ノルウェーの水産加工施設では、人間ではなく機械がサーモンの品質を評価し、魚の重量を量って等級を判定し、生産部門に振り分ける。まもなく機械は、魚を目的地まで輸送するのに必要な氷の量も計算するようになる。
そこから約1,000マイル離れたドイツの別の製造工場では、機械が数百万台のプログラマブル・ロジック・コントローラー（PLC）を生産している。これらは船舶、自動車、農業機械から世界各地の生産センター全体に至るまで、さまざまな機械を自動化する。同工場で製造されるカスタマイズ製品の不良率はわずか0.00115％だ。
上記の「スマートファクトリー」エコシステムの2つの例では、物理的なインフラが情報通信技術によって支えられ、現場のデータから洞察が引き出されている。
自動化は洞察によって支えられており、それによって業務プロセスの実行が可能になり、人の介入を最小限に抑えて、プログラムされた出力が実現する。産業用モノのインターネット（IIoT）を基盤とするこのようなサイバーフィジカル環境こそ、製造業に「知能」をもたらす第4次産業革命の根幹である。
リーン生産
インダストリー4.0は、生産、注文管理、出荷におけるジャストインタイム（JIT）の実践に適した環境をつくり、工場の操業を変革する。工場現場の個別のサブシステムを相互接続するだけでなく、組立ラインや加工部門と、製品設計部門、物流サービス、サプライチェーン、関係者との間にデジタル接続を確立する。
相互接続された工場は、より短い生産サイクルで高品質な製品を製造し、製品の多様性に対する顧客の需要に応えるとともに、操業全体で廃棄物を減らす。センサー、データ、分析の相互作用が、この革命の原動力となる。
センサー
コネクテッド工場は、人員、資材、機械、可動資産の位置をリアルタイムで追跡する。IIoTは、製造実行システムと企業資源計画システムを、組み込み機器やプロセス計測機器と統合してリアルタイム通信を実現し、生産環境をデジタル化する。
たとえば、生産施設の予備部品用容器にスマートタグを組み込めば、自律型容器に変えることができる。容器は位置と内容物をデジタル記録し、補充が必要になるとその旨を通知する。
自動運転車両、輸送や資材運搬のためのジオフェンシングシステム、産業の安全とセキュリティを確保する危険監視ソリューション、空気、水、製品の品質を管理する遠隔品質管理ツールが最適に機能するには、センサーと通信技術が欠かせない。相互接続されたコンポーネント、センサー、コントローラーのネットワークは、多様な形式やフォーマットの有用なデータを大量に提供する。
データ
機械と企業システムの間でデータがシームレスに流れることで、製造プロセス全体が統合される。ビッグデータツールは、製造施設の外部環境にある場合も含め、あらゆる場所に存在するデータを、構造化、非構造化、半構造化の形式で取り込み、生産環境の可視性を高める。
これにより、動的な製造業務の向上が促進される。スマート機器とインダストリー4.0技術は、製造業者が規模の経済の制約を乗り越え、カスタマイズ製品を組み立てたり、小規模生産を採算に乗せたりすることを可能にする。
柔軟な操業と、人と人、人とシステム、システム間の通信プロトコルから得られるリアルタイムデータにより、製造の前後や工程中に適時の介入が可能になり、品質と信頼性が向上する。
IIoTはデータを活用し、自律的に編成される生産ラインを実現する。自律型容器の場合、センサーが補充要求を発すると、注文管理システム内のデータがその要求に応える。IoTデバイスから得られるリアルタイムデータに基づいて生産スケジュールとサプライチェーン活動を同期させることで、資材をジャストインタイムで容器に届けられる。
クラウドコンピューティングにより、スマートファクトリーは大規模なデータセットを費用対効果よく生成、処理、保存できる。拡張性と安全性を備えたクラウドアーキテクチャは、相互接続されたエコシステムの要件を満たす。しかし、生データから得られるメリットは限られている。ビッグデータを収益化し、要件を予測するには、高度な分析モデルが必要だ。
分析
IIoTの価値は、業務の自動計測、センシング、制御にとどまらない。高度な分析ツールと認知モデルがビッグデータを知的に活用し、明日の工場に応答性と自己修復能力を備えた環境をつくる。予測分析ツールは、顧客、サプライヤー、設備、生産のデータから知見を引き出し、それに基づく対応を可能にする。
予測分析は、設備の再調整や資産保全に伴うダウンタイムを最小限に抑える。シミュレーションは新製品の不具合を防ぐ。特に、分析によってOEMは、完成品の寿命と保守要件を正確に予測し、アフターサービスの収益を伸ばすことができる。
保守、発注、受け入れ、組み立て、出荷、アフターサービスの自動化が俊敏性を高め、分析が自己最適化を促す。自律型容器の例に戻ると、センサー情報と注文データ管理の自動化によってJIT在庫戦略が可能になる一方、分析の枠組みはさらなる効率化とコスト削減の余地を見いだせる。たとえば、生産ラインの順序を組み替える、その部品を使う製品を再設計する、より経済的な部品に置き換えるといった方法がある。
インダストリー4.0は、製造エコシステムが状況を自律的に把握し、制約に適応し、事業目標の達成に向けて予防的な措置を講じるよう対応・編成することを可能にする。モノのインターネット（IoT）の産業応用とデータ分析は、事実に基づく意思決定につながり、その決定はやがて自動機械によって日常的に実行されるようになる。
センサー技術を用いて物理的なプロセスをデジタル監視するようになっても、製造業の未来を切り開くのは人である。技術によって日常業務から解放された人々は、新たに得た生産性を、人間の想像力と知性によってのみ実行できる仕事に振り向ける方法を見いだすだろう。たとえば、現代の課題を解決するために製造されるべき、有用な新製品の創造である。
