山﨑知美リスト多くの企業が、データ分析/データ活用に期待するものの、残念ながらデータ分析への取り組みでは、まだまだ失敗事例も多い。多くの原因は、データ分析の目的やゴールをきちんと検討しないまま、データ分析作業を進めてしまうことにある。製造業においては、そのビジネスの展開領域が幅広いだけに、何の業務を対象に、どのような分析を実施すべきかを事前に、十分に検討する必要がある。化学製品など幅広く捉えている。/利用という意味では共通だ。データ分析が効果を発揮するポイントは、どのような製品を、どういった方法で製造し、誰に販売するのかなど、改善すべき業務によって異なってくる。第1回となる今回は、製造業におけるデータ分析における2つのタイプを示し、データ分析と技術トレンドによって変革する製造プロセスの全体像を紹介する。以後、2つのタイプのそれぞれについて、製造業におけるデータ分析の現状と今後を説明した後に、データ分析によって製造業がどのように変化していくのかを述べていく。IT技術の変革が製造業のデータ分析の姿を変える製造業におけるデータ分析は、昨日今日に始まったわけではない。製造現場にある機器にセンサーを取り付けてデータを収集し、故障検知や生産性向上のために利用されている。統計的手法を用いた最適化技術も古くから適用されている。した製造業のデータ分析をより進化させるだけのIT技術の変革が今、起こっている。Things:モノのインターネット)の広がりである。家電や自動車などの製品に搭載した各種センサーから、これまでは収集が難しかった製品販売後のデータをリアルタイムに収集できる。家電の使用状況を基に故障時期を予知したり、自動車の運転状況を踏まえて保険料を変更したりといった新たなサービスの提供が可能になるなど、製品のライフサイクル全般を通して、顧客との関係性を保ち続けられるわけだ。実証実験でRPAの大幅な業務削減効果を確認。Libraryもご利用いただけます。実証実験でRPAの大幅な業務削減効果を確認。ご所属のお客様でも、ご所属企業(または団体)におけるIT化を推進されるお立場の方にもお読みいただけます。Leaders【第1回】製造業のデータ分析には2つのタイプがある多くの企業が、データ分析/データ活用に期待するものの、残念ながらデータ分析への取り組みでは、まだまだ失敗事例も多い。多くの原因は、データ分析の目的やゴールをきちんと検討しないまま、データ分析作業を進めてしまうことにある。製造業においては、そのビジネスの展開領域が幅広いだけに、何の業務を対象に、どのような分析を実施すべきかを事前に、十分に検討する必要がある。