1999年以来、ビル・ロコス氏はParsecの製造オペレーション管理（MOM）プラットフォームであるTrakSYSの開発を主導してきた。
製造業者はオートメーションとAIの導入競争を繰り広げている。経済的圧力にもかかわらず、デジタルトランスフォーメーションの予算は安定している。これは、効率向上、ダウンタイム削減、競合他社との歩調を合わせるために、こうした取り組みへの投資が不可欠だと経営者が認識しているからだ。
しかし、これらのプロジェクトの多くは躓いている—多くの場合、技術自体ではなく、それを提供するためのシステムに問題がある。
見過ごされている障壁は、時代遅れで設計の悪いデジタルシステムだ。ワークフローを効率化するどころか、非効率的なツールは余分なクリック、複数のログイン、不明確なナビゲーションといった摩擦を生み出す。その結果、現場チームは仕事をするよりもシステム管理に多くの時間を費やすことになる。どんなに高度なAIやオートメーションの取り組みも、使いにくさによって台無しになる可能性がある。
これは、すでに労働力が圧力にさらされている時期に起きている。当社の最近の調査によると、製造業者の38%がトレーニングを主要な労働力の課題として挙げており、30%は人材の限られた可用性がAI導入を遅らせていると述べている。扱いにくいシステムで従業員に負担をかけるのは、これらの課題をさらに悪化させるだけだ。離職率が高い状況では、トレーニングの非効率性は特にコストがかかる。
そのため、トランスフォーメーションは最終的に使いやすさにかかっている。優れたシステムは、人々がいる場所で対応することでトレーニングの負担を軽減する。現場のニーズに合わせて設計されたツールは、効率性をもたらし、エラーを減らし、導入を改善する。成功するリーダーは、複雑さで圧倒するのではなく、明確さと使いやすさを備えたツールを提供することで、チームをデジタルトランスフォーメーションに導く。
不適切なシステムの隠れたデメリット
時代遅れのシステムは、作業を減らすどころか増やしてしまう。従業員はメニューのナビゲーション、情報の検索、データ入力の重複に時間を無駄にする。それぞれの非効率性は規模が大きくなるほど複合的に影響し、生産性向上のはずだったものがボトルネックに変わる。
この影響は現場チームにとって特に深刻だ。生産に最も近い人々が、欠陥のあるシステムに作業負荷を適応させることを余儀なくされることが多い。技術が資産ではなく障害物のように感じられると、不満が蓄積する。チームは仕事への自信を失い、変化に抵抗するようになり、意欲を失い、燃え尽きてしまう。
この不満は最終的に数字に表れる。オートメーションとAIに投資する企業は当然、効率性の向上を期待するが、システムが実際のワークフローと互換性がない場合、その効果は現れない。リーダーは良くても限界的な改善しか見られず、ROIが希薄化し、将来のデジタル施策への信頼が損なわれる。約束と現実のギャップが広がり、新たな投資への懐疑心が高まる。
多くの製造業者は、これらの問題はより多くのトレーニングで解決できると考えている。しかし、システムが根本的に混乱しているなら、どれだけトレーニングを行っても使いやすくはならない。このサイクルはコストがかかり、持続不可能だ。
優れたシステムの特徴
最高のシステムは現場向けに設計されている。それらは工場の作業とリズムを反映し、リアルタイムの洞察と柔軟性を優先する。インターフェースは直感的で、最小限のクリックと明確なアクション・パスを持つべきだ。役割ベースの設計により、ユーザーは最も重要なものだけを見ることができ、ノイズと混乱を減らす。
優れたシステムはまた、接続性と文脈性を備えている。データは機械、チーム、タイムラインをシームレスに流れなければならない。情報が文脈化されると、作業者は「何が」だけでなく、「なぜ」と「どのように」も理解できる。従業員が全体像を把握できると信頼が高まる。
バランスも特徴の一つだ。オートメーションはスピードを促進するが、製造環境では頻繁な調整が必要になることが多い。条件が変化したとき、人間が介入して適応することが簡単でなければならない。
最後に、効果的なシステムはリソースでサポートされている。最高のツールは現場のよくある質問を予測し、一般的なトラブルシューティングのガイダンスを提供し、より深い採用を促進するためのパワーユーザーのヒントを提供する。また、新入社員が速やかに習得できるよう、オンボーディングをサポートする常緑のリファレンスとしても機能する。
人を置き換えるのではなく、能力を高める
AIとオートメーションは人の代替ではなく、サポートツールだ。最高のシステムは人間の意思決定を増幅し、新しいツールが導入されたとき、従業員がより無力ではなく、より力を与えられていると感じるようにする。
実用的な例はすでに形になりつつある—例えば、自然言語アシスタントはデータアクセスの障壁を下げる。作業者は平易な言葉で質問し、視覚的サポート付きの明確な回答を受け取ることができる。これによりデータが民主化され、意思決定力が専門家を超えて広がり、労働力全体の自信が構築される。
人々がツールを信頼すると、採用は自然に進む。技術が摩擦を減らし、役割に適合する場合、作業者はより積極的に技術に関わるようになる。採用は有機的になり、より速い学習曲線、より高い生産性、より大きな満足度をもたらす。
トランスフォーメーション：人間中心のプロセス
デジタルトランスフォーメーションは、最終的には人、システム、プロセスの連携に関するものだ。成功は「最新技術の導入」よりも、使いやすさと明確さの確保にある。リーダーは技術を評価する際、シンプルな質問をすべきだ：これは私の部下の仕事をより簡単に、より明確にするか？
最良の結果は忍耐と段階的なアプローチから生まれる。スケーリングの前に連携を図ることで、長期的な採用とROIのための強固な基盤が構築される。
これを正しく行う製造業者は、トレーニングコストの削減、より速いオンボーディング、より高い生産性、より少ないエラー、オートメーションとAIイニシアチブのより強固な採用という成果を目にするだろう。
使いやすさに焦点を当てることで、製造業者は人材と技術投資の真の可能性を解き放つ。
