コンテクスチュアライゼーションで製造業データをビジネス価値に変換

デジタル化が進む今日の製造業において、豊富なデータは企業にとって恩恵であると同時に悩みの種でもあります。Data-Rich but Information-Poor (一般にDRIPと呼ばれる) という現象は、製造業がデジタルトランスフォーメーションによって約束された利益を達成するために克服しなければならない重要なハードルです。製造工場では通常、生産プロセスで毎日膨大な量のデータが生成されますが、このデータを意味のある洞察に変換する能力は、しばしばとらえどころのないままです。データ収集とデータ活用の間のこの断絶は、意思決定を妨げ、業務効率を改善する機会を失う結果となります。

製造業におけるDRIPは、いくつかの重要な問題に起因しています。ほとんどの場合、データがさまざまな部門やシステム内でサイロ化され、企業の全体的な可視性の欠如につながっています。さらに、製造業では、機械のセンサーからオペレーターの入力まで、さまざまなソースから生成される大量のデータに圧倒されることがよくあります。このようなデータは、統合や文脈化の不足により、十分に活用されていないことが多く、製造業が業務全体に意味のある変化と改善を促す実用的な洞察を引き出すことは困難です。

DRIPに取り組み、データを洞察に変えることは、単に多くのデータを収集することではなく、収集済みのデータをより有効に活用することです。製造業者は、意思決定を強化し、プロセス効率を向上させ、最終的に競争優位性を強化するために、データを効果的に統合し、文脈化し、分析することに重点を移さなければなりません。

このような課題に取り組む際、コンテクスチュアライゼーションの必要性を理解するためのフレームワークとして、DIKW（データ、情報、知識、知恵）階層が役立ちます。この階層は、生のデータを実用的な洞察に変換するプロセスを示しており、デジタルトランスフォーメーションの基本的な柱となります。例えば、製造現場の機械を監視するプロセスを考えてみましょう。

• データ100 units/hour - これは機械からの生の出力データで、生産速度を示します。

• 情報マシンXで100ユニット/時間 - 生データに特定のマシンと関連付けることでコンテキストを追加し、それが情報になります。

• 知識：マシンXで100ユニット/時、目標120ユニット/時 - 追加のコンテキスト（この場合はスケジューリングから）により、マシンXが不調であることを理解しました。

• 知恵知識の意味を理解することで、機械Xが生産目標を達成するためには、メンテナンスまたは他の何らかの介入が必要であることがわかります。

この例が示すように、機械のセンサーだけでは、その性能に関するデータしか収集できません。しかし、MES 生産スケジュールやオペレーターから提供されるメンテナンス履歴のようなコンテキスト情報と統合すると、潜在的な故障やボトルネックにプロアクティブに対処できるようになります。この予測機能は、従来のリアクティブなアプローチとは一線を画し、コストのかかるダウンタイムに発展する前に、メーカーが先手を打って問題に対処することを可能にします。

データのコンテクスチュアライゼーションを実現するための相互接続システムのコンセプトは、単なる機械モニタリングにとどまりません。サイロ化を解消し、ERP SCADA、品質システムに至るまで、さまざまなビジネス・システムにわたってデータを統合することで、製造業者は自社のオペレーションを包括的かつリアルタイムに把握できるようになります。生データから、予測的な意思決定と戦略的なプランニングを可能にする深い洞察まで、大規模に行えるようにすることは、デジタルトランスフォーメーションの基盤です。そして、このレベルの情報に基づく意思決定を実現する鍵は、文脈の可視化です。

先日のウェビナー「製造業におけるデータの文脈化：ここでは、データを効果的に文脈化し、業務改善に活用するために実施できる3つのベストプラクティスをご紹介します。

さまざまなソースから得られたデータを後からつなぎ合わせるのではなく、データが記録された瞬間に関連するコンテキストと結びつけられることで、データの真の価値が引き出されます。例えば、機械から取得したデータは、機械ID、稼動状況、タイムスタンプなどの識別子と関連付ける必要があります。例えば、このデータをMES作業指示やスケジューリングデータと統合することで、オペレーションがどのように実行されているかをより全体的に把握することができます。DataOpsソリューションと フロントライン・オペレーション・プラットフォームは、多様なソースからのデータの集約を促進し、コンテキスト情報のレイヤーを追加することで、このプロセスで重要な役割を果たすことができます。

生産データは、他のビジネスシステムからのデータだけでなく、現場のオペレー ターからのデータとも関連付けられなければなりません。従来は、オペレーターが手作業でデータを取得し、ホワイトボードやクリップボードに記録し、分析のために定期的にスプレッドシートに入力していました。デジタルツールを使用すれば、このデータ収集が自動化されるため、ミスがなくなり、オペレーターはデータ入力作業から解放されます。このようなオペレーターは生産プロセスに精通しており、彼らが現場でリアルタイムにデータを取得し、コンテキストを追加するためのデジタルインターフェースを提供することで、オペレーションに関するまったく新しい洞察のスペクトルを解き放つことができます。

歴史的に、製造業者はデータを静的で孤立した、多くの場合紙ベースの記録や文書として扱い、見るというアプローチを取ってきました。この考え方の特徴は、データ入力と分析を手作業で行い、データをPDFや印刷されたレポートのような固定フォーマットに統合し、定期的にレビューとアーカイブを行う傾向があることです。

このアプローチには多くの欠点があります。ドキュメントは通常、データの静的なスナップショットとして機能し、リアルタイムの関連性に欠け、ペースの速い製造環境ではすぐに古くなることがよくあります。このようなドキュメントを手作業で作成、更新、管理するプロセスは時間がかかり、エラーも発生しがちです。決定的なのは、ドキュメントが特定の場所やシステムに存在することが多く、企業全体で情報を共有したりアクセスしたりすることや、リアルタイムの意思決定を可能にすることが難しいことです。

データをそのソースで正しく文脈化し、オペレーターの専門知識を活用することで、メーカーはDRIP症候群の課題を克服することができます。この戦略により、データ主導の意思決定と戦略的プランニングへの道が開かれ、デジタルトランスフォーメーションが約束する飛躍的な改善を実現することができます。

製造データを真の価値を提供する実用的な洞察に変換することは、データが豊富でありながら情報が乏しいという課題に取り組む現代の製造業者にとって極めて重要です。システムを横断してデータを統合し、オペレータに権限を与えて製造現場でリアルタイムのコンテキストを追加し、静的な「文書」の考え方を超えることで、製造業者はプロアクティブに問題に対処し、新たなレベルの生産性を達成することができます。

これらの戦略は、単なる漸進的な改善ではなく、急速に進化する製造現場で競争力を維持するために不可欠なものです。業界の将来は、データが継続的な改善とイノベーションを達成するための貴重な資産となる、この変革にかかっています。