信頼性の高い確実なデータは、優れたビジネス上の意思決定の基盤となっています。そのデータを得るために、製造業は社内のすべてのデバイスと機械をシームレスかつ安全に接続するインテリジェントなインフラを必要としています。製造業における接続環境がさらに進めば、問題を迅速に解決し、可視性を向上させ、ITオペレーションをはじめとする業務効率を高めることができます。

製造業は現在、次のような課題に直面しています。

• 経済の不安定さと不確実性の継続
• 継続的スキル不足
• 巧妙かつ頻発するサイバー攻撃
• 技術革新と最新技術の維持が必要なため、インフラが安定しないことへの懸念

スマートマニュファクチャリングへの投資は、ビジネス全体にわたる IT オペレーションの管理を維持し、すべての行動に役立つ実用的で正確なデータを得るために不可欠です。

迅速で優れたITオペレーション上の意思決定

正確で、リアルタイムのデータに基づいて、重要なオペレーション上の意思決定を行います。産業用モノのインターネットテクノロジー（IIoT）を活用することで、サプライチェーン、製造オペレーション、品質プロセス全体からデータを収集することができます。また、プライベート5Gとマルチアクセスエッジコンピューティング（MEC）を使用すれば、データをインサイトと対策に迅速に活用できます。

接続環境がオペレーション全体に行きわたることで、次のことが可能になります。

• リソースの追加が必要なチームや部署を特定し、従業員をサポートする
• リソースの削減が可能な箇所を監視し、少ない人員で効率的なオペレーションを実現する
• 自動化できる個所を特定し、生産性を向上させ、無駄を省く
• 業務の中断とリスクを軽減するために新しいテクノロジーを導入した場合の影響をモデル化する

意思決定に関しては、当て推量は許されません。高性能で信頼性の高いセキュアな接続環境をオペレーション全体に行きわたらせることで、計画、予測、予算、リソース配分における不確実性を低減できます。

また、データドリブンのインサイト活用により、ポリシーの遵守を監視し、法令、業界規制、契約条項へのコンプライアンスを実証できます。これにより、安全性の向上、セキュリティの強化、コンプライアンス違反による罰金や風評被害の可能性の低減が可能になります。

データインサイトの活用による知的財産（IP）、システム、データ、プライバシーの保護。

インサイトを活用することで、データとシステムの安全性を維持し、ダウンタイムと無駄なコストを削減することができます。これにより計画やIPアドレスを秘匿し、次のような方法で顧客の個人情報を保護することができます。

• データへのアクセスを「知る必要がある」場合のみに制限し、データ漏洩の可能性を低減する
• IDとアクセスの管理方法を改善し、管理を強化する
• 攻撃を未然に防ぎ、業務中断とコストを低減する

セキュアアクセスサービスエッジ（SASE）は、変化の激しい今日のハイブリッドビジネスに対応したネットワークとセキュリティのフレームワークです。

組織のセキュリティを強化し、俊敏性を維持するためには、インフラの最も脆弱な箇所を把握し、データの漏洩/侵害が発生した場合の対処と復旧を管理する必要があります。予防可能な災害の処理に費やす時間が減れば、その分、従業員には、ネットワークの円滑な運用、アプリケーションの効率的な稼動、製造ラインの最大限の稼動維持に使える時間が増えます。

安全性強化のためのデータ活用

データとテクノロジーは、職場環境の安全性強化という重要な課題に役立ちます。たとえば、人工知能（AI）とインテリジェントビデオ解析を活用して 安全規則の侵害を監視し、事故が発生する前に改善措置を講じることができます。これには、誰かが危険区域に立ち入った場合に機械を自動的に停止させたり、使用者が適切な防護具を着用していない場合に機器の操作を停止したり、あるいは単に追加トレーニングの必要性を警告したりすることなどが含まれます。

AIや革新的な新技術は、スタッフのトレーニング、オンボーディング、スキルアップにも役立ちます。たとえば、最先端のAIは、デバイスや機械の上に指示をオーバーレイして、トレーニングをより効率的で魅力的なものにできます。多くの従業員に適切なトレーニングを受けさせることは、生産性と品質の維持・向上に役立ちます。

データ活用による問題やダウンタイムの予測と防止

予期せぬ危機は、ダウンタイム、評判の低下、追加コストをもたらします。信頼性の高いリアルタイムデータにアクセスすることで、予期せぬ事態を回避することができます。

リアルタイムのデータ収集と分析によって直感的な意思決定が可能になります。問題が発生する前に解決するためのインサイトを提供し、リソースを集中させ、ダウンタイムを回避するための予測的ITメンテナンスを可能にします。

AIとデジタルツインを組み合わせることで、チームの予測精度が向上し、変更の結果をモデル化できるようになります。たとえば、デジタルツインでは、物理的な変更を加えずに、既存のITインフラを改善する方法をモデル化することができます。モデル化で得たインサイトによって、製造部署は自分たちの計画で期待される節約を実現し、予期せぬ影響が出ないことを確信できます。これが良い結果につながり、課題数を減らせます。

問題が発生した場合、データドリブンな可視化は、根本的な原因の特定と解決に役立ちます。問題の早期発見を支援することで、コストを削減し、生産性への影響を軽減することができます。

製造業のITオペレーションにとっては、可視性がすべてを意味します。ITセキュリティから重要なITインフラストラクチャの維持に至るまで、オペレーション全体の重要な戦略的意思決定を強化する信頼性の高いリアルタイムのデータは、ビジネスの成否を左右します。作業状況を常に正確に把握していると確信できることが重要です。

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