インダストリアルDataOps：インダストリー4.0で高度分析を駆使し競争優位を確立

インダストリアルDataOpsの意義と重要性

製造の観点から、データとデータに関するオペレーションは、過剰在庫や過度なリスクを負わず、競争力があり革新的でアジャイルな施設を創造・維持する上で役割を果たします。データを持っているだけでは先を行けません。重要なのは「データで何をするか」です。データ分析へのアプローチとして、DataOpsは自動化、統計的プロセス制御、アジャイル手法を用いて、高精度分析への到達時間を短縮し、製造業者が収集データをより速く、より高い信頼度で活用できるようにするものです。

製造業者にとって、優れたDataOpsは、台頭する市場を支配するか、トレンドの裏側で気づかぬうちに市場参入し、冗長在庫を抱えるかの分かれ目になります。変化する需要、サプライチェーン・物流情報等、ビジネスに重大インパクトを与えるものを、高精度で迅速に把握し続けるのを支援します。

データそのものは原油に例えられる生の資源です。原形のままでは大したことはできません。しかし原油もデータも潜在力を秘めています。原油を精製してガソリンにし、スーパーカーやロケットを動かす燃料にするように、データもインダストリアルDataOpsで最適化されたプロセスで精製され、アナリティクスへ変換され、ビジネス意思決定を科学的精度で迅速にスーパーチャージできます。

インダストリー4.0におけるDataOpsの役割は、IIoTデバイス等の機械が生み出すすべての情報を取り込み、それらを精製された使えるビジネス「燃料」へ効果的に凝縮し、データウェアハウスで未検証のまま放置されるのではなく、意思決定を駆動することです。

インダストリアルDataOpsとは

インダストリアルDataOpsとは、速度と使いやすさに焦点を当て、組織内でデータをどう扱うかを管理する方式です。これには、データを使えるアナリティクスへ精製することに関連するプロセス、自動化、ワークフローが含まれます。これは、多くのビジネスにとって手に負えなくなった、増え続けるデータストリームに直面して特に重要です。DataOpsは、データを体系的かつ効果的に管理し、結果として生まれるアナリティクスが企業にとってまだ関連性を持つ速度で、データを最大限に活用する道を提供します。

Manufacturing Leadership Councilによる、インダストリアルDataOps手法の4つの「C」：

1. Connected（接続された）データ — サイロが崩壊し、データが相互に連携する。これにより、そうでなければ非現実的な、より深く複雑な分析が可能になる。接続データはIIoT、クラウド、エッジ技術（MachineMetricsが提供する技術基盤）を活用する。
2. Curated（キュレーションされた）データ — データが使える形で集約される。データエンジニアが関連データビットを収集し、分析のためにクリーニングし、結果を可能な限り正確にする。圧倒的なデータプールから、特定の質問やシナリオに関連するものへ絞り込む。
3. Contextualized（文脈付けされた）データ — 数値だけでは見えない文脈を、情報と専門知識のレイヤーで付与する。製造ラインが設備故障直後に15分で3回開始・停止した場合、各「開始」は交換部品の機能・精度・芯出しテストである可能性が高い。業界専門家ならこれを察知し文脈を与えられるが、数値だけなら容易に誤解釈される。
4. Cyber-confidential（サイバー機密） — 接続とカスタマイズの拡大に並行し、サイバーセキュリティをスケールさせる必要性。顧客データはあらゆるコストを払って守られるべきだが、これはセキュリティとデータガバナンス専門家にとって複雑化要因となる。

企業は使えないデータに溺れている

前述の通り、多くの企業がデータストアの重圧で沈みかけています。データを文脈化・キュレーションする方法がないため、苦労して集めた数値を蓄積するだけで、圧倒感を解消し、実際に意思決定へ活用する術を持っていません。これは特に、データ収集後プラグアンドプレイで成果が出ると期待していたインダストリー4.0機器早期導入企業に当てはまります。代わりに企業は、収集データの多くが、他データストリームと接続したり分析に使ったりするために必要な情報を、少なくとも現在の形では含んでいないことを発見しました。要するに、精製所も価値抽出設備もない原油倉庫を抱え、期待していたハイオクガソリンではないのです。その一部には顧客情報が含まれ、ゼロ価値追加でリスクだけを抱えています。

これを克服するには、情報フローを管理し、データを標準化・正規化・文脈化する必要があります。適切な接続性、セキュリティ、アナリティクス環境ソフトウェアがあれば、企業はデータストリームを負担ではなくインサイトへ変換できます。

DataOpsとDevOpsの違い

DevOpsは、ソフトウェア開発とITオペレーションの融合です。焦点は、高品質・予測可能性を備えたスケーラブルなソフトウェアの高速開発にあります。

DataOpsも品質、速度、予測可能性、スケーラビリティ向上を目指しますが、焦点はソフトウェアエンジニアリングでなくデータ分析にあります。

インダストリアルDataOpsのメリット

DataOpsの核心が「データを効果的に収集・活用するシステム」であるため、製造業者には数え切れない具体的メリットがあります。ここでは、成功するデータオペレーションプログラムを可能にする産業組織への主要メリットをいくつか挙げます。

• サイロを崩し、部門境界を曖昧にすることで、全員が協力する方向へ導く協働とコミュニケーションの促進
• 自動化による高速インサイトと短サイクルテストから、市場投入までの時間短縮と柔軟性向上
• 重大変更の前・中・後に課題とボトルネックを継続監視することで、品質と信頼性が向上。リーン製造とカイゼンと同じベクトルの継続的改善
• 開発・導入容易化によるセルフサービスで、専門家依存度を低減。ビジネスユーザーが独自ソリューションを開発・即座に実装可能
• セキュリティ強化とデータ流入管理
• 不整合管理と、データへの文脈付け、標準化、正規化による利用可能化

インダストリアルDataOpsユースケース

DataOpsには、インダストリー4.0の継続的発展と複雑なデータランドスケープを支える多様な産業アプリケーションがあります。主に、データとアナリティクスの組織全体での活用を効率化し、組織のさまざまなレベル・部門への可視性とアクセス容易性を提供します。以下、インダストリアルDataOpsの主要ユースケースをいくつか紹介します。

データウェアハウジングとデータ管理

DataOpsでデータウェアハウジングとデータ管理が刷新され、解釈不能・無秩序なデータ過負荷の複雑なランドスケープから、その場でのより迅速・アジャイルな意思決定と、他ジョブへ集中できる自動化を両立する合理化プロセスへ進化します。MachineMetricsは生産フロア全域の機械から膨大なデータを取得し、それを意思決定を即座に燃料化する組織化・標準化フォーマットや、クラウド経由の深層インサイト分析用アクセス等、使える形へ変換します。

ダッシュボードとレポーティング

ダッシュボードとレポーティングは製造の定石です。かつての素朴なホワイトボードから、今日の直感的デジタルディスプレイまで、測定と追跡は長くメーカーの次のステップを導いてきました。MachineMetricsダッシュボードなら、ホワイトボードの不正確さや読めない字、消される前の記録漏れを心配せず、現在シフトの部品数から1年前の機械稼働率まで、あらゆる生産データにアクセスできます。わずか数クリックで、現場作業者向け「あと何個生産必要か、順調か」、経営層向け「全体像」など、オーディエンス別に表示を調整可能です。

MachineMetrics現在シフトダッシュボードは、ショップフロア機械のリアルタイムデータを収集・表示し、オペレーターと管理者に生産可視性を提供します。

データサイエンス

データサイエンスとDataOpsは車の両輪です。この結合で、データサイエンスは実験領域から日常業務へ移行し、ステークホルダーが容易に確認できるROIを提供します。MachineMetricsでは、データ変換エンジンのおかげでデータクリーニング時間が減り、データサイエンティストが以前には考えられない速さで問題を処理できる効果的パイプラインをツールが構築します。例えば、社内チームやMachineMetricsデータサイエンスチームを活用し、工具故障を予測・防止できます。

アプリケーション開発

アプリケーション開発もDataOpsでブーストされ、効率化、カスタマイズ、コミュニケーション能力が最前線にきます。MachineMetricsでは、ボックスからすぐ使えるプリビルドアプリで、組織が即座にROIを実感できます。さらに、独自カスタムアプリ構築で、データを思い通りに活用可能。ERP、MES、CMMS等他システムとの容易な統合で自動化ワークフロー構築も可能。限界はありません。

インダストリアルDataOpsプラットフォームとは

インダストリアルDataOpsプラットフォームは、データソースからデータ消費まで、データライフサイクルのあらゆるレベルでDataOpsを管理します。これはデータ管理への合理化アプローチであり、高い標準化と精度、分散DataOps機能と比較して超高速ターンアラウンドを実現します。インダストリアルDataOpsプラットフォームがあれば、データはクリーニング・精製プロセスをシームレスに流れ、ビジネス意思決定に使えるビジュアライゼーションとレポートへ到達します。

産業用DataOpsソリューションには一般的に、ローカルエッジ処理とクラウド処理の両方、産業現場にふさわしいスケールのセキュリティ機能（データ保護）、他産業ITシステムとの接続、データクリーニングと文脈付け、情報フロー管理が含まれます。

DataOpsプラットフォームの目標は、製造業者がデータを用いて可能な限り速く効果的に価値を創出することです。このロジックでは、データは単なる手段であり、最終目標は生産効率を改善する意思決定です。しかし、データが収集・変換・アクセス可能となり、その意思決定を駆動するプログラムがなければ、それは不可能です。ここでインダストリアルDataOpsプラットフォームが真価を発揮します。