「インテリジェンス+」は製造業の変革とアップグレードを強力にサポートします

中国の2019年の「政府活動報告」では、「インテリジェンス+」を提唱し、「伝統産業のモデルチェンジとアップグレードを推進し、製造業の高品質な発展の推進に重点を置き、産業基盤と技術革新力を強化し、先進的な製造業と現代サービス産業の統合的な発展を推進し、製造強国の構築を加速する。産業インターネットプラットフォームを構築し、「インテリジェンス+」を拡大し、製造業のモデルチェンジとアップグレードに力を入れる」と指摘した。マッキンゼーの予測によると、2025年までに、デジタル化とインテリジェンスに基づく新世代の製造業が中国経済に4,500億～7,800億米ドルのGDPをもたらし、インテリジェント製造業とイノベーション主導の開発が1兆～2兆1,800億米ドルのGDPを押し上げると予想されている。インテリジェント製造は世界の製造業の将来の発展方向であることは疑いの余地がなく、中国が製造「大国」から製造「強国」への転換を達成するためのインキュベーターでもあります。

スマート製造の世界的リーダーを支える3つの主要な技術的推進力

製造バリューチェーンの再構築の中で、いかに高品質な産業付加価値を創出するかが、徐々に企業変革の戦略的焦点となってきました。従来の製造業におけるデータサイロ、設備や生産の自動化レベルの低さ、デジタル化とインテリジェンスを新たな利益成長ポイントに変換する際の限界などが、企業が製造業の変革を実現するためのボトルネックとなっています。マッキンゼーと世界経済フォーラムが共同で発表した報告書では、相互接続、自動化、インテリジェンスが新しい産業革命におけるパラダイムシフトの主な原動力となっていると述べられています[2]。

相互接続: 個別のネットワーク ノード間のリンクを確立し、データの相互接続を通じて予測可能性を向上させます。ますます多くの製造業ユーザーが、インターネットやクラウドコンピューティングを通じて、企業内、産業チェーンの上流と下流、さらには同業者間のビジネスとデータの障壁を徐々に打ち破り、管理効率を向上させ、リソース割り当て率を最適化しています。データのやり取りとビッグデータ分析を通じて、従来の大規模生産B2M（ビジネスからマーケティング）からパーソナライズされた生産C2M（顧客から製造者）へのビジネス変革を推進します。産業インターネットとモノのインターネットを通じてインテリジェントな生産とサービスの拡張を実現し、正確なドッキングに基づいて顧客の個別のカスタマイズニーズを満たします。

自動化: 設備、生産、業務プロセスの自動化機能を最大限に活用し、業務対応メカニズムを改善し、徐々に業務プロセス全体の自動化を実現します。簡単に言えば、製造業がリーン生産とサービス革新を実現するのに役立ちます。クラウドコンピューティングとビッグデータを基盤とし、自動化設備と先進技術を組み合わせることで、製品の標準化レベルと生産の俊敏性を向上させ、企業のサービス指向への変革を推進し、精密生産、総合的な品質管理、専門的な協働生産とプラットフォームサービスを実現し、業界の協働イノベーション能力と協働効率を向上させ、ユーザーエクスペリエンスを最適化します。

インテリジェンス: 産業用インターネットと人工知能をセンサー技術と統合することで、インテリジェントな予防サービスとインテリジェントな意思決定を実現できます。簡単に言えば、製造業がインテリジェントなアップグレードを実現できるように支援することです。世界各界の先進企業を先駆者として、デジタル「ツイン」を活用して人間と機械の連携と相互支援を実現し、デジタル工場の相互接続機能を拡張し、仮想シミュレーションと実際の生産のシームレスな接続を実現し、スマート工場を構築します。

伝統的な製造業が変革とアップグレードを達成する上で直面する課題

中国の伝統的な製造企業にとって、相互接続、自動化、インテリジェンスは、インテリジェントな変革とアップグレードを実現するのに役立つ3つの主要な技術的原動力でもあります。しかし、中国の製造業は能力にばらつきがあり、現状は複雑です。製造業の相互接続、自動化、インテリジェンスを徐々に改善する過程で、一般的に次の 3 つの大きなビジネス課題に直面します。

製品の研究開発設計サイクルが長く、共同イノベーション能力が乏しい: 製造企業では、製品の研究開発設計のスピードが企業の市場競争力を決定することがよくあります。サイクルを短縮し、イノベーションを加速することによってのみ、主導権を握ることができます。製造業の変革とアップグレードにおいて、顧客体験を向上させ、パーソナライズされたニーズを満たすために、製品生産は従来の大量小ロットから少量多ロットへと移行し、製品のパーソナライズされた設計に対する要求が高まっています。さらに、多くの伝統的な製造企業のITインフラストラクチャが遅れているため、国境を越えたコラボレーションや設計の迅速な反復機能が制限されるだけでなく、製造業界における統一された設計標準の確立や、業界全体の設計の最適化と革新の実現にもつながりません。

生産・運営プロセスには、自動化とインテリジェンス化が急務です。業務量の増加に伴い、安価な労働力に依存する従来の製造企業の生産モデルの欠点がますます明らかになっています。単一製品、生産効率の低さ、産業チェーンの上流と下流の連携の欠如、サービス意識の浅さなどの問題により、パーソナライズされた製品と高品質のサービスに対するユーザーの需要を満たすことができません。同時に、従来の製造企業の IT インフラストラクチャでは、データ統合と価値マイニング、生産自動化とインテリジェントプロセス管理、新しいテクノロジーの統合と適用に対するニーズを満たすことができません。これは、企業がビジネスにおいて協働イノベーションを達成することを妨げるだけでなく、産業チェーン全体の品質向上、効率向上、および「スマート製造」への変革を制限します。

サービスレベルと顧客体験の向上が必要：製造業全体のデジタル化とインテリジェント化のレベルが継続的に向上し、インテリジェント製品の差別化が徐々に狭まるにつれて、新しい「製品+サービス」モデルをどのように活用して新たな収益空間を創出するかが、自社の競争力を向上させる鍵となっている。従来の製造会社の大規模生産と典型的な販売チャネルは、ユーザーのパーソナライズされたサービス体験を向上させる上でのボトルネックとなっています。さらに、B2B（Business to Business）ベースのITインフラでは、ユーザー情報の収集やユーザーエクスペリエンスに基づく設計の最適化、グローバル規模でのサービスレベルの向上、新たな収益を生み出すサービスの余地が限られています。

AWS は製造業が生産プロセス全体をインテリジェントに変革できるよう支援します

従来の製造業が直面している3つの大きな課題は、初期の製品および生産設計から、中期の生産運営管理、そしてその後のインテリジェントな「製品+サービス」の最適化まで、相互接続、自動化、インテリジェンスのレベルを向上させる緊急の必要性に直面しています。 Amazon Web Services (AWS) は、高度なテクノロジー、強力な製品ポートフォリオ、経済的で効率的かつ完全なクラウド プラットフォームと産業用 IoT プラットフォームを備え、さまざまな規模の製造企業が生産段階で直面するさまざまな問題を克服し、すべての要素、すべてのプロセス、すべての業界のインテリジェントな変革とアップグレードを実現することを支援します。

製品および生産設計: AWS ハイブリッドアーキテクチャの助けを借りて、企業はローカルリソースとクラウドリソースを統合し、産業チェーンの上流と下流のリソースを一元的に統合できます。 AWS の高性能コンピューティングを利用すると、製造企業は大規模な並列設計タスク処理の問題を解決し、イノベーションを加速して新製品の市場投入を早めることができます。 Amazon SageMaker を使用すると、メーカーは機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイして、リアルタイムまたはバッチデータの予測を生成し、設計のインテリジェンスを向上させることができます。

スマートファクトリー: AWS IoT サービス、エッジコンピューティング、データレイク、高度な分析ツールを使用すると、製造業者は分離された工場レベルのデータを収集、整理、分析、視覚化し、意思決定を行うことができ、運用上のボトルネックを打破できます。 AWS の機械学習と人工知能を活用して、製造会社の生産設備にリアルタイムの予測分析を提供し、生産ラインのダウンタイムを削減します。 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) やその他のストレージ サービスを活用して、製造企業に強力な災害復旧計画を提供します。

インテリジェントな「製品 + サービス」: AWS は、IoT、データレイク、機械学習、人工知能、産業用 IoT などのサービスを通じて、メーカーがインテリジェントな製品を構築できるよう支援します。また、機械データの収集、処理、保存、分析、操作を実行し、製品としてのサービスを実現できるようにします。顧客体験を向上させると同時に、顧客の意見も収集して製品の品質を向上させ、イノベーションとアップグレードを加速します。さらに、前述の AWS サービスは、製造企業がサービス モデルを変革し、アフター サービスのレベルを向上させ、新たな収益源を獲得するのにも役立ちます。

AWS がシーメンスのモンテレー工場におけるインダストリー 4.0 プラットフォームの構築を支援

シーメンスは、電化、自動化、デジタル化の革新により、発電、送電、配電、インフラストラクチャ、産業オートメーション、ドライブ、ソフトウェアの分野で顧客にソリューションを提供するグローバルテクノロジー企業です。メキシコのモンテレー工場では約 1,500 人の従業員を雇用し、米国国内および産業市場向けに年間 2,800 万台以上の回路遮断器とスイッチを生産しています。工場は2017年にデジタル戦略の導入を開始しましたが、その中で総合設備効率（OEE）の監視は極めて緊急の課題でした。これは、対象を絞った改善と革新を実行するために、生産プロセス全体の透明性を早急に高める必要があったためです。

2017 年末、シーメンスは IoT オペレーティング システム MindSphere の新バージョンを AWS でホストすると発表しました。モントレー工場にとっては、IIoT システムの構築に必要なコンピューティング リソースにすぐにアクセスできる絶好のタイミングでした。 AWS を使用することで、工場は物理マシンを MindSphere クラウド環境に接続し、独自の IoT ソリューションをクラウド内で迅速かつ簡単に実行できるようになりました。工場では、監視のニーズを満たすためにメトリック視覚化アプリケーションも構築しました。 MindSphere は AWS 上でシームレスに実行され、工場では新しいテクノロジーを習得したり物理的なハードウェアを購入したりすることなくインフラストラクチャの構築に費やす時間を短縮し、IoT システムをアイデアから完全な生産まで 8 週間未満で実現できるようになりました。さらに、工場の当初の OEE は 40 ～ 50% でしたが、AWS 上に構築された MindSphere により、チームは OEE が 85% に増加すると確信しています。モンテレー工場プロジェクトはシーメンスのグローバル工場のモデルとなり、将来的には他の地元製造企業がインダストリー4.0のビジョンを実現する原動力となるでしょう。

デジタル化の分野で先駆的に開発されたクラウドベースのオープン IoT オペレーティングシステムである Siemens MindSphere は、AWS 上に構築されており、Amazon Kinesis、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) サービス、Amazon Athena などの 40 を超えるサービスを使用して、複数のビジネスユニット (Siemens Mobility、Siemens Power and Gas、Siemens PLM など) でイノベーションを推進しています。このプラットフォームでは、AWS の IoT アプリケーションや人工知能アプリケーション向けの豊富なアプリケーション インターフェイス、サービス、コンピューティング リソース、およびデータ ストレージ、構成、データ処理、データ管理ツールを利用して、ユーザーは大量の生産データを記録および分析し、データ、さまざまな開発ツール、アプリケーション ソフトウェア、およびそれらが携行するサービスと接続して、生産効率を向上させることができます。ユーザーは、既存のデータセンターや AWS クラウド コンピューティング スイート全体に MindSphere を展開して、スマートな設計、スマートな生産、スマートなサービスなど、業界全体のバリュー チェーンのインテリジェンス レベルを向上させることもできます。

産業用 IoT とインダストリー 4.0 は、製造業に新たな革命をもたらします。中国の製造業が「スマート+」時代に入るにあたり、まず取り組むべきことは、企業内、さらには産業チェーン全体の相互接続、自動化、インテリジェンスのレベルをいかに向上させるかということだ。 AWS の安全で俊敏かつスケーラブルなクラウドプラットフォームと、産業用 IoT、データレイク、分析、機械学習ツールの完全なセットは、製品および生産設計、製品の製造と管理、インテリジェントな製品とサービスの最適化など、あらゆる要素、プロセス、業界にわたって製造企業がインテリジェントな変革を実現できるように設計されており、それによって運用効率が向上し、イノベーションのペースが加速します。