産業データサイエンス成功のための基盤構築

産業用IoT導入は頻繁に本格的なデータサイエンスイニシアチブへと進化します。機械、ツール、パレット、完成品に取り付けられたコネクテッドセンサーが膨大なデータストリームを生成し、適切に活用すれば、運用卓越性、レジリエンス、柔軟性を解き放てます。

しかし、真の価値はデータ収集そのものではなく、それらの洞察を変革的アクションに変換する組織の能力にあります。PwC ConsultingのプリンシパルSteve Pillsbury氏が説明するように、目標は「新たな運用ベンチマークを達成するか、今日の世界ではレジリエンスと柔軟性を創出すること」です。

[IoT World は北米最大のIoTイベントで、ストラテジスト、テクノロジスト、実装者が集まり、IoT、AI、5G、エッジを産業垂直分野で実践します。 今すぐチケットを予約。 ]

COVID-19以前から、多くの産業企業はデータ駆動型運営への移行に難渋していました。データサイエンス人材は希少で、争奪戦は激しいです。多くの企業がデジタルイノベーションプログラムを立ち上げていますが、投資対効果は限定的です。Accentureの研究では、2016〜2018年に産業企業のデジタルプロジェクトのほぼ80%が期待される財務リターンを達成できなかったことが判明しています。

組織の準備

主要な障壁は不十分な計画です。Pillsbury氏によれば、ほとんどの産業プレイヤーはパイロットやテストフェーズで立ち往生しており、実験段階を脱却できていません。欠けているピースは「ノウハウ」です。単なる適切な技術スキルではなく、それらのスキルを組織全体に浸透させる能力です。従業員は可能性を理解し、どう適用するかを知る必要があり、これは継続的学習への文化的シフトを要求します。

PwCのDigital IQ研究は、「超越者」企業（人と文化を中心にデジタルプログラムを構築する企業）が最も成功していることを特定しました。これらの組織は従業員教育を優先し、レジリエントなマインドセットを育みます。

社内ではデータ成熟度が大きく異なることがあります。建材メーカーHILのCIO、Murali Raj氏は、変革ロードマップ設計時にこの変動性を考慮することの重要性を強調します。HILの予知保全導入は、単一ラインやマシンをターゲットにするのではなく、ショップフロア全体のデジタルバックボーン構築から始まりました。

プロセスへの人間中心設計の適用

あらゆるレベルからの賛同確保が不可欠です。多くの企業が「センター・オブ・エクセレンス」を創設し、デジタルリーダーシップとベストプラクティスを推進します。これらのエキスパートは技術と価値ドライバーを理解していますが、エンドユーザーが設計不良や不明確なワークフローのために新ツールを拒絶することをしばしば発見します。

従業員の支持を得るには、リーダーは設計段階でフィードバックを募り、内部プロセスに人間中心原則を適用すべきです。各問題の文脈とスタッフのペインポイントを研究することで、チームは日常業務に自然にフィットするデジタルツールを作れます。

変革を主導する個人の特定

文化変革に加え、適切なデータサイエンスリーダーシップが重要です。Kingsley Gate PartnersのUmesh Ramakrishnan氏によれば、AI、機械学習、データサイエンスの専門知識を主張する候補者のうち、真に資格があるのは約25%のみです。20〜30分の短い面接で、科学または工学の強固な基礎と、ニューラルネットワークやディープラーニングの実務経験を持つ人材を見極められます。

効果的なリーダーはまた、技術的洞察を組織インパクトに翻訳できなければなりません。コミュニケーション、説得、個人目標を会社のミッションに結びつける能力に優れている必要があります。Ramakrishnan氏が指摘するように、「チャンピオン」や「エバンジェリスト」という肩書きは、成功する変革に必要な洗練されたリーダーシップを過度に単純化しています。

人材、テクノロジー、ビジネス戦略を整合させ、ビジョンを明確化し実行を推進できるリーダーによって支えられた産業企業が、持続的なデジタル成功を収めます。