製造業がAIやIoTで成功するには？　ユースケースに見るデータ管理基盤の要件

　コネクティビティやIoTの導入により、「Industry 4.0」とも呼ばれる産業革命の始まりを迎えた製造業では、データからより高い付加価値を引き出すことがこれまで以上に求められている。その期待は大きく、調査によれば、予防保全によって設備の保守コストを12％削減し、稼働時間を9％増やせる他、機械学習の活用でサプライチェーンの予測ミスを半減し、販売機会の逸失も65％低減できるといわれている。

　一方で、機械やセンサーの急増により膨大に生成されるデータを分析／活用するには、レガシーな製造システムやデータインフラ、プロセスを改善することが不可欠となる。そこで必要になるのが、エッジや製造現場、データセンター、クラウドなど、あらゆる場所にある多様なタイプのデータを集約し、分析することを可能にするデータ管理基盤だ。

　本資料では、分析や機械学習、AIによって製造業が業務変革を実現するヒントや、プロセス監視や予防保全、品質保証など5つのユースケースを詳しく紹介する。あわせて、データ駆動型マニュファクチャリングの実践に役立つ、100％オープンソースベースのクラウド型データプラットフォームを紹介しているので、ぜひ参考にしてほしい。