世界経済は新型コロナウイルスのパンデミックによる深刻な打撃から立ち直りつつあるものの、労働力不足やサプライチェーンの混乱により製造業の回復が遅れています。
幸いなことに、製造業の回復を後押しする技術が開発されています。製造業の現場では業務のデジタル化が進んでおり、非効率な工場が未来のスマートファクトリーへと変貌しています。第四次産業革命を牽引する原動力としては、計算能力の指数関数的な向上、ビッグデータ、人工知能（AI）、及び機械学習（ML）などが挙げられ、これらの高度なIT技術によってデジタル化の流れが加速しています。未来の工場では自動化や自己最適化がますます進み、高い持続可能性を実現できると見込まれています。
S&P Kenshoスマート・ファクトリー指数は、製造業に革命を起こしている企業のパフォーマンスに連動することを目指しています。この指数では、革新的な企業を広く網羅しており、特に以下の4つの技術を手掛ける企業に重点を置いています。
- デジタル・マニュファクチャリング・ソリューション（指数ウェイトの52.6%1）：デジタル・マニュファクチャリング・ソリューションとは、製造工程をデジタル化する取り組みです。デジタル化によって製造活動を接続・統合することにより、例えば環境に関するセンサー感知やモニタリング、高度なプロセス制御、及び予知保全などを行います。クラウドの導入が進む中で、リモート機能を有するデジタルトランスフォーメーションは「あると良いもの」から「ないと困るもの」に変わっています。
- インテルの調査報告書2によると、製造業の現場では年間で最大800時間ものダウンタイム（業務が停止・中断している時間）があり、このうちの30%は計画外のダウンタイムとなっています。一方、熟練労働者の高齢化が進んでおり、約200万の職が後継者不足に陥るリスクがあります。
- このソリューションを導入することで、コストと無駄を削減することが可能となります。マッキンゼーの調査3によると、産業機器の予知保全において人工知能（AI）を導入することにより、年間のメンテナンス・コストを10%削減し、ダウンタイムを最大20%削減し、検査コストを25%削減できる可能性があります。
- 産業用モノのインターネット（IIoT）（指数ウェイトの22.9%）：産業用モノのインターネット（IIoT）とは、ユビキタスなビッグデータ、センサー、機器、及びその他のデバイスをネットワーク化し、相互に制御する仕組みです。IIoTは、製造業者が産業活動を接続、自動化、追跡、及び分析する上で重要な役割を果たします。
IIoTでは、産業機器の状態をリアルタイムで監視することが可能であり、機器のオペレータや管理者はインターネットに接続されたデバイスを通じて、必要な情報をどこからでも把握することができます。
- 産業用マシンビジョン（指数ウェイトの17.2%）：産業用マシンビジョンとは、センサー、カメラ、コンピュータ、及び機械学習（ML）/人工知能（AI）を映像データと組み合わせることにより、製品の欠陥を検出し、機器のプロセスや製品の結果をモデル化及び予測することができる技術です。
- デジタルツイン技術（指数ウェイトの7.3%）：デジタルツイン技術とは、現実の世界にある有形の製品、機器の一部、または資産などの情報をもとに、「デジタル空間上の双子」を再現する技術です。例えば、デジタルツイン技術では、製造された製品、生産ライン全体、工場全体、または工場のネットワークなどをデジタル空間上に複製することが可能となります。
デジタルツインは非常に有用な技術です。ガートナー4の予想によると、企業はデジタルツインを活用することで、年間1兆ドルのメンテナンス・コストを削減できる可能性があります。
