日本製造業勝ち残りの処方箋は予測分析と自動化にあり：IoT／M2Mデータのフル活用で不良の20％を削減

かつては卓越した品質で他を圧してきた日本の製造業。しかし韓国、台湾、中国、東南アジアなどの製造業との競争に打ち勝ち、生き残りを図るには、さらなる品質と生産性の向上が必須だ。その手法として注目されているのが、IoT／M2Mデータの予測分析と自動化である。

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　IoT／M2Mの進化により、製造業の試作から量産に至るまでのプロセスから収集できるパラメータは数百種にも上る。しかしながら製造業の現場では、この膨大なデータを扱うことができず、試作開発や生産技術の担当者の経験に基づき、得られた数百種のパラメータを数十種まで絞り込んで分析を行っているのが現実だ。

　もちろん、経験に裏付けられた熟練のノウハウが製造業にとって貴重な財産であることは言うまでもない。だが、その知見はブラックボックスになりがちで、全社的な共有化や伝承が進まず、製品仕様や工程の変化に迅速に対応していくことは困難だ。

　だからこそ数百種のパラメータをフルに活用し、試作開発や生産技術のあらゆる現場で客観的なデータ分析を実践していく必要がある。これにより試行錯誤を繰り返している試作開発の効率を高めてリードタイムを短縮し、量産工程においても手戻りや不良率を大幅に削減することが可能となる。現在、データマイニングや機械学習をベースとした予測分析への取り組みが活発化しており、ある機械部品メーカーでは従来比で不良の20％を削減した事例も示されている。

提供：株式会社日立ソリューションズ東日本
アイティメディア営業企画／制作：TechFactory 編集部／掲載内容有効期限：2016年5月3日