「製造業DX」 2024年以降のテクノロジートレンド
日本および世界の製造業は絶えず進化しており、その変化をリードするためには最新のトレンドを掴んでおくことが不可欠です。「リーダーが知っておくべき製造業のトレンド」をテーマに、今後の展望や戦略的な取り組みに役立つ最新の情報をお届けします。
「製造業へのインサイト」
目次
予測保守およびデジタルツイン
予測保守は、設備やプロセスの可能性のある欠陥を予測し、それらが故障を引き起こす前に修正するのに役立ちます。
Deloitte によれば、予測保守により、保守コストが40％削減、ダウンタイムが70％減少し、全体の設備効率（OEE）が25-30％増加することができます。予測保守市場の規模は、2026年までに年間複合成長率（CAGR）30.6％で159億ドルに成長すると予測されています。
AI、IoT、およびビッグデータの成長は、‘’デジタルツイン‘’というトレンドも生み出しています。
製造業におけるデジタルツインは、物理的な製造システムのデジタルレプリカまたは「ツイン」を使用するコンセプトです。このデジタルモデルは、実時間で物理的な対応物の振る舞いと性能を模倣し、貴重な洞察を提供し、より良い意思決定を可能にします。
マーケットアンドマーケットの報告によれば、デジタルツイン市場は2027年までに735億ドルに達すると予測されています。
カーボンニュートラル
世界経済フォーラムによれば、世界の炭素排出の5分の1は製造および生産部門から来ており、世界のエネルギー源の54%を消費しています。
すでに、フォーチュン・グローバル500の企業の数がカーボンニュートラルを目指すことを約束しており、そのうち4分の1が2030年までにカーボンニュートラルを達成することを約束しています。
このトレンドは、エコ意識の高い消費者が、エコフレンドリーな製品を求め、同じ価値観を共有する企業をサポートすることを要求していることに大きく貢献しています。
カーボンニュートラルを目指す企業にはいくつかの主な利点があります：
新しい市場と顧客へのアクセス：カーボンニュートラルを目指すことで、製造業者は新興市場に参入し、持続可能性を優先する顧客を引き付けることができます。多国籍消費財企業であるユニリーバは、全ての業務でカーボンニュートラルを達成し、持続可能な製品への需要の増加に応えて市場シェアを拡大しました。
評判とブランド価値の向上：カーボンニュートラルを目指す製造業者は、環境に責任を持つ組織としての評判を高め、ブランド価値と顧客のロイヤルティを増加させることができます。
コスト削減と運用効率の向上：カーボンニュートラルへの移行は、エネルギー効率の高い技術を採用し、プロセスを最適化することを含むことが多く、これによりエネルギー消費が削減され、コストが節約されます。
リショアリング
ウクライナの戦争のようなグローバルな問題は、供給チェーンの混乱を引き起こし続けており、近い将来、改善される兆しは見られません。そのため、メーカーは生産を母国に近づける傾向があります。つまり、「リショアリング」です。
リショアリング・イニシアチブの報告によれば、リショアリングに関する検索は5年間で125％増加しました。それに加えて、2022年には、364,000のリショアリングとFDIの仕事が発表され、2021年に設定された前回の記録の238,000から53％増加しました。
リショアリングには多くの利点があります：
輸送コストの削減：製造が国内で行われると、国際的に商品を輸送する際のコストと時間が大幅に削減されます。例えば、テスラのような自動車メーカーは、主要な市場に近い場所で車を生産することで、物流のコストと時間を削減する利益を得ています。
品質管理：リショアリングにより、生産プロセスの監視と管理が強化され、一貫して高品質な製品が確保されます。例えば、Appleは製品の品質を厳しく管理するために、一部の製造をアメリカに戻しています。
市場へのスピード：国内の製造は、生産から市場までのリードタイムを大幅に削減し、市場の変化に迅速に対応することができます。
地域の雇用創出：リショアリングは、雇用を創出して地域経済を刺激することができます。
スマートファクトリー
スマートファクトリーは、技術を適用して生産性と精度を大幅に向上させる自動化された工場です。
Precedence の報告によれば、グローバルスマートファクトリー市場の規模は、2023年から2032年までのCAGRが9.52％で成長し、2032年までに約321.98十億ドルに達すると予測されています。デジタルトランスフォーメーションとスマートファクトリー技術に投資する企業は、以下を含む影響的なビジネスメリットを受け取ることができます：
品質の向上：AI駆動の自動化は、人間のオペレーターよりもエラーが少なく、一貫した性能が製品の均一性を保証します。さらに、機械学習は、それらが致命的になる前に欠陥や故障を予測および検出することができます。
効率の向上：スマートファクトリーはAIと機械学習を利用してダウンタイムを削減し、廃棄物を最小限に抑え、運用効率を向上させます。リアルタイムのデータ分析は、迅速に対処できるボトルネックを特定するのに役立ちます。
持続性：AIと自動化により、工場はリソースを効率的に使用し、環境への影響を削減することで持続可能性を実現できます。予測保守により、機械は最適に動作し、エネルギーを節約します。
製造業リーダーへ
製造業のトレンドは急速に進化しており、その変化を理解し先取りするリーダーだけが競争の先頭を走り続けることができます。これらのトレンドを適切に活用することで、日本の製造業は持続的な成長と革新を実現できます。リーダーとして、最新のトレンドを取り入れ、業界の変化に柔軟に対応し続けることが成功への鍵です。
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