デジタル化の黄金時代を迎えた今、製造業は世界で最もデータ集約的な産業の一つです。フォーブス誌によると、製造業は年間平均1.9ペタバイトものデータを生み出しています。
AIがデータ爆発において重要な役割を果たしていることから、1.9ペタバイトというデータがどれほどの量に相当するか、AIに例え話を依頼しました。AIは、このデータ量は、1世紀以上にわたり継続的に稼働している工場の現場にあるすべての機械のデジタル設計図とリアルタイムの性能データを保存するのと同等だと回答しました。
メーカーが生成するデータの量は驚異的ですが、これは、データ氾濫のジレンマを解決するためにメーカーが現在直面しているミッションクリティカルな問題と、なぜ今すぐ行動する必要があるのかを浮き彫りにしています。
CIO だけでなく経営幹部も重大な岐路に立たされており、製造業が毎日生成され保存される複雑なデータの量とボリュームに対応できるようにするために協力する必要があります。
フォーブス誌によると、世界のデータの約90%は過去2年間だけで生成されたと報告されており、これは比較的新しい現象です。マッキンゼー・アンド・カンパニーによると、この急速なデータ生成のスピードは、主にAIなどの最新技術、コンピューティング、デジタル化による接続性の向上、そしてクラウドへの移行によって推進されています。
業界の専門家は、状況が悪化する前にデータのジレンマに対処する必要性が高まっている製造業のリーダーにとって、これは課題であると同時にチャンスでもあると認めています。
高度なデータ分析は、鉱石を貴金属に精錬するのと同じように、生データを貴重な洞察に変換して意思決定とビジネス成果を向上させるソリューションの重要な部分です。
皮肉なことに、データ内にはすでに強力な洞察が存在していますが、本当の課題はそれをどのように解き放つかということです。
データの氾濫：分析なしでデータの洞察を引き出す課題
製造業リーダーシップ協議会（Manufacturing Leadership Council）が最近実施した調査によると、ほとんどの製造業者は自社のデータに信頼を置いておらず、そもそも適切なデータが収集されていると確信しているのは調査対象者のわずか25%にとどまっています。また、自社データの金銭的価値を理解している人は半数にも満たない状況です。
製造業者が直面するその他の主な課題としては、異なるシステムから取得されたデータや異なる形式で配信されたデータの解読（53％）、データに簡単にアクセスできないこと（28％）、従業員がデータを効果的に分析する能力がないためスキルアップする必要があること（28％）などが挙げられます。
こうした課題にもかかわらず、製造業の95%は、データには大きな可能性があり、より迅速に、より的確な意思決定を可能にする力があることを認識しています。また、ほぼ90%がデータは競争力にとって「不可欠」であると同意しており、今すぐ行動を起こさなければ何が起こるかを認識していることを示唆しています。しかし、言うは易く行うは難しです。製造業のリーダーたちは、事業の継続、人員ニーズへの対応、そしてビジネスの優位性の維持に苦慮しているのです。
これらの障壁を克服するのは困難であることは明らかですが、高度な分析が鍵を握っており、メーカーは断片的なデータを、すべての関係者による意思決定を促進する実用的な洞察に変換できるようになります。
製造業が分析を活用してメリットを生み出す5つの方法と実例
製造業において、膨大なデータ量をうまく処理することは、効率化、コスト削減、そしておそらく最も重要な意思決定の改善を実現する鍵となります。しかし、データ分析はそれだけにとどまらず、リアルタイムでアクセスすることで、製造業者にとって貴重な情報を豊富に提供します。ここでは、製造業者がデータ分析を活用している5つの革新的な方法をご紹介します。
効率を高める予測メンテナンス
データ分析により、機器の故障を事前に予測し、コストのかかるダウンタイムを削減し、効率性を向上させることができます。例えば、デロイトは仕分け施設のダウンタイムが急増していた世界的な荷物配送会社を支援しましたが、予測メンテナンスを活用することで、ダウンタイムが20%減少すると予測しました。 年間1億5千万米ドルの利益 150 の施設全体の容量を解放することにより。
品質管理と廃棄物の削減
データ分析は、工場出荷前に欠陥を検出することで、製品品質の一貫性を確保します。例えば、ゼネラル・エレクトリック社はデータ分析を活用し、製品が顧客に届く前に潜在的な欠陥を特定することで、欠陥数を50%削減しました。
サプライチェーンの最適化、コスト削減
アナリティクスは、サプライチェーンと物流に大きな最適化の機会をもたらし、透明性と管理性を向上させることができます。アーンスト・アンド・ヤング（EY）によると、SmartMaps™はデータ分析を活用することで、データを効果的にマイニングし、サプライチェーンを変革し、5%から15%の潜在的なコスト削減を実現しました。
需要予測と在庫最適化
レーザーのような精度で需要を予測し、在庫切れや過剰生産を回避します。アクセンチュアは、需要予測の統合ビューを通じて、食品マーケティング・流通企業の予測誤差を約6～8ポイント削減し、約1億5千万～1億5千万米ドルの潜在的利益の創出を支援しました。
データ駆動型意思決定（DDDM）とコストプロファイリング
データ分析は、データを実用的な洞察に変換し、データに基づいた意思決定を支援して成果を最適化するコストプロファイリングを可能にすることで、リーダーの能力を高めることができます。
EY は、データ主導の文化の結果として、データ変革の取り組み中に同社がサポートしたビデオゲームメーカーが、業務の効率化、顧客満足度の向上、離職率の低下を実現していると報告しています。
データ駆動型メーカーになる：デジタル変革を迅速に進める方法
製造業の新たな世界ではデータが王者であり、データドリブンな組織こそがリーダーとなるでしょう。競争力を維持するために、製造業者は投資、ポリシー、そして全体的な事業戦略といった分野を含め、事業運営全体において、よりデータに基づいた意思決定を行う必要があります。
改善できないものは測定できないのは事実ですが、データ分析は、行動を促す実用的な洞察を発見するのに役立ちます。 継続的な改善そうすることで、影響の大きい領域を特定し、チームが事実に基づいた意思決定を行えるようになります。
このアプローチは、デジタル変革の加速から持続可能な実践の強化、ESG 評価の向上に至るまで、さまざまなビジネス成果を促進します。
これは、世界的に最も多くのデータを生成するセクターの一つと報告されている製造業において特に重要です。製造業のリーダー企業がデータの力を最大限に活用する方法を理解すれば、高いパフォーマンスを達成し、競合他社を凌駕することができます。
革新的なデータ分析プラットフォームを活用することで、リーダーは製造業を変革し、新たなデータポイントを活用してビジネスの非効率性に関するより深い洞察を提供することで、改善の影響が大きい領域を特定し、業界の同業他社とグローバルに結果をベンチマークすることができます。
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