少子高齢化の進行による人手不足や世界的な不確実性の高まりなどを受けて、製造業では、労働生産性の向上やサプライチェーンの強靭化などが喫緊の課題となっています。これらの課題を解決するためには、製造現場でさまざまなデータを収集・分析し、活用していくことが非常に重要です。
本記事では、製造業でデータ分析を行う必要性やメリットなどを解説するほか、データ分析ツールを活用した成功事例についてもご紹介します。
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製造業が抱える課題とは
近年の製造業では、人手不足を補うための生産性向上や、感染症拡大などの世界的な不確実性への備えとしてのサプライチェーンの強靭化などが課題となっています。ただ、これらの課題を着実に解決できている企業は、実はそう多くはありません。
課題解決が進まない背景のひとつには、データを活用した経営判断ができていないことが挙げられます。IoT（モノのインターネット）技術の導入により、製造現場でデータを収集する環境は、以前よりも飛躍的に進化しました。しかし、大量に集めたデータを適切に分析・活用できていない会社も多いのが現状です。
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製造業のデータ活用とは
製造業におけるデータ活用とは、工場内のさまざまなデータを収集、分析し、その結果を生産管理や製造プロセスの改善などに活かすことです。近年、工場の機械設備などに IoT 技術の導入が進み、データ収集はできるようになっているものの、データの活用に関してはまだ十分ではないというのが実情かもしれません。メーカーがデータを適切に活用することができるようになると、生産性の向上につながるほか、データにもとづいた企業経営を行うことが可能になるでしょう。
以下に製造業がデータ活用を取り入れることで、どのようなことが可能になるか具体例を紹介します。
生産設備の効率的な管理が可能になる
機械設備の状態や製造パフォーマンスなどのデータを収集し、分析できるようになると、故障リスクの高い設備や、製造プロセスのボトルネックになっている箇所を早期に特定することが可能です。このように生産設備を効率的に管理することで、機械の不調や故障などの問題点を現場スタッフの経験則よりも早く的確に発見することができ、生産性の向上や業務の効率化などにつながります。
データドリブン経営が可能になる
データの有効活用ができるようになると、これまで個人の経験や勘に依存していた業務プロセスから脱却し、データドリブンな経営が可能になります。データドリブンとは、業務や経営上の意思決定において、収集・分析したデータの結果をもとに判断、実行することです。
製造業のデータドリブン経営では、製造機器の稼働状況のほか、製品の在庫状況や販売状況など、さまざまなデータの分析結果にもとづき、適切な判断を迅速に行えるようになります。これによって、生産設備の効率的な管理、精度の高い製造計画の策定や品質改善などが可能になり、生産性向上やコスト削減といった課題の解決につながるでしょう。
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データ分析が製造業にもたらすメリット
製造業においてデータ分析が可能になると、さまざまなメリットを享受することができます。現場の生産管理や経営判断が適切かつ迅速に行えるようになるほか、新たなビジネスチャンスの発見にも期待できるでしょう。以下に、データ分析が製造業にもたらす、おもなメリットを解説していきます。
精度の高い製造計画を立てられる
データ分析による製造業へのメリットは、精度の高い製造計画が立てられることです。工場や倉庫からデータを収集することにより、現場の稼働状況や製品の在庫状況などを可視化することができます。それにより、現状を分析した上で無駄のない高精度な製造計画を立てることができ、製造コストの削減または生産性の最大化が可能になるでしょう。
製造プロセスを最適化できる
製造プロセスを最適化できるという点も、製造業でデータ分析を行うメリットといえます。製造現場の機械設備にネットワーク機器を設置し、データをリアルタイムに取得することで、稼働状況や製造オペレーションの分析に活用することが可能です。機器の故障や部品交換タイミングが早期にわかるなど、最適な製造プロセスを構築することができます。
品質の向上・改善につながる
製造業がデータ分析を行うことにより、製品の品質向上および改善につながる点もメリットのひとつです。製造過程はもちろん、製品の出荷時や出荷後のデータも収集、分析し、製造工程や部品、設計にフィードバックすることで、品質の向上や改善につなげることができるでしょう。
迅速な意思決定が可能になる
客観的な事実を基に迅速な意思決定ができるようになることも、データ分析によるメリットです。製造現場に設置した IoT 機器からリアルタイムに集まる大量のデータを分析し、可視化することで、生産管理者や各部門の責任者らがそれぞれの責任でスピーディーに判断を下すことができ、生産性の向上につながります。
経営課題の把握、解決のヒントを得られる
製造業にデータ分析を取り入れることにより、経営課題の把握や解決のヒントが得られることもメリットといえます。製造現場や製品に関するあらゆるデータを収集、分析することで会社全体の状況が可視化されるため、隠れた経営課題を把握または発見することが可能です。新たに見つかった課題の解決方法も、集めたデータを詳細に分析することでヒントが得られる可能性があります。
新たなビジネスチャンスを見つけられる
データ分析により抽出した数々の課題の中から、新たなビジネスチャンスが見つかることもあります。こうした思いもよらない副産物が得られるのも、製造業がデータ分析を行うメリットのひとつといえるでしょう。
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データ分析の成功事例
国内外の製造業で、データ分析による業務プロセスの改善で成功した企業の事例をご紹介します。どの企業も収集したデータを可視化して分析することで、作業工数の削減はもちろん、生産性の向上や迅速な意思決定の迅速化につながっているようです。
アネスト岩田株式会社
産業機械メーカーのアネスト岩田株式会社は、データ活用の取り組みとして、従来はおもに Excel でデータを集計し、PDF や PowerPoint でレポートしていました。しかし、集計報告の作成に時間がかかりすぎていたため、改善策としてデータ分析用に BI プラットフォームの Tableau を導入します。導入にともない、Tableau 活用のワーキングチームを発足させ、難度の高いデータソースとのデータ連携までをワーキングチームが担当し、その先のダッシュボード（分析結果を可視化したもの）の構築を各事業部の現場が担当することにしました。それにより、現場ではデータ集計作業が不要になったほか、ダッシュボードは誰でも見られるため報告の必要もなくなり、それまで集計報告にかけていた労力や時間を大幅に削減することができました。ダッシュボードによりデータを可視化できるようになったことで将来の売上予測も容易になったほか、データをドリルダウンすることで得られる気づきから仮説立案もできるようになるなど、データドリブン文化が広がっているようです。
株式会社日立製作所
日本を代表する大手電機メーカーの株式会社日立製作所では、これまで自社の労務管理やプロジェクト管理などの社内業務におけるデータ活用はあまり行われてきませんでした。そんな時、産業機械メーカーへの営業データ支援をきっかけに BI プラットフォームの Tableau の導入を決めます。顧客の営業データを分析・活用して購入確度の高い顧客を効率的に訪問できる仕組みを構築し、大きな成果につなげることができました。社内においても、従業員の労働状況を管理するダッシュボードを構築して可視化し、労務管理工数を 1 万 8,000 時間、長時間労働者を約 96％削減することに成功したのです。
TDK 株式会社
総合電子部品メーカーの TDK グループでは、データにもとづいた意思決定の重要性に早くから注目し、データ分析に取り組んできました。しかし、それまで利用していた BI ツールでは、データをビジュアル化する機能が弱く、Excel で二次加工する必要があるなど、データ分析に時間がかかりすぎるという問題がありました。その解決策として、全社共通の BI プラットフォームとして Tableau を導入したところ、データ分析にかかる時間が大幅に短縮されたそうです。Tableau は直感的に使うことができ、数字の背景までわかりやすい仕組みのため、問題発生時の原因究明も行いやすくなったといいます。
キオクシア岩手株式会社
半導体メモリのキオクシアグループの中でも、最大規模の製造棟と最先端の設備を誇るのがキオクシア岩手株式会社です。半導体の開発・製造は、不測の事態に対処するために、日々工場で発生する膨大なデータを収集・分析し、迅速に的確な経営判断を下すことが欠かせません。半導体のスムーズな供給のためには、収集した大量のデータを一目で内容が把握できるように加工するデータ分析の仕組みが必要なことから、キオクシア岩手では、BI プラットフォームの Tableau を導入しました。
現在は、全社員の半数が Tableau を活用しており、従来の Excel を使った方法に比べて報告資料作成の時間は 78％削減され、意思決定の精度・スピードも向上したといいます。
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Tableau 無料トライアルをダウンロード分析ツールを選ぶポイント
収集したデータをうまく活用するには、企業が持つさまざまなデータを可視化してくれる BI ツールの導入が不可欠です。BI ツールを選ぶ際は、以下のポイントを考慮して検討すると良いでしょう。
ツールが導入目的に合っているか
BI ツールには大きくわけて、データ抽出、データ集計・分析、レポーティング、ダッシュボート作成の 4 つの機能が備わっています。製品によっては、ある機能に特化している場合もあるので、導入の目的や、何を分析したいのかを明確にした上で、必要な機能を備えたものを選びましょう。
操作が簡単か
多くの従業員が使用することを想定するなら、操作が簡単で、直感的に使えるかどうかを確認することが重要です。操作が難しいと、それだけで敬遠する従業員が出てきてしまい、結果的にあまりツールを使ってもらえないということにもなりかねません。
分析結果の表示がわかりやすいか
ツール上に表示される分析結果の表示がわかりづらいと、データの二次加工が必要となって手間がかかり、迅速な経営判断の妨げになります。ダッシュボードやレポートなどで、分析結果をわかりやすく表示できるツールを選ぶようにしましょう。
サポートは充実しているか
BI ツールの導入時やほかのツールやシステムとの連携時に、設定トラブルが起こる可能性もあるため、ツールのベンダー会社のサポート体制が整っているかどうかは事前に必ず確認しておきましょう。また、ツールの使い方がわからないという従業員も出てきますので、ベンダー主催の使い方セミナーなどのサポートがあると、ツールのスムーズな導入が可能です。
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製造業の効率化が図れる Tableau の特長
どの分析ツールを導入するか迷ったら、BI プラットフォームの Tableau がおすすめです。Tableau にはおもに次のような特長があります。
高い分析能力
Tableau は、「世界をリードする分析プラットフォーム」を掲げた BI ツールであり、メッセージに見合った高い分析能力を備えています。高度な計算、R と Python の統合、高速なコホート分析、予測機能といった、豊富な機能を活用した複雑な計量分析が可能です。
ビジュアル化が直感的でわかりやすい
「情報を直感的に把握できる」ビジュアルは、ダッシュボードの要です。Tableau は、グラフや図、イラストなどが視覚的にわかりやすく表示され、一目で内容を理解できます。
操作が簡単
Tableau では、ドラッグ ＆ ドロップ操作でダッシュボードを作成していきます。操作がシンプルなので、誰でも簡単にデータを扱うことができ、特別な技術も必要ありません。
リアルタイム更新が可能
Tableau では、表示するデータとの接続形式で「ライブ接続」を選ぶことで、リアルタイム更新が可能です。更新作業の手間がかからず、常に最新のデータを表示できます。
情報を共有できる
チームでダッシュボードを共有し、同じリアルタイムのデータを見ながらネクストアクションの選定・戦略を立てることが可能です。そのため、意思決定などビジネスのスピードアップが期待できます。
手厚いサポート体制
Tableau では、「標準」「拡張」「プレミアム」の3つのレベルのテクニカルサポートプログラムを提供しています。導入時に、導入の進め方やダッシュボードの作り方などのアドバイスもあり、ユーザー教育メニューも豊富です。
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Tableau を導入してデータ分析体制を構築しよう
データドリブンな意思決定で製造業のビジネスを加速させるためには、膨大なデータの収集や蓄積、可視化に長けた BI ツールの活用がおすすめです。
その中でも、Tableau は高い分析性能と使い勝手の良さを備えたBIプラットフォームであり、さまざまな製造業のデータ活用に役立っています。BI ツールを導入するなら、ぜひ Tableau を試してみてください。まず、無料トライアルからスタートしたい方は、下記のボタンより詳細をご確認ください。
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