製造業でのデータ活用とは？データ分析でできる4つのこと

データ活用は、もはや一部の先進企業だけが行う特別な取り組みではなく、製造業全体で広く採用されつつある重要な戦略です。

IoTセンサーによるリアルタイムのデータ収集や、AIを活用した高度な分析が、生産効率の向上やコスト削減といった成果を生み出しています。これにより、従来の製造プロセスが進化し、より競争力のある事業運営が可能になっています。

この記事では、製造業におけるデータ活用の事例や、実際にどのようなメリットをもたらしているかを紹介します。

テクトラグループは、様々な企業のデータ活用支援を行っており、実際に支援させていただいた事例もご紹介しています。製造業でのデータの活用に興味がある方は、ぜひご一読ください。

なお、この記事は、以下の4つのページで構成されています。気になるポイントがある場合は、直接それぞれのページに飛んで読み進めてください。

本ページでは、データ活用とはそもそも何か、データ分析で何ができるのかを確認していきます。

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データ活用とは？定義と背景

データ活用の概要

製造業におけるデータ活用とは、得られる膨大なデータを分析・加工し、その結果をもとに業務の効率化や生産性の向上を図る取り組みです。特に、IoT技術が普及したことで、工場の生産設備から様々なデータを収集できるようになっています。

このようなデータ活用が注目される背景には、急速な技術革新や人手不足、高齢化社会の進行が挙げられます。日本では特に、技能継承の困難さが課題となっており、データによる自動化や効率化の必要性が増しています。

目指すべき未来は、より精密な生産管理とプロセスの最適化です。これによって、製造業全体の競争力を高めるだけでなく、無駄を減らし、意思決定を迅速化し、持続可能な成長が期待できるようになります。

データ活用で実現できること

製造業で得られるデータを活用することで、主に以下の4つのことを実現できます。

データを活用することで、社内の生産性と効率性の向上が可能です。

例えば、とある会社では生産現場で収集したデータを活用して、生産プロセスの最適化を実現しました。

製造業でのデータ活用1_生産性と効率性の向上

これにより、生産ライン全体のパフォーマンスが向上し、納期遅延や余剰在庫のリスクを低減することが可能です。結果として、コスト削減にも貢献します。

さらに、データを基にした自動化の導入により、生産性がさらに向上します。このアプローチにより、人材不足に対応しながらも高い生産性を維持することが可能です。

データを活用した品質管理と保全で予知保全ができるようになるため、機械のダウンタイムを最小限にとどめる上で役立ちます。例えば、ある会社では製品の品質検査にAIを導入し、検査プロセスを自動化しました。

AIや機械学習を活用することで、製造過程における微細な不良をリアルタイムで自動検知し、早期に対策を講じることが可能となります。この取り組みにより、製品の品質を向上させるだけでなく、メンテナンスの効率化も実現可能です。

製造業でのデータ活用1_品質管理と保全

例えば、予知保全を行うことで、設備の故障を事前に防ぎ、稼働率を最大限に維持できるようになります。これにより、生産ライン全体の効率が向上し、企業全体の競争力が強化できます。

データを分析することで無駄なコストを洗い出せるため、コスト削減とリソース最適化を行いやすくなります。

データを活用することで、在庫管理が高度化され、過剰な生産や余分な在庫を減らすことが可能になります。また、リソースの最適化により、労働力の適切な配分が実現し、結果として生産性が向上します。

これにより、効率的なオペレーションが可能となり、企業全体の利益が最大化されます。

データを分析して可視化することで、迅速な意思決定と柔軟な対応が可能になります。例えば、ある会社では、データ分析を活用してリアルタイムで分析結果を可視化し、需要変動や生産ラインの異常に即座に対応しています。

このような迅速な対応を行うことで無駄なコストを回避し、競争優位性を高めることが可能となります。

製造業でのデータ活用1_迅速な意思決定お柔軟な対応

また、リアルタイムで得られるデータに基づいて迅速に意思決定を行うことにより、生産計画や人員配置の最適化が実現されます。

データ活用によって意思決定のスピードが向上することで、現場での対応も迅速化され、結果として業務全体の効率化が促進されます。また、トラブル発生時のダウンタイムを最小限に抑え、製品の品質維持や顧客満足度向上にもつながるのです。

ここまでは、製造業でのデータ活用の定義と、データを活用してできる4つのことをご紹介しました。

次のページでは、製造業のデータ活用をする際に、課題になりやすいつのポイントをご紹介します。これらの課題に対する対策も解説しているので、ぜひ次の記事に読み進めてください。