概要
大手製造業において、部門ごとに散在していた生産データを統合し、リアルタイムでの分析・可視化を可能にするデータ活用基盤を構築しました。これにより、生産状況の全体像把握、品質異常の早期検知、設備稼働率の最適化が実現され、生産性向上と迅速な意思決定に貢献しました。本プロジェクトは、将来的なAI/機械学習導入の基盤としても機能します。
クライアント概要
自動車部品製造を主軸とする大手製造企業。生産ラインから日々大量のデータが生成されるが、それらのデータが部門ごとに散在し、統合的な分析や活用が困難な状況であった。特に、生産計画、品質管理、設備保全といった領域でのデータ連携が課題となっていた。
目的
生産性向上と意思決定の迅速化を実現するためのデータ活用基盤を構築する
課題
既存のデータが部門ごとにサイロ化しており、リアルタイムでのデータ連携が不足していた。これにより、生産状況の全体像把握に時間がかかり、問題発生時の原因特定や対策立案が遅延する傾向にあった。また、将来的なAI/機械学習を活用した予測分析への足がかりとなるデータ基盤が未整備であった。
ソリューション
複数の生産ラインや部門から発生する多様なデータを一元的に収集・統合し、分析可能な形式に変換するデータレイクおよびデータウェアハウスを構築。データ連携にはETLツールを導入し、リアルタイムに近いデータフローを実現した。さらに、データ可視化ツールを導入し、経営層から現場担当者までが容易にデータにアクセスし、分析結果を共有できる環境を整備した。これにより、生産状況のモニタリング、品質異常の早期検知、設備稼働率の最適化などが可能となる。
成果物
統合データレイク、データウェアハウス、データ連携パイプライン、BIダッシュボード、データ活用ガイドライン
詳細
本プロジェクトは、大手製造業のお客様が抱える、生産データが部門ごとにサイロ化し、統合的な分析が困難であるという課題に対し、データ活用基盤の構築を通じて解決を図ったものです。具体的には、生産ライン、品質管理システム、設備保全システムなど、複数の情報源から発生する多様なデータを一元的に収集・統合するデータレイクおよびデータウェアハウスを設計・構築しました。データ連携には、既存システムへの影響を最小限に抑えつつ、リアルタイムに近いデータフローを実現するETLツールを導入。これにより、データの鮮度を保ちながら、常に最新の情報を分析に利用できる環境を整備しました。さらに、構築したデータ基盤上に、経営層から現場担当者まで、それぞれの役割に応じた情報を提供するBIダッシュボードを開発。これにより、生産状況のモニタリング、品質異常の早期検知、設備稼働率の最適化といった具体的な成果に繋がり、生産性向上と迅速な意思決定を支援しました。本プロジェクトは、2025年度の予算で実施され、約6ヶ月間の期間で計画的に進行しました。
図解
