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ホワイトペーパー

「カイゼン」と「イノベーション」--OTとITの連携が実現する生産性向上と価値創出

SAS Institute Japan株式会社 2018-10-15

製造業は今、エキサイティングな時代を迎えています。
というのは、オペレーション・テクノロジー(OT)と、ビジネスの遂行や支援のために使用するERPシステムをはじめとする情報テクノロジー(IT)との連携を阻む障壁が低くなってきたからです。
生産性の改善や、顧客価値の新たな源泉の創出につながる新たな機会が日々生まれており、同様に課題も次々と生じています。
製造業は「モノのインターネット(IoT)」や「ビッグデータ」といった用語が生まれる前から、長い間、大量のデータと格闘してきました。この業界では何十年も前からマシンのデータを収集・分析しています。ただし現 在では、旧式の設備やシステムのリプレースが進むのに伴い、ネットワー ク接続の拡大とデータ収集機能の高度化が進み、マシンデータの量は増え続け、アクセス性も高まり続けています。
同時に、IoTの出現によって、顧客側におけるデータの流れも増加傾向にあります。製品のネットワーク化には製造企業と顧客のつながりを深め る効果があることから、サービス機能が拡充され、全く新しい収益モデルが生み出されています。
デジタルデータがこれほど急激に増えつつある中、製造業の経営幹部の間でも、せっかくの機会をみすみす逃しつつあるという思いが募りつつあ ります。こうしたデータを全て手にしているものの、それをどう活用したら よいのか、あるいはどこから手を付ければよいのかに確信が持てないのです。
製造業におけるアナリティクス機能が時代に追い付いていないことは明らかであり、このギャップの解消に役立つのが「高度なアナリティクス」です。 高度なアナリティクスとは一般に、高度な統計分析や定量分析、データ マイニング、予測シミュレーションなどを指し、これらは必要に応じて可能な限りリアルタイムに近い状態で実行されます。実務上の観点からすると、従来の分析やレポートが過去の出来事を明らかにするのに対し、 高度なアナリティクスは今後取るべき最良の行動を予見、予測、最適化、 処方(推奨事項として提示)します。言うまでもなく、そうしたアナリティ クス・スキルをもつ人材は不足していますが、アナリティクスやビジュアライゼーション(視覚化)のツールは年々、普及が進み、誰にとっても使 いやすいものになってきています。 IoTと高度なアナリティクスがもたらす機会を最大限に活用しようとする際に最も重要なのは、適切な計画を立ててリソースを割り当てることです。 そしておそらくその点こそ、このIndustryWeekの特別調査レポートから 製造業の皆さまが参考にしていただける最大の知見だと思われます。
チャンスを目の前にしながら躊躇している段階は終わりにしましょう。
今こそ貴社ならではのIoT戦略を策定し、勇気を持って踏み出すときです。

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