インダストリー4.0の製造では、ビッグデータは生産効率を高め、革新と改善を推進するための新しい「洞察」を得るのに重要な役割を果たします。ビッグデータ分析は、企業が生産活動の全体像及び市場の正確な情報を入手するのに役立ち、それによって競争力を向上するために合理的な意思決定を下すのに貢献します。
ビッグデータとは何か?ビッグデータが普及した理由
製造におけるビッグデータとは、マシンセンサーデータ、品質保証情報、サプライヤーからのデータ、生産量、メンテナンス、財務に関する情報など、生産に入れるいずれの測定を問わずさまざまな源泉から収集されたデータソースです。
ビッグデータは、製造業において、生産プロセスを簡素化し無駄なコストを削減し、非常に有益なものです。たとえば、ビッグデータの助けを借りて、農機大手のジョンディア（Deere & Company）は2年間で在庫管理の9億ドルを節約することができました。他に、ザコカ・コーラカンパニー（The Coca-Cola Company）は、ビッグデータ分析をすることで、年間約4,500万ドルを節約することができました。
生産におけるビッグデータの活用例としては、以下を挙げています。
- 予知保全
- 品質管理
- サプライチェーンマネジメント
- 画像認識
- 生産予測
- 製品ライフサイクル管理（PLM）
- 新しい製造プロセスのテストとシミュレーション
製造業におけるビッグデータのメリット
生産力の向上
最近では、製造業において、顧客向けに製品をカスタマイズすることに重視し、顧客中心の製造プロセスにシフトする傾向が見えます。しかし、実現するのは、製造機械器具の大幅変更、並びに機械の非稼働時間の増加がついでに引き起こすため、困難です。この問題の解決策として、企業は、ビッグデータ分析を活用してカスタマージャーニーマップをすること、最新の分析手法および予測モデルを用いて生産ラインを調整し合理化することで、注文対応の効率化を図ります。
サプライチェーンマネジメントの強化
ビッグデータにより、生産への材料供給におけるリスクを軽減できます。輸送経路の渋滞状況に影響を与える外的要因を考慮に入れることで、納期の通りに配達できる可能性を予測できます。これにより、製造業者はこれらの要因が生産に与える影響を最小限に抑えるために防止策、代替案を主導的に立てます。
機械の非稼働時間の削減
ビッグデータは予測保守および予防保全に用いられます。機械のダウンタイムは製造ではよくある問題であり、生産の遅延にもつながるので、即時の対応が必要です。ビッグデータのおかげで、製造業者は機械の故障を予測し、事前に設備を修理・保全することによって、生産が中断されないことを確保できます。さらに、自動故障検出が可能で、故障の拡大を防ぐために機械を自動的にシャットダウンさせる先進機能もあります。
そのうえ、ビッグデータのおかげで、大規模なデータからパターンを特定して大量データの分析を簡単に実行できることによって、機械設備が故障する時期を予測することができます。その結果、異常発生時の対応がより簡単になり、運用コストが50%まで削減されます。Forbesの調査結果によると、製造業でのビッグデータ活用により事故発生率を▼26%、計画外のダウンタイムを▼23%下げられます。
競合競争優位性の上昇
ビッグデータにより、企業は実稼働データにリアルタイムですばやくアクセスできるようになり、それによってビジネスがより柔軟かつ正確になり、さらには顧客の期待に応えやすくなります。工場での生産活動の全体を把握することで、企業はより適切な意思決定を容易に下せるようになり、データの乏しい競合他社よりも強力な優位性を得ることができます。
顧客サービスの向上
製造業の成功は、顧客満足度に大きく依存するとよく言われています。ビッグデータでは、自社の製品に対する顧客の体験を分析し、品質とサービスの改善に繋がる行動計画と施策を立てることができます。
Deloitteのレポートによると、消費者数の36%はカスタマイズ可能な製品やサービスに関心があり、48%はそれらの購入に一般の商品より長く待ってもかまわないと言いました。そのため、ビッグデータはIoTと相まって、企業に価値のあるカスタマーエクスペリエンスに関する洞察を提供します。
Forbesの最新調査によると、AIとビッグデータの組み合わせにより、物理的な作業の約80%、データ処理作業の70%、データ収集作業の64%を自動化できることが示されています。つまり、この2つのコンセプトは企業の経営、生産に大きな影響を与え、並びにマーケティング活動を大幅に支援する能力があります。
まとめ
製造業では、製造データの取得を支援するテクノロジーがますます増えている中、ビッグデータ分析は以前より活用しやすくなっています。製造業者は、経営でも製造でも、多くの面で各種データをより正確かつ節約的によく計測・収集・分析・格納することができるため、競争優位性の向上に貢献できます。
