ものづくり大国と言われていた日本ですが、メーカー・製造業界においても少子高齢化などが原因で技術者の人材確保や技術継承が大きな課題となっています。
人員不足を解消するためには業務をDX・クラウド化して、今まで人が行ってきた作業を自動化することが大切です。
今まで手作業で集計していた不良発生頻度の計算をデジタル集計するなど定型業務を自動化することで、スタッフが他の業務に集中することが可能となり業務効率化を促進できるでしょう。
コストや時間をかけたにもかかわらず効果が実感できないときは、製造現場の現実と市場ニーズが一致していない可能性があります。
ビッグデータの収集・分析によって製造現場の市場の動向をリアルタイムに把握し、市場ニーズとものづくりを連携させることができるでしょう。
製造業界において品質の良さはもちろん重要ですが、それと同じくらい市場のニーズに合っているか、顧客が潜在的に必要としているものはどういうものなのかを探る視点も大切です。
データの分析を継続的に行うことで、顧客の消費行動や考え方の変化に合わせたビジネスモデルの変革をスピーディに行うことができます。
ここで大切なのは、単発で終わらせるのではなく分析を継続していくことです。
また潜在顧客にアプローチしていくためには、顧客が必要としている情報を提供することも重要です。
求められているサービスが次にどのように変化していくのかを察知し、次の価値変化に対応することで顧客満足度の高いサービスや商品を提供することが可能となるでしょう。
京セラでは、労働人口減少に伴う人手不足などの課題を解決するべく「生産性倍増プロジェクト」を発足。製造過程で自動化ラインを超える自律化ラインを構築しました。
しかし、工場の生産能力が倍増したことで作業も倍増し、担当者の業務負担が増えてしまいました。
そこで、GCP上に自律化ラインを統括するデジタルプラットフォームを並行して構築。データ収集・分析・活用基盤を行えるようにしました。
DataflowやBigQueryなどを駆使して、膨大なデータのサービス化を実現。
大幅なコスト削減や、フルマネージドで面倒なところを任せられることなど多くのメリットが生まれました。
事業規模拡大に伴って増大した膨大なデータを集約するため、これまでオンプレミスで運用してきたデータ分析基盤をGCP上にクラウド移行することに取り組んだニトリ。GCP導入でのメリットのひとつとして、在庫のタグ付けなど大きなムダがなくなり業務効率化が進んだことが挙げられます。
また、BigQueryなどを用いたビッグデータの活用により、顧客の行動データなど今まで分析したくてもできなかった部分を分析できるようになりました。
GCPによって「なぜ売れているのか」はもちろん、購入履歴や購入プロセスの把握ができるようになった結果、なぜそのような数字が出てきているのかまで分かるようになり、今後はますます世界中の方々に住まいの豊かさを提供することが可能になるでしょう。
日本中に約70万台設置されているコカ・コーラの自動販売機。数多くある自動販売機から収集される膨大なデータを分析するためには、強力な分析用プラットフォームが必要です。
これまでの分析プラットフォームでは処理しきれなくなり、データ分析・機械学習プラットフォームとしてGCPを導入しました。
2020年9月から開始した分析プラットフォームの構築ですが、10月末にはモデルが完成。2021年2月から段階的に活用が開始されました。
データ分析は、営業担当者の毎日のルーチンに組み込まれているとのこと。MLパイプラインの構築から実行までの開発ライフサイクル全体を効率化するMLOpsを実現できたことで、データ分析の結果から次の戦略を考える時間を長く取れるようになりました。
メーカー・製造業界で必要なことは製品を作って売るだけでなく、顧客ニーズをリアルタイムで理解しそのために製品はどうあるべきなのかなど戦略的なマーケティングを行うことです。
DX・クラウド化はメーカー・製造業界が抱える課題に効果を発揮します。
ビッグデータやAIを活用しマーケティングとDXを連動させることで、競争力強化に繋がるでしょう。
Googleが提供する安定したインフラと、強力な仮想マシンを用いて高度な情報処理技術を利用できることが強みのGCP(GoogleCloud)は、その利便性と拡張性の高さから様々な業界で導入が進み、人気が高まっています。
当サイトでは、具体的な導入事例が記載されているシステム開発会社をピックアップして紹介していますので、自社と似た状況の導入事例もきっと見つかるはずでず。是非お役立てください。
クラウド・DXの波に乗り遅れないよう、GCPで社員の負担軽減&生産性アップを図りましょう。
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