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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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 また製造業においては、IoTの他にも、各製造プロセスで活用されるサービス、ソフトウェア、データを統合管理するデジタルファクトリーの実現を目的とした、PLM導入も同様に進められています。図2はPLM(Product Lifecycle Management)によるデータ管理のイメージです。

出典:KPMGコンサルティング

 PLMの導入により、製品開発のクリエイティブな領域において、CAD(Computer-Aided Design)、CAM(Computer Aided Manufacturing)のみならず、MES(Manufacturing Execution System)やERP等のデータと連動させて、設計のフロントローディング(初期工程での問題点の顕在化)を実現します。製品構成や設計図面等の情報をITインフラ上で共有することで、設計・設計管理・生産技術・生産管理はもとより、原価管理や購買等のバックオフィスでも最新の製品開発データにアクセスすることを可能とします。

 特に、設計技術者は、必要な情報にリアルタイムにアクセスでき、早い段階から生産部署のアドバイス等を設計に反映することは、製品製造プロセス全体の最適化に大きく寄与します。

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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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