第3次の産業革命は、電子機器、コンピュータ機器、電気通信機器をもたらしました。それらの基盤となるデジタル技術も同革命の産物です。それらの機器や技術により、製造企業は、少品種の製品、場合によっては単一製品の大量生産に対応できる工場を設計できるようになりました。今日の消費者は、1920年代、あるいは2000年代の初頭に提供されていたカスタマイズの選択肢やレベルが得られることを期待しています。そのため、柔軟性の水準を高めるのは非常に重要なことだと言えます。

「実際、自動車を購入したいと思った場合、多くのオプションの中から好きなものを選ぶことができます」――こう語るのは、アナログ・デバイセズでバイス・プレジデントを務めるKevin Carlinです。Kevinは状態基準保全（Conditional Based Maintenance）向けのAI技術「OtoSense」を担当しています。「製造企業は、何十万あるいは何百万もの異なる構成に対応できるようにしなければなりません。そのためには、工場とサプライ・チェーンの全体をリアルタイムの対応が図れるように管理する必要があります。その上で、あるモデルから別のモデルに工場を変化させられるように構成しなければなりません」とKevinは指摘します。

このような飛躍的な進化を実現するのは容易なことではありません。大半の工場は、既存の、場合によっては時代遅れの技術的なエコシステムに依存しています。古い設備をすべて新しい設備で置き換えるという手法は、多くの場合、コストなどの理由から現実的ではありません。インダストリ4.0への移行は、置き換えで実現するのではなく、増強によって実現するものだとも言われます。つまり、現代のITによって利用可能になったインテリジェントな機能を製造フロアの既存設備に適用するということです。

アナログ・デバイセズは、製造企業がインダストリ4.0に移行する際にパートナーとして貢献します。例えば、製造現場にワイヤレス・センサー・ネットワークを導入し、製造企業が状態基準保全に代表される新たな技術によるメリットを享受できるよう支援します。特定の機械や部品の健全性をセンサーで監視することで、異常が問題として露呈する前に、あるいは完全な故障に至る前に、異常を検出し、診断を行い、問題を解決することが可能になります。このようなリアルタイムの監視を行うことにより、設備の寿命を延ばし、スループットを高めることができます。予定外のダウンタイムによって発生するコストは、トータルの製造コストの約1/4に達するおそれがあります。このことを考慮すると、予知保全は大きなコスト削減と生産性の向上を実現できる力を秘めていると言えます。