製造におけるビッグデータの利用方法

ビッグ データとは、接続されたデバイスから収集された大量のデータセットを指し、データ駆動型の洞察を生成するために分析されます。業界のリーダーは、ビッグデータを使用してパターンと消費者の行動を特定し、過去の傾向を分析して運用効率を最適化し、ビジネス プラクティスを改善しています。

統計分析と消費者調査の一部であるビッグデータは、価値を生み出す鍵となります。特に製造部門では、実用的なビッグデータの洞察を活用することが、時間とコストを大幅に節約するための鍵となる可能性があります。 Honeywell と KRC が実施した共同調査では、ビッグデータ分析を効果的に活用することで、故障を最大 26% 削減し、予定外のダウンタイムをほぼ 4 分の 1 削減できることがわかりました。

ビッグデータ業界全体は、2023 年までに 770 億ドルの規模になると予想されており、業界リーダーの 44% は、ビッグデータ分析がイノベーションとディスラプションのための新しい道を生み出すと考えています。データを収集して分析することで、企業は業務、顧客、問題点をよりよく理解し、業務とパフォーマンスを改善するための新しい革新的なアプローチを実現できます。ここでは、製造におけるビッグ データの機能の内訳と、業界関係者向けの重要な考慮事項を示します。

今日のビッグデータと製造業

同じ Honeywell-KRC の調査によると、製造業の経営幹部の 67% は、コスト削減のプレッシャーに直面しているにもかかわらず、ビッグデータへの投資を計画しています。ほとんどの世界的なメーカーは、統計的評価のために自由に使えるリアルタイムの現場データをすでに持っているため、そのデータを効果的に集約して分析するだけです。製造業者がビッグデータを有利に利用すると、次の 3 つの主要分野で後押しが得られます。

運用効率の向上

製造業者は、生産性を高め、非効率性を減らし、故障を防ぐために、ツールの価値を最大化することに大きく依存しています。 IoT に接続されたマシンは、リアルタイムのデータを測定、記録、および送信できるため、メーカーはパフォーマンスを向上させる洞察を得ることができます。

最適化されたサプライ チェーンと生産プロセス

サプライ チェーンがより複雑になるにつれて、メーカーが適切なデータ構造なしでサプライ チェーンを追跡および測定することは困難になる可能性があります。堅牢な追跡とデータ収集がなければ、企業はサプライ チェーンの非効率性と弱点を特定または測定するのに苦労します。ビッグ データにより、製造業者はサプライ チェーンのあらゆる段階をより詳細に把握できます。この洞察により、冗長性の排除、可能な限りの自動化、ベンダー選択の最適化などにより、プロセスを合理化および最適化する特定の機会を特定できます。データ主導のサプライ チェーンの洞察により、チェーン内の依存関係も明らかになり、製造業者はバックアップ計画を作成して将来に備えることができます。

リスクの特定と軽減

ビッグ データは、製造業者の業務における潜在的な脆弱性を特定するのにも役立ちます。たとえば、機器の摩耗や過去の故障に関するデータを分析することで、メーカーは機械のライフサイクルをより正確に予測し、それに応じてメンテナンスを計画できます。 PWC と Mainnovation のレポートによると、ビッグ データを利用した予知保全は、コストを 12% 削減し、機器の寿命を 20% 延長し、稼働時間を 9% 改善し、予期しない障害が発生した場合にメーカーが復旧計画を作成するのに役立ちます。

製造業におけるビッグデータの未来に備える

多くの製造業者は内部業務を最適化するためにビッグデータを使用していますが、製造業者はより幅広いユースケースを調査することで、ビッグデータ機能をさらに推し進めることができます。

従来、メーカーは製品のカスタマイズよりも大規模な生産をマスターすることに重点を置いてきました。現在、企業の消費者体験の質が将来の成功を左右する可能性があり、消費者の 90% は、よりパーソナライズされた体験のロックを解除することを意味するのであれば、個人情報を提供しても構わないと考えています。ビッグデータは、製造業者が消費者行動の微妙な変化を検出するのに役立ち、顧客が望むパーソナライズされたエクスペリエンスとカスタマイズされた製品を顧客に提供するのに役立ちます。リアルタイムで更新できるビッグ データ キャッシュを持つことで、メーカーは、通常の大規模生産と同程度の効率で、事前にカスタマイズされた製品を作成できます。

さらに、ビッグデータは、製造会社がより安全な作業環境に向けて大きく前進するのに役立ちます。ビッグデータを利用した予知保全の普及により、労働者の健康と安全のリスクを 14% 削減できます。さらに、データ駆動型の制御プロセスを活用することで、品質コストを削減し、出力を向上させることができます。

ビッグデータ分析は、製造におけるエネルギー効率と持続可能性を改善するためにも活用できます。ヨーロッパの著名な金属加工会社がビッグデータ技術を使用し、二酸化炭素の流れの変動が全体の歩留まりを低下させていることを発見したとき、原材料の廃棄物を 20% 削減し、エネルギー コストを 15% 削減しました。より多くの製造会社が日常業務にビッグ データを取り入れてエネルギー効率を高めれば、業界の二酸化炭素排出量は大幅に削減される可能性があります。

ビッグデータでビッグになる

製造会社は、ビッグデータを使用して、より効率的に運営し、より優れた製品を製造し、廃棄物を削減し、エネルギーを節約できます。それでも、業界の利害関係者は、調査とテストによる十分な注意を払わずにビッグデータの時流に飛び乗ることに注意する必要があります。最初に小規模なプロジェクトにビッグデータ分析を適用し、結果を測定してから、段階的に大規模なプロジェクトを展開してください。

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