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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(2)

KPMGコンサルティング
【第3回】 2017年12月29日
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暗黙知のビッグデータ活用が本格化する

 現在、多くの企業で主として取り組まれているビッグデータ対応は、センサー等の「扱いやすい、定型化されたビッグデータ」であり、機械のデータを集約したものと言えます。これだけでも、製造現場の生産性向上、高度化を図ることは可能ではありますが、今後、企業がさらなる競争力を得るためには、企業の英知が集約された真のビッグデータである暗黙知の活用は必須です。

 数年前に登場し、世の中を席捲したビッグデータの時代は終焉を迎え、新たなるデータ活用のステージが到来しています。日本の製造業は、今後熟練の技術者が定年退職を迎え、熟練技術者が有している知識の継承が課題となっています。また高品質な製品は、日本の競争力の源泉でもあります。こうした社会背景を踏まえ、次世代UI/UXデバイス×AI×クラウドのソリューションが、日本の社会を支える一助となるのではないでしょうか。

 次回は、次世代のIoTとして、生産性向上・作業高度化に必要不可欠な「取得可能な情報の拡張」「定性的な暗黙知から定量的な形式知への昇華」を目的とした先進的なセンシング技術の活用方法について解説します。

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ポスト・ビッグデータ時代の経営

「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。

「ポスト・ビッグデータ時代の経営」

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