Aデータを活用し、インテリジェントなサプライチェーンを構築することが、今年の成功の鍵となるでしょう。製造業とエネルギー業界は、さまざまな新たな課題と根深い課題により、2024年にさらなる逆風に直面することになりそうです。サプライチェーンの混乱、コスト上昇、人材不足といった最近の課題を乗り越えてきた業界のエグゼクティブたちは、インテリジェントで持続可能なサプライチェーンを構築し、データとシステムをサイバー攻撃から保護し、イノベーションに注力した企業文化を醸成することも目指しています。

A製造業とエネルギー業界は現在、いくつかの課題に直面しており、特に大きなものはテクノロジー、サステナビリティ、サプライチェーンの問題です。多様なITシステムの統合と管理は大きな技術的課題を引き起こしており、さらにインダストリー4.0のデジタル化を推進しつつコストの高騰に対応するという難題も抱えています。従業員と機械の間のシームレスな接続はこれまで以上に重要であり、一方でサプライチェーンにおける混乱、円滑な体験への要求、ESG基準の遵守といった要素がますます複雑になってきています。加えて、十分な情報に基づく意思決定の必要性が高まっており、正確でクリーンなデータ、そしてそこから洞察を引き出すためのツールの重要性が増しています。

A製造業やエネルギー企業には明らかにいくつかの投資トレンドがあります。コストと複雑性の軽減は常に最優先事項であり、特にマクロ経済の状況やサプライチェーンにおけるコスト圧力を踏まえるとその重要性が一層高まっています。しかし近年では、顧客はテクノロジーとデータを活用して成長を促進し、従業員および顧客体験を向上させるための支援を求めるようになっています。

Aこれらの業界の課題のいくつかを解決することは、ビジネス上重要な問題に直接取り組むことに焦点を当てることから始まります。たとえば、ミッションクリティカルな製造データを解放して展開し、プロセスをデジタル化して自動化し、システムをアップグレードして、ITとOT環境間のシームレスな接続を確保することが重要です。同様に、持続可能なサプライチェーンを構築し、サイバーセキュリティプロトコルを整備して中断のないオペレーションを確保するとともに、AIや機械学習テクノロジーを統合することも極めて重要です。

AAIは、製造業とエネルギー業界における変革の力として位置付けられています。これは、1970年代のコンピューターや1990年代のインターネットに対する見方に似ています。AIは単なるツールではなく、データに基づいて事業運営を改革する機会です。AIは市場の競争力に大きな影響を与えます。AIをプロセスに導入する企業は競争優位性を獲得できる一方、導入しない企業は後れを取るリスクを負います。しかし、ビジネスにおけるAIの課題は、AI投資に対する適切なROIを見極め、企業全体にわたる包括的なビジョンを確立することにあります。そのビジョンの中で、AIが成果を推進し、データに基づいた意思決定を可能にする重要な要素となるのです。