国際競争が激化するなか、さらなるコスト削減等への対応が求められる。日本国内では少子高齢化が進んでいて、製造オペレーションの効率化、インダストリー4.0やスマートファクトリといった製造現場におけるIoTやAIの活用すなわち、デジタル革新の重要性が高まっている。
既に様々な企業において、デジタル革新を目標に、製造現場のデータ取得および可視化等の具体的な取り組みが進められている。現状のスマート工場はしかし、PLCを主とした製造現場のデータ取得を行い、可動率などの簡単な指標の可視化をモデルラインで実施する――小規模な活動に留まっていて、具体的な投資対効果が不明瞭であり、デジタル革新につながっていない――市場の課題が顕在化しているという。
マクニカネットワークスは今月1日、顧客のスマート工場化における投資対効果を明確化するアプローチを開始。このアプローチ実施に際して、制約理論のほか50以上のAI・機械学習アルゴリズム等がベースの解析ソフトウェアを開発・提供している米ThroughPut社と、日本市場における協業検討を始めた。
米国シリコンバレーを拠点とするスタートアップであるThroughPutは、上記最先端ソフトウェアによって、製造現場で生まれるデータ（PLC等）、製造システムデータ（MES、ERP）、原材料の購買データおよび製品の出荷データなど、製造業のモノづくり活動の中で発生するあらゆるデータを収集し、その活動の中におけるボトルネックを検出し、カイゼン効果を経済的に算出することで付加価値を提供しているという。
マクニカネッワークスでは、スマート化をめざす工程内のボトルネックを検出して行ったカイゼン活動による経済効果（生産量・生産額）を算出するソリューションを活用することで、顧客のスマート工場化における投資対効果を明確にしながら、製造業のデジタル革新に貢献していく構えだ。