製造業の最先端: 業界を変革する 4 つのデータ活用法


概要: 

好むと好まざるとにかかわらず、製造業界は動きが速く、リーン化が進んでおり、旧来の現状維持のビジネスシステムでは取り残されてしまいます。

製造業では、業務を効率化し、サービスやサポートの品質を向上させるために、これまで以上に膨大なデータを収集し、分析する必要に迫られています。

製造効率、製品の品質、顧客の需要、サービスの卓越性すべてに対する影響とそれらの相関関係を調査するには、ビッグデータと意味のある分析が不可欠です。

このホワイトペーパーでは、次の内容について紹介します。

  • セルフサービス分析による製造および設備性能の改善
  • データブレンディングと予測で販売事業計画を強化
  • サプライチェーンでリアルタイム分析を活用
  • 顧客からのフィードバックを視覚化して対応

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業界に革命を起こす先進的な製造企業の 4 つのデータ活用法

  1. セルフサービス分析で製造工程、設備性能、製品を改善
  2. データブレンディングと予測で販売事業計画を強化
  3. リアルタイム分析でサプライチェーンをモバイル化
  4. 顧客からの意見や要望を迅速に聞き取り、分析して対応

1. セルフサービス分析で製造工程、設備性能、製品を改善

製造企業はこれまで、エンタープライズアプリケーションやビジネスインテリジェンスツールで生成した静的レポートからデータインサイトを得ていました。また、このようなアプリケーションやツールはすべて IT 部門が単独で管理し、使用していました。 この従来の方法は、主に 1990 年代に開発・構築されたもので、一般的に複雑で柔軟性がなく、時間もかかります。

分析機能を有効に利用できる環境は、ユーザーが作成したダッシュボードを IT 部門が管理するインフラ上で使用できる環境です。そして、その環境を実現するには、セルフサービス分析に応じた最適化が重要です。

セルフサービス分析を導入することにより、製造にかかわるひとり一人の従業員を始めとする組織全体が、デマンドチェーンや製造工程あるいはサービスライフサイクル全体を通じて収集されるデータを見て理解できるようになります。

営業実績の可視化が進むと、従業員が組織内のさまざまなデータをモニターし、得られたデータを、シックスシグマの手法やリーン生産の原則を採用した業務およびプロセスの継続的な改善に活用できるようになります。

セルフサービスなので、各自が製品の不良やボトルネックの根本原因を調査・特定することができ、データドリブンな改善サイクルを支える DMAIC 手法の実践にも有用です。

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