経済産業省、厚生労働省、文部科学省が作成している、「2023年版 ものづくり白書 (令和4年度 ものづくり基盤技術の振興施策) 概要」によると、以下2つが製造業のビジネス環境において重要となる取り組みとして挙げられています。
・データに基づきサービスを改善し、顧客との関係の長期化、利益獲得手段の多様化
・市場調査・企画から製造・物流・販売までの一連のプロセスを最適化し、競争力を強化
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。
◆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。
◆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。
◆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。
◆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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