エグゼクティブスイート全体での可視マシンデータの影響

ここにあなたを連れて行ったものはあなたが行くところにあなたを連れて行かないでしょう。このことわざは、テクノロジーの採用とスケーリングの違いを理解するための鍵となる可能性があります。経営幹部は、AIやIoTなどの新しいテクノロジーを統合することで、どのように価値がもたらされるかを見てきましたが、マイルストーンやROIの見積もりを見逃しています。以下では、経営幹部がビジネスインテリジェンスにマシンデータを活用して次のステップに到達する方法を確認します。

パイロットプロジェクトのスケーリングに関する問題

製造業における現在の推進力の1つは、テクノロジーを使用して生産を増やし、コストを削減することです。初期のプロジェクトの多くは、接続性とマシンデータに重点​​を置いています。マシンデータプロジェクトは有望である可能性がありますが、期待されるROIを達成できないか、同様の結果で拡張できない可能性があります。これは多くの場合、パイロットプログラムの目的がその単一のプロジェクトに向けられているためです。

経営幹部は、マシンデータプロジェクトがローカルで目標をどのように達成するかを知っている必要がありますが、ローカルでの成功が他の利害関係者にどのように影響するかを検討する必要があります。マシンデータが全体像にどのように適合するかを理解している間、新しいテクノロジーは、採用またはN値の一定の割合が達成されるまで、ビジネスレベルで変化をもたらさない可能性があります。以下に、パイロットプログラムを開始する際に考慮すべき事項の概要を示します。

どこから始めますか？

あなたの目的とそれらが重要である理由を知ってください。成功または失敗した場合に、より高いレベルのビジネスインテリジェンスに影響を与える可能性を理解しながら、ローカルで最大の影響を示す可能性のある複数のプロジェクト（数十ではなく、ほんの数）を検討してください。

ワークフロー、リソース、およびその他の主要業績評価指標を文書化して、テクノロジーを迅速に統合してマシンデータを取得するのが容易な領域を特定します。情報に基づいた意思決定を行うための正確な結果を得るために十分なデータを取得するのにかかる時間を把握します。情報に基づいた決定には、パイロットが成功したかどうかを判断する時間と、より高度なビジネス機能のためにマシンデータを収集するために必要な採用期間または採用量の2つの結果セットが含まれます。

しかし、30年間は問題ありませんでした！

この声明は、ダイナミックで急速に進化する業界でおそらく最も有害な声明です。ただし、これにはいくつかの真実があります。従来の機器を破壊したり、すべてを新しい最先端のデバイスに接続したりすることから始めないでください。従来の機器は引き続き接続できます！

従来の機器やネットワークは、依然として価値を提供する可能性があります。それらを更新することは、そのお金がより良いROIを提供する領域に向けられる可能性があるときに、収穫逓減にお金を費やす可能性があります。従来の機器と連携して、すでに持っているものを増幅する新しいテクノロジーに注意してください。

リーダーシップを発揮するのは経営者の責任ですが、マネージャーに自分たちが最善だとわかっていることをさせましょう。イノベーションに関しては、トップダウンでサポートしますが、ボトムアップで構築します。経営幹部はペースと方向性を設定できますが、マネージャーはアーキテクチャとワークフローをよりよく理解して、ケースバイケースで決定を下すことができます。

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マシンデータからビジネスデータへ

テクノロジー採用の傾向は、予知保全など、ROIまたは具体的なメリットを簡単に判断できるソリューションを見つけることです。経営幹部がビジネス目標とどのように関連しているかがわからない場合、機械データが工場のフロアに残される可能性があります。ビジネスレベルで情報に基づいた迅速な意思決定を行うには、社外で起こっていること（販売、サプライチェーン、競合他社が行っていること）のデータが含まれる場合があります。しかし、パイロットプログラムは、マシンデータがどのように関連するかを確認し始める機会を提供します…

• 会社の柔軟性または応答性
• 新しい収益源を生み出すための収益または可能性
• カスタマーエクスペリエンス
• マーケティングキャンペーン

誤解と解決策

よくある誤解は、ビジネスレベルで使用するには、マシンデータを処理する必要があるというものです。企業は、ビジネス分析のためにデータをフィルタリングするために、高度なソフトウェアに投資しています。ただし、カスタムソリューションは費用がかかり、開発に時間がかかる可能性があり、一度導入すると柔軟性や容易な適応ができなくなります。

ワンサイズですべてに対応するソリューションや既製のソリューションは、すばやく統合できますが、制限もあります。モジュール式でカスタマイズ可能なソフトウェアを提供するハイブリッドソリューションをさらに見つけることは、始めるときに価値があります。 Software as a Service（SaaS）を提供し、動的なダッシュボードを提供し、EdgeおよびCloudマシンのデータを軽減できるマイクロサービスを提供するテクノロジープロバイダーを探してください。ハイブリッドソリューションにより、迅速に開始し、必要に応じてカスタマイズされた機能を調整することができます。

リアルタイムのマシンデータ、アラート、および通知を備えたSaaSは、製造現場を動かし続けるのに最適ですが、主要業績評価指標（KPI）やエンタープライズリソースプランニング（ERP）などの追加機能は、全体像を監視し、サプライチェーンを推進するのに役立ちます在庫管理を行い、経営幹部が情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うのを支援します。

全体として、経営幹部はイノベーションをサポートし、マシンデータ分析の使用に向けて企業文化を推進する必要があります。結局のところ、データは製造業の未来です。これは、パイロット、トレーニング、およびボーナスプログラムを奨励することによって行うことができます。従業員がアイデアや問題を共有できるコミュニケーションシステムを作成すると、どのプログラムが従業員のやる気を最も高めるかを示すのに役立ちます。場合によっては、企業はゲーミフィケーションやハッカソンなどの競争を導入して、従業員を引き付け、教育しています。覚えておいてください、あなたが今いる場所にたどり着いたのは、あなたが行くところにあなたを連れて行かないでしょう。明日の目標に取り組むときは、昨日の解決策に固執しないでください。