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AWSデータ分析基盤を使用し、製造業の各種データ利活用で問題解決を実現します
製造業データ利活用とは、お客様のご要望に合わせて、社内システムやIoT、SNSなど、様々な場所にあるデータの収集から整理・加工、分析・可視化をワンストップで実施するサービスです。
日本の産業を支える製造業において、デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進は喫緊の課題となっています。競争力の強化や労働人口の減少といった背景から、システムやIoTを用いたデータ収集に取り組む企業が増えていますが、単にデータを集めるだけではDXは実現しません。収集したデータをいかに分析し、そこから得られた知見を実際の業務改善やビジネスモデル変革に活かせるかが重要です。
また、「売り上げを伸ばしたい」「コストを削減したい」など、多様な課題の解決にデータを利活用したいと考えがある一方で、活かせるデータがどこにあるか分からなかったり、データを効率良く集める方法が分からないとお悩みはありませんか？このようなお客様の課題解決をご支援するのが、富士ソフトの製造業データ利活用ソリューションです。
製造業における様々な業務課題に対して、お客様の膨大なデータを蓄積・構築することで価値を生み出し、データドリブンでスピーディーな意思決定をお手伝いします。
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データ分析の基本を知りたい方は
データ分析とは何か？そのメリット、進め方、分析手法など、その本質を理解しよう
ビッグデータ収集
データ利活用基盤構築
収集データの利活用
市場のBIツールを利用したアプリ構築
お客様ニーズに沿ったアプリ構築
Excelや既存アプリのマイグレーション
最新のクラウドサービスを活用することで、構造化・非構造化やオンライン・オフラインを問わず、多種多様なデータに対応しております。貴重なデータを安心・安全に取り扱うため、セキュリティ対策や個人情報対策などのノウハウも存分に活用いたします。
クラウドにもオンプレミスにも対応いたします。データの蓄積・加工・分析を、AWSの各種サービスを活用して構築し、自然言語解析や回帰分析、機械学習などの技術を用いた分析なども可能です。ご要望により、データ分析支援にも対応いたします。
ダッシュボード機能の利用による分析結果の可視化で特徴・傾向が直感的に理解でき、事実の探索や新しい気付き、的確な対応の可能性が高まります。結果表示は、AWSサービスをはじめ、様々なBIツールが利用できます。また、スクラッチ開発にも対応可能です。
富士ソフトは、AWSパートナーの最上位である「AWSプレミアティアサービスパートナー」として技術力を高く評価されています。データの利活用についても、AWSの多様なサービスを活用した導入実績が豊富で、独自の品質マネジメントシステムも活用し、企業の規模や業種を問わず、お客様に最適な提案を行います。
組織内のデータに関する情報を集約し一元化した管理を可能にします。 リアルタイムでの接続・更新を行うことでプロセスを民主化・自動化します。
SNS上の口コミ情報収集や機器ログ、修理応対ログなどから傾向や頻度を分析し、マーケティング施策、次期新製品企画に役立てます。
ユーザからのお問い合わせ・ご意見を自然言語処理やLLMを活用してより良い顧客体験に導きます。
Tableau、DOMOなどBIツールを用いてビジネス施策の判断において有益な示唆を得られるデータ可視化を実現します。
IoTや各種データを活用するデータ基盤を構築し、DXを推進する新規サービス開発をワンストップで支援します。
機器の稼働状況などをIoTにより取得し保守業務のタイミング最適化などはじめ現場のデジタル化を推進します。
データベース技術
クラウド技術（AWS）
可視化技術
※ Amazon Web Services、Amazon EC2、Amazon S3、は、米国その他の諸国における、Amazon.com, Inc.またはその関連会社の商標です。 ※ その他、記載されている会社名、製品名は各社の商標または登録商標です。
製造業の現場では、突発的な生産設備トラブルに対して場当たり的な対応を強いられたり、人手不足の中で効率と品質の両立に苦慮したりと、さまざまな課題が日々噴出しています。さらに、ベテランの「勘と経験」に依存した現場改善や属人的な意思決定に頼らざるを得ない状況、経営層からのDX(デジタルトランスフォーメーション)推進という抽象的な指示に戸惑う場面も少なくありません。
これらに共通しているのは、感覚や過去の経験だけでは立ち向かえない問題が増えているという点です。だからこそ、データに基づく客観的な判断や予測に基づく課題解決ことが、今まさに現場に求められています。
これまでの製造現場では、トラブルが発生してから応急処置で対応する場面が多く見られました。しかし、データ分析を活用することで、現場対応は大きく変わります。設備の稼働データをリアルタイムで監視し、異常兆候を事前に予測することで、故障が発生する前に計画的な保全作業を実施する、いわゆる「予兆検知型」のアプローチが可能になります。
限られた人員で生産性と品質の両立を実現するためには、どこに重点的に手を打つべきかを的確に見極めなければなりません。これを感覚や経験だけに頼るのは非常に困難ですが、データ分析を活用することで、生産工程ごとのボトルネックを客観的に特定し、作業手順や設備設定の最適化を図ることが可能になり、最小限のリソースで最大限の成果を引き出すことができるようになります。
製造現場では、今なお「ベテランの勘」が大きな頼りとされています。しかし、長く日本の製造業を支えてきた彼らの多くが引退するフェーズになり、属人的な判断だけでは対応しきれないケースが増えているのも事実です。
データ分析は、経験や勘を否定するものではありません。むしろ、それらを裏付け、補強するための強力な武器となります。たとえば、長年生産設備に触れていたベテランが経験則から「危ない」と感じる箇所が、データ上でも明確にリスク要因として裏付けられることで、感覚に科学的な根拠が加わります。また、若手社員に対しても、単なる感覚ではなくデータに基づいた説得力ある指導が可能になります。さらに、経営層への報告においても、感覚だけではなく、具体的な数字を示しながら説明できるため、納得を得やすくなり、現場改善が進みやすくなります。
結果、様々なフェーズで意思決定の精度とスピードを飛躍的に向上させることができます。
データ分析は工場や生鮮設備の中での単なる「現場改善」のツールだけではありません。正しく活用すれば、スマートファクトリーを実現し、中長期的な競争優位をもたらす武器となります。ここでは、データ分析がもたらす具体的なメリットを整理して紹介します。
データ分析を活用すれば、スマートファクトリー化によって、生産ライン全体を俯瞰し、非効率な工程やボトルネックを特定できます。例えば、
といった改善が可能です。
データ分析は、不良品の原因を科学的に特定し、品質改善に直結させることができます。たとえば、
などが可能です。トヨタ自動車など、日本を代表する様々な製造業の現場で、工程品質データのビッグデータ解析による不良品の削減が取り組まれています。
データ分析は、様々な側面でコスト削減にも大きく寄与します。
など、多方面で効果を発揮します。
データ分析は作業員の安全確保にも貢献します。
といった取り組みが可能です。
データ分析を活用することで、需要予測や生産計画の精度が飛躍的に向上します。これにより、過剰生産や欠品といったリスクを最小化でき、より安定した生産体制の構築が可能になります。需要の変動を的確に捉えた柔軟な対応力は、サプライチェーン全体の競争力強化にも直結します。
データに基づく市場分析や顧客動向の把握を通じて、製品開発やサービス提供の精度が高まります。顧客満足度の向上とともに、新しいニーズに応える製品・サービスの創出が促進され、企業の競争力強化に繋がります。データドリブンな判断が、これからの製造業における「新しい成長の原動力」となります。
近年、企業には環境負荷の低減が強く求められています。データ分析は、生産過程で生じるエネルギー消費量やCO₂排出量などを可視化し、環境配慮型の生産体制構築に向けた具体策を立案するうえで不可欠なツールとなります。持続可能なものづくりへの取り組みは、企業ブランド価値の向上にも寄与します。
製造現場でデータ活用を実現できれば、それは単なる「効率化」にとどまりません。現場データを資産化し、新たな価値創出につなげる「DX（デジタルトランスフォーメーション）」を加速させる原動力になります。
などが考えられます。
これらのメリットを踏まえ、「具体的にどの場面でどう使うのか？」をより具体的にイメージするため、部門・領域別に具体的なユースケースで紹介します。
工程ごとの稼働データや作業時間を分析することで、ボトルネックとなっている工程を特定し、生産ライン全体の流れを最適化できます。たとえば、トヨタ生産方式のような「流れ」を意識したプロセス改善を、データに基づいて科学的に進めることが可能です。また、分析結果に基づき生産設備のレイアウト変更や作業手順の見直しを行えば、リードタイム短縮や在庫削減にもつながります。
温度、圧力、湿度、材料投入量など、製品品質に直結する製造条件は多数存在します。これらのパラメータをデータによって可視化し、統計的に分析することで、最適な製造条件を探索・設定できます。結果として、製品のばらつきを抑え、品質の安定化を実現できます。
過去の受注データ、出荷データ、市場データを統合して分析することで、製品需要の変動を高精度に予測できるようになります。最近ではAI需要予測も組み合わせながら、生産計画を需要に応じて柔軟に調整し、過剰在庫や欠品のリスクを大幅に軽減することが可能になっています。
センサーデータ（振動、温度、電流値など）をリアルタイムに監視・分析することで、異常兆候を早期に検知し、計画的な保全作業に移行する「予知保全」が可能になります。突発的な故障リスクを低減し、保守コストの最適化にもつながります。IoT技術を活用し、設備予知保全システムにより、故障前の予兆を検知し、保守費用を削減するなどの取り組みが行われています。
機械学習アルゴリズムを用いて、設備部品の劣化や故障リスクを事前に予測する手法も実用化が進んでいます。たとえば、ベアリングの微小な異常振動を学習データから検知し、交換時期を最適化することでダウンタイムを最小化することができます。
設備の稼働率やエネルギー消費量をリアルタイムでモニタリングし、非稼働時間の削減やエネルギー使用の最適化を図る取り組みも広がっています。
画像認識AIを活用した外観検査自動化の事例も増えています。従来は人手による目視検査に頼っていた工程も、カメラ画像とAI判定を組み合わせることで、検査精度を高めつつ人件費を削減できるようになりました。
顧客データや商談履歴データを分析することで、最適なターゲット選定やクロスセル提案が可能になり、営業活動の効率化・成果向上に貢献します。
生産工程におけるCO₂排出量やエネルギー使用量をリアルタイムで可視化し、改善ポイントを特定する取り組みも進んでいます。サステナビリティ経営を支える重要な施策となっています。
市場投入後の製品データやIoT機器から得られる利用実態データを収集・分析し、次期製品開発にフィードバックすることで、顧客ニーズにより適合した商品設計が可能になります。
“見積もりがほしい”、”こんなことはできるのか？”、”詳しい実績がしりたい”、”この技術は対応できるのか？” そんな時は、質問だけでも結構です。お急ぎの場合も迅速に対応させて頂きますのでお気軽にお問い合わせ下さい。
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