化学産業は、複数の特定の工場/産業が少数の製品を生産しています。むしろ、それは、扱っている製品やサービスの消費者を満足させるという同様の目標に向かって取り組んでいるさまざまなセグメントの集合体です。たとえば、基礎化学品のメーカーは、直接のエンドユーザーである可能性のあるエンドユーザーの満足を扱っています。塗料およびコーティングのメーカー。一方、塗料およびコーティング業界は、建物の居住者、自動車および自動車のメーカー、特殊なコーティングを必要とする包装業界、およびその他のさまざまなエンドユーザーなどのエンドユーザーに依存している可能性があります。化学業界のこの広大な細分化により、最終消費者が製品を消費できるようになるまでのさまざまな段階や付加価値レベルにより、利益率の低下が生じています。ここで化学業界は、特定の組織の収益率を高めるためにデジタル化と関連テクノロジーを採用する必要性を認識しました。化学業界の主要企業は、自社、製品提供、業務サイクルの向上のために、組織とさまざまなテクノロジー企業とのコラボレーションを受け入れています。このアイデアは非常に賢明なビジネスです。化学業界で採用されているテクノロジーは次のとおりです。 モノのインターネット (IoT) – モノのインターネットとは、簡単に言えば、すべての電子デバイスをセンサーやコンポーネントに接続して、すべてのデバイス、センサー、コンポーネントの間に相互接続ウェブを作成することです。この接続ウェブは、化学業界で稼働している機械や設備を監視し、それらの操作と処理を自動化し、化学製品の製造中に異常を記録し、その後、別のテクノロジー、つまり分析を使用して分析します。このテクノロジーを使用すると、センサーは、どの機械や設備が最適なレベルで動作していないか、どの機械にメンテナンスが必要かを監視および予測できるため、これらの機械のダウンタイムを予測し、メンテナンスをスケジュールできます。このテクノロジーは、RFIDタグ、資産や製造施設にインストールされたセンサーの関与により、特定の組織によって生産された資産のロジスティクスと輸送の改善にも役立ちます。このテクノロジーは、特定の機械のエネルギー使用量を監視し、エネルギーコンプライアンスと規制に従って機械に供給されるエネルギー出力を制限するのにも役立ちます。 機械学習 – 機械学習は他の業界でも恩恵を受けており、職場の自動化やパターンや傾向の調査の必要性が高く、人間が入手可能な情報を読み取ることができない可能性があります。ただし、化学業界における機械学習の応用はまだ新しく、情報から傾向やパターンを見つける利点が開花しており、すでに業界にメリットをもたらしています。たとえば、機械学習は個人のパフォーマンスを認識し、成績不振の従業員のあらゆる行動や組織内で稼働している機器を監視し、この成績不振の背後にある傾向と理由を見つけ出し、従業員のパフォーマンスを向上させる方法と方法を提供します。機械学習は、組織にとってどのマーケティング戦略が最も効果的かを認識するのにも役立ちます。また、機械学習は、営業チームがどの個人または組織をターゲットにすべきかを監視するためにも使用されます。彼らは、顔の特徴の検出、音声パターン、テキスト パターン、会話で使用される言語を利用して、前述のパターンを見つけます。 ブロックチェーン – ブロックチェーンを簡単に定義すると、トランザクションを記録し、サプライチェーン全体でこれまでに実行されたすべてのビジネストランザクションの情報のデータベースを作成する仮想台帳です。台帳は一般に非公開で機密であるのに対し、ブロックチェーンはサプライチェーン内のすべての組織または個人が自由に使用できます。この技術製品は無料でアクセスできるため、コミュニティの専門家とのコラボレーションが可能になります。これにより、小規模メーカーと世界中に存在する大手企業との間の取引も可能になります。この技術に関連する主な利点の 1 つは、市場で入手可能な製品の起源を確実に追跡できるため、当該製品を購入する消費者に偽造品ではないという確信を与えることができることです。 結論 技術提供とイノベーションの進歩により、化学業界のサプライ チェーンは劇的に変化し、そのプラスの影響は計り知れないと言われています。これらの利点があるにもかかわらず、これらのテクノロジーを組織に正しく実装するには、適切な考え方と知識豊富なスキルが必要です。利用可能なこれらのテクノロジーの助けを借りて業界の収益性を高めることに重点を置くかどうかは、彼ら次第です。
