データが溢れかえる世界において、メーカー各社は苦戦を強いられています。しかし、Forresterの調査によると、なんと98%ものメーカーがデータの活用に苦戦しているというのです。ご自身の経験にも当てはまると感じて、うなずいていらっしゃいますか？そう感じているのはあなただけではありません。リーダーが管理しなければならないデータの量は、驚くべきスピードで増加しています。 調査対象者のほぼ50％ データは倍増し、今後5年間、2030年までに3倍になると予想されています。しかし、問題はデータの過剰さだけではありません。効果的な分析の欠如も問題なのです。
製造業において、データは単なるリソースではなく、かつてない生産性と収益性を実現する触媒です。マッキンゼー・アンド・カンパニーは、この分野におけるアナリティクスの変革力を強調しています。これまで、製造業はIT能力において遅れをとっていましたが、高度なアナリティクスを活用することで、原材料の調達から完成品の販売に至るまで、データを活用し、プロセスの改善につなげることができます。
高度な分析は、隠れたボトルネックや採算の取れない生産ラインなど、これまで見えなかった問題を製造業者が解決するのにも役立ちますが、同様に重要なのは、分析によって製造業のリーダーがリアルタイムの洞察を活用して事実に基づいた意思決定を行い、変革を促進できるようになることです。
不十分な分析は製造業務を妨げ、意思決定を阻害し、重要なデータ課題への対処を怠ることでイノベーションを阻害する。デロイトの調査では、ほぼ 製造業者の70％ データの品質、コンテキスト化、検証などの問題が AI 実装における大きな障害として認識されていますが、これらの障害を克服するには堅牢な分析が不可欠です。
今日の主な製造業分析の課題を理解する
製造業がこれほど大きな変化を経験したのは、20世紀半ばの自動化導入以来のことです。これは、生産と業界全体に大きな革命をもたらしました。今日、アナリティクスは新たな革命の最前線に立ち、膨大なデータを実用的な洞察へと変換する力を持ち、製造業を現場から変革しています。しかし残念なことに、製造業におけるデータ量はAIの進化によって急速に増加しており、これは既に深刻な問題、すなわちデータが多すぎる一方で、それを分析するための時間やノウハウが不足しているという問題を悪化させています。
製造業リーダーシップ協議会（Manufacturing Leadership Council）の報告書によると、製造業者のほぼ4分の3が依然としてスプレッドシート（!!!）に頼ってデータを手入力しており、さらに68%がデータ分析にスプレッドシートを使用しています。そもそもデータが信頼できるかどうかという問題もあります。多くの企業にとってその答えは「いいえ」で、自社のデータに高い信頼を置いている製造業者はわずか251社4000社です。さらに、データの課題としては、データの保管システムが複数あること（531社4000社）、データへのアクセスの難しさ（281社4000社）、効果的なデータ分析スキルの不足（281社4000社）などが挙げられます。
これらの課題は今後も解消されることなく、製造業者にとって高度な分析が極めて重要であることを浮き彫りにしています。堅牢な分析ツールは、スプレッドシートや人間では到底及ばないスピードで動作し、製造業者がデータ統合を効率化し、データ品質を確保できるよう支援します。Forbes誌は、データが製造業の未来の基盤となるべきだと報告しています。適切なデータと高度な分析を組み合わせることで、製造業者や様々なステークホルダーは、より情報に基づいた意思決定を行うことができ、ビジネスの将来性を確保するだけでなく、機会を捉え、弱点を最小限に抑えることができます。
分析主導の戦略が成功の鍵となる理由 - 5つの必須事項
高度な分析は課題と機会の両方をもたらしますが、リーダーがこれまで想像もできなかったオペレーションの重要な領域で真の変革を実現できれば、そのメリットははるかに大きくなります。これには、品質の向上、パフォーマンスと収益性の向上、コスト削減、サプライチェーンの最適化などが含まれます。経営幹部がこれらの戦略を活用してデータの課題に取り組む方法をご紹介します。
1. スプレッドシートを廃止し、統合された分析を活用したアプローチを採用します。
時代遅れのスプレッドシートでは、現代の製造業のニーズに対応できません。分析は、データへの統一されたアプローチがある場合にのみ効果を発揮します。ガートナーは、製造業には「構造化データと非構造化データを開発、キュレーション、更新、提供するための統合されたフレームワークとプロセス」が必要だと考えていますが、私たちはさらに一歩踏み込み、あらゆる戦略を統合する必要があると主張しています。高度な分析により、すべてが単一の真実の情報源に基づいて作業できるようになり、サイロを打破し、あらゆるオペレーションを改善できます。
2. 時代遅れのプロセスの使用をやめ、高度な分析と AI に投資する:
デロイトによると、AI導入の前提条件は質の高いデータへのアクセスであり、回答者の4分の3が、生成型AI戦略を支えるためにデータライフサイクル管理への投資を強化する方針を転換したと回答しています。分析プラットフォームもまた、予測分析と処方的分析を活用してパターンを発見し、プロセスを最適化し、将来の課題を予測することで、データドリブンな意思決定を可能にするため、重要な鍵となります。
3. データへの不信感を解消し、分析を使用してデータの品質とガバナンスを確保する:
ガートナーの調査によると、メーカーは拡張性のある、 価値主導型データ交換プロセス 多様なITデータとビジネスデータを活用し、ビジネス上の意思決定を促進する。「データと分析のガバナンスの原則を適用することで、CIOは複雑なエコシステム全体でのデータ交換に必要なデータ品質を提供できます。」
4. 分析主導の可視性でサイロ化された混乱を解消する:
データがサイロに分散していると、例えば品質管理に影響が及び、徹底的な分析の実行が困難になり、欠陥や非効率性の根本原因の特定が困難になります。意思決定の遅延も望ましくない副作用となり得ます。高度な分析により、データサイロが業務効率に影響を与えることがなくなり、断片化された情報を統合されたインサイトに変換することで、より高品質な製品、合理化されたプロセス、そしてより迅速でスマートな意思決定を実現します。
5. 考える時間を減らし、自動化とリアルタイム監視を強化
高度なセンサー、機械監視ツール、自動レポートシステムにより、製造業者はリアルタイムでデータを収集・分析できます。さらに、分析によって得られたデータは、プロセスを最適化し、問題が発生する前に予測する実用的なインサイトへと変換されます。リアルタイムデータと分析を組み合わせることで、製造業者は効率性を向上させ、ダウンタイムを削減し、課題を迅速に解決できるようになります。
戦略から現実へ：あるクライアントが高度な分析で何百万ドルもの利益を上げた方法
データ主導の世界では、アナリティクスは変革をもたらし、データ戦略を実用的な結果へと変えることができます。デロイトによると、ダイムラー・トラック・アジアはデロイトと提携し、構造化データと非構造化データを分析するプロアクティブ・センシング・プラットフォームを導入しました。これにより、品質問題を13ヶ月早く予測し、優先順位付けすることが可能になりました。このアナリティクス主導のアプローチは、2年以内にクライアントのコスト削減に成功しました。 $8百万 保証コストを削減し、分析がいかに強力であるかを強調し、製造リーダーがこれまで隠れていた洞察を発見し、課題を積極的に解決し、測定可能なビジネス価値を引き出すことを保証します。
今すぐ行動しなければ、取り残される - 分析主導の考え方を採用することがなぜ重要なのか
データが驚異的な速度で流入する中、製造業のリーダーたちは重大な岐路に立たされています。課題に正面から立ち向かうだけでなく、アナリティクスの力でこの機会を捉えることが求められています。行動を起こすための時間はますます狭まっているため、経営幹部は競争力を維持するために、高度なアナリティクスを通じてデータの潜在能力を今すぐに引き出す必要があります。高度なアナリティクスを導入することで、ビジネスリーダーは洞察を引き出し、より迅速な意思決定を可能にし、戦略的投資の推進、ポリシーの策定、そして革新的なテクノロジーの導入の最適化を実現できます。
INCITのようなスマート製造のエキスパートと提携することで、製造業のリーダーは、Smart Industry Readiness Index（SIRI）やConsumer Sustainability Industry Readiness Index（COSIRI）によるデジタル成熟度評価やESG評価を受けた後、XIRI-Analyticsなどの分析ソリューションを活用して、データに基づく新たな洞察を獲得し、継続的な改善への道筋を切り開くことができます。XIRI-Analyticsは、データに基づく意思決定、グローバルベンチマーク、コストプロファイリング、GHGプロファイリングをメーカーに提供し、効率性、競争力、持続可能性の向上を支援します。
このプラットフォームは、詳細な分析に必要な関連データを生成・集約し、政府、政策立案者、民間企業、金融機関、株式会社など、企業や多様なステークホルダーに広範なメリットをもたらす変革ツールとして発展します。詳細については、 INCITウェブサイト.
