データドリブンからの意思決定が製造業における戦略的アプローチとなる

製造データの活用がもたらす力

近年、製造データの収集と分析技術が急速に進化している。
IoTデバイスやカメラ、センサーなどから大量のデジタルデータが生み出される一方、AIやマシンラニングなどの技術力向上により、これらのデータから洞察や知見を得る力が強化されている。
生産や品質、設備データなど内部情報に加え、門外不出情報であった顧客行動や商品流通のデータを活用できるようになった。

このような製造データの活用は、意思決定の質とスピード向上に大きな力を持つ。
製品の機能向上や品質問題防止に役立つだけでなく、生産計画・スケジュールに基づく在庫最適化、部品調達計画の正確化、販売予測精度向上などビジネスに直結する面でも効果が表れている。
新機能・新サービス開発の加速や、運用コスト削減も可能となる。

データドリブンの意思決定は、製造業にとって戦略的なアプローチとなる。
具体例を挙げながら、その魅力と活用方法については以下参照。

生産ラインの運用データから最大生産能力の把握

生産ラインの稼働データを長期的に蓄積し、機械学習などを用いて解析した結果、最大生産能力が把握できるようになっていた事例がある。

品質検査を含めた設備全体での稼働率、定期メンテナンス時間、部品交換時間など生産効率に影響する要因をデータから特定。
運用条件と能力の関係を学習することで、設備投資などの判断材料とした。

生産計画立てる際に、過去データから最適な能力線を設定。
過労とキャパシティ失敗を未然に防ぎ、需要変動にも柔軟に対応できる体制を整えられた。