データ主導の変革
もう 1 つの重要なデジタル トランスフォーメーション プラクティスは、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) を統合して、製品開発を自動化、または少なくとも合理化および簡素化することです。 Raytheon では、チームがモデルベースのエンジニアリングを活用してミサイル システムの複雑な流体、構造、および熱の相互作用を予測し、エンジニアが極超音速で製品がどのように動作するかをよりよく理解できるようにしています。 しかし、どの業界でも AI と ML を使用して、チームがより優れたスマートな設計を選択し、最終的には顧客とエンド ユーザーにより優れた製品とエクスペリエンスを提供できるようにすることができます。
たとえば、機械を訓練して人間の話し言葉や書き言葉を理解できるようにする AI の一部門である自然言語処理技術は、カスタマー サポート業務から e コマースの商品説明まで、あらゆるものを改善できます。 AI と ML を使用して、倉庫の運用とデータの入力と処理を合理化および自動化することもできます。 パンデミックの初期の頃、一部の銀行は AI を活用したロボットによるプロセス自動化に依存して、大量の給与保護プログラム申請書の流入に対応し、米国政府に迅速に申請を提出しました。
多くのデジタル トランスフォーメーションの中心的な目標は、組織全体に保存されているデータを接続して、データの発見、アクセス、活用を容易にすることです。 これは多くの場合、組織のデータが分散した場所に存在する場合でも、そのデータの一元的なビューを作成するデータ管理へのアプローチであるフェデレーション データ モデルによって実現されます。 以前はサイロ化されていたデータをソースに保存しながら調整することにより、データ フェデレーションは最新のデータへの簡単なアクセスを提供し、さまざまなチームが開発、製造、およびテスト プロセス全体で共同作業できるようにします。
セキュリティと安全性が最大の関心事である Raytheon のような企業では、適切なアクセス権を持つ人だけが機密情報を表示できるように、データを整理してファイアウォールで保護する必要があります。 しかし、一度実装されると、最新のデータ アーキテクチャは、レイセオンのチームが、パンデミックと進行中の政治的対立によって引き起こされた課題に直面し続けているグローバル サプライ チェーンをナビゲートするのにも役立ちました。
「データは複数のシステムに保存されていました。 調達システムにはデータがあり、リスク管理システムにはデータがありました。 各番組のマスター スケジュールにデータが保存されていました」と Gundrey 氏は言います。 「現在、当社のサプライ チェーン チームは、このすべてのデータをまとめて、AI と ML を使用して、材料のリード タイムをより正確に予測し、プログラム活動をより適切に計画するのに役立てることができます。」
これらの革新的なテクノロジーと非常に重要なデータはすべて、製造プロセス全体で実行される通信アーキテクチャである「デジタル スレッド」を介してリンクできます。 デジタル スレッドは、製品ライフサイクル全体でデータをキャプチャしてストリーミングすることで、さまざまなデジタル テクノロジを総合的なビューに統合します。 もちろん、人とプロセスは、この移行の中心にあり続けます。 Gundrey 氏が言うように、「このデジタル スレッドを構築しているとき、それは人々とそれに伴う作業プロセスがすべてであることを人々に知ってもらいたいのです。」
デジタルトランスフォーメーションのメリット
今日の企業にとって、デジタル トランスフォーメーションのメリットは多岐にわたります。 製品開発サイクルを接続してスピードアップし、チームにより豊富で関連性の高いデータを提供するだけでなく、リスクの軽減にも役立ちます。
個々のビジネス レベルでは、これはエンド ユーザーを失望させるリスクを軽減することを意味する可能性があります。これは、チームが設計プロセスの早い段階で潜在的な問題を特定するのにアジャイル手法が役立つためです。 これらの反復的で共同的なアプローチを使用することで、チームは複雑な設計の問題に早い段階で取り組むことができ、後でコストのかかる再作業のリスクを防ぎ、マネージャーは個別のコンポーネントがどのように連携するかについてより多くの見通しを得ることができます。