人と材料を活用するためのデータフロー設計ライトハウスの事例に基づく情報によると、デジタルトランスフォーメーションの過程では取り込み、保存するデータの量が 2 ～ 3 桁増加する27。データを整理し、スリム化することは容易ではない。特に、テクノロジーベンダーが増え、工場内のデータバリューストリームに指数関数的に新しいノードを構築する場合には、極めて困難である。テクノロジーの効率的な統合と管理は、今や不可欠である。技術集約型のプロセスを統合が容易なように設計することは、チェコ共和国のコンチネンタルとマレーシアのアジレントにとって指針となる原則であった。デジタルトランスフォーメーションの過程では、取り込み、保存するデータ量は 2～3桁増加する。自動車産業向け電子部品メーカーのコンチネンタルは、マテリアル・ロジスティクスをカスタマイズするためにスタートアップ企業と提携し、同社の自律型モバイルロボット（AMR）用の統合型フリート管理プラットフォームを開発。5 つのサプライヤーをまたいで統合されたこのプラットフォームは、中央ハブとして機能する。新規サプライヤーモジュールを個別に管理できるため、混合ゾーン（人間が運転する車両が AMR と遭遇する可能性がある場所）におけるルート最適化と計画、および複数タイプの車両の衝突回避システムなど、システム全体にわたるシームレスなアップグレードが可能になった（図 8 を参照）28。マレーシアのアジレントは、コンチネンタルとは異なる分野で同様のアプローチを取った。供給中断のリスクが高い部品の生産を拡大するために、この工場では IIoT センサーと AI ビジョンシステムを統合し、リアルタイムの品質管理を実現する低コストのオープンソース 3D プリンティング・プラットフォーム、AMPS （Additive Manufacturing Production System）を開発。プリンターに依存しないこのプラットフォームは ERP と統合されており、生産スケジュールに基づいてプリンターのジョブ設定を自動化する。これは、頻繁な新製品導入に不可欠である。AMPS により、同工場はセンター・オブ・エクセレンス（CoE）29へと変貌し、3D プリント部品コストの 83% 削減し、製造リードタイムの 75% 短縮に成功した30。このようなアプローチは、今日のニーズを解決するためのプロセスの再設計にとどまらず、新しいタイプの AMR や、新しい未知の製品、あるいは部品要件など、将来のテクノロジーに対応できるデータプラットフォームの設計に役立つ。頻繁なアップグレードや統合に向けてフローを最適化することで、成長がより低コストで容易なものとなる。無駄の多いシステムに、高度なデジタルツールを導入してはならない。同様に、最適ではないレイアウトの生産ラインに AGV を走行させるのも意味がない。ライトハウスはそのようなことはせず、導入するデジタルツールが収集元の物理システムを反映したデータを確実に活用できるようにしている。例例コンチネンタルアジレントグローバル・ライトハウス・ネットワーク：デジタルトランスフォーメーションのインパクトとスケールアップを推進するマインドセットの変化 15

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