とコストを節約できますBoston Consulting Group によると生産拠点を現地化する最大の理由はサプライ チェーンをコンパクトにすることと (79)顧客の近くに配置すること (69) です23
ネクストショアリングは先端のロボティクスや 3D 印刷とデジタル生産など技術の進歩から多大な恩恵を受けていますこれらのテクノロジが進化したことで価格が下がり小型化が進みましたそのため生産施設の建設に必要な資金と物理的な敷地面積が少なくなっていますこの点は非常に重要ですそれがなければリソースを集約するのではなく複数の小規模で現地化された生産施設を建設する見込みは低くなるためです製造業者の 71 は最先端の生産技術によって現地化された生産の採算が改善されると考えています23
企業が製造を他国から米国内に移行した理由 23
サプライ チェーンをコンパクトにするため
配送コストを削減するため
顧客との距離を縮めるため
仕入先との距離を縮めるため
79
78
69
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79+78+69+63
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リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
49
学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーションの連携
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
出典1 Gartner IncForecast The Internet of Things Worldwide2015 年 10 月
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6 AccentureCustomer Desires vs Retailer Capabilities2014 年
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8 PEW Research CenterSocial Media Usage 2005-2015Andrew Perrin2015 年 10 月
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12 Aerie2014 年
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31 KPMGGoing Beyond the Data Turning Data From Insights Into ValueChristian Rast2015 年
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
リスクの低減多くの製造業者がより規模が小さい現地型の生産施設にシフトしているのはリスク低減も理由の 1 つですNational Bureau of Asian Research によると2013 年の知財盗用によって米国企業が受けた被害は 3000 億ドルを超えており米国に本社を置く企業の知財盗難の 80 は中国に端を発しています48 企業が新しい市場に進出する際現地法や現地の法体制地元文化での知財の捉え方について十分に理解できていないことがよくありますたとえば中国では知財盗用や模造は広く認められていて盗用というようりも 採用 であると見なされています中国政府はこのような慣行を表す言葉として 再イノベーション という新しい語を作り出しています
海外にオフィスを構えている企業も特にオフィスがテクノロジやインフラストラクチャがさほど進んでいないか管理されていない地域にある場合は新たなセキュリティ リスクを抱えることにもなります知財盗難のリスクを緩和するため多くの製造業者は特にそれが専売プロセスや機密情報にかかわる場合ナレッジを集約管理せずに分散させています
分散することは多角化することでもありそれによりなんらかの理由により特定の施設での製造能力が失われた場合のリスクを低減できますPwC が 2015 年度に世界の CEO を対象に実施した調査によるとCEO の 72 が地政
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CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
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学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーションの連携
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
| 43
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
出典1 Gartner IncForecast The Internet of Things Worldwide2015 年 10 月
2 CNN2014 年 11 月
3 Stanford UniversityMetaPhone The Sensitivity of Telephone DataPatrick Mutchler2014 年 3 月
4 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
5 Microsoft2015 年
6 AccentureCustomer Desires vs Retailer Capabilities2014 年
7 RSRSupply Chain Execution 2014 Making Omni-Channel Profitable2014 年
8 PEW Research CenterSocial Media Usage 2005-2015Andrew Perrin2015 年 10 月
9 MRI Doublebase2015 年
10 Cone Communications and Echo Research2013 Cone Communications Echo Global CSR Study2013 年 5 月
11 Corporate Register2015 年
12 Aerie2014 年
13 Goldman Sachs2015 年
14 World Green Building CouncilHealth Wellbeing amp Productivity in Offices2005 年
14 Harvard Business School and London Business SchoolCorporate Social Responsibility and Access to FinanceBeiting Cheng Ioannis Ioannou and George Serafeim2012 年 5 月
15 Supply Chain DigitalThe Product Life Cycle Is In DeclineKarsten Horn2012 年 11 月
16 BloombergProduct Life Cycles Are Getting ShorterJon Oringer2015 年 1 月
17 DeloitteSupply Chain Talent of the FutureKelly Marchese and Ben Dollar2015 年
18 BPI NetworkAccelerating Business Transformation Through IT Innovation2015 年 8 月
19 MicrosoftGiving The Worldrsquos Cities a Lift with IoT2015 年
20 The Boston Consulting GroupThe Shifting Economics of Global ManufacturingHarold L Sirkin Michael Zinser and Justin R Rose 2014 年 8 月
21 WorldatWorkWorldatWork 2015-2016 Salary Budget Survey2015 年
22 F Curtis Barry amp CompanyRising Transportation Costs - and What to Do About ThemJeffrey Barry2015 年
23 The Boston Consulting GroupMake in America AgainHarold L SirkinMichael ZinserDouglas Hohner2011 年 8 月
24 PwCThe New Hire How a New Generation of Robots is Transforming Manufacturing 2014 年 9 月
25 AccentureAccenture Technology Vision 20152015 年
26 PwCIndustry 40 The Industrial Internet Opportunities and Challenges of the Fourth Industrial RevolutionReinhard GeissbauerStefan SchraufVolkmar KochSimon Kuge2014 年 10 月
27 PwCThe Sharing Economy - Sizing the Revenue Opportunity2014 年
28 IBMWhat is Big Data 2015 年
29 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
30 IBMThe Four Vrsquos of Big Data2014 年
31 KPMGGoing Beyond the Data Turning Data From Insights Into ValueChristian Rast2015 年
31 Epic Systems IncUS Manufacturing A History2013 年 10 月
32 HISTORYFord Motor Company Unveils the Model T2015 年
33 Emory UniversityA Short History of Robotics2012 年 8 月
34 PwC3D Printing and the New Shape of Industrial Manufacturing2014 年 6 月
35 Automotive NewsMercedes-Benzrsquos Autonomous Driving Features Dominate the Industry and Will for YearsDiana T Kurylko2014 年 8 月
36 USA TodayTesla Taking Big Step Toward Self-Driving CarChris Woodyard2015 年 3 月
37 CNETTesla CEO Sees Self-Driving Cars Taking Over In 20 YearsBen Fox Rubin 2015 年 3 月
38 WiredElon Wants to Make Your Tesla Drive ItselfIs That Legal Alex Davies2015 年 3 月
39 GeekologieThe End Nears Autonomous Drones Build Rope Bridge2015 年 9 月
40 Kuka2015 年
41 what3words2015 年
42 World Industrial ReporterNanotechnologyrsquos Atomically Precise Manufacturing to Change Post-Industrial Manufacturing Scenario2013 年 10 月
43 NatureSynthetic Double-Helix Faithfully Stores Shakespearersquos SonnetsEd Young 2013 年 1 月
44 WikipediaGrey Goo2015 年 11 月
45 NPRIn Trendy World of Fast Fashion Styles Arenrsquot Made To LastJim Zarroli2013 年 3 月
46 Overdressed The Shockingly High Cost of Cheap FashionElizabeth L Cline2013 年 8 月
47 KPMGGlobal Manufacturing OutlookJeff Dobbs2015 年
48 The National Bureau of Asian ResearchThe IP Commission Report2013 年 5 月
49 PwCGlobal CEO Survey2015 年 1 月
50 Food Manufacturing Pepsi Sells Artisanal Soda lsquoCalebrsquos Kolarsquo Candice Choi2014 年 10 月
51 Brew to Bikes Portlandrsquos Artisan EconomyCharles Heying2010 年 10 月
52 ExperianThe Internet of Things Opportunities Through the Rise in Smart Devices2014 年
53 GlobalWebIndexGWI Device Summary2015 年
54 BCC ResearchStrategic AnalyticsFrast amp SullivanMorgan Stanley Research2014 年
54 PwC2013 Global Innovation Survey2013 年
55 McKinsey Global Institute2014 年
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
CEO の 72 が地政学的な不確実性について懸念を持っています
49
学的な不確実性について懸念を持っています49 また自然災害や戦争などの出来事も特定の地域で企業がビジネスを遂行できるかどうかに影響します
職人技の時代パンからビールアイスクリーム炭酸飲料にいたるまで職人が手がけた食料品が世界中で人気を博していますPepsi のような大手食品飲料メーカーでさえ職人が手がけた製品として新しいブランド製品をリリースしてこのトレンドに乗じて収益を上げようとしています50職人技への関心は食品以外にも広がっていて自転車衣料ジュエリー家具雑貨調理器具などあらゆる自家製で手作りの品物が対象になっています51 このトレンドの要因の 1 つは製品の大量生産によって推し進められてきた受け身の消費者主義に嫌気がさしたことにあります消費者はどの家庭にも同じ製品がある世の中で何かユニークであると同時に品質が高く健康的な地元で手作りされた品を手に入れる機会を求めています
マイクロ製造業者職人商品の需要拡大はマイクロ製造業者 つまりごく小規模な製造業者の増加を招いています手作りの品に対する需要だけでなくいくつか他の要素もマイクロ製造のトレンドに一役買っています
新しいテクノロジのおかげで大手製造業者が製造コストを削減できただけでなく新しい製造業者の参入コストも下がっています高品質の 3D プリンターをわずか数千ドルで購入でき
ますかつてはライセンス料が数千ドルだった CAD ソフトウェアが今では数百ドルになりCAD を実行するための高価な専用マシンは不要になりました専門知識とトレーニングが必要だった多くのプロセスは自動化されインターネットによって個人が比較的安価な材料を利用しやすくなりました自宅のガレージで 3D プリンターを使っている個人が大々的に直接大手メーカーと競合することはないかもしれませんがマイクロ製造の拡大は既に製造業に影響を及ぼしていますまた共有経済の発展に伴い個人所有の複数の 3D プリンターで構成されるネットワークが商品の製造の大きな動力になる可能性が現実に存在しています
さらにe コマースの発展も製造の分散の最大の課題の 1 つを解決するうえで役に立っています現在Amazon から AlibabaEtsyFoodoro までマイクロ製造業者が製品を流通販売できる大小さまざまなマーケットプレースがあります
知財盗用による米国での損失の見積もり額 48
$3000億
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーションの連携
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
| 39
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
出典1 Gartner IncForecast The Internet of Things Worldwide2015 年 10 月
2 CNN2014 年 11 月
3 Stanford UniversityMetaPhone The Sensitivity of Telephone DataPatrick Mutchler2014 年 3 月
4 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
5 Microsoft2015 年
6 AccentureCustomer Desires vs Retailer Capabilities2014 年
7 RSRSupply Chain Execution 2014 Making Omni-Channel Profitable2014 年
8 PEW Research CenterSocial Media Usage 2005-2015Andrew Perrin2015 年 10 月
9 MRI Doublebase2015 年
10 Cone Communications and Echo Research2013 Cone Communications Echo Global CSR Study2013 年 5 月
11 Corporate Register2015 年
12 Aerie2014 年
13 Goldman Sachs2015 年
14 World Green Building CouncilHealth Wellbeing amp Productivity in Offices2005 年
14 Harvard Business School and London Business SchoolCorporate Social Responsibility and Access to FinanceBeiting Cheng Ioannis Ioannou and George Serafeim2012 年 5 月
15 Supply Chain DigitalThe Product Life Cycle Is In DeclineKarsten Horn2012 年 11 月
16 BloombergProduct Life Cycles Are Getting ShorterJon Oringer2015 年 1 月
17 DeloitteSupply Chain Talent of the FutureKelly Marchese and Ben Dollar2015 年
18 BPI NetworkAccelerating Business Transformation Through IT Innovation2015 年 8 月
19 MicrosoftGiving The Worldrsquos Cities a Lift with IoT2015 年
20 The Boston Consulting GroupThe Shifting Economics of Global ManufacturingHarold L Sirkin Michael Zinser and Justin R Rose 2014 年 8 月
21 WorldatWorkWorldatWork 2015-2016 Salary Budget Survey2015 年
22 F Curtis Barry amp CompanyRising Transportation Costs - and What to Do About ThemJeffrey Barry2015 年
23 The Boston Consulting GroupMake in America AgainHarold L SirkinMichael ZinserDouglas Hohner2011 年 8 月
24 PwCThe New Hire How a New Generation of Robots is Transforming Manufacturing 2014 年 9 月
25 AccentureAccenture Technology Vision 20152015 年
26 PwCIndustry 40 The Industrial Internet Opportunities and Challenges of the Fourth Industrial RevolutionReinhard GeissbauerStefan SchraufVolkmar KochSimon Kuge2014 年 10 月
27 PwCThe Sharing Economy - Sizing the Revenue Opportunity2014 年
28 IBMWhat is Big Data 2015 年
29 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
30 IBMThe Four Vrsquos of Big Data2014 年
31 KPMGGoing Beyond the Data Turning Data From Insights Into ValueChristian Rast2015 年
31 Epic Systems IncUS Manufacturing A History2013 年 10 月
32 HISTORYFord Motor Company Unveils the Model T2015 年
33 Emory UniversityA Short History of Robotics2012 年 8 月
34 PwC3D Printing and the New Shape of Industrial Manufacturing2014 年 6 月
35 Automotive NewsMercedes-Benzrsquos Autonomous Driving Features Dominate the Industry and Will for YearsDiana T Kurylko2014 年 8 月
36 USA TodayTesla Taking Big Step Toward Self-Driving CarChris Woodyard2015 年 3 月
37 CNETTesla CEO Sees Self-Driving Cars Taking Over In 20 YearsBen Fox Rubin 2015 年 3 月
38 WiredElon Wants to Make Your Tesla Drive ItselfIs That Legal Alex Davies2015 年 3 月
39 GeekologieThe End Nears Autonomous Drones Build Rope Bridge2015 年 9 月
40 Kuka2015 年
41 what3words2015 年
42 World Industrial ReporterNanotechnologyrsquos Atomically Precise Manufacturing to Change Post-Industrial Manufacturing Scenario2013 年 10 月
43 NatureSynthetic Double-Helix Faithfully Stores Shakespearersquos SonnetsEd Young 2013 年 1 月
44 WikipediaGrey Goo2015 年 11 月
45 NPRIn Trendy World of Fast Fashion Styles Arenrsquot Made To LastJim Zarroli2013 年 3 月
46 Overdressed The Shockingly High Cost of Cheap FashionElizabeth L Cline2013 年 8 月
47 KPMGGlobal Manufacturing OutlookJeff Dobbs2015 年
48 The National Bureau of Asian ResearchThe IP Commission Report2013 年 5 月
49 PwCGlobal CEO Survey2015 年 1 月
50 Food Manufacturing Pepsi Sells Artisanal Soda lsquoCalebrsquos Kolarsquo Candice Choi2014 年 10 月
51 Brew to Bikes Portlandrsquos Artisan EconomyCharles Heying2010 年 10 月
52 ExperianThe Internet of Things Opportunities Through the Rise in Smart Devices2014 年
53 GlobalWebIndexGWI Device Summary2015 年
54 BCC ResearchStrategic AnalyticsFrast amp SullivanMorgan Stanley Research2014 年
54 PwC2013 Global Innovation Survey2013 年
55 McKinsey Global Institute2014 年
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーションの連携
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
| 41
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
| 42
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
| 43
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
出典1 Gartner IncForecast The Internet of Things Worldwide2015 年 10 月
2 CNN2014 年 11 月
3 Stanford UniversityMetaPhone The Sensitivity of Telephone DataPatrick Mutchler2014 年 3 月
4 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
5 Microsoft2015 年
6 AccentureCustomer Desires vs Retailer Capabilities2014 年
7 RSRSupply Chain Execution 2014 Making Omni-Channel Profitable2014 年
8 PEW Research CenterSocial Media Usage 2005-2015Andrew Perrin2015 年 10 月
9 MRI Doublebase2015 年
10 Cone Communications and Echo Research2013 Cone Communications Echo Global CSR Study2013 年 5 月
11 Corporate Register2015 年
12 Aerie2014 年
13 Goldman Sachs2015 年
14 World Green Building CouncilHealth Wellbeing amp Productivity in Offices2005 年
14 Harvard Business School and London Business SchoolCorporate Social Responsibility and Access to FinanceBeiting Cheng Ioannis Ioannou and George Serafeim2012 年 5 月
15 Supply Chain DigitalThe Product Life Cycle Is In DeclineKarsten Horn2012 年 11 月
16 BloombergProduct Life Cycles Are Getting ShorterJon Oringer2015 年 1 月
17 DeloitteSupply Chain Talent of the FutureKelly Marchese and Ben Dollar2015 年
18 BPI NetworkAccelerating Business Transformation Through IT Innovation2015 年 8 月
19 MicrosoftGiving The Worldrsquos Cities a Lift with IoT2015 年
20 The Boston Consulting GroupThe Shifting Economics of Global ManufacturingHarold L Sirkin Michael Zinser and Justin R Rose 2014 年 8 月
21 WorldatWorkWorldatWork 2015-2016 Salary Budget Survey2015 年
22 F Curtis Barry amp CompanyRising Transportation Costs - and What to Do About ThemJeffrey Barry2015 年
23 The Boston Consulting GroupMake in America AgainHarold L SirkinMichael ZinserDouglas Hohner2011 年 8 月
24 PwCThe New Hire How a New Generation of Robots is Transforming Manufacturing 2014 年 9 月
25 AccentureAccenture Technology Vision 20152015 年
26 PwCIndustry 40 The Industrial Internet Opportunities and Challenges of the Fourth Industrial RevolutionReinhard GeissbauerStefan SchraufVolkmar KochSimon Kuge2014 年 10 月
27 PwCThe Sharing Economy - Sizing the Revenue Opportunity2014 年
28 IBMWhat is Big Data 2015 年
29 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
30 IBMThe Four Vrsquos of Big Data2014 年
31 KPMGGoing Beyond the Data Turning Data From Insights Into ValueChristian Rast2015 年
31 Epic Systems IncUS Manufacturing A History2013 年 10 月
32 HISTORYFord Motor Company Unveils the Model T2015 年
33 Emory UniversityA Short History of Robotics2012 年 8 月
34 PwC3D Printing and the New Shape of Industrial Manufacturing2014 年 6 月
35 Automotive NewsMercedes-Benzrsquos Autonomous Driving Features Dominate the Industry and Will for YearsDiana T Kurylko2014 年 8 月
36 USA TodayTesla Taking Big Step Toward Self-Driving CarChris Woodyard2015 年 3 月
37 CNETTesla CEO Sees Self-Driving Cars Taking Over In 20 YearsBen Fox Rubin 2015 年 3 月
38 WiredElon Wants to Make Your Tesla Drive ItselfIs That Legal Alex Davies2015 年 3 月
39 GeekologieThe End Nears Autonomous Drones Build Rope Bridge2015 年 9 月
40 Kuka2015 年
41 what3words2015 年
42 World Industrial ReporterNanotechnologyrsquos Atomically Precise Manufacturing to Change Post-Industrial Manufacturing Scenario2013 年 10 月
43 NatureSynthetic Double-Helix Faithfully Stores Shakespearersquos SonnetsEd Young 2013 年 1 月
44 WikipediaGrey Goo2015 年 11 月
45 NPRIn Trendy World of Fast Fashion Styles Arenrsquot Made To LastJim Zarroli2013 年 3 月
46 Overdressed The Shockingly High Cost of Cheap FashionElizabeth L Cline2013 年 8 月
47 KPMGGlobal Manufacturing OutlookJeff Dobbs2015 年
48 The National Bureau of Asian ResearchThe IP Commission Report2013 年 5 月
49 PwCGlobal CEO Survey2015 年 1 月
50 Food Manufacturing Pepsi Sells Artisanal Soda lsquoCalebrsquos Kolarsquo Candice Choi2014 年 10 月
51 Brew to Bikes Portlandrsquos Artisan EconomyCharles Heying2010 年 10 月
52 ExperianThe Internet of Things Opportunities Through the Rise in Smart Devices2014 年
53 GlobalWebIndexGWI Device Summary2015 年
54 BCC ResearchStrategic AnalyticsFrast amp SullivanMorgan Stanley Research2014 年
54 PwC2013 Global Innovation Survey2013 年
55 McKinsey Global Institute2014 年
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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オペレーションの連携製造業者はラピッド プロトタイピングアジャイル生産製品のサービス化を中心としたビジネス モデルによって利益率と差別化を大きく改善できますしかし第 4 次産業革命つまり Industry 40 ではこのような新しいビジネス モデルを実現できる最新のソフトウェアが必要です常に期待どおりのブランド品質営業サービスを提供し製造工程とサプライ チェーンの連携によってフルフィルメントを遂行しますあらゆる意思決定を顧客第一で考えるには営業担当者とサービス担当者製品エンジニア生産現場 倉庫の作業員配送ドライバーにインサイトを提供する必要がありますオペレーションの連携にはフロントオフィスのプロセスとバックオフィスのプロセスをつなぐ必要がありますまた導入しやすく直感的に使用できなければなりませんさらに新しい製品やサービスだけでなくパーソナライズされた事前対応型の体験を提供できるよう専門知識と経験が足りない作業員にガイドを提供できる必要があります製造業者は Microsoft の最新のオペレーション連携ソリューションを使用することで新しい Industry 40 のビジネス モデルを検証して規模を設定し顧客の期待に答えることができますこれは新製品の導入スピードを上げアジャイルでインテリジェントな製造とサプライ チェーンの運用を可能にします
製品導入の迅速化エンジニアリングとマーケティングの各部門ではシミュレーション モデルと 3D 印刷した試作品を通じリスクを低減しながら新製品の構想を短期間で検証できますこれによりスマートな接続された製品群インテリジェントなオートメーションデジタル製造から得たインサイトを使用してこれまで以上に確実に需要に対応できるようになりますエンタープライズ ソフトウェアが新製品導入の顕著な障壁にならないようにする必要があります重複と無駄がないプロセス製造と補充作業を実現するための指針に裏付けられた経験とワークスペースにより新製品のモデル化とコスト設定を迅速に進め生産部門と調達部門に短期間でそれらを移管できるようにします
作業現場での俊敏な業務遂行製造業者は作業現場での深刻な技量不足に直面していますが短期間でこれまで以上に多彩な製品の製造が求められる状況は続いていますこの製品製造を実現し人と機械とのギャップを埋める役割を担うのは現場の作業者です作業者と監督者に合わせたワークスペース職務指針および作業指示で生産フロアを管理しあらゆるデバイスで表示できるようにしますこれによりオペレーションのインサイトを通じて各持ち場での生産性と総合的な可視性を引き上げます
インテリジェントなフルフィルメント作業現場で最新のインテリジェントなオートメーションとデジタル製造に投資しても供給と需要に例外が発生すると顧客に約束した期日で製品を納品できなくなる可能性があります在庫製造ロジスティックに対するグローバルな可視性を確保し役割に最適化したワークスペースにどこからでもあらゆるデバイスでアクセスできるようにすることで顧客に適した生産倉庫輸送のオプションをそれぞれの顧客を担当するサービス要員がプロアクティブに検討できます
| 36
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
| 38
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
| 39
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
| 40
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
出典1 Gartner IncForecast The Internet of Things Worldwide2015 年 10 月
2 CNN2014 年 11 月
3 Stanford UniversityMetaPhone The Sensitivity of Telephone DataPatrick Mutchler2014 年 3 月
4 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
5 Microsoft2015 年
6 AccentureCustomer Desires vs Retailer Capabilities2014 年
7 RSRSupply Chain Execution 2014 Making Omni-Channel Profitable2014 年
8 PEW Research CenterSocial Media Usage 2005-2015Andrew Perrin2015 年 10 月
9 MRI Doublebase2015 年
10 Cone Communications and Echo Research2013 Cone Communications Echo Global CSR Study2013 年 5 月
11 Corporate Register2015 年
12 Aerie2014 年
13 Goldman Sachs2015 年
14 World Green Building CouncilHealth Wellbeing amp Productivity in Offices2005 年
14 Harvard Business School and London Business SchoolCorporate Social Responsibility and Access to FinanceBeiting Cheng Ioannis Ioannou and George Serafeim2012 年 5 月
15 Supply Chain DigitalThe Product Life Cycle Is In DeclineKarsten Horn2012 年 11 月
16 BloombergProduct Life Cycles Are Getting ShorterJon Oringer2015 年 1 月
17 DeloitteSupply Chain Talent of the FutureKelly Marchese and Ben Dollar2015 年
18 BPI NetworkAccelerating Business Transformation Through IT Innovation2015 年 8 月
19 MicrosoftGiving The Worldrsquos Cities a Lift with IoT2015 年
20 The Boston Consulting GroupThe Shifting Economics of Global ManufacturingHarold L Sirkin Michael Zinser and Justin R Rose 2014 年 8 月
21 WorldatWorkWorldatWork 2015-2016 Salary Budget Survey2015 年
22 F Curtis Barry amp CompanyRising Transportation Costs - and What to Do About ThemJeffrey Barry2015 年
23 The Boston Consulting GroupMake in America AgainHarold L SirkinMichael ZinserDouglas Hohner2011 年 8 月
24 PwCThe New Hire How a New Generation of Robots is Transforming Manufacturing 2014 年 9 月
25 AccentureAccenture Technology Vision 20152015 年
26 PwCIndustry 40 The Industrial Internet Opportunities and Challenges of the Fourth Industrial RevolutionReinhard GeissbauerStefan SchraufVolkmar KochSimon Kuge2014 年 10 月
27 PwCThe Sharing Economy - Sizing the Revenue Opportunity2014 年
28 IBMWhat is Big Data 2015 年
29 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
30 IBMThe Four Vrsquos of Big Data2014 年
31 KPMGGoing Beyond the Data Turning Data From Insights Into ValueChristian Rast2015 年
31 Epic Systems IncUS Manufacturing A History2013 年 10 月
32 HISTORYFord Motor Company Unveils the Model T2015 年
33 Emory UniversityA Short History of Robotics2012 年 8 月
34 PwC3D Printing and the New Shape of Industrial Manufacturing2014 年 6 月
35 Automotive NewsMercedes-Benzrsquos Autonomous Driving Features Dominate the Industry and Will for YearsDiana T Kurylko2014 年 8 月
36 USA TodayTesla Taking Big Step Toward Self-Driving CarChris Woodyard2015 年 3 月
37 CNETTesla CEO Sees Self-Driving Cars Taking Over In 20 YearsBen Fox Rubin 2015 年 3 月
38 WiredElon Wants to Make Your Tesla Drive ItselfIs That Legal Alex Davies2015 年 3 月
39 GeekologieThe End Nears Autonomous Drones Build Rope Bridge2015 年 9 月
40 Kuka2015 年
41 what3words2015 年
42 World Industrial ReporterNanotechnologyrsquos Atomically Precise Manufacturing to Change Post-Industrial Manufacturing Scenario2013 年 10 月
43 NatureSynthetic Double-Helix Faithfully Stores Shakespearersquos SonnetsEd Young 2013 年 1 月
44 WikipediaGrey Goo2015 年 11 月
45 NPRIn Trendy World of Fast Fashion Styles Arenrsquot Made To LastJim Zarroli2013 年 3 月
46 Overdressed The Shockingly High Cost of Cheap FashionElizabeth L Cline2013 年 8 月
47 KPMGGlobal Manufacturing OutlookJeff Dobbs2015 年
48 The National Bureau of Asian ResearchThe IP Commission Report2013 年 5 月
49 PwCGlobal CEO Survey2015 年 1 月
50 Food Manufacturing Pepsi Sells Artisanal Soda lsquoCalebrsquos Kolarsquo Candice Choi2014 年 10 月
51 Brew to Bikes Portlandrsquos Artisan EconomyCharles Heying2010 年 10 月
52 ExperianThe Internet of Things Opportunities Through the Rise in Smart Devices2014 年
53 GlobalWebIndexGWI Device Summary2015 年
54 BCC ResearchStrategic AnalyticsFrast amp SullivanMorgan Stanley Research2014 年
54 PwC2013 Global Innovation Survey2013 年
55 McKinsey Global Institute2014 年
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
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新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
| 40
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
| 42
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
出典1 Gartner IncForecast The Internet of Things Worldwide2015 年 10 月
2 CNN2014 年 11 月
3 Stanford UniversityMetaPhone The Sensitivity of Telephone DataPatrick Mutchler2014 年 3 月
4 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
5 Microsoft2015 年
6 AccentureCustomer Desires vs Retailer Capabilities2014 年
7 RSRSupply Chain Execution 2014 Making Omni-Channel Profitable2014 年
8 PEW Research CenterSocial Media Usage 2005-2015Andrew Perrin2015 年 10 月
9 MRI Doublebase2015 年
10 Cone Communications and Echo Research2013 Cone Communications Echo Global CSR Study2013 年 5 月
11 Corporate Register2015 年
12 Aerie2014 年
13 Goldman Sachs2015 年
14 World Green Building CouncilHealth Wellbeing amp Productivity in Offices2005 年
14 Harvard Business School and London Business SchoolCorporate Social Responsibility and Access to FinanceBeiting Cheng Ioannis Ioannou and George Serafeim2012 年 5 月
15 Supply Chain DigitalThe Product Life Cycle Is In DeclineKarsten Horn2012 年 11 月
16 BloombergProduct Life Cycles Are Getting ShorterJon Oringer2015 年 1 月
17 DeloitteSupply Chain Talent of the FutureKelly Marchese and Ben Dollar2015 年
18 BPI NetworkAccelerating Business Transformation Through IT Innovation2015 年 8 月
19 MicrosoftGiving The Worldrsquos Cities a Lift with IoT2015 年
20 The Boston Consulting GroupThe Shifting Economics of Global ManufacturingHarold L Sirkin Michael Zinser and Justin R Rose 2014 年 8 月
21 WorldatWorkWorldatWork 2015-2016 Salary Budget Survey2015 年
22 F Curtis Barry amp CompanyRising Transportation Costs - and What to Do About ThemJeffrey Barry2015 年
23 The Boston Consulting GroupMake in America AgainHarold L SirkinMichael ZinserDouglas Hohner2011 年 8 月
24 PwCThe New Hire How a New Generation of Robots is Transforming Manufacturing 2014 年 9 月
25 AccentureAccenture Technology Vision 20152015 年
26 PwCIndustry 40 The Industrial Internet Opportunities and Challenges of the Fourth Industrial RevolutionReinhard GeissbauerStefan SchraufVolkmar KochSimon Kuge2014 年 10 月
27 PwCThe Sharing Economy - Sizing the Revenue Opportunity2014 年
28 IBMWhat is Big Data 2015 年
29 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
30 IBMThe Four Vrsquos of Big Data2014 年
31 KPMGGoing Beyond the Data Turning Data From Insights Into ValueChristian Rast2015 年
31 Epic Systems IncUS Manufacturing A History2013 年 10 月
32 HISTORYFord Motor Company Unveils the Model T2015 年
33 Emory UniversityA Short History of Robotics2012 年 8 月
34 PwC3D Printing and the New Shape of Industrial Manufacturing2014 年 6 月
35 Automotive NewsMercedes-Benzrsquos Autonomous Driving Features Dominate the Industry and Will for YearsDiana T Kurylko2014 年 8 月
36 USA TodayTesla Taking Big Step Toward Self-Driving CarChris Woodyard2015 年 3 月
37 CNETTesla CEO Sees Self-Driving Cars Taking Over In 20 YearsBen Fox Rubin 2015 年 3 月
38 WiredElon Wants to Make Your Tesla Drive ItselfIs That Legal Alex Davies2015 年 3 月
39 GeekologieThe End Nears Autonomous Drones Build Rope Bridge2015 年 9 月
40 Kuka2015 年
41 what3words2015 年
42 World Industrial ReporterNanotechnologyrsquos Atomically Precise Manufacturing to Change Post-Industrial Manufacturing Scenario2013 年 10 月
43 NatureSynthetic Double-Helix Faithfully Stores Shakespearersquos SonnetsEd Young 2013 年 1 月
44 WikipediaGrey Goo2015 年 11 月
45 NPRIn Trendy World of Fast Fashion Styles Arenrsquot Made To LastJim Zarroli2013 年 3 月
46 Overdressed The Shockingly High Cost of Cheap FashionElizabeth L Cline2013 年 8 月
47 KPMGGlobal Manufacturing OutlookJeff Dobbs2015 年
48 The National Bureau of Asian ResearchThe IP Commission Report2013 年 5 月
49 PwCGlobal CEO Survey2015 年 1 月
50 Food Manufacturing Pepsi Sells Artisanal Soda lsquoCalebrsquos Kolarsquo Candice Choi2014 年 10 月
51 Brew to Bikes Portlandrsquos Artisan EconomyCharles Heying2010 年 10 月
52 ExperianThe Internet of Things Opportunities Through the Rise in Smart Devices2014 年
53 GlobalWebIndexGWI Device Summary2015 年
54 BCC ResearchStrategic AnalyticsFrast amp SullivanMorgan Stanley Research2014 年
54 PwC2013 Global Innovation Survey2013 年
55 McKinsey Global Institute2014 年
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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成長速度に合わせた拡張それぞれの企業に最適なペースで拡張できるように時勢に合わせて柔軟にビジネスを刷新するための選択肢を提供していますクラウドのメリットを活かしてグローバルにオペレーションを拡大することもできますレガシー システムやレガシー データと容易に統合できるため引き続き既存の投資からリターンを得られシステム拡張の障害を排除できるソリューションですまたMicrosoft の信頼できるクラウドを利用することで情報のセキュリティとコンプライアンスが確保され安心して運用できます
ビジネスの迅速な変革プロセスを簡単に再設計してビジネスを変革できることは企業が競争上の優位を保つうえで非常に重要ですそれは現状にチャレンジするための手段ですが予測をしながらビジネスの混乱を招くことなく速やかに実行する必要がありますMicrosoft はビジネス プロセスを簡単にスピーディに再設計できるようにすることでビジネスの変革を可能にしていますDynamics 365 for Operations
なら自社のテクノロジから価値を実現する時間を短縮し予測可能な導入によりビジネスの計画と実行を改善しこれまでよりも短時間で運用を開始できますプロセスをカスタマイズする場合はVisual Studio などのテクノロジに対応しているため特定のビジネス ニーズを満たすための人材リソースソリューションが豊富に存在しています
よりスマートでより迅速な意思決定あらゆる事態に備え将来の計画を実現できるように意思決定の質とスピードを向上できるようにしています現在の職場を考えて開発されたツールを提供することでユーザーが活躍できるようにしていますモバイル対応でなじみがあり使いやすくてコラボレーションを促進するビジネス ソリューションを提供し生産性と仕事のスピードを向上できるようにしていますビジネスの状態をリアルタイムで把握できるのでデータ駆動型の意思決定の質を上げてビジネスに良い影響をもたらすことができます
ビジネス スピードの加速Microsoft Dynamics 365 for Operations はMicrosoft のエンタープライズ向けソリューションですほぼあらゆるデバイスと場所からインサイトとインテリジェンスにリアルタイムでアクセスできるのでこれまで以上にスマートな意思決定を迅速に下すことができますこのソリューションを使うとビジネス プロセスを再設計してビジネスをすばやく変革できますその結果イノベーションを起こし価値実現までの時間を短縮して競争上の優位を維持できますまたMicrosoft クラウドの選択肢と柔軟性を通じ企業の進展に伴って拡張できる柔軟性を提供しますこれによってビジネス上のニーズに対応できるようにオペレーションの規模を調整できます
| 38
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
| 39
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
| 40
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
| 42
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
| 43
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
出典1 Gartner IncForecast The Internet of Things Worldwide2015 年 10 月
2 CNN2014 年 11 月
3 Stanford UniversityMetaPhone The Sensitivity of Telephone DataPatrick Mutchler2014 年 3 月
4 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
5 Microsoft2015 年
6 AccentureCustomer Desires vs Retailer Capabilities2014 年
7 RSRSupply Chain Execution 2014 Making Omni-Channel Profitable2014 年
8 PEW Research CenterSocial Media Usage 2005-2015Andrew Perrin2015 年 10 月
9 MRI Doublebase2015 年
10 Cone Communications and Echo Research2013 Cone Communications Echo Global CSR Study2013 年 5 月
11 Corporate Register2015 年
12 Aerie2014 年
13 Goldman Sachs2015 年
14 World Green Building CouncilHealth Wellbeing amp Productivity in Offices2005 年
14 Harvard Business School and London Business SchoolCorporate Social Responsibility and Access to FinanceBeiting Cheng Ioannis Ioannou and George Serafeim2012 年 5 月
15 Supply Chain DigitalThe Product Life Cycle Is In DeclineKarsten Horn2012 年 11 月
16 BloombergProduct Life Cycles Are Getting ShorterJon Oringer2015 年 1 月
17 DeloitteSupply Chain Talent of the FutureKelly Marchese and Ben Dollar2015 年
18 BPI NetworkAccelerating Business Transformation Through IT Innovation2015 年 8 月
19 MicrosoftGiving The Worldrsquos Cities a Lift with IoT2015 年
20 The Boston Consulting GroupThe Shifting Economics of Global ManufacturingHarold L Sirkin Michael Zinser and Justin R Rose 2014 年 8 月
21 WorldatWorkWorldatWork 2015-2016 Salary Budget Survey2015 年
22 F Curtis Barry amp CompanyRising Transportation Costs - and What to Do About ThemJeffrey Barry2015 年
23 The Boston Consulting GroupMake in America AgainHarold L SirkinMichael ZinserDouglas Hohner2011 年 8 月
24 PwCThe New Hire How a New Generation of Robots is Transforming Manufacturing 2014 年 9 月
25 AccentureAccenture Technology Vision 20152015 年
26 PwCIndustry 40 The Industrial Internet Opportunities and Challenges of the Fourth Industrial RevolutionReinhard GeissbauerStefan SchraufVolkmar KochSimon Kuge2014 年 10 月
27 PwCThe Sharing Economy - Sizing the Revenue Opportunity2014 年
28 IBMWhat is Big Data 2015 年
29 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
30 IBMThe Four Vrsquos of Big Data2014 年
31 KPMGGoing Beyond the Data Turning Data From Insights Into ValueChristian Rast2015 年
31 Epic Systems IncUS Manufacturing A History2013 年 10 月
32 HISTORYFord Motor Company Unveils the Model T2015 年
33 Emory UniversityA Short History of Robotics2012 年 8 月
34 PwC3D Printing and the New Shape of Industrial Manufacturing2014 年 6 月
35 Automotive NewsMercedes-Benzrsquos Autonomous Driving Features Dominate the Industry and Will for YearsDiana T Kurylko2014 年 8 月
36 USA TodayTesla Taking Big Step Toward Self-Driving CarChris Woodyard2015 年 3 月
37 CNETTesla CEO Sees Self-Driving Cars Taking Over In 20 YearsBen Fox Rubin 2015 年 3 月
38 WiredElon Wants to Make Your Tesla Drive ItselfIs That Legal Alex Davies2015 年 3 月
39 GeekologieThe End Nears Autonomous Drones Build Rope Bridge2015 年 9 月
40 Kuka2015 年
41 what3words2015 年
42 World Industrial ReporterNanotechnologyrsquos Atomically Precise Manufacturing to Change Post-Industrial Manufacturing Scenario2013 年 10 月
43 NatureSynthetic Double-Helix Faithfully Stores Shakespearersquos SonnetsEd Young 2013 年 1 月
44 WikipediaGrey Goo2015 年 11 月
45 NPRIn Trendy World of Fast Fashion Styles Arenrsquot Made To LastJim Zarroli2013 年 3 月
46 Overdressed The Shockingly High Cost of Cheap FashionElizabeth L Cline2013 年 8 月
47 KPMGGlobal Manufacturing OutlookJeff Dobbs2015 年
48 The National Bureau of Asian ResearchThe IP Commission Report2013 年 5 月
49 PwCGlobal CEO Survey2015 年 1 月
50 Food Manufacturing Pepsi Sells Artisanal Soda lsquoCalebrsquos Kolarsquo Candice Choi2014 年 10 月
51 Brew to Bikes Portlandrsquos Artisan EconomyCharles Heying2010 年 10 月
52 ExperianThe Internet of Things Opportunities Through the Rise in Smart Devices2014 年
53 GlobalWebIndexGWI Device Summary2015 年
54 BCC ResearchStrategic AnalyticsFrast amp SullivanMorgan Stanley Research2014 年
54 PwC2013 Global Innovation Survey2013 年
55 McKinsey Global Institute2014 年
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
新たな革新Microsoft Dynamics 365 for Operations
製造
この機能では予定されている製造オーダーに必要な資材が所定の期日に揃っているかどうかを生産監督者が確認できます予定されている製造オーダー件数とリリース保留中の製造オーダー件数に関する情報を生産監督者がワークスペースで入手できます実際の注文または予定されている注文に引き当てる手元の在庫で資材の要件に対応できる場合は動的なマスター計画に基づいて資材の入手可能性に関する情報が更新されます資材の入手可能性に関する情報に基づいて監督者は資材の入手可能性のページで注文をリリースできます製造オーダーを作業現場にリリースする際に注文に対する資材の割り当てを生産監督者が適切に判断するうえでこの機能が効果的です
生産フロアの管理ワークスペース
新しいジョブ カード デバイス ページは簡潔性を主眼に設計されていますがタッチ操作にも対応していますこのページはタブレットや携帯電話などのモバイル デバイスに最適です作業現場の作業者に情報面の過負荷を課すことがなく直感的な使いやすさを提供しますジョブの開始ジョブの終了ジョブの進捗状況報告などの従来のタスクを実行できます実際のジョブの遂行やログアウトと退社処理のほか添付ファイルの表示や昼食の休憩などのアクティビティを実行できますジョブは計画どおりの順番で
ジョブ カード デバイス ページ
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
出典1 Gartner IncForecast The Internet of Things Worldwide2015 年 10 月
2 CNN2014 年 11 月
3 Stanford UniversityMetaPhone The Sensitivity of Telephone DataPatrick Mutchler2014 年 3 月
4 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
5 Microsoft2015 年
6 AccentureCustomer Desires vs Retailer Capabilities2014 年
7 RSRSupply Chain Execution 2014 Making Omni-Channel Profitable2014 年
8 PEW Research CenterSocial Media Usage 2005-2015Andrew Perrin2015 年 10 月
9 MRI Doublebase2015 年
10 Cone Communications and Echo Research2013 Cone Communications Echo Global CSR Study2013 年 5 月
11 Corporate Register2015 年
12 Aerie2014 年
13 Goldman Sachs2015 年
14 World Green Building CouncilHealth Wellbeing amp Productivity in Offices2005 年
14 Harvard Business School and London Business SchoolCorporate Social Responsibility and Access to FinanceBeiting Cheng Ioannis Ioannou and George Serafeim2012 年 5 月
15 Supply Chain DigitalThe Product Life Cycle Is In DeclineKarsten Horn2012 年 11 月
16 BloombergProduct Life Cycles Are Getting ShorterJon Oringer2015 年 1 月
17 DeloitteSupply Chain Talent of the FutureKelly Marchese and Ben Dollar2015 年
18 BPI NetworkAccelerating Business Transformation Through IT Innovation2015 年 8 月
19 MicrosoftGiving The Worldrsquos Cities a Lift with IoT2015 年
20 The Boston Consulting GroupThe Shifting Economics of Global ManufacturingHarold L Sirkin Michael Zinser and Justin R Rose 2014 年 8 月
21 WorldatWorkWorldatWork 2015-2016 Salary Budget Survey2015 年
22 F Curtis Barry amp CompanyRising Transportation Costs - and What to Do About ThemJeffrey Barry2015 年
23 The Boston Consulting GroupMake in America AgainHarold L SirkinMichael ZinserDouglas Hohner2011 年 8 月
24 PwCThe New Hire How a New Generation of Robots is Transforming Manufacturing 2014 年 9 月
25 AccentureAccenture Technology Vision 20152015 年
26 PwCIndustry 40 The Industrial Internet Opportunities and Challenges of the Fourth Industrial RevolutionReinhard GeissbauerStefan SchraufVolkmar KochSimon Kuge2014 年 10 月
27 PwCThe Sharing Economy - Sizing the Revenue Opportunity2014 年
28 IBMWhat is Big Data 2015 年
29 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
30 IBMThe Four Vrsquos of Big Data2014 年
31 KPMGGoing Beyond the Data Turning Data From Insights Into ValueChristian Rast2015 年
31 Epic Systems IncUS Manufacturing A History2013 年 10 月
32 HISTORYFord Motor Company Unveils the Model T2015 年
33 Emory UniversityA Short History of Robotics2012 年 8 月
34 PwC3D Printing and the New Shape of Industrial Manufacturing2014 年 6 月
35 Automotive NewsMercedes-Benzrsquos Autonomous Driving Features Dominate the Industry and Will for YearsDiana T Kurylko2014 年 8 月
36 USA TodayTesla Taking Big Step Toward Self-Driving CarChris Woodyard2015 年 3 月
37 CNETTesla CEO Sees Self-Driving Cars Taking Over In 20 YearsBen Fox Rubin 2015 年 3 月
38 WiredElon Wants to Make Your Tesla Drive ItselfIs That Legal Alex Davies2015 年 3 月
39 GeekologieThe End Nears Autonomous Drones Build Rope Bridge2015 年 9 月
40 Kuka2015 年
41 what3words2015 年
42 World Industrial ReporterNanotechnologyrsquos Atomically Precise Manufacturing to Change Post-Industrial Manufacturing Scenario2013 年 10 月
43 NatureSynthetic Double-Helix Faithfully Stores Shakespearersquos SonnetsEd Young 2013 年 1 月
44 WikipediaGrey Goo2015 年 11 月
45 NPRIn Trendy World of Fast Fashion Styles Arenrsquot Made To LastJim Zarroli2013 年 3 月
46 Overdressed The Shockingly High Cost of Cheap FashionElizabeth L Cline2013 年 8 月
47 KPMGGlobal Manufacturing OutlookJeff Dobbs2015 年
48 The National Bureau of Asian ResearchThe IP Commission Report2013 年 5 月
49 PwCGlobal CEO Survey2015 年 1 月
50 Food Manufacturing Pepsi Sells Artisanal Soda lsquoCalebrsquos Kolarsquo Candice Choi2014 年 10 月
51 Brew to Bikes Portlandrsquos Artisan EconomyCharles Heying2010 年 10 月
52 ExperianThe Internet of Things Opportunities Through the Rise in Smart Devices2014 年
53 GlobalWebIndexGWI Device Summary2015 年
54 BCC ResearchStrategic AnalyticsFrast amp SullivanMorgan Stanley Research2014 年
54 PwC2013 Global Innovation Survey2013 年
55 McKinsey Global Institute2014 年
オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
製造
作業者による遂行待ちとなりますが作業者自身がジョブを選択することもできますこのページは生産に必要な資材が揃っている独立した製造業務を主な対象としています
アクション グラフはより見やすい概要を提供するほか適用済みで直接の関係があるアクションのみを表示するオプションを備えています適用したアクションは薄い色で表示されますが引き続き表示されているので概要は維持されますデータを 1 ページに表示するために追加の情報がアクション グラフに表示されます
アクション グラフ
マスター プラン
マスター プラン ワークスペースでは前回のマスター プランの完了時期そのプランでエラーが発生したかどうか緊急の計画オーダーは何であるかどの計画オーダーが遅れの原因となるかに関する情報をひとめで確認できます実行しているマスター プランのステータス緊急計画オーダー遅れの原因となる計画オーダーに関するインサイトを迅速に得ることができます
マスター プラン ワークスペース
需要予測
Microsoft Excel を使用して需要予測を更新できるようになりましたスプレッドシートから直接更新するプロセスの高速化により効率と生産性の向上に効果的です需要予測で作業する際に Excel との統合を活用できるようになっています需要予測に対する更新や削除を Microsoft Excel で直接実行してからオペレーション向け Microsoft Dynamics 365 に送信できます
Microsoft Excel の統合
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
出典1 Gartner IncForecast The Internet of Things Worldwide2015 年 10 月
2 CNN2014 年 11 月
3 Stanford UniversityMetaPhone The Sensitivity of Telephone DataPatrick Mutchler2014 年 3 月
4 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
5 Microsoft2015 年
6 AccentureCustomer Desires vs Retailer Capabilities2014 年
7 RSRSupply Chain Execution 2014 Making Omni-Channel Profitable2014 年
8 PEW Research CenterSocial Media Usage 2005-2015Andrew Perrin2015 年 10 月
9 MRI Doublebase2015 年
10 Cone Communications and Echo Research2013 Cone Communications Echo Global CSR Study2013 年 5 月
11 Corporate Register2015 年
12 Aerie2014 年
13 Goldman Sachs2015 年
14 World Green Building CouncilHealth Wellbeing amp Productivity in Offices2005 年
14 Harvard Business School and London Business SchoolCorporate Social Responsibility and Access to FinanceBeiting Cheng Ioannis Ioannou and George Serafeim2012 年 5 月
15 Supply Chain DigitalThe Product Life Cycle Is In DeclineKarsten Horn2012 年 11 月
16 BloombergProduct Life Cycles Are Getting ShorterJon Oringer2015 年 1 月
17 DeloitteSupply Chain Talent of the FutureKelly Marchese and Ben Dollar2015 年
18 BPI NetworkAccelerating Business Transformation Through IT Innovation2015 年 8 月
19 MicrosoftGiving The Worldrsquos Cities a Lift with IoT2015 年
20 The Boston Consulting GroupThe Shifting Economics of Global ManufacturingHarold L Sirkin Michael Zinser and Justin R Rose 2014 年 8 月
21 WorldatWorkWorldatWork 2015-2016 Salary Budget Survey2015 年
22 F Curtis Barry amp CompanyRising Transportation Costs - and What to Do About ThemJeffrey Barry2015 年
23 The Boston Consulting GroupMake in America AgainHarold L SirkinMichael ZinserDouglas Hohner2011 年 8 月
24 PwCThe New Hire How a New Generation of Robots is Transforming Manufacturing 2014 年 9 月
25 AccentureAccenture Technology Vision 20152015 年
26 PwCIndustry 40 The Industrial Internet Opportunities and Challenges of the Fourth Industrial RevolutionReinhard GeissbauerStefan SchraufVolkmar KochSimon Kuge2014 年 10 月
27 PwCThe Sharing Economy - Sizing the Revenue Opportunity2014 年
28 IBMWhat is Big Data 2015 年
29 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
30 IBMThe Four Vrsquos of Big Data2014 年
31 KPMGGoing Beyond the Data Turning Data From Insights Into ValueChristian Rast2015 年
31 Epic Systems IncUS Manufacturing A History2013 年 10 月
32 HISTORYFord Motor Company Unveils the Model T2015 年
33 Emory UniversityA Short History of Robotics2012 年 8 月
34 PwC3D Printing and the New Shape of Industrial Manufacturing2014 年 6 月
35 Automotive NewsMercedes-Benzrsquos Autonomous Driving Features Dominate the Industry and Will for YearsDiana T Kurylko2014 年 8 月
36 USA TodayTesla Taking Big Step Toward Self-Driving CarChris Woodyard2015 年 3 月
37 CNETTesla CEO Sees Self-Driving Cars Taking Over In 20 YearsBen Fox Rubin 2015 年 3 月
38 WiredElon Wants to Make Your Tesla Drive ItselfIs That Legal Alex Davies2015 年 3 月
39 GeekologieThe End Nears Autonomous Drones Build Rope Bridge2015 年 9 月
40 Kuka2015 年
41 what3words2015 年
42 World Industrial ReporterNanotechnologyrsquos Atomically Precise Manufacturing to Change Post-Industrial Manufacturing Scenario2013 年 10 月
43 NatureSynthetic Double-Helix Faithfully Stores Shakespearersquos SonnetsEd Young 2013 年 1 月
44 WikipediaGrey Goo2015 年 11 月
45 NPRIn Trendy World of Fast Fashion Styles Arenrsquot Made To LastJim Zarroli2013 年 3 月
46 Overdressed The Shockingly High Cost of Cheap FashionElizabeth L Cline2013 年 8 月
47 KPMGGlobal Manufacturing OutlookJeff Dobbs2015 年
48 The National Bureau of Asian ResearchThe IP Commission Report2013 年 5 月
49 PwCGlobal CEO Survey2015 年 1 月
50 Food Manufacturing Pepsi Sells Artisanal Soda lsquoCalebrsquos Kolarsquo Candice Choi2014 年 10 月
51 Brew to Bikes Portlandrsquos Artisan EconomyCharles Heying2010 年 10 月
52 ExperianThe Internet of Things Opportunities Through the Rise in Smart Devices2014 年
53 GlobalWebIndexGWI Device Summary2015 年
54 BCC ResearchStrategic AnalyticsFrast amp SullivanMorgan Stanley Research2014 年
54 PwC2013 Global Innovation Survey2013 年
55 McKinsey Global Institute2014 年
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
需要予測
Microsoft Azure Machine Learning クラウド サービスの機能と拡張性を使用することで需要予測を見積もりますこのサービスでは最適なモデルを選択して予測精度を計算するための主要業績評価指標 (KPI) を提供します機械学習手法の使用および履歴トランザクションに基づいて将来の需要予測を見積もる各種ツールの使用によりこれまで以上に正確な予測を生成します
履歴データおよび天候や交通条件などの要件を基にして定義した変数に基づき需要予測プロセスに Azure Machine Learning を統合できます製品の納期や顧客による入手可能性に影響するような潜在的な問題を予測して対策を講じるうえで効果的です
Azure Machine Learning の統合
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースでは入庫と出庫を保留中の確認済み発注書の概要が示されますこのワークスペースには期限を過ぎた入庫と保留中の入庫の一覧があるのでサプライヤーによるプロアクティブなレビューとフォローアップで役に立ちます倉庫で着荷登録が発生した発注書も一覧表示されるのでその受領が公開されていることを確認する際に効果的ですまだ出荷されていない発注書返品もレビューできます購買部門ではこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できますフォローアップを容易にして生産性の向上に役立つように関連情報がまとめられています
発注書入庫とフォローアップ ワークスペースを使用して入庫を保留中の発注書に対するインサイトを迅速に得ることができるのでフォローアップで効果的です
発注書入庫とフォローアップ ワークスペース
調達とソーシング
発注書準備ワークスペースでは注文が原案として作成されて追跡される時点からワークフロー承認を経て確認に至る時点までの注文の概要を提供します購買部門では多くのページから情報を探し出す必要がなくなりこのワークスペースが提供する概要情報を有効に利用できます
発注書準備ワークスペースを使用して準備中の発注書のステータスに対するインサイトを迅速に得ることができます
発注書準備ワークスペース
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
出典1 Gartner IncForecast The Internet of Things Worldwide2015 年 10 月
2 CNN2014 年 11 月
3 Stanford UniversityMetaPhone The Sensitivity of Telephone DataPatrick Mutchler2014 年 3 月
4 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
5 Microsoft2015 年
6 AccentureCustomer Desires vs Retailer Capabilities2014 年
7 RSRSupply Chain Execution 2014 Making Omni-Channel Profitable2014 年
8 PEW Research CenterSocial Media Usage 2005-2015Andrew Perrin2015 年 10 月
9 MRI Doublebase2015 年
10 Cone Communications and Echo Research2013 Cone Communications Echo Global CSR Study2013 年 5 月
11 Corporate Register2015 年
12 Aerie2014 年
13 Goldman Sachs2015 年
14 World Green Building CouncilHealth Wellbeing amp Productivity in Offices2005 年
14 Harvard Business School and London Business SchoolCorporate Social Responsibility and Access to FinanceBeiting Cheng Ioannis Ioannou and George Serafeim2012 年 5 月
15 Supply Chain DigitalThe Product Life Cycle Is In DeclineKarsten Horn2012 年 11 月
16 BloombergProduct Life Cycles Are Getting ShorterJon Oringer2015 年 1 月
17 DeloitteSupply Chain Talent of the FutureKelly Marchese and Ben Dollar2015 年
18 BPI NetworkAccelerating Business Transformation Through IT Innovation2015 年 8 月
19 MicrosoftGiving The Worldrsquos Cities a Lift with IoT2015 年
20 The Boston Consulting GroupThe Shifting Economics of Global ManufacturingHarold L Sirkin Michael Zinser and Justin R Rose 2014 年 8 月
21 WorldatWorkWorldatWork 2015-2016 Salary Budget Survey2015 年
22 F Curtis Barry amp CompanyRising Transportation Costs - and What to Do About ThemJeffrey Barry2015 年
23 The Boston Consulting GroupMake in America AgainHarold L SirkinMichael ZinserDouglas Hohner2011 年 8 月
24 PwCThe New Hire How a New Generation of Robots is Transforming Manufacturing 2014 年 9 月
25 AccentureAccenture Technology Vision 20152015 年
26 PwCIndustry 40 The Industrial Internet Opportunities and Challenges of the Fourth Industrial RevolutionReinhard GeissbauerStefan SchraufVolkmar KochSimon Kuge2014 年 10 月
27 PwCThe Sharing Economy - Sizing the Revenue Opportunity2014 年
28 IBMWhat is Big Data 2015 年
29 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
30 IBMThe Four Vrsquos of Big Data2014 年
31 KPMGGoing Beyond the Data Turning Data From Insights Into ValueChristian Rast2015 年
31 Epic Systems IncUS Manufacturing A History2013 年 10 月
32 HISTORYFord Motor Company Unveils the Model T2015 年
33 Emory UniversityA Short History of Robotics2012 年 8 月
34 PwC3D Printing and the New Shape of Industrial Manufacturing2014 年 6 月
35 Automotive NewsMercedes-Benzrsquos Autonomous Driving Features Dominate the Industry and Will for YearsDiana T Kurylko2014 年 8 月
36 USA TodayTesla Taking Big Step Toward Self-Driving CarChris Woodyard2015 年 3 月
37 CNETTesla CEO Sees Self-Driving Cars Taking Over In 20 YearsBen Fox Rubin 2015 年 3 月
38 WiredElon Wants to Make Your Tesla Drive ItselfIs That Legal Alex Davies2015 年 3 月
39 GeekologieThe End Nears Autonomous Drones Build Rope Bridge2015 年 9 月
40 Kuka2015 年
41 what3words2015 年
42 World Industrial ReporterNanotechnologyrsquos Atomically Precise Manufacturing to Change Post-Industrial Manufacturing Scenario2013 年 10 月
43 NatureSynthetic Double-Helix Faithfully Stores Shakespearersquos SonnetsEd Young 2013 年 1 月
44 WikipediaGrey Goo2015 年 11 月
45 NPRIn Trendy World of Fast Fashion Styles Arenrsquot Made To LastJim Zarroli2013 年 3 月
46 Overdressed The Shockingly High Cost of Cheap FashionElizabeth L Cline2013 年 8 月
47 KPMGGlobal Manufacturing OutlookJeff Dobbs2015 年
48 The National Bureau of Asian ResearchThe IP Commission Report2013 年 5 月
49 PwCGlobal CEO Survey2015 年 1 月
50 Food Manufacturing Pepsi Sells Artisanal Soda lsquoCalebrsquos Kolarsquo Candice Choi2014 年 10 月
51 Brew to Bikes Portlandrsquos Artisan EconomyCharles Heying2010 年 10 月
52 ExperianThe Internet of Things Opportunities Through the Rise in Smart Devices2014 年
53 GlobalWebIndexGWI Device Summary2015 年
54 BCC ResearchStrategic AnalyticsFrast amp SullivanMorgan Stanley Research2014 年
54 PwC2013 Global Innovation Survey2013 年
55 McKinsey Global Institute2014 年
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Microsoft Dynamics 365 for Operations
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オペレーション向け Microsoft Dynamics 365
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Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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出典1 Gartner IncForecast The Internet of Things Worldwide2015 年 10 月
2 CNN2014 年 11 月
3 Stanford UniversityMetaPhone The Sensitivity of Telephone DataPatrick Mutchler2014 年 3 月
4 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
5 Microsoft2015 年
6 AccentureCustomer Desires vs Retailer Capabilities2014 年
7 RSRSupply Chain Execution 2014 Making Omni-Channel Profitable2014 年
8 PEW Research CenterSocial Media Usage 2005-2015Andrew Perrin2015 年 10 月
9 MRI Doublebase2015 年
10 Cone Communications and Echo Research2013 Cone Communications Echo Global CSR Study2013 年 5 月
11 Corporate Register2015 年
12 Aerie2014 年
13 Goldman Sachs2015 年
14 World Green Building CouncilHealth Wellbeing amp Productivity in Offices2005 年
14 Harvard Business School and London Business SchoolCorporate Social Responsibility and Access to FinanceBeiting Cheng Ioannis Ioannou and George Serafeim2012 年 5 月
15 Supply Chain DigitalThe Product Life Cycle Is In DeclineKarsten Horn2012 年 11 月
16 BloombergProduct Life Cycles Are Getting ShorterJon Oringer2015 年 1 月
17 DeloitteSupply Chain Talent of the FutureKelly Marchese and Ben Dollar2015 年
18 BPI NetworkAccelerating Business Transformation Through IT Innovation2015 年 8 月
19 MicrosoftGiving The Worldrsquos Cities a Lift with IoT2015 年
20 The Boston Consulting GroupThe Shifting Economics of Global ManufacturingHarold L Sirkin Michael Zinser and Justin R Rose 2014 年 8 月
21 WorldatWorkWorldatWork 2015-2016 Salary Budget Survey2015 年
22 F Curtis Barry amp CompanyRising Transportation Costs - and What to Do About ThemJeffrey Barry2015 年
23 The Boston Consulting GroupMake in America AgainHarold L SirkinMichael ZinserDouglas Hohner2011 年 8 月
24 PwCThe New Hire How a New Generation of Robots is Transforming Manufacturing 2014 年 9 月
25 AccentureAccenture Technology Vision 20152015 年
26 PwCIndustry 40 The Industrial Internet Opportunities and Challenges of the Fourth Industrial RevolutionReinhard GeissbauerStefan SchraufVolkmar KochSimon Kuge2014 年 10 月
27 PwCThe Sharing Economy - Sizing the Revenue Opportunity2014 年
28 IBMWhat is Big Data 2015 年
29 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
30 IBMThe Four Vrsquos of Big Data2014 年
31 KPMGGoing Beyond the Data Turning Data From Insights Into ValueChristian Rast2015 年
31 Epic Systems IncUS Manufacturing A History2013 年 10 月
32 HISTORYFord Motor Company Unveils the Model T2015 年
33 Emory UniversityA Short History of Robotics2012 年 8 月
34 PwC3D Printing and the New Shape of Industrial Manufacturing2014 年 6 月
35 Automotive NewsMercedes-Benzrsquos Autonomous Driving Features Dominate the Industry and Will for YearsDiana T Kurylko2014 年 8 月
36 USA TodayTesla Taking Big Step Toward Self-Driving CarChris Woodyard2015 年 3 月
37 CNETTesla CEO Sees Self-Driving Cars Taking Over In 20 YearsBen Fox Rubin 2015 年 3 月
38 WiredElon Wants to Make Your Tesla Drive ItselfIs That Legal Alex Davies2015 年 3 月
39 GeekologieThe End Nears Autonomous Drones Build Rope Bridge2015 年 9 月
40 Kuka2015 年
41 what3words2015 年
42 World Industrial ReporterNanotechnologyrsquos Atomically Precise Manufacturing to Change Post-Industrial Manufacturing Scenario2013 年 10 月
43 NatureSynthetic Double-Helix Faithfully Stores Shakespearersquos SonnetsEd Young 2013 年 1 月
44 WikipediaGrey Goo2015 年 11 月
45 NPRIn Trendy World of Fast Fashion Styles Arenrsquot Made To LastJim Zarroli2013 年 3 月
46 Overdressed The Shockingly High Cost of Cheap FashionElizabeth L Cline2013 年 8 月
47 KPMGGlobal Manufacturing OutlookJeff Dobbs2015 年
48 The National Bureau of Asian ResearchThe IP Commission Report2013 年 5 月
49 PwCGlobal CEO Survey2015 年 1 月
50 Food Manufacturing Pepsi Sells Artisanal Soda lsquoCalebrsquos Kolarsquo Candice Choi2014 年 10 月
51 Brew to Bikes Portlandrsquos Artisan EconomyCharles Heying2010 年 10 月
52 ExperianThe Internet of Things Opportunities Through the Rise in Smart Devices2014 年
53 GlobalWebIndexGWI Device Summary2015 年
54 BCC ResearchStrategic AnalyticsFrast amp SullivanMorgan Stanley Research2014 年
54 PwC2013 Global Innovation Survey2013 年
55 McKinsey Global Institute2014 年
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Microsoft を選択する理由それぞれの方法でクラウドを利用セキュリティで保護されたMicrosoft のトラステッド クラウドでビジネスと業務を実行できます
アプリケーションのライフサイクルの簡素化展開運用およびサポートの経済性を変革します
インテリジェンスによる生産性の改革ほとんどあらゆるデバイスと場所で広範に導入でき運用上のインサイトをリアルタイムで入手できることにより生産性が飛躍的に向上します
copy 2016 Microsoft Corporation All rights reservedこのドキュメントは現状有姿のままで提供されますこのドキュメントに記載されている情報や見解 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は将来予告なしに変更されることがありますその使用責任はお客様自身にありますこのドキュメントに記載されている例の一部は例示のみを目的としており架空のものです実在する事物とは一切関係ありません このドキュメントはあらゆるマイクロソフト製品に対するなんらかの知的財産権をお客様に付与するものではありませんこのドキュメントは内部的な参照目的にのみコピーおよび使用することができます
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出典1 Gartner IncForecast The Internet of Things Worldwide2015 年 10 月
2 CNN2014 年 11 月
3 Stanford UniversityMetaPhone The Sensitivity of Telephone DataPatrick Mutchler2014 年 3 月
4 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
5 Microsoft2015 年
6 AccentureCustomer Desires vs Retailer Capabilities2014 年
7 RSRSupply Chain Execution 2014 Making Omni-Channel Profitable2014 年
8 PEW Research CenterSocial Media Usage 2005-2015Andrew Perrin2015 年 10 月
9 MRI Doublebase2015 年
10 Cone Communications and Echo Research2013 Cone Communications Echo Global CSR Study2013 年 5 月
11 Corporate Register2015 年
12 Aerie2014 年
13 Goldman Sachs2015 年
14 World Green Building CouncilHealth Wellbeing amp Productivity in Offices2005 年
14 Harvard Business School and London Business SchoolCorporate Social Responsibility and Access to FinanceBeiting Cheng Ioannis Ioannou and George Serafeim2012 年 5 月
15 Supply Chain DigitalThe Product Life Cycle Is In DeclineKarsten Horn2012 年 11 月
16 BloombergProduct Life Cycles Are Getting ShorterJon Oringer2015 年 1 月
17 DeloitteSupply Chain Talent of the FutureKelly Marchese and Ben Dollar2015 年
18 BPI NetworkAccelerating Business Transformation Through IT Innovation2015 年 8 月
19 MicrosoftGiving The Worldrsquos Cities a Lift with IoT2015 年
20 The Boston Consulting GroupThe Shifting Economics of Global ManufacturingHarold L Sirkin Michael Zinser and Justin R Rose 2014 年 8 月
21 WorldatWorkWorldatWork 2015-2016 Salary Budget Survey2015 年
22 F Curtis Barry amp CompanyRising Transportation Costs - and What to Do About ThemJeffrey Barry2015 年
23 The Boston Consulting GroupMake in America AgainHarold L SirkinMichael ZinserDouglas Hohner2011 年 8 月
24 PwCThe New Hire How a New Generation of Robots is Transforming Manufacturing 2014 年 9 月
25 AccentureAccenture Technology Vision 20152015 年
26 PwCIndustry 40 The Industrial Internet Opportunities and Challenges of the Fourth Industrial RevolutionReinhard GeissbauerStefan SchraufVolkmar KochSimon Kuge2014 年 10 月
27 PwCThe Sharing Economy - Sizing the Revenue Opportunity2014 年
28 IBMWhat is Big Data 2015 年
29 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
30 IBMThe Four Vrsquos of Big Data2014 年
31 KPMGGoing Beyond the Data Turning Data From Insights Into ValueChristian Rast2015 年
31 Epic Systems IncUS Manufacturing A History2013 年 10 月
32 HISTORYFord Motor Company Unveils the Model T2015 年
33 Emory UniversityA Short History of Robotics2012 年 8 月
34 PwC3D Printing and the New Shape of Industrial Manufacturing2014 年 6 月
35 Automotive NewsMercedes-Benzrsquos Autonomous Driving Features Dominate the Industry and Will for YearsDiana T Kurylko2014 年 8 月
36 USA TodayTesla Taking Big Step Toward Self-Driving CarChris Woodyard2015 年 3 月
37 CNETTesla CEO Sees Self-Driving Cars Taking Over In 20 YearsBen Fox Rubin 2015 年 3 月
38 WiredElon Wants to Make Your Tesla Drive ItselfIs That Legal Alex Davies2015 年 3 月
39 GeekologieThe End Nears Autonomous Drones Build Rope Bridge2015 年 9 月
40 Kuka2015 年
41 what3words2015 年
42 World Industrial ReporterNanotechnologyrsquos Atomically Precise Manufacturing to Change Post-Industrial Manufacturing Scenario2013 年 10 月
43 NatureSynthetic Double-Helix Faithfully Stores Shakespearersquos SonnetsEd Young 2013 年 1 月
44 WikipediaGrey Goo2015 年 11 月
45 NPRIn Trendy World of Fast Fashion Styles Arenrsquot Made To LastJim Zarroli2013 年 3 月
46 Overdressed The Shockingly High Cost of Cheap FashionElizabeth L Cline2013 年 8 月
47 KPMGGlobal Manufacturing OutlookJeff Dobbs2015 年
48 The National Bureau of Asian ResearchThe IP Commission Report2013 年 5 月
49 PwCGlobal CEO Survey2015 年 1 月
50 Food Manufacturing Pepsi Sells Artisanal Soda lsquoCalebrsquos Kolarsquo Candice Choi2014 年 10 月
51 Brew to Bikes Portlandrsquos Artisan EconomyCharles Heying2010 年 10 月
52 ExperianThe Internet of Things Opportunities Through the Rise in Smart Devices2014 年
53 GlobalWebIndexGWI Device Summary2015 年
54 BCC ResearchStrategic AnalyticsFrast amp SullivanMorgan Stanley Research2014 年
54 PwC2013 Global Innovation Survey2013 年
55 McKinsey Global Institute2014 年
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出典1 Gartner IncForecast The Internet of Things Worldwide2015 年 10 月
2 CNN2014 年 11 月
3 Stanford UniversityMetaPhone The Sensitivity of Telephone DataPatrick Mutchler2014 年 3 月
4 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
5 Microsoft2015 年
6 AccentureCustomer Desires vs Retailer Capabilities2014 年
7 RSRSupply Chain Execution 2014 Making Omni-Channel Profitable2014 年
8 PEW Research CenterSocial Media Usage 2005-2015Andrew Perrin2015 年 10 月
9 MRI Doublebase2015 年
10 Cone Communications and Echo Research2013 Cone Communications Echo Global CSR Study2013 年 5 月
11 Corporate Register2015 年
12 Aerie2014 年
13 Goldman Sachs2015 年
14 World Green Building CouncilHealth Wellbeing amp Productivity in Offices2005 年
14 Harvard Business School and London Business SchoolCorporate Social Responsibility and Access to FinanceBeiting Cheng Ioannis Ioannou and George Serafeim2012 年 5 月
15 Supply Chain DigitalThe Product Life Cycle Is In DeclineKarsten Horn2012 年 11 月
16 BloombergProduct Life Cycles Are Getting ShorterJon Oringer2015 年 1 月
17 DeloitteSupply Chain Talent of the FutureKelly Marchese and Ben Dollar2015 年
18 BPI NetworkAccelerating Business Transformation Through IT Innovation2015 年 8 月
19 MicrosoftGiving The Worldrsquos Cities a Lift with IoT2015 年
20 The Boston Consulting GroupThe Shifting Economics of Global ManufacturingHarold L Sirkin Michael Zinser and Justin R Rose 2014 年 8 月
21 WorldatWorkWorldatWork 2015-2016 Salary Budget Survey2015 年
22 F Curtis Barry amp CompanyRising Transportation Costs - and What to Do About ThemJeffrey Barry2015 年
23 The Boston Consulting GroupMake in America AgainHarold L SirkinMichael ZinserDouglas Hohner2011 年 8 月
24 PwCThe New Hire How a New Generation of Robots is Transforming Manufacturing 2014 年 9 月
25 AccentureAccenture Technology Vision 20152015 年
26 PwCIndustry 40 The Industrial Internet Opportunities and Challenges of the Fourth Industrial RevolutionReinhard GeissbauerStefan SchraufVolkmar KochSimon Kuge2014 年 10 月
27 PwCThe Sharing Economy - Sizing the Revenue Opportunity2014 年
28 IBMWhat is Big Data 2015 年
29 Aberdeen GroupData-Driven Manufacturing in the Age of InsightMichael Lock2015 年 7 月
30 IBMThe Four Vrsquos of Big Data2014 年
31 KPMGGoing Beyond the Data Turning Data From Insights Into ValueChristian Rast2015 年
31 Epic Systems IncUS Manufacturing A History2013 年 10 月
32 HISTORYFord Motor Company Unveils the Model T2015 年
33 Emory UniversityA Short History of Robotics2012 年 8 月
34 PwC3D Printing and the New Shape of Industrial Manufacturing2014 年 6 月
35 Automotive NewsMercedes-Benzrsquos Autonomous Driving Features Dominate the Industry and Will for YearsDiana T Kurylko2014 年 8 月
36 USA TodayTesla Taking Big Step Toward Self-Driving CarChris Woodyard2015 年 3 月
37 CNETTesla CEO Sees Self-Driving Cars Taking Over In 20 YearsBen Fox Rubin 2015 年 3 月
38 WiredElon Wants to Make Your Tesla Drive ItselfIs That Legal Alex Davies2015 年 3 月
39 GeekologieThe End Nears Autonomous Drones Build Rope Bridge2015 年 9 月
40 Kuka2015 年
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42 World Industrial ReporterNanotechnologyrsquos Atomically Precise Manufacturing to Change Post-Industrial Manufacturing Scenario2013 年 10 月
43 NatureSynthetic Double-Helix Faithfully Stores Shakespearersquos SonnetsEd Young 2013 年 1 月
44 WikipediaGrey Goo2015 年 11 月
45 NPRIn Trendy World of Fast Fashion Styles Arenrsquot Made To LastJim Zarroli2013 年 3 月
46 Overdressed The Shockingly High Cost of Cheap FashionElizabeth L Cline2013 年 8 月
47 KPMGGlobal Manufacturing OutlookJeff Dobbs2015 年
48 The National Bureau of Asian ResearchThe IP Commission Report2013 年 5 月
49 PwCGlobal CEO Survey2015 年 1 月
50 Food Manufacturing Pepsi Sells Artisanal Soda lsquoCalebrsquos Kolarsquo Candice Choi2014 年 10 月
51 Brew to Bikes Portlandrsquos Artisan EconomyCharles Heying2010 年 10 月
52 ExperianThe Internet of Things Opportunities Through the Rise in Smart Devices2014 年
53 GlobalWebIndexGWI Device Summary2015 年
54 BCC ResearchStrategic AnalyticsFrast amp SullivanMorgan Stanley Research2014 年
54 PwC2013 Global Innovation Survey2013 年
55 McKinsey Global Institute2014 年
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