この記事では、製造業界における巨大なビジネスチャンスを探る中で、製造アナリティクスの重要性を明らかにします。競争激化と利幅の縮小に直面する中、製造企業が生産性向上とコスト削減を達成するために頼りにする手段となっています。
2013年、マッキンゼー・アンド・カンパニーはIoTが2025年に3～6兆ドルの経済効果をもたらすと予測しました。利幅が小さくなり、競争が激化する中、製造企業は、より利益を上げるために生産性を向上させる方法について知恵を絞っています。製造アナリティクスは、そのための最も効果的な方法の1つです。
第4次産業革命と呼ばれることもある製造アナリティクスは、機械の過去のパフォーマンスデータを分析し、その将来や故障を予測します。テクノロジーとそれをサポートする環境は急速に進化しており、今が始める絶好のタイミングです。
技術トレンドは、製造アナリティクスの理想的な枠組みを作り上げました。
製造アナリティクスのメリット
製造アナリティクスを利用することで、組織はビジネスをより良く機能させる方法を見つけることができます。
ドイツのデジタルアナリティクス協会による2016年の調査では、より良いアナリティクスによって享受できる最大の利点は次のとおりであると判明しています。
産業アナリティクスのメリットは、3つのカテゴリーに分類されると考えられます。
- １コスト削減
プロセスの最適化：日々の非効率を特定し、それを排除します。
プロセスの自動化：人的介入の必要性を排除します。
商品の最適化：商品をより魅力的なものに調整し、売れ残り商品で失われる投資を間接的に減らします。
- ２収益の増加
需要が現在の生産能力を上回っている場合、上記の産業分析が提供する洞察を使用して、生産量を増やすためにプロセスや構成を変更することができます。
- ３その他のメリット
顧客満足度の向上につながる品質が向上します。
センサーによって問題が検知され、産業分析ソフトウェアが問題になる前に修正する方法 を特定するため、コンプライアンスが改善されます 。
計画作業員の健康と安全の面でより良い環境を作ります。
製造アナリティクスの応用
製造アナリティクスの実用的なアプリケーションは多岐にわたるが、その中でも特筆すべきものは以下のとおりです。
予知保全、歩留まりの最大化、サプライチェーンの最適化は、製造アナリティクスの主な利益の一部です。
・予知保全：性能データを分析して、部品がいつ故障しそうかを判断することで機能します。例えば、IoTセンサー（振動や温度など）の時系列データを分析することで、機器の故障を予測することができます。これにより故障を減らし、問題の原因を特定することで、問題の再発を防ぐために適切な調整を行うことができます。
・歩留り-エネルギースループット（YET）分析： コンポーネントと機械が可能な限り効率的に利用されるようにし、歩留まりの向上とエネルギー使用量の削減を支援します。これは、機械が作動するパラメーターをリアルタイムで監視し、最適化することによって機能します。
・Profit-per-hour（PPH）最大化分析：商品の最終的な収益性に影響を与える多くの要因に目を向けることで、最適なセットアップを定義するために使用できます。これらにはサプライチェーン全体やセールスミックスに見られるような条件が含まれます。
・需要予測： IoTセンサーを導入することで、すべての関係者がリアルタイムでデータを利用できるようになり、生産とサプライチェーンの間にしばしば生じるサイロの多くを排除することができます。これにより、各部門の従業員は一次データと二次データを比較することで、ギャップやトレンドの発生を明らかにし、迅速に調整することができます。
・その他の用途としては、より優れた資産追跡、サプライチェーンの可視性、在庫管理などがあります。また、輸送や倉庫保管のコストをよりよく把握することで、サプライチェーンの予測ミスを減らすこともできます。
これらは、産業分析と製造分析がAI技術によってサポートされる方法のほんの一部に過ぎません。時間の経過とともに、これらの要素は改善され、そのタスクにおいてさらに効果的になるよう進化していくと考えられます。
製造アナリティクスの課題
製造アナリティクスを始めるには、まずデータの所有権、データ品質、最新のメタデータリポジトリを確保することが重要です。Fero LabsのCEOであるBerk Birand博士は、データの問題がアナリティクスの取り組みの妨げになると述べています。そのため、企業における同社のプラットフォームの初期展開は、リアルタイムのデータ収集、処理、およびデータソースと産業プロセスを理解するための専門家へのインタビューを確保することから始まります。
製造アナリティクスは企業にとって豊富な利点があるが、限界もあります。データを理解し、実行可能な状態に変換するための適切な専門知識を持つ人材を見つけることは困難です。
時間と経営トップの「賛同」の問題もあります。組織内の適切な利害関係者が製造アナリティクスの重要性や有効性を信じていない場合、変化をもたらすのに十分なほど迅速かつ深く変更が実施されない可能性があります。適切なテクノロジー／才能がない、分散型アプローチであるなど、これらの利用障壁は、製造アナリティクスに関連する改善能力があるにもかかわらず、最終的に効果がないことを意味します。
総じて、製造アナリティクスは製造業界に巨大なビジネスチャンスを提供する見通しとなっています。このテクノロジーは競争激化と利幅の縮小といった課題に対応し、生産性向上やコスト削減を実現する有力な手段となっています。しかしながら、様々な課題もクリアする必要があります。これらの課題を克服することで、製造業は製造アナリティクスを通じて効果的な意思決定とプロセスの最適化を達成し、市場競争において優位性を確立できるでしょう。
