デジタルトランスフォーメーションが化学産業のイノベーションを促進する

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化学分野のイノベーションにはデータが必要だが、そのデータを効果的に管理するプラットフォームも必要だ。企業は、20%の効率向上をサポートするハードウェアに投資することで、より多くの製品をより早く、より高い信頼性をもって顧客に届けることができるのであれば、二の足を踏むことはないだろう。しかし、真の デジタルトランスフォーメーション は、実行されるプロセスにもよるが、20~75%の効率を容易に得ることができる。

デジタルトランスフォーメーションは、化学分野の多くの企業で拡大傾向にあるが、企業をデジタル化とイノベーションの次のレベルへと導くのは、正しいアプローチである。デジタルトランスフォーメーションがなぜ重要なのか、どのようにすれば目標に近づくことができるのかを見てみよう。

短期的、長期的の両面から、あなたのビジネスが変革できるレベルについて考えてみてください。そして、その変革を実現できるプラットフォームを今すぐ特定してください。化学産業における世界の研究・イノベーション(R&I)支出は、2018年に$502億ドルに達し、2008年のほぼ2倍になった。この業界におけるイノベーションは、その将来を保証するだけでなく、その製品や技術は、多くの川下バリューチェーンにおけるイノベーションを可能にしている。この成長分野におけるイノベーションの役割を考慮すると、R&Iとそれを支援するデジタルデータ管理プラットフォームに投資することは、コストの最小化や製品開発プロセスの合理化など、莫大な利益をもたらす可能性がある。

斬新な問題:データが多すぎる

イノベーションを阻害する要因のひとつは、研究者が多すぎる情報に対処していることだ。プロセスを自動化するためのハードウェアやテクノロジーへの投資によって、実験機器や接続されたセンサーからの絶え間ないデータの流れが保証されている。しかし、その後どうなるのか?データは利用できるのだろうか?生産される情報の量では、新製品開発のための洞察を得ることはおろか、そのすべてを分析する時間もマンパワーもない。

この問題は、異なるフォーマットでワークフローに入ってくる情報によってさらに複雑化する。クラウド・フラワー社の調査によると、データ・サイエンティストは情報の整理に80%の時間を費やすという。そのため、企業にはこれまで以上に多くのデータが残され、それを選別する方法がない。

今日、化学分野の企業は、過剰なデータの整理と分析を支援するためにデジタルトランスフォーメーションに投資している。しかし、画期的な洞察とイノベーションのためにデータを最大限に分析し、結びつけるには、まだ道半ばである。企業がデータから最大限の価値を引き出したいのであれば、データ管理能力を高めて、開発中の初期段階の製品の分析をサポートし、過去に開発された製品と比較する必要がある。より持続可能な原料を使用した新製品を開発し、その開発過程で、持続可能でない代替品に代わる適切な原料として特定されたとします。次に、旧来の原料を使用していた組織内の全製品を特定し、製品群全体で持続可能性の向上を推進するビジネスチャンスを得ることを想像してみてください!

第一段階は、情報をコンテキストとともに保存するための研究開発管理プラットフォームである。ステップ2は、情報をリンクさせ、サイロ化を解消してアクセスできるようにし、データの完全性を保証しながらアプリケーション間でデータを移動できるインフラを導入することである。一元化されたデータベースがあれば、研究者が必要なときにいつでもどこでもデータにアクセスすることができ、プロジェクトにおける世界的なオープン・コラボレーションが促進される。サイロを取り除き、部門横断的な分析を促進するだけでなく、世界中でイノベーションを起こす機関や大学のネットワークをサポートし、洞察力を高めることができる。

例えば、無機触媒の性能を理解することは、触媒の組成データだけでなく、その触媒を開発するために利用されたプロセスも知ることを意味する。もしこの2つが
情報の断片が別々の機関、別々の国に分散して保管されている場合、研究者が答えを見つけるには時間と労力がかかる。しかし、単一の統合されたプラットフォームがあれば、情報に瞬時にアクセスし、文脈を確認することができる。

時代遅れの技術がイノベーションを妨げ、コストを蓄積する

安全性と性能の証明書を取得するには何年もかかり、コストもかかる。製造にかかる時間の長さに加え、メーカーはこの業界につきもののリスクに対処しなければならない。賠償責任問題は高額であり、製品が故障するリスクは技術革新の道を遠ざける。賠償責任から身を守るため、メーカーは製品に大規模なテストを実施し、開発コストを押し上げている。実際、賠償責任対策は新製品製造における最大のコストのひとつである。
メモが読み取れないと、データの整合性に問題が生じ、その結果、責任問題や手戻りが発生する可能性がある。テストのやり直しはプロジェクトを遅らせ、より多くの材料を使用することで全体的なコストを押し上げる。
実際、手戻りはプロジェクト・コストの最大40%を占めると推定されている。初回に正しい結果を得ることは、企業にとってもう一つの大きな動機付けとなる。デジタルR&Dデータキャプチャは、初回に確実にキャプチャーされ、読み取り可能でエラーチェックされ、検索、分析、安全な共有が可能です。データは豊富なコンテキストとともに保存され、下流のデータレイクやAlアプリケーションでの洞察を可能にする。

デジタルトランスフォーメーションがもたらす企業洞察

多くの企業がデジタルトランスフォーメーションの方向へ組織の舵取りを始めているが、業界のさまざまなセクターでその広がりにはまだばらつきがある。政治や消費者の情勢が目まぐるしく変化する中、より迅速なイノベーションへのプレッシャーは高まり続けている。時代遅れの「アナログ」な研究開発データ管理手法を使っている企業は、失敗する運命にある。勝ち残る企業は、デジタル・プラットフォームの効率性を活用することになるだろう。

データ管理に対するより総合的なアプローチをすでに導入している企業では、最低でも20%の研究開発期間の短縮という具体的な効果が得られている。統合された単一レイヤーのテクノロジーを導入することで、デジタル・イニシアチブを見直すことは、良いスタート地点である。
検索可能で構造化されたデータをキャプチャすることで、すでにメリットが見えています。ビジネス用語に照らし合わせて保存されたデータは、転記ミスの余地がなく、逸脱があればフラグが立てられ、文脈に沿って情報を検索することができます。当初は、科学者1人あたり週2~4時間の節約が期待できます。

さらにもう一歩進んで、プロセス実行を導入することで、システム統合とエラーの排除が可能になり、科学者1人当たり平均週5~7時間の時間節約になると想像してみてほしい。デジタルトランスフォーメーションの旅が進めば進むほど、投資対効果は高まります。すぐに、データレイクで次のステップに進む準備ができるでしょう、 機械学習 とアル。しかし、これらの話題はまた別の機会に取り上げよう。

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