製造業DXにおけるデータ活用とは？生産性を最大化するポイントを解説

従来の製造業では、生産現場の経験や勘に基づく判断が主流でした。しかし近年では、リアルタイムのデータや高度な分析技術を駆使した、DX（デジタルトランスフォーメーション）による精密かつ迅速な意思決定が求められるようになってきています。
製造業はDXに注力することで、膨大なデータを適切に活用して、生産ラインの最適化や品質向上、コスト削減など、多くのメリットを享受できます。
こうした変革の鍵を握るのが、大量のデータを収集・統合し、製造現場の意思決定につなげる適切な「データ活用」や「データマネジメント」です。

本記事では、製造業DXにおけるデータ活用の重要性と、その具体的な実践方法について解説します。 

なぜ製造業にデータ活用が不可欠なのか？

近年、技術の進歩や顧客ニーズの多様化などによって、製造業を取り巻く環境は大きく変化しており、さまざまな課題に直面しています。

例えば、技術革新の面ではIoT、AI、ビッグデータ、ロボティクスといった先進技術により、多くの企業でスマートファクトリー化が進んでいます。生産性・業務効率のアップが可能で、先進技術を導入するか否かが、企業間での格差に直結することも考えられる状況です。

特に日本を含む先進国は、高齢化の進行により生産年齢人口の減少が一層深刻化すると予想されており、生産能力の低下や納期遅延、製品の品質維持が難しくなるなどの問題が生じるでしょう。労働力不足を補うためにも、積極的にデジタル技術を導入して生産効率の向上が求められます。

また、多様化した顧客ニーズの対応も、大きな課題だといえるでしょう。これまでは生産者が企画した製品を消費者が受け取る一方向の購買行動が主流でしたが、今後は消費者の声を反映し、それぞれの嗜好に対応したカスタム化が求められています。顧客のニーズに合わせた多品種小ロット生産の需要が高まることで、生産計画はより複雑になっていきます。

こうした技術革新や労働力不足、消費者ニーズの多様化など、さまざまな観点からの課題を解決するためには、製造業DXによるデータ活用が不可欠です。

製造業DXとデータ活用の重要性

製造業DXとは、デジタル技術を活用して、企業のビジネスモデルを成長させ、社会に付加価値を与える変革のことです。

例えば、生産管理システムを導入して生産～販売までの工程を1つのフローで管理したり、マニュアルや取扱説明書をデジタル管理することで変更点をリアルタイムで反映させたりなど、デジタル技術の導入で生産性・業務効率を高めます。
多様で大量のデータを取り扱うことが当たり前になった現代では、企業はデジタルデータを上手く活用できれば、コスト削減や業務の省力化、利益率の改善など業務を効率化できます。

また、新たなデジタル技術の導入により、既存事業では見逃されていた顧客課題やニーズを発見し、売り上げの向上や顧客満足度の向上などが期待できます。
データやデジタル技術を活用した「業務効率化」や「提供価値の向上」こそが、DXの本質といえるでしょう。こうした製造業DXの根幹にあるのが、必要なデータの活用という視点です。

データ活用/データマネジメントの重要性

企業の経営資産は、これまで「ヒト・モノ・カネ」の3つが当たり前でしたが、現代では、データも同様の資産として認識されています。例えば、データを製造業に活用することで、以下のような価値を生み出せるでしょう。

現代社会におけるデータは、単なる記録や情報ではなく、企業の競争力を大きく高めるための重要な要素になりつつあります。

競争が激化する現代のビジネス環境では、データを戦略的に活用するための「データマネジメント」が必要です。データの正確性やセキュリティを保ちながら利用していくルール・組織づくりや、効率的にデータを管理するための適切なシステムの導入を行いましょう。

データマネジメントの具体的な進め方については、「3. データマネジメントの視点から見た製造業DXの進め方」で説明していきます。

製造業におけるデータ活用の具体例

企業が、生産ラインの最適化や品質管理の強化、コスト削減などの課題に対応し、データ活用を推進していくことで、業務効率化や新たな価値創出など、企業の成長に欠かせないイノベーションにつながります。

以下は、製造業におけるデータ活用の具体例です。

製造プロセスの可視化

ある製薬会社では、データ収集・分析が人に依存していることが課題でした。そこで、製造・品質データの解析システムを導入し、製造設備をIoTで結び、膨大な情報収集・統合・解析を自動化することで、データ分析の時間を従来の10分の1にまで短縮しました。
人が手作業で集めていた情報や、紙で管理していたデータをデジタル化し、一元管理することで、製造プロセスの可視化と最適な生産計画の立案が可能になります。
 
製造工程に限らず、原材料の調達から流通、顧客への配送に至るまで、全工程を可視化し、サプライチェーン全体のプロセスを見直すことで、製品供給の安定性の向上や、無駄の削減につながります。結果として、生産効率の向上とコスト削減を同時に実現できます。

生産スケジューリングの最適化

ある自動車部品メーカーでは、AIを活用した生産スケジューリングシステムを導入。受注状況や在庫、作業員の稼働状況をリアルタイムで把握し、最適な生産順序を自動で割り出す仕組みを構築しました。結果として、納期遅延の削減や稼働率の向上を実現し、柔軟な生産体制を確立しています。

デジタルツイン技術の活用

デジタルツインとは、センサーで収集した情報から、物理的な製品やシステムを、デジタル空間上に疑似的に再現する技術のことです。

アメリカの航空エンジンメーカーでは、大量のセンサーから航空機エンジンの稼働状況や環境データを収集し、バーチャル上でのシミュレーションを実現しました。データの収集・分析によって、設備保全の状況をリアルタイムに把握することで、トラブル対応速度の向上や、保全時期を的確に割り出すことが可能です。
予知保全以外にも、デジタルツイン技術によって最適な製造プロセスを設計し、製造期間を短縮できる効果も見込めます。

データマネジメントの視点から見た製造業DXの進め方

ここまで、製造業におけるデータ活用の事例や重要性について紹介してきましたが、既存の体制に、突然新しいデジタル技術を導入することはおすすめしません。

データを活用し、目に見える企業成果を出すためには、適切なデータマネジメントが必要です。

データマネジメントとは

効果的な製造業DXを実現するまでの過程には、データマネジメントが欠かせません。データマネジメントとは、文字通り「データを適切に管理すること」です。企業がデータを収集、整理、分析、そして活用する一連の活動を指しています。

例えば、小売業が取り入れているPOSシステムは、販売データをリアルタイムで収集し、どの商品がどれだけ売れているかを把握できます。販売データを基に在庫を管理することで、店舗は売れ筋商品を切らさずに確保したり、過剰在庫を防いだりすることが可能です。売り上げ向上や顧客満足度の向上、在庫管理の最適化など、多くのメリットにつながるのです。

近年、膨大なビジネスデータを扱うことが一般的となり、これまで勘や経験に頼っていた業務も、今では客観的なデータに基づく意思決定が当たり前になっています。こうした変化の中、企業戦略と一体化したデータマネジメントは、企業活動を支える重要な基盤となっています。

データマネジメントの導入ステップ

データマネジメントは、主に「データの収集・統合」、「データクレンジング」、「データ分析」、「データ活用」の流れに沿って行い、組織の「データガバナンスを確立」しながら取り組んでいくことが重要です。

1. データの収集・統合

製造プロセスの各工程でデータは収集されているものの、それらが互いに連携できておらず、分断されているケースが多いです。

まずは製造に関わるIoTデバイスやセンサーデータ、サービスを提供する顧客情報など、組織内に存在する全てのデータを洗い出し、「どこに保存されているか」「どのように活用されているか」を把握することで、データを一元管理できる状況を整えます。

2. データクレンジング

組織が保有するデータを把握したら、各データの欠損や重複、誤情報を確認し、改善が必要な部分を特定します。
不正確なデータの修正や表記の統一、不要データの削除など、データクレンジングと呼ばれる作業を行うことで、データの品質を高め、正しいデータ分析を行える状態に近づけます。
データクレンジングを実施しない場合、誤った情報に基づいて顧客へダイレクトメールを送付したり、同じ顧客に重複して営業したりするなど 、組織全体の生産性を大きく低下させる恐れがあります。

3. データ分析

データ分析ツールや統計分析、AI・機械学習による深層分析を活用し、データの傾向を可視化します。
膨大なデータの中から有用な情報を引き出し、データに基づいた戦略的な意思決定をサポートするための重要なプロセスです。

4. データ活用

データ分析から得られた知見によって、日々の業務の改善や組織の戦略強化を行い、新たな価値を創出するステップです。
データを単なる情報の蓄積として扱うのではなく、分析結果に基づいた意思決定につなげます。例えば、原材料の調達から製造、販売に至るまで多くの企業が関わる製造業は、サプライチェーンの各段階で得られるデータ活用が非常に重要です。

各種データを活用すれば、在庫管理の効率化やリードタイムの短縮、配送時のコスト削減など、製造業が抱える課題も解決できます。

データガバナンスの確立

データガバナンスとは、データに関する方針やルールを策定し、それに基づいてデータを管理する活動です。

データの品質を向上させ、分析がしやすい状態にできても、以下のようなデータ活用に関わるルールや組織が構築されていなければ、継続的な改善が難しくなるでしょう。

 データの管理方法やコンプライアンス・セキュリティ対策、所有権の明確化など、さまざまな側面からデータ活用を支えることで、効果的なデータマネジメントの実現につながります。

製造業DXを成功させるための4つのポイント

製造業DXを成功させるためには、経営層がリーダシップを発揮して牽引するのはもちろん、現場一体となって取り組んでいく全社的な協力が不可欠です。

さらに、人材育成だけに注力するのではなく、効率的なデータ管理を行うための基幹システムの導入も検討するべきでしょう。以下、製造業DXを成功させるためのポイントについて説明します。

1. 経営層のコミットメント

DXは、あくまでも何かを実現するための手段に過ぎません。自社が抱えるビジネス課題を紐づけた上で、「データを活用して何を達成したいのか」というゴールを設定する必要があります。

また、組織全体の意識改革も重要です。社内にDXに対する不安や不信感が残ったままでは、全社的な定着・進展は難しいでしょう。経営陣やDX担当者が発信源となり、DXに関する方針や進捗状況、成果を共有していく姿勢が求められます。

そうすることで、従業員のDXへの関心が高まり、経営層の意図やビジョンが現場に浸透しやすくなるでしょう。データに基づいた意思決定が有用であることを現場が理解し、データや数値に基づいた合理的な判断を行えるようになれば、業務効率化やコミュニケーションの円滑化にもつながります。

2. 専門人材の獲得・社内育成

DXによってイノベーションを生み出すためには、ビジネスモデルの変革と並行して、企業成長を支える人材の確保・育成が求められます。データを適切に管理・分析できる環境を整えるのと同時に、データサイエンティストやデータアナリスト、データエンジニアといった専門スキルを持つ多様な人材の採用・教育を検討することが有効です。

さらに専門人材の獲得だけでなく、従業員全体のデータリテラシーを向上し、企業文化そのものをデータドリブンな文化に醸成する必要もあるでしょう。現場でのDX成功事例の共有や、各従業員の背景に合わせたトレーニングによって、データ活用を推進する共通意識を持たせることが望ましいです。

DXプロジェクトを進めた結果、データやデジタル技術を用いた課題解決に精通し、組織間の調整にも長けたリーダーの確保・育成につながるケースも考えられます。こうしたリーダシップを備えたIT人材が、現場視点だけでなく経営視点も踏まえた課題解決を主導することで、企業のイノベーション創出つながる相乗効果として機能するでしょう。

3. 適切なツールの導入

一つの現場で入力・収集したデータを、個別に活用しているだけでは、その成果は限定的な範囲に留まってしまいます。個々の現場でデータ活用が進んだら、各現場に散在するデータを集約して一元管理・閲覧できるERP（基幹システム）などの構築を進めていきましょう。

各現場で個別のシステムが稼働している非効率性を解消できるだけでなく、社内データを現場横断的に俯瞰して捉えることが可能になります。情報が共有されることで、有用なデータが埋もれることなく活用されたり、新たな発想・ビジネスチャンスにつながったりするかもしれません。

さらに、BI（ビジネスインテリジェンス）と呼ばれる分析ツールもあわせて導入することで、簡単かつ直感的にデータを可視化できます。
システムの導入には、膨大なコストがかかる印象を抱く方も多いかもしれませんが、昨今クラウド型のサービスも登場し、短期間・低価格での導入が可能です。AIを活用したデータ分析ツールも普及しているので、より大量のデータを簡単に取り扱えるようになりました。

当社の提供する「YDC SONAR」は、ほぼクリック操作のみで容易にデータを可視化でき、さらには専門知識不要で高精度なデータ分析までが行えるツールです。現場での「データの管理方法がわからない」「データ分析にかかる手間を減らしたい」と考えている方におすすめです。

4. 継続的な改善

単に一元管理できるシステムを構築して終わりではなく、システムが集約するデータやそこから得られる分析を、日々の業務に組み込むこともあわせて考える必要があります。したがって、社内全体を俯瞰するためのKPI（中間指標）の設定が重要です。

どのようなKPIを重視するかは企業により異なりますが、企業の経営戦略と連動した指標であることが望ましいでしょう。 KPIを具体的な数値で設定しておくと評価基準が明確になり、組織の方向性が明確になるため、複数の工程・拠点間でも情報を共有しやすくなります。

例えば、以下のような数値をKPIとして設定しておくと、効果を検証しやすいでしょう。

また、データマネジメント施策の取り組みを都度評価して、継続的な振り返り・改善を行うことも重要です。データの活用状況を見直した結果、ある現場のデータが、異なる現場では別の目的に活用できるかもしれません。
 
例えば、営業部門が蓄積した営業活動データや顧客データは、商品開発部門では新しい製品やサービスの開発に活用できたり、製造ラインでは生産計画を最適化できたりと、有効活用できます。時間やコストをかけて集約したデータに、新しい活用方法がないか常に検討する姿勢が重要です。

データマネジメントツール「YDC SONAR」のご紹介

YDC SONARとは？

当社では、製造現場で発生するデータの収集・分析を効率化するクラウド型のデータ分析プラットフォーム「YDC SONAR」 を提供しています。膨大かつ多様なデータを一元管理し、迅速な意思決定をサポートするための戦略的な情報基盤です。

YDC SONARの主な機能

• 大量のデータを集計値や表、グラフなど分かりやすい形で可視化・探索できる！
• 業務で発生する膨大なデータを容易かつスピーディーに分析し、現場の意思決定をサポート！
• 複数の工程・拠点で発生するデータを集中管理し、横断的に分析できる！

上記機能は、プログラミングなどの専門知識がなくても設定できるのが特徴で、短期間で簡単にデータ分析ができるようになります。製造現場にDXを導入し、生産効率や品質管理など、さまざまな課題を解決したいと考える企業担当者様に、「YDC SONAR」 をおすすめします。

まとめ

製造業におけるDX（デジタル変革）は、単なる技術導入にとどまらず、データを活用して業務プロセス全体を見直し、企業成長の展望を描いていく姿勢が求められています。有効なデータ活用によって、生産効率の向上やコスト削減、品質管理の強化などさまざまなメリットがもたらされ、付加価値を生み出すための強力な基盤が構築されていきます。

データ活用を通じた新たなビジネスモデルへの変革は、製造業の未来を左右する重要なステップであるといえるでしょう。 
現場で保有しているデータの品質が十分ではない、製造過程から集約したデータをどのように活かすべかわからないなどの課題を抱えている場合には、ぜひ「YDC SONAR」 をご検討ください。データ管理強化や、データ活用方法に関する課題の解決をお手伝いします。「YDC SONAR」 をご検討中の企業担当者様は、まずはお気軽にカタログをダウンロードください。無料トライアルも実施中です。