近年、製造業のデジタル化の動きは加速しており、デジタル化の基盤となる先端技術の利用も進んでいます。最も大きな変化としては、クラウドへの移行が進み、人工知能（AI）や自動化などの先進技術を業務に活用することで、デジタル化を活用し、データの収集、接続、コンテキストをより良くすることが挙げられます。

医療機器メーカーの企業データは、製造業務、品質、サプライヤーなど、さまざまな分野で増え続けていますが、これらのデータは非構造化、非接続、不完全であることが多くなっています。メーカーが収集した大量のデータを迅速かつインテリジェントに分析し、活用できなければ、そのデータはほとんど価値を持ちません。

クラウド技術、自動化、AIは、医療機器製造の組織でこのデータを利用できるようにする上で重要な役割を果たすでしょう。予測分析やその他の高度な分析とともに、これらのテクノロジーは、プロセス、製品、および人々に対するより大きな洞察を提供します。そして、医療機器製造のリーダーは、業務とビジネスを改善するために、より良い意思決定を行うことができるようになります。

データを接続し、解き放つ3つの方法
以下は、医療機器製造企業がMasterControlのようなデジタルツールやテクノロジーへの投資を検討する際に念頭に置くべき3つの検討事項です。

#1：製造業のデジタル化に向けたクラウドファーストアプローチの採用
クラウドは、異なる技術プラットフォームを調和させ、オンデマンドで拡張可能で、データ管理とアクセスを簡素化し、継続的なセキュリティ監視と事故対応によってデータセキュリティを実際に向上させることができます。クラウドは、サイロをなくし、リアルタイムのコミュニケーションとコラボレーションを向上させます。接続性の利点に加え、MasterControlのクラウドベースのソリューションは、従来のオンプレミスシステムよりも設備投資やITリソースを必要とせず、運用コストを削減し、ソフトウェアの更新をシームレスに行うことができます。

#2: オフラインのデータギャップに自動化の努力を集中させる
製造業者のテクノロジーへの投資は、サイロ化した情報システムや紙ベースの断絶した生産プロセスによって生じるデジタル製造のギャップによって妨げられることがよくあります。これらの異種システムや紙ベースのプロセスを、デジタル機器履歴記録（DHR）を備えたMasterControlの製造ソフトウェアソリューションで統合すると、製造プロセス全体および企業全体でシステム、プロセス、および人々の間に生産的な接続を作成し、製造データの全体像を把握することで、このギャップを解消することができます。

#3: プロセスと製品を改善するためのAIの可能性を探る
製品開発において、医療機器製造企業は、AIや機械学習（ML）技術を使用して、コストのかかる遅延につながる前にプロセスの問題、製品の欠陥、機器のメンテナンス問題を特定することのビジネス価値を評価しています。医療技術企業やその他のライフサイエンス企業がAIで達成しようとしている主な成果には、既存製品の強化、新製品やサービスの創出、プロセスの効率化などがあります。ほとんどの企業が、プロセスの効率化のためにAIをうまく利用したと報告しています。

まとめ
どの分野をデジタル化するかを見極めるのは難しく、企業ごとに異なる場合があります。それでも、医療機器製造企業は、新規および既存のデジタルツールやソリューションの機能を活用して、未開発のデータを利用し、プロセスを合理化し、業務を改善する方法を理解する必要があります。

トレンドブリーフ「Medtech Manufacturing: 医療機器製造のトレンドについては、「Medtech Manufacturing: From Disruption to Evolution（医療機器製造：破壊から進化へ）」をご覧ください。

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