マシンデータ活用ガイド：経営幹部がAIとIoTでROIを最大化する方法

「ここまで来たやり方では、目指す場所には行けない」という言葉が、テクノロジーの導入と拡大の違いを理解する鍵かもしれません。経営幹部は、AIやIoTといった新技術の統合が価値を生むことを見てきましたが、マイルストーンやROI予測を達成できていません。以下では、経営幹部がマシンデータをビジネスインテリジェンスに活用し、次のステップに進む方法を検証します。

パイロットプロジェクト拡大の問題点

製造業の現在のドライバーの一つは、テクノロジーを用いて生産増加とコスト削減を図ることです。多くの初期プロジェクトは接続性とマシンデータに焦点を当てています。マシンデータプロジェクトは有望に見えても、期待ROIを達成できなかったり、同様の結果で拡大できなかったりすることがあります。これは多くの場合、パイロットプログラムの目的が単一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局所的にいかに目的を達成するかを知るべきですが、同時に局所的な成功が他のステークホルダーにどう影響するかも考慮すべきです。マシンデータが全体像にどう適合するかを理解しても、ある程度の導入率やN値を達成するまで、新技術が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。以下では、パイロットプログラム立ち上げ時に考慮すべき点を概説します。

どこから始めるべきか？

目的とその重要性を理解しましょう。局所的に最大のインパクトを与えつつ、成功または失敗時に上位レベルのビジネスインテリジェンスに影響を与える潜在力を持つ、複数のプロジェクト（わずか数個、ダース単位ではない）を検討します。

ワークフロー、リソース、その他の主要業績指標を文書化し、テクノロジーを迅速に統合してマシンデータを取得しやすい領域を特定します。正確な結果を得て情報に基づいた意思決定を行うために十分なデータを収集するのにどれくらい時間がかかるかを把握します。情報に基づいた意思決定には2つの結果セットが含まれます。パイロットが成功したかを判断するまでの時間、および上位ビジネス機能のためのマシンデータ収集に必要な導入期間または導入量です。

「30年間うまくやってきたのに！」

この発言は、ダイナミックで急速に進化する業界において、おそらく最も有害な発言です。しかし、これには真実も含まれています。レガシー設備を破棄したり、すべてを最新鋭デバイスで接続したりする前提で始めないでください。レガシー設備も接続可能です！

レガシー設備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、その資金をより良いROIをもたらす分野に投資できるのに、逓減収益に金を費やすことになりかねません。すでに持っているものを増幅する、レガシー設備と連携する新技術に注目してください。

経営幹部がリーダーシップを発揮しつつ、現場管理者が最善と判断することを任せることが重要です。イノベーションにおいては、トップダウンで支援し、ボトムアップで構築します。経営幹部がペースと方向性を設定しても、管理者の方がアーキテクチャとワークフローを理解し、ケースバイケースの意思決定ができる可能性があります。

リアルタイム生産可視化を実現したいですか？

デモを予約して詳細をご確認ください

マシンデータからビジネスデータへ

テクノロジー導入のトレンドは、予知保全のようにROIや具体的メリットを判断しやすいソリューションを見つけることです。経営幹部がマシンデータのビジネス目標との関連性を見出せない場合、マシンデータは工場床に置き去りにされます。ビジネスレベルでの迅速かつ情報に基づいた意思決定には、企業外部で起きていること、すなわち販売、サプライチェーン、競合他社の動向からのデータが含まれるかもしれません。しかし、パイロットプログラムは、マシンデータが以下とどう関連しうるかを検証する機会を提供します。

• 企業の柔軟性や対応力
• 収益や新たな収益源創出の可能性
• 顧客体験
• マーケティングキャンペーン

誤解と解決策

一般的な誤解は、マシンデータをビジネスレベルで使用するには処理が必要だというものです。企業はビジネス分析用にデータをフィルタリングする高度なソフトウェアに投資してきました。しかし、カスタムソリューションは高コストで、開発に長期間を要し、一度導入すれば柔軟に適応することは困難です。

ワンサイズフィッツオールや既製品ソリューションは導入が速いですが、制約も多いです。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は、導入初期に価値があります。SaaS（Software as a Service）を提供し、ダイナミックなダッシュボードとマイクロサービスでエッジとクラウドのマシンデータを処理でき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なら、迅速に開始し、必要に応じてカスタマイズ機能で調整できます。

リアルタイムマシンデータ、アラート、通知を備えたSaaSは、ショップフロアを稼働させ続けるのに最適です。さらに、主要業績評価指標（KPI）やエンタープライズリソースプラニング（ERP）などの機能が、全体像を把握し、サプライチェーン在庫を管理し、経営幹部が情報に基づいたビジネス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支援し、マシンデータ分析の活用に向けた企業文化を推進すべきです。データこそが製造業の未来だからです。これは、パイロット、研修、ボーナスプログラムの奨励によって実現できます。作業者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構築すれば、どのプログラムが従業員のモチベーションを最も高めるかを示唆します。場合によっては、ハッカソンなどのゲーミフィケーションや競争を導入して従業員をエンゲージし、教育しています。覚えておいてください。「ここまで来たやり方では、目指す場所には行けない。」明日の目標に取り組む際、昨日の解決策に固執しないでください。