自律的に予備部品の必要性を検知する機械。稼働中に自ら品質管理を行い、検査コストを削減する生産システム。部品を自律的に認識して移動させるロボット。こうしたシナリオは、産業生産の現場で徐々に現実のものになりつつあります。
これらは、人工知能（AI）やエッジコンピューティングといった未来の技術を基盤としています。これらは、新たなビジネスモデルと生産性の可能性を切り開くため、組立産業とプロセス産業に大きな機会をもたらします。こうした理由から、明日の世界において産業企業の競争力を確保するうえで、これらの技術は不可欠です。
新たな技術の基盤としてのデータ
未来の技術は、データの利用可能性を基盤とするものになるでしょう。そして産業のデジタルトランスフォーメーションにより、データは豊富に利用できるようになりつつあります。シーメンスのDigital Enterpriseポートフォリオのようなデジタルソリューションは、製品の設計、生産、使用に至る産業生産のあらゆる段階を、いわゆるデジタルツインという仮想の形ですでに再現しています。
さらに、これらの段階は、デジタルでの相互連携がますます強化されており、広範なデータプールを生み出しています。未来の技術により、これらのデータプールを、これまでにない新たな方法で分析し活用することが可能になりつつあります。
AIの事例は、その意味を明確に示しています。AIそのものは、特に新しいものではありません。例えばシーメンスは、1990年代という早い時期に、製鉄所にニューラルネットワークを導入しました。しかし、その後この技術は大きな進歩を遂げました。
コンピューティング能力は何倍にも向上しました。アルゴリズムも大幅に改善されています。工場内のハードウェアの性能も向上しました。そして、データ転送は飛躍的に加速しています。つまり、増加する利用可能なデータは、以前よりも何倍も速く、より包括的に収集・分析できるようになり、データ分析も格段に高度化しています。
このため、私たちはシーメンスのオープンなクラウドベースのモノのインターネット（IoT）向けオペレーティングシステムであるMindSphereのようなプラットフォームを必要としています。
未来の技術に向けて産業界を準備させる
このようなプラットフォーム上では、ユーザーはデータを収集して閲覧するだけでなく、AIアルゴリズムを用いて分析し、その結果に基づいて生産プロセスをより効率的にすることもできます。
例えば、シーメンスのアンベルク工場では、AIアルゴリズムがフライス盤のデータを用いて、機械のスピンドルが耐用年数の終わりに近づき、交換が必要な時期を把握しています。これにより、計画外のダウンタイムを最小限に抑え、機械1台あたり年間約1万ユーロのコストを削減しています。
また、AIはクラウド上のIoTプラットフォームでのみ稼働する必要はありません。高性能のコンピューターや高性能のハードウェアのおかげで、工場内、つまり機械のすぐそばでも稼働させることがますます可能になっています。
この技術はエッジコンピューティングとして知られています。その利点は、インテリジェントなアプリケーションを現場で稼働させ、データの転送経路を短縮し、ほぼリアルタイムでデータを処理できる点にあります。さらに、業務に関連するデータはローカル環境内で保護されたままとなり、クラウドへの接続はAIアプリケーションを更新する場合にのみ必要となります。
エッジコンピューティングは、例えば回路基板の品質管理として、すでにシーメンスのアンベルク工場で活用されています。AIアルゴリズムは生産データから、どの回路基板に欠陥がある可能性があるかを判断できるため、特定されたこれらの部品のみをX線で検査すればよくなります。これにより、検査コストは約30％削減されました。
AIは、自律型ハンドリングシステムにも全く新しい可能性をもたらしています。一例を挙げると、以前はロボットに既知の物体を学習させる必要があり、その作業には多くの時間がかかり、すべての動作を定義し、細部まで緻密にプログラミングしなければなりませんでした。
しかし、AIにより、ハンドリングシステムは未知の物体さえも認識し、それらに対する最適な把持点を算出できるようになりました。この機能は、自動車のような複雑な製品向けの完全自動化された組立ラインで活用されており、こうしたラインはできる限り柔軟であることが求められます。そのためには、ロボットが異なる部品の位置を特定し、移動させる能力も必要です。
これらの未来の技術はすでに現実のものとなっています。しかし、生産をより信頼性が高く、より効率的に、そして何より、より柔軟にする面では、依然として大きな可能性を秘めています。これこそが、ロット数1に至るまで、少量で高度にカスタマイズされた製品への需要に応える唯一の方法です。さらに、高品質かつ魅力的な価格で、迅速にそれを実現することも求められます。
未来の成功には多くの関係者の連携が必要
この文脈において重要なことが1つあります。それは、未来の技術には常に研究開発の新たな道筋が求められるということです。あらゆる規模・あらゆる業界の企業が対等な立場で連携してこそ、これらの技術は成功裏に実装されうるのです。
ここでのカギは、デジタルの専門知識と産業の専門知識を組み合わせることです。特定の分野は、数十年にわたり産業応用に関する深い知識を築き上げてきました。その理解は、産業環境においてデジタルソリューションや人工知能、エッジコンピューティング、自律型ハンドリングシステムを応用するうえで不可欠です。さらに、この複雑なテーマには、産業界、学術界、行政という非常に多様な関係者の専門性が求められます。
政府は研究、インフラ、ITセキュリティ、教育に対する推進力を提供しなければならない
政府からの適切な規制による推進力を、国境を越えて調整された形で提供することが重要です。ここでは特に、以下の4つの側面が極めて重要です。
1. 必要とされるのは、イノベーションが育つエコシステムです。そのためには、応用関連の研究と投資への支援が求められます。それこそが、未来の技術を迅速に利用可能な製品へと転換させる唯一の方法です。
2. 地域全体にわたるITインフラと高速インターネット接続は、基本的な要件です。インダストリー4.0では、帯域幅の拡大だけでなく、非常に高速なデータ転送時間と最大限の可用性の両立が求められます。これは産業の未来にとって不可欠です。例えば、中小企業が、所在地域で十分なインターネット接続を利用できない場合、どのようにしてデジタルの未来にアクセスすればよいのでしょうか。ここで行政が行動を起こす必要があります。
3. ITセキュリティは、インダストリー4.0の成功に不可欠です。デジタル化とサイバーセキュリティは、切り離せない関係にあるべきです。そのため、今年初めに、シーメンスと複数のパートナーは、サイバーセキュリティに関する「信頼の憲章（Charter of Trust）」として知られるものを策定しました。その目的は、最先端であるサイバーセキュリティの一般的な最低基準を確立することです。現在、信頼の憲章は16の企業および組織によって支持されています。
4. あらゆる教育段階は、新たなデジタルの発展に合わせて再編される必要があります。IT、ソフトウェア、プログラミング、通信技術、ITセキュリティ、データ分析に関するスキルの拡充は、将来の産業応用において不可欠となります。これは一朝一夕に確保できるものではありません。今日と明日の従業員を、この未来への道のりに共に連れていく必要があります。これこそが、未来の技術が提供する大きな機会を活かすことができる唯一の方法です。
未来の技術は社会的な目的を果たさなければならない
こうした状況の中で、技術は決して単独で考えられるべきではありません。もちろん、技術は企業の経済的成功に貢献しなければなりません。しかし同時に、人々の生活の向上に貢献することで、社会的な目的も果たさなければなりません。
結局のところ、常に人々が注目の中心でなければなりません。人工知能やエッジコンピューティングのような新たな技術は、人々の仕事におけるミスを減らし、創造的な業務のための余地を広げることができます。しかし、しばしば語られる意見とは異なり、これらの技術が人々に取って代わることはありません。むしろ、これらは、特にB2B分野において成功を維持し、ひいては事業拠点を強化することを可能にする技術に過ぎません。
