製造業におけるビッグデータ活用：ビジネス価値とイノベーションの解き放ち

製造業におけるビッグデータ分析の導入

「ビッグデータ」とは、従来の手法では効果的に処理できない、ますます複雑で巨大なデータストアを指します。製造業では、機械センサーデータ、品質保証情報、サプライヤーデータ、生産アウトプット、メンテナンス、財務情報、そして現代の製造業に入力される基本的にあらゆる測定可能なプロセスから収集される情報を指します。

製造業者があらゆる事象について膨大なデータを収集するのには理由があります。ビッグデータは処理・精製され、莫大な財務成長、顧客維持、メンテナンス・倉庫・予期せぬダウンタイムのコスト削減などを実現するビジネスインサイトへと昇華できます。

ビッグデータと製造分析の力を借りれば、製造業者は自社の施策が正確なデータに基づき計算されたものであることを確信しながら、効率と生産性をより容易にビジネスに組み込めます。これは成功確率を高めるだけでなく、実施するアイデアへの自信ももたらします。

なぜ製造業でのデータ活用が拡大しているのか？

この問いへの答えは二重です。より複雑な意思決定を行い、より深い洞察を得るため、製造業者は多様な情報源からのデータにより依存するようになっています。ショップフロアからより多くのデータが収集され、利用可能なレポートに変換されるにつれ、以前は不可能だったデータドリブンな意思決定が可能になります。

データ活用が拡大するもう一つの理由は、アクセスが容易になったからです。IIoTデバイスやスマートファクトリー設備の導入障壁は歴史的低水準にあります。製造業者は、データ取得からデータウェアハウジング・ストレージまで、ビジネスの多くの側面を容易かつ手頃に測定できるようになりました。例えばMachineMetricsでは、プラグアンドプレイソリューションを導入するだけで、ショップフロアのパフォーマンスへ即座に可視化できます。

さらに、現代の市場は、ターゲット顧客に対して柔軟性、効率性、関連性を維持しながら市場で競争力を保つため、製造業者をビッグデータ活用へと駆り立てています。データは、製造業者の継続的改善の旅の次のステップを解き放ちます。

製造業におけるビッグデータのユースケース

ビッグデータは、製造ビジネスの運営におけるほぼあらゆる側面で活用できます。最も顕著なユースケースには以下があります。

機械稼働率

機械が遊休状態なら、製造業者は時間、資金、機会を失います。工場機械の稼働状況データを分析すれば、どの機械がボトルネックか、どれが遊休状態か、どれが限界まで酷使されているかを明確に把握できます。

MachineMetricsの機械稼働率レポート。

製品設計

ビッグデータは、新製品のアイデアやインスピレーションの収集、顧客による製品の実際の使用実態の理解による変更・改善、製品実現可能性のより容易かつ効果的な判断に活用できます。

製品品質

ビッグデータは機械学習と組み合わせ、顧客レビューやサポートチケットの感情分析を行い、消費者にとって最も頻繁でフラストレーションの大きい故障ポイントを特定するのに成功しています。また、ライン上の品質管理・品質保証にも、機械状態データを取得・報告する技術と併用できます。

需要予測

ビッグデータは、顧客が何を、いつ欲するかの未来を覗き見せます。需要予測により、倉庫コスト、無駄な資材、他に充てられたはずの生産時間を節約できます。

顧客体験

懸念が解決されれば顧客は「聞いてもらえた」と感じます。ビッグデータは、発生した懸念への対応だけでなく、将来の懸念の発見と予防にも洞察を与えます。また、ビッグデータは通常、より高品質な製品を、より低コストで、より速い納期で実現します。

サプライチェーン最適化

サプライチェーンデータを分析すれば、より安価なサプライヤーの発見、関連製品の単一サプライヤーからの調達によるバンドル、品質向上、物流課題（豪雪、自然災害など）の発見と解決により、ビジネスを途切れさせず継続できます。

製造業におけるビッグデータのメリット

ビッグデータを効果的に活用する製造業者は、ビジネスの多角度で顕著なメリットを得られます。データは広範に適用可能なため、ユースケースもメリットも無限大で、「データ成熟度」に応じて複雑性と増分価値が高まります。データ収集と分析のきっかけとなる主なメリットには以下があります。

競争優位性

正確なリアルタイム生産データへのアクセスは、顧客期待とも連携可能な、前例のないビジネスの柔軟性と機敏性をもたらします。ショップフロアへの洞察により、より良い意思決定が容易になり、データに疎い競合他社に対して強力な優位性を確保できます。

イノベーション

トレンド予測と製品設計へのより迅速なイテレーションにより、データドリブンな製造業者はより良いイノベーションを実現します。上記のユースケースによる資材・生産コストと時間の節約により、成功を維持しながらイノベーションにより多くのリソースと柔軟性を割けます。

コスト削減

過剰資材の不購入、倉庫スペースの最適化、最もコスト効率の良い品質サプライヤーの発見、物流の苦闘回避——これらすべてがコスト削減につながります。さらに、設備をスムーズに稼働させる機械メンテナンスは、ダウンタイムと壊滅的（かつ高コストな）設備故障を減らします。

カスタマーサービスの向上

マーケティングからセールス、ソーシャルメディアのレビューまで、顧客ジャーニーのあらゆる段階で顧客データを分析できるため、顧客の真の欲求、ニーズ、懸念に応えるトップクラスのデータドリブンサービスを提供できます。

製造業におけるビッグデータの事例

弊社のお客様であるBC Machiningは、データを用いて自社の加工工具がいつ破損するかを把握しています。高周波データアダプタにより、機械の制御装置から直接高周波データを抽出。アルゴリズム構築後、特定の閾値を監視することで機械工具故障を予測・防止しています。

この高度なビッグデータユースケースにより、不良品をほぼ100%排除しました。さらに、BC Machiningは不良品の選別作業が不要になったためオペレーター時間を節約し、彼らも機械も良品生産と収益創出に集中できるようになりました。結果、機械あたり年間72,000ドルの削減を実現しています。

他の製造業者は、リアルタイムで更新される可視化統計で工場作業員を軌道に乗せています。これにより作業員は生産目標に対する自分の立ち位置を理解し、ダウンタイムイベントなどのショップフロアの問題に迅速に対応できます。