工場IoT化の課題は、何を「見る」のかを決めることであるおはようございます。プロダクトクリエイション部、中里です。みなさん、「IoT」という言葉、聞き飽きた感じもおありでしょう。「IoT」をキーワードとしてさまざまなセミナーや展示会が開かれていますし、関連記事や書籍も山のようにあります。いう今回のブログも「IoT」がキーワードなのですがね......。最近、世の中で「IoT」といえば「見える化」なのだと感じることが多くあります。「IoT」で、独立していた機械やセンサー、システム、ヒトをつないで、今まで見えなかった何かを見えるようにするというイメージです。工場ロボットの内部データをBIツールにつないで、今まで見えなかったロボット内部の状態を見えるようにするといったことが挙げられます。世の中には、すでに「見える化」している工場がある一方で、どうすればよいか悩んでおられる企業様も多いようです。「IoT」で「見える化」。機械やセンサーをネットワークにつないで、データを取ってくる。ただの数字の羅列だとぱっと見誰にも何もわからないし、社内での受けも悪い。BIツールにつないで、ビジュアル化しよう。変化してゆくグラフやイメージ。工場を「IoT化」した感じ。「見える化」の成功事例としては、工場の機械のデータから異常値を見つけ故障する前に手を打てるようにした企業や、消費電力や燃料、水などのエネルギーの使用量のデータをチェックすることで全体のエネルギー使用量を低減した企業などが挙げられます。これらは、データをただ「見える化」するだけでできる事ではありません。「見える化」したデータを「分析」して、本当に必要なものを「見る」ことで実現したのです。機械やセンサーをネットワークにつないでデータを取るだけでは、「見えないIoT」になってしまいます。膨大なデータだけが積み上がり、サーバーの容量がどんどん膨らんでゆく。IoT投資の請求書が次々届き、社長や役員からの「集めたデータから結果を出せ」プレッシャーが重くなってゆく。こんなことならデータ取るんじゃなかった......。なんて話になってしまったら。仮説と検証を繰り返して、何を「見る」のかを決める「見えないIoT」にならないためには、何を「見る」のかを決めることが重要です。言っても、今までは見えていなかったデータを元にこれから何を「見る」のか決めるのは、簡単ではありません。仮説と検証が必要です。仮説を立て、実際にデータを集めてみます。集めたデータを分析して、何かが「見えた」としたら、それを活用に移せば良いですが、「見えなかった」り、「見えた」ものが足りなかったりしたら、また新しい仮説を立ててデータを取りなおさないといけません。不要なデータは捨て、有益なデータだけを残すことも必要になります。WALD」は、IoT化の実現を支援する製品です。仮説の検証から実際のデータ活用までサポートします。WALDにつなぐとします。すると、どの工程で誰が何を使ってどれだけの時間作業したのかが「見える化」され、より詳細かつ正確な原価管理に反映することができます。どの工程の原価が高いのかが「見える化」したら、そこから何を「見て」何をするか、仮説と検証をすれば良いのです。あなたが「IoT」の対応を考えておられるのであれば、それを「見えないIoT」にしてしまわないために。お悩みですか?貴社の課題、私たちに相談してください。私たちは、製造業のためのソフトウェア開発会社、シナプスイノベーションです。基幹システムの導入から、生産・物流等の見える化・自動化までワンストップで提案します。経営層から現場層まで情報を一気通貫につなげられることが強みです。まさひと)宝塚歌劇をこよなく愛する生産管理&経営管理コンサルタント。神戸生まれの神戸育ち。海を眺め、山へ登ることが好き。関心あること、感心したこと、歓心を得た事を綴ります。WALDや、その他のソリューションについての詳しいご説明、資料請求など、お気軽にお問い合わせください。