【事例多数】製造業変革のカギ握る「データのプラットフォーム化」を成功させるには
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製造業を取り巻く状況は、かつてなく大きく変化している。新型コロナウイルスによる世界的なパンデミックは言うまでもなく、米中貿易摩擦の激化に伴う地政学リスクの高まり、異常気象や自然災害など、不確実性は高まるばかりだ。そこで急務となっているのがデータを活用した製造業のデジタル変革だ。しかし、データを生かし切るにはいくつかの条件が必要であることを忘れてはならない。
（Photo/Getty Images）
データ主導の“攻め”の企業となるために必要な条件
現在は需要の減少、サプライチェーンの分断、社会的行動様式の変容、リモートワークの拡大、新たな競争環境の出現、セキュリティリスクの増大……従来からの業界の変化にコロナ禍も重なり、まるで先の読めない状況だ。翻って日本の製造業における従来の危機対応を振り返ってみると、その多くがコスト削減や値下げ、人員削減、行政への支援要請など、受け身の対応だったと言わざるを得ない。だが、このような対応を続けていたのでは、現在の製造業が直面しているさまざまな課題を解決することはできないだろう。
ではどうすれば良いか。1つの解は、「データ」に基づく最新テクノロジーによって企業変革を推し進めていくことである。
たとえば、技術開発や製造の生産性向上には、AIや機械学習を活用した品質管理や原因分析が生きるだろう。同様に、購買・出荷・物流のプロセスではオペレーションの最適化とリアルタイム化、調達活動ではサプライチェーンの最適化とトレーサビリティ、販売・マーケティングでは顧客エンゲージメントの向上、サービスでは予測的メンテナンスやコールセンター分析などが効果を発揮する。
さらに人事・労務管理では新たなリモートワーク分析の仕組み、IT（情報システム）から工場のOT（制御システム）まで一貫した運用管理やセキュリティの仕組みも生きる。
これらの取り組みを一挙に実現するには、すべての部門、すべてのプロセスで迅速に必要データを取得し、分析・活用できる環境の構築、つまり「データのプラットフォーム化」が不可欠となる。ただ、その実現は容易ではない。
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・なぜ「データのプラットフォーム化」が容易でないのか
・あらゆるマシンデータを“そのまま”取り込めるプラットフォームとは
・フォルクスワーゲンやロッキード・マーティン、ボッシュら先進企業事例
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