- お役立ち記事
- 製造現場のデータ活用術:生産性向上のカギ
製造現場のデータ活用術:生産性向上のカギ
![](https://newji.ai/wp/wp-content/uploads/2023/12/製造業×DX×AI.png)
目次
はじめに
製造業において、データ活用は生産性向上のカギを握る重要な要素です。
IoTやAIなどの技術革新により、製造現場から収集できるデータの種類や量は飛躍的に増加しています。
しかし、データを収集するだけでは意味がなく、いかに活用するかが重要です。
現場のデータ収集と可視化
データ活用の第一歩は、現場で発生するデータを正確に収集することです。
生産設備やセンサーから収集したデータを一元管理し、リアルタイムで可視化することで、現場の状況を即座に把握できます。
可視化されたデータを基に、現場の問題点を特定し、改善策を講じることができます。
データ分析による問題の根本原因の特定
収集したデータを分析することで、問題の根本原因を特定することができます。
例えば、設備の稼働率が低下している場合、データ分析により、その原因が原材料の品質にあることが判明するかもしれません。
根本原因を特定することで、的確な対策を講じることができます。
AIを活用した品質管理
AIを活用することで、製品の品質管理を高度化できます。
例えば、画像認識技術を用いて製品の外観検査を自動化することで、検査の精度と速度を向上できます。
また、機械学習を用いて不良品の発生パターンを分析し、予兆を検知することで、不良品の発生を未然に防ぐことも可能です。
設備の予知保全
設備のデータを分析することで、故障の予兆を検知し、予防保全を行うことができます。
設備の振動や温度などのデータを常時監視し、異常値が検出された場合に警告を発することで、設備の突発的な故障を防ぐことができます。
予知保全により、設備のダウンタイムを最小限に抑え、生産性を向上できます。
データ活用のためのインフラ整備
データ活用を推進するためには、データを収集、蓄積、分析するためのインフラ整備が不可欠です。
クラウドサービスを活用することで、大量のデータを低コストで管理できます。
また、データの分析には、統計学や機械学習の知識が必要であり、社内での人材育成も重要です。
まとめ
製造現場においてデータ活用は必須の取り組みです。
現場で発生するデータを収集し、可視化、分析することで、問題の根本原因を特定し、的確な対策を講じることができます。
AIやIoTなどの最新技術を活用することで、品質管理や設備の予知保全など、さまざまな分野でデータ活用が可能です。
データ活用のためのインフラ整備や人材育成にも積極的に取り組み、製造業の生産性向上を目指しましょう。
資料ダウンロード
QCD調達購買管理クラウド「newji」は、調達購買部門で必要なQCD管理全てを備えた、現場特化型兼クラウド型の今世紀最高の購買管理システムとなります。
ユーザー登録
調達購買業務の効率化だけでなく、システムを導入することで、コスト削減や製品・資材のステータス可視化のほか、属人化していた購買情報の共有化による内部不正防止や統制にも役立ちます。
NEWJI DX
製造業に特化したデジタルトランスフォーメーション(DX)の実現を目指す請負開発型のコンサルティングサービスです。AI、iPaaS、および先端の技術を駆使して、製造プロセスの効率化、業務効率化、チームワーク強化、コスト削減、品質向上を実現します。このサービスは、製造業の課題を深く理解し、それに対する最適なデジタルソリューションを提供することで、企業が持続的な成長とイノベーションを達成できるようサポートします。
オンライン講座
製造業、主に購買・調達部門にお勤めの方々に向けた情報を配信しております。
新任の方やベテランの方、管理職を対象とした幅広いコンテンツをご用意しております。
お問い合わせ
コストダウンが利益に直結する術だと理解していても、なかなか前に進めることができない状況。そんな時は、newjiのコストダウン自動化機能で大きく利益貢献しよう!
(Β版非公開)