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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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ビッグデータ活用の盲点

 IoTで工場の稼働率・生産性を向上させ、PLMにて企画から量産までを一気にデータ管理するという現在の潮流は、一見するとビッグデータが高度に活用され、業務が大幅に高度化されているように見えます。しかし、ここには大きな落とし穴があると筆者は考えます。図3は、一般的な製造業におけるモノの製造プロセスを、筆者の視点で俯瞰したものです。

出典:KPMGコンサルティング

 図3の通り、新製品を企画、設計、プロトタイプを開発していくという、いわゆるクリエイティブな領域においては、PLMとCAD、CAM等が連携し、データが十分に活用され、業務の効率化・高度化が図られています。しかし、クリエイティブな作業を下から支える品質確保の領域はどうでしょうか。この領域では人の経験則、特に感覚に頼って作業が進められているのが現状です。

 製造プロセスにおいて、品質確保のための取組みは様々な角度で実施されています。例えば、企画の段階では、過去の類似品開発の経験より製品の品質や想定されるリスクをチェックします。意匠デザインの工程では、主要な構造部品の形状や部位の配列、生産技術上の実現の可能性がチェックされます。

 また、プロトタイプ試作の段階では、外観や形状寸法、構成品の組み合わせ、工法の適用可能性、材料特性に起因する品質等を綿密にチェックします。各々のチェック観点は、いずれも担当者の経験に基づき定義されて、実施されているというのが実態です。

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