ビッグデータを最大限に活用する
「ビッグデータ」という言葉が生まれてから約20年後、メーカーはビッグデータを最大限に活用する秘訣は量ではなく質であることに気づきました。収集されたデータと実行された分析が会社の目標と密接に一致することを保証することにより、企業は業務を改善し、競争力を維持することができます。
十分に最適化されたビッグデータシステムは、新製品の開発、よりスマートな意思決定、および時間とコストの両方の削減を実現するのに役立つことが証明されています。プロセッサの世界最大のメーカーの1つであるIntelは、ビッグデータ分析の結果として品質保証プロセスを合理化することにより、3,000万ドルの節約を見積もっています。
戦略を立てる時間
Actify.comによると、すべてのデータの33％が分析時に役立つ可能性があります。ただし、企業はすべてのデータの0.5％しか処理しません。エンタープライズデータ戦略を組み込むことにより、組織は有用なデータを処理しており、残りの時間を無駄にしないことを確認できます。優れたデータ戦略は、データが適切に管理、処理、処理されるように、プロセスがビジネス全体で普遍的であることも保証します。
エンタープライズデータ戦略を作成するには、考慮すべき4つの主要な原則があります。まず、戦略は実用的で実装が容易でなければなりません。また、関連性があり、会社の目標に合わせて特別に調整されている必要があります。また、現在の傾向に対応するために進化的で適応性がある必要があります。最後に、戦略はビジネス全体に普遍的に適用され、必要に応じて簡単に更新できる必要があります。
準備する
スマートセンサーテクノロジーを使用して、メーカーは、プロセスに関与するほぼすべてのタイプの機械からデータをキャプチャして分析できます。この情報を使用して、モーターやガスケットなどの個々の部品を監視し、今後の機械的故障を予測できます。次に、これらの予測により、メーカーは問題が発生する前に問題に対処できるため、緊急メンテナンスに関連する不要なダウンタイムとコストを防ぐことができます。
機器が故障する可能性がある時期を知ることの利点は、必要なメンテナンスや特定の部品の注文を事前に計画できることを意味し、システムが予期せぬ障害なしにスムーズに稼働することを保証します。これは、メンテナンスが必要な場合にのみ実行されることを意味するため、計画されたメンテナンスのみよりも改善されています。
Doug Laneyの3つのVによって定義されることが多いビッグデータは、戦略的および運用上の大幅な改善につながりました。ただし、組織にとって最良の結果を得るには、4番目のV値を考慮することを忘れないでください。ビッグデータが適切で高品質であることを確認することは、量よりも常に重要です。
作者について
マークハワードは、産業機器サプライヤーであるEUAutomationのディレクターです。
機器のメンテナンスと修理