1.事例紹介
IoT・DXの導入において、取得したデータから見える化されたものの、どの問題から手をつけたらよいのか、についてご紹介します。
2.解決方法
どの問題から手をつけたらよいか迷った時には、問題が解決した場合の効果金額を、他部門と相談してでも試算をし、より効果の大きい問題から検討してみることを、オススメします。
3.事例内容
製造部門にて取得したデータから、いろいろと新たな問題がわかってきたのですが、どの問題から手をつけたらよいのかわからない という課題が出てきました。
従来の問題は、解決した時にその効果はどのくらいなのか、製造部門で判断できたのですが、今まで、見えなかったデータが見えるようになった場合、その問題を解決した時に、どのくらいの効果があるのか、どんな対策を取ればよいのかなど、製造部門だけでは、わからないことがあるということです。
例えば、生産計画の精度を上げて、ロスを改善する場合には、実績データの生産管理へのフィードバックが必要となります。
その際、製造部門にて取得されたデータを、活用できるようにするためには、どのようにデータを加工したらよいのか、また、どのように改善したらよいのか、その効果がどのくらいあるのか など、製造部門だけでは対策立案や効果の予測ができない問題も、見える化によって明確化されてくる ということです。
4.活用の効果
他部門にも入ってもらい、効果を金額で予測できれば、どの問題の改善効果が大きいのか明確になり、どの問題から手を付けるべきなのか、判断することができます。
5.解決のポイント
前提となる条件や制約がたくさんあってもよいので、概算で効果金額を算出し、問題ごとの改善効果金額を、比較してみることがポイントです。
今回は、IoT・DXの導入において、取得したデータから見える化されたものの、どの問題から手をつけたらよいのかについて、ご紹介しました。