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データが扱いやすく低コスト、製造業のデータ活用課題を解決する「現実解」とは?IoT活用やスマート工場実現の切り札に

激しい市場変化の波にさらされている製造業。さらなる競争力の強化に向け、生産領域におけるデータ活用を模索する動きが広がっているが、課題となっているのがデータ管理の手間やコストだ。不透明な市場環境において投資額も限られるなか、これからの製造業に最適なデータ管理体制の「現実解」とは?

» 2021年01月27日 10時00分 公開
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不透明な時代における、製造業のデータ活用体制の「現実解」とは?

 新型コロナウイルス感染症の影響により、製造業を取り巻く市場環境の先行きは、依然として不透明な状況が続いている。しかし「ポストコロナ/アフターコロナ」ともいわれる“この先の時代”を見据えながら、生産性や品質のさらなる向上による競争力の強化を迫られているというのが製造業の現状だ。

 こうした競争力の強化に向けた取り組みとして、製造現場におけるデータ活用を模索する動きが広がっている。膨大な製造データから規則性を見出すことで、不良品や設備の故障予兆の検出などが可能になれば、各種作業の自動化や効率化がなされた「スマート工場」の実現に向けた道筋を付けられる。既に品質管理の領域では、画像認識を活用した検品手法などを実戦投入する企業も登場しはじめている。

 一方、製造業がこうしたデータ活用を行う上で、大きな課題となるのが「データ管理」の方法である。センサーやカメラなど、いわゆる「IoTデバイス」の低価格化・高性能化が進んだことで、収集できるデータの種類と量は増え続ける一方だ。だがこれは必然的に、ストレージ管理の手間とコストの増加もまねいている。

 さらに、データを集めた後の「活用の仕組み作り」が厄介なこともある。データ収集のゴールは、その分析による価値創出といえるが、集めたデータをどう活用すべきかのアイデアは、後から生まれることが大半だ。そのため、将来を見据え、継続的かつ効率的なデータ活用を実現する上では、再利用を前提としたデータ管理体制の構築も、極めて重要なポイントの一つといえる。

 モノづくりの場では、こうしたデータ管理の難題がいくつも残されている。不安定な社会情勢においてシステムへの投資額も限られるなか、これらの課題に対応し、継続的な競争力の強化に活用できる製造業のデータ管理体制とはどういったものか――。以下ではその「現実解」の一例について、詳しく解説する。

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