1.事例紹介
IoT・DXの導入において、データを取得し見える化したものの、そこからどうすべきかわからない 場合について、ご紹介します。
2.解決方法
IoT・DXのシステムの導入により、見える化した後、もう１段階、細かいレベルまでデータを加工してみることを、オススメします。
3.事例内容
IoT・DXの導入において、センサを取り付けてデータを取得し、見える化したものの、そこからどうしたら良いのかわからない という 声がありました。
データを取得してグラフで見える化しても、すぐには改善活動へつなげられない場合があります。
その場合には、もう１段階データの加工が必要です。
例えば、センサを取り付けて、設備の稼働開始・終了の時刻、作業の開始・終了の時刻が、データとして取得できたとします。
開始と終了の時刻の差が、時間となりますので、それらを集計してグラフを作成すれば、見える化はできます。
しかし、具体的な改善活動へ繋げていくには、
例えば、製品ごとにその時間をまとめて、製品同士で比較してみる、また、作業者ごとに作業にかかっている時間を比較してみるなど、データを加工したりグルーピングしたりすることが、必要となる場合があります。
このように、データがそのままでは、改善に繋げられることができない場合がありますので、注意が必要です。
4.活用の効果
もう一段階、データを加工して見ると、何かしらの違いが見えてきて、改善すべき問題への手がかりとなります。
また、今までは見えていなかったことが見えるようになるので、一つだけでなく、いろいろ問題点が見えてくる場合もあります。
5.解決のポイント
データを加工する際には、いろいろな要因を考慮することがポイントです。
その際には、知見を持っている人の意見を聞きながら、データを見てみることをオススメします。
今回は、IoT・DXの導入において、データを取得し見える化したものの、そこからどうすべきかかわからない について、ご紹介しました。