◆製造業におけるデータ活用がもたらす本質的価値とは？
少子高齢化による人手不足、激化するグローバル競争、そして日々高度化する顧客ニーズ。製造業は今、かつてないほどの転換期に直面しています。この激流を乗り越え、持続可能な成長を実現するために不可欠なのが、「データ活用」です。熟練の技術や知見をデータとしてマニュアル化し、生産プロセス全体をデータで「見える化」することで、これまで「経験と勘」に頼っていた領域に「科学的なアプローチ」を導入し、新たな価値創造の扉を開きます。
デジタル化が進み、様々なデータが取得できるようになってきているため、そのデータを活用することがこれからのビジネス環境では必要不可欠となっています。
今回は、実際にどのような場面でデータ活用が可能かご紹介致します。
◆マーケティング
データ(売上、顧客属性、地理情報等)を使って分析を行うことで、サービスの改善、製品ターゲットの最適化を行い売上の増加が期待されます。またBtoC、BtoB問わずメルマガによる顧客との関係維持が大切になっています。メールの開封率やコンバージョン率等から関係維持強化の施策決定を、データを基に行うことが可能です。
【解決できる課題】 様々なシステムに格納されているデータを統合し、データドリブンなマーケティング戦略を実現
【活用するデータ例】 顧客データ、WEB閲覧情報、受注データ、地理情報、メルマガ開封率、営業履歴など
◆経理・財務
財務諸表を使ったデータ分析を行うことで、データを基に経営判断を行うことが可能となります。決算データ等眠っているデータが多い財務・経理では徐々にデータ活用の意識が広まっているように感じます。
【解決できる課題】 ルーティン作業のデータ集計業務の効率化
【活用するデータ例】 受注データ、給与データ、旅費・交通費、請求関連など
◆サプライチェーン
発注、在庫切れの特定や購入時期を予測し、在庫管理の最適化を行うことでコスト削減につなげることが可能となります。さらには、機械学習を活用し、顧客の支出等を分析、需要予測に繋げることが出来ます。
【解決できる課題】 過剰在庫によるキャッシュフロー悪化、欠品による販売機会損失、急な需要変動への対応遅れ
【活用するデータ例】 販売履歴データ、生産計画、原材料の在庫・発注データ、部品調達リードタイム、天候データ、イベント情報など
◆予防保全とメンテナンス
センサーデータを利用して、機械や設備の異常な動作を検知し、予防保全のスケジュールを最適化します。また、メンテナンス予測モデルを構築し、生産機器の無駄な停止を最小限に抑えることが出来ます。
【解決できる課題】機器や設備の管理効率化
【活用するデータ例】 センサーデータ、機器・設備の稼働データなど
製造業における予測分析の多様なユースケース
需要予測の高度化: 販売データ、プロモーション、景気指標から高精度な需要を予測し、生産計画・在庫最適化へ。
設備保全（予知保全）: 稼働データ、センサーデータから故障時期を予測し、計画的なメンテナンスでダウンタイムを削減。
品質予測: 生産工程データ、原材料データから製品の品質を予測し、不良発生を未然に防止。
顧客行動予測: 顧客データ、市場データから顧客離反や新製品の需要を予測。
AIも発達しており、データの活用はこれからも重要度を増してきます。その中でも、過去のデータから予測分析を行うことで、先手の管理、リスク回避、そしていち早く機会創出につなげることができます。
◆製品改善と設計最適化
顧客のフィードバックや製品の使用データを分析して、製品の改良や新製品の設計に活かします。またシミュレーションとデータ解析を組み合わせて、製品の性能や耐久性を向上させるための最適な設計を導くことも可能です。
◆人的リソース管理
生産者の作業パフォーマンスやトレーニングニーズをデータで追跡し、生産者のスキル向上や効率向上をサポートします。
まとめ
データ活用は馴染みが無い方にとっては抵抗がある分野かと思います。しかし現場のメンバーが自らデータを活用することで、現場のニーズに合った最適な分析を行うことが可能となります。企業によるデータ活用を検討の方は、分析から可視化まで行うETLツールやBIツールの導入の検討をおすすめします。
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ご紹介した数々のユースケースは、いずれも複雑なデータ処理や高度な分析スキルが求められると思われがちです。しかし、Alteryxがあれば、直感的な操作でこれらのデータ活用を実現できます。製造現場のIoTデータから経営データまで、あらゆるデータを統合し、予測分析や自動レポート作成まで一貫して行えるのがAlteryxの強みです。京セラみらいエンビジョンは、Alteryxの導入支援だけでなく、お客様のデータ活用が真の成果に繋がるよう、戦略策定から運用まで伴走いたします。
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