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ポスト・ビッグデータ時代の経営

製造業における
ビッグデータ活用の盲点と対策(1)

KPMGコンサルティング
【第2回】 2017年11月10日
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山本直人(やまもと なおと)
KPMGコンサルティング Advanced Innovative Technology ディレクター

大手コンサルティングファームで中央省庁および大手製造、小売り、流通業などで大規模基幹システム開発、ECプラットフォーム開発等でアーキテクトを務める。オープンソースソフトウェアの啓蒙普及のための分散処理技術のコンソーシアムにも参加。KPMGコンサルティングにおいて、提案活動やエンゲージメントのリード、最新テクノロジーを用いた世の中にないサービスの研究を進めている

製造業におけるビッグデータ活用状況

 「インダストリアルインターネット」や「インダストリー4.0」に代表される欧米のデータ活用の波に押され、日本の製造業においても、ビッグデータの高度活用に取り組む企業が増えてきています。主に、IoT導入による工場の稼働率向上などを目的としたセンサーデータ活用が、大規模なビッグデータ活用の取組みの中心となっています。一般的に、IoTによるビッグデータ活用では、図1のような価値を享受することができます。

 IoTの代表的な方式は、設置されたセンサーにより、工場の機器の稼働状況を継続的に把握し、障害発生を未然防止することで稼働率を向上させるモノのモニタリングです。これにより分析結果に基づき機器類を高度に制御するモノの制御、工場で製造された製品自体を監視し、不良品の混入防止が可能になります。これらは、人が手で実施していた作業を大幅に効率化し、生産性を大きく向上させることができます。

ガートナーのレポートを基に筆者作成
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「ビッグデータ」が活用され始めた企業の現場で「ハードウェア資源不足に対する危機感」が問題となりつつある。この潮目の変化にいち早く気づいたコンサルタントが、「ビッグデータ時代の終焉」と「ポスト・ビッグデータ時代」の経営の要点を明らかにする。

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