製造業におけるデータ管理の重要性!成功させる3つのポイントも解説!

    こんにちは!
    産業用ロボットの情報を発信しているROBoINです。[◎△◎]

    ごめんなさい、データ分析が苦手です。

    製造業ではデータ分析が重要なので、苦手を克服してください。
    正しいデータ管理ができるようになれば、鬼に金棒ですよ!

    DXが推進され、製造業ではデータを活用する場が増えてきました。しかし、多くの有益なデータを取得しても、その収集データを上手く活用できないというケースが多々あります。データは未来の石油だと言われるほど、重要な役割を担うもの。

    したがって、データ管理ができるか否かが製造業における成功の分かれ道と言っても過言ではありません。そこで、本記事では製造業におけるデータ管理の考え方とその重要性について詳しく解説しました。

    データは蓄積すれば良いというものではありません。蓄積したデータを活用することで大きなメリットが得られるものです。ぜひ、記事を最後まで読み、製造業の明るい未来を築きましょう。

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    製造業におけるデータ管理の重要性

    従来のデータ管理は単純に収集したデータを管理するというものでした。しかし、データを管理するだけでは生産に活用することができません。そこで、昨今のデータ管理は「データ活用」「データ保護」という観点についても重要視しています。

    したがって、製造業におけるデータ管理では、上記を踏まえたうえで主に下記のような6つの活動をしなければなりません。

    • 活用するデータの種類を決める
    • データの蓄積方法を構築して管理する
    • データをいつでも使える状態に保つ
    • データの活用方法を定める
    • データの品質を高める
    • データの保護体制を構築する

    では、データ活用とデータ保護について、もう少し詳しく解説しましょう。

    DXに向けた取り組みとしてのデータ活用

    製造業において、製造ラインや市場から収集され蓄積されたデータは下記のような活用方法が考えられます。

    • 日々の生産実績データを基に生産性を向上
    • 設備の稼働データ分析によってライン停止を未然に防ぐ
    • 顧客ニーズのデータを元に製品開発に活用
    • 顧客の使用状況データを管理してアフターサービスに活用
    • 過去の受発注データによる生産管理の最適化

    DXが推進されている昨今では、蓄積したビッグデータを活用するための取り組みをされています。上記のような活用ができるようになれば、製造業において利益向上につながるでしょう。

    製造業のDX化については、下記の記事を参考にしてください。

    製造業における機密情報データを保護

    製造業のおいて蓄積されたデータは機密情報の塊とも言えます。昨今では情報漏洩のニュースが後を絶ちません。また、サイバー攻撃やウイルスの脅威という点においても、年々危険度が増している状況です。

    機密データの漏洩やウイルスの拡散が発生した場合には企業の信用を失う可能性も高く、そういった意味でも大きな危険をはらんでいると言えます。

    したがって、データ管理という観点でデータを保護することも重要です。しかしながら、製造工場におけるセキュリティ対策には多くの課題が残されている状況。デジタル化の変化に対応していかなければなりません。詳しくは、下記の記事を参考にしてください。

    製造業においてデータ管理が重要ということは理解できたでしょうか。
    それでは、データマネジメントについてもう少し理解を深めていきましょう!

    DMBOKにおけるデータマネジメントの概要!製造業でも活用できる!

    DAMAホイール図

    データマネジメントを学ぶ人たちのバイブルとしてDMBOKという書籍があります。DMBOKではデータマネジメントが必要な領域を下記の11個に分けて、「DAMAホイール図(上図)」として解説を行っています。

    1. データガバナンス
      各領域の中心に存在、データ統制のためのあらゆる活動
    2. データアーキテクチャ
      基本戦略の策定やプランニングを行う
    3. データモデリングとデザイン
      データ管理のためのシステムの構築
    4. データストレージとオペレーション
      データ管理を行う仕組みの維持に関する活動
    5. データセキュリティ
      データ漏洩や損失などを防ぐセキュリティ施策
    6. データ統合と相互運用性
      データを管理するための統合活動
    7. ドキュメントとコンテンツ管理
      構造化されていないデータ
    8. 参照データとマスターデータ
      自社の資産となるデータ
    9. DWHとBI
      DWHやBIなどにかかわるデータ
    10. メタデータ管理
      基礎データのタイプなどを表すデータの管理
    11. データ品質
      データ品質の向上における活動

    上記11個の中から、製造業において特に重要な「データガバナンス」「データアーキテクチャ」「DWHとBI」の3つについて詳しく解説しましょう。

    データガバナンス

    データガバナンスとは、全体指針とルールを定め、組織的な意思決定を行うことです。ガバナンスとは、統制のこと。つまり、下記2点のフェーズとなります。

    • 構築したデータ基盤の維持・運用・改善を行うための計画・ルール策定
    • 「労力のわりにメリットが不明確」と軽視されがちなので、意義を明確にする必要がある

    では、データガバナンスを効かせるためにはどうすれば良いのでしょうか。

    まずは現状調査をして弱点を把握することが先決です。そして、データ管理のポリシーやルールを決めましょう。さらに、トップダウンでの推進・承認・支援・報告を行ってください。データを管理する人だけで判断するのではなく、全体をマネジメントする人の意見も重視する必要があります。

    データアーキテクチャ

    データアーキテクチャとはデータと製造現場をつなげる青写真を描くことと言っても良いでしょう。アーキテクチャという言葉をもう少しわかりやすく言うと、論理的構造・基本設計・設計思想・方式のことを指します。

    データを蓄積する目的はビジネスで成果を出すためです。法令遵守などもあるので一概には言えませんが、ビジネス以外にデータを使用することはありません。たとえば、売り上げを上げることや製造コストを下げること。

    製造業における成果を出す為には、収集したデータがどのような工程や業務に貢献しているかということを把握しなければなりません。また、ある工程や業務がどのようなデータに依存しているかなども分析し、データを整理することがアーキテクチャです。

    また、適切なアーキテクチャがあれば、システムを継ぎ足すことなくシンプルにできます。

    システムの継ぎ足しを行うことで調査時間の増大や修正範囲の増大など、保守コストの増大につながるでしょう。保守コストの増大は利用のハードルが高くなることを意味します。つまり、新規参入ができないということ。

    そして、同音異義語が生まれることも大きな問題です。たとえば、「売上」という言葉についても定義が曖昧で人によって解釈が異なることになります。具体的な例を挙げると、消費税が入っているのか否かなどです。

    したがって、データアーキテクチャについては曖昧な点が内容に書かれなければなりません。もし、データアーキテクチャが正しく書かれていなければ、下記のような悪循環が生まれるでしょう。


    トラブル発生

    製品開発チームのエンジニアに調査してもらう

    負荷を現状よりも掛けないように工夫する

    独自ツールの疎通依頼が増える

    どんどんシステムが複雑化していく

    データ抽出や加工ロジックの微妙なズレが積み重なる

    トラブル発生(1へ)


    上記のような悪循環を生み出さない為にも、適切なデータアーキテクチャを書き出しましょう。

    DWHとBI

    データウェアハウジング(DWH)とビジネスインテリジェンス(BI)を一言で表すと「意思決定を支えるデータを提供すること」と言えるでしょう。具体的には次の3点。

    • DWHを構築し、データ分析や機械学習、業務運用のためのデータを提供する
    • データの蓄積だけでなく、ユーザーが安心・安全・簡単に使えなければならない
    • ビジネスロジックによって管理された中間データを作成する
    • レポートの作成の為にBIツールを導入する

    DWHは「データレイク(元データ)」「データウェアハウス(ドメイン知識)」「データマート用途特化」の三層構造がおすすめです。

    また、BIについてはBI開発者とBI利用者の考えが異なる場合があるので注意が必要。5W1Hを考慮して解像度を高めなければなりません。利用者の目的に沿ったレポートを作成しましょう。

    では、実際に製造業におけるデータ管理を成功させるにはどうすれば良いのでしょう?

    製造業におけるデータ管理を成功させる3つのポイント

    知識ばかりを詰め込んでも、製造業における実際のデータ管理は思ったようにできないことがあります。そこで、データ管理を成功させるには次の3つのポイントを意識してください。

    • データ管理の目的を明確にする
    • システムだけでなく中身のデータを確認する
    • 小さく始めて大きく広げる

    それでは、それぞれのポイントについて、もう少し詳しく解説しましょう。

    製造業のデータ管理は目的を明確に!

    最も重要なことは、何の為にデータを利用するかという、データ管理の目的を明確にすることです。

    データ管理の目的の例として、下記のようなものが考えられます。

    • データの確認時間削減による業務効率化
    • データを活用した売上拡大

    目的地がわからないまま歩いていても、方角が間違っていれば辿り着くことがありません。製造業におけるデータ管理に関しても、目的に応じた手法やツールを使うことが重要です。

    製造業におけるデータ管理は中身が重要

    データ管理の目的が明確になれば、その目的に合ったデータ収集やデータ解析を実施しなければなりません。

    しかし、肝心な中身のデータが整っていない状態ではデータ分析が難しくなります。

    多くの製造業では、高価なツールを導入すれば問題がないと考えがちです。しかし、実際はデータそのものに問題がある場合が多く、真の原因がわからずに解決に時間がかかることになるでしょう。

    したがって、高価なツールに投資する前に、取得できるデータを確認してください。ツールさえあれば良いという考えは危険です。

    製造業のデータ管理は小さく始めて大きく広げよう!

    何事も最初はテストのつもりで少しずつ始めるのが成功の秘訣。それは製造業におけるデータ管理でも同じです。上手く活用できる見込みが立ってから、規模を拡大するのが定石。小さく始めて大きく広げましょう。

    せっかく始めるのなら、最初から大きな規模で始めるべきだという考えもあるかもしれません。しかし、失敗するなら小さな規模の方がリカバリーも簡単です。データは活用できなければ価値がありません。データを収集することは簡単ですが、データを溜めるだけでは適正なデータ管理ができず、有効活用できない可能性もあります。

    失敗は成功の母とは言いますが、小さな失敗と成功を積み重ねて行くことが成功の秘訣です。

    製造業は蓄積したデータを有効活用!

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    本記事では、製造業におけるデータ管理について詳しく解説しました。もう一度記事を振り返ってみましょう。

    データ管理は単純に生産ラインのビッグデータを蓄積するだけが仕事ではありません。ビッグデータを有効活用して売り上げ向上や生産効率の向上ができるように実施ましょう。

    記事内ではデータマネジメントを学ぶ人たちのバイブルとしてDMBOKについても取り上げました。DMBOKではデータマネジメントが必要な領域を11個に分けています。その中から製造業において特に重要な「データガバナンス」「データアーキテクチャ」「DWHとBI」について取り上げました。

    データマネジメントについては記事内で詳しく書きましたが、奥の深い分野なので完全に理解するには時間がかかるでしょう。よって、あなたが必要性を感じた場合はより多くの知識を身につけ、その知識を製造業の将来に活用してください。

    また、データ管理を成功させるために、下記3つのポイントを紹介しました。

    • データ管理の目的を明確にする
    • システムだけでなく中身のデータを確認する
    • 小さく始めて大きく広げる

    データ管理は最初から狙った通りに実施できないかもしれません。したがって、小さく始めて大きく広げることをおすすめします。適正なデータ管理を実施できれば、売り上げ向上コスト削減が可能です。ぜひ、今後の生産に活用してください。

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