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製造業におけるDXプロジェクトがうまく進まない原因は様々ですが、課題を解決してデータを活用した「品質改善」や「生産性向上」を目指すことは可能です。
そのためには「Data Ops」を正しく運用し、現場やデータ部門が適正に稼働できるようにする必要があります。
日本ラッドは、製造業の未来を切り拓く「Data OpsとインダストリアルIoTを融合」した新しいプラットフォーム『Dereva』をご提案します。
データを活用してDX推進！のはずが…
現場データを活用して、DXを推進したい！しかしうまく行かず、「モヤモヤ」が絶えない…。
例えば、可視化プロジェクトを立ち上げるも、このようなお声をよくお聞きします。
- 設備本体や設備メーカのソフト、既存システムやセンサー等、データソースが乱立する。
- 取得したデータを保管・加工する手法もまた乱立する。
- 多岐にわたるデータを活用するための整形・統合や意味付けに時間を奪われる。
- 稼働状況や生産進捗の可視化まで漕ぎつけたけれど、品質改善や生産性向上のためにデータを分析するまでに至らない。
- DX部署やデータサイエンス部門を新設しても、本来やるべきことに到達できず、DXプロジェクトが進まない。
社内の可視化プロジェクトを進めるが・・・・絶えないモヤモヤ
データ活用のモヤモヤ
人材のモヤモヤ
データ分析専門の技術者として入ってきたが、データ整形や保守ばかりやっている。
生産技術が本職なのにDX担当になり、IT知識が必要になるが、独学で追いつかない。
データから生産技術改善戦略を立案するはずが可視化作業に追われて本来業務ができない。
現場で思いついたアイデアを早く対処したいが、常にDXに頼む必要があり、対応も遅い。
日本ラッドより、DXプロジェクトの改善に向けた提言
- データ取得と前処理は完全自動化
- ノーコード／ローコード対応DataOpsツールの活用
- 標準化された可視化はパッケージソフトを活用
ノーコードツールで現場主導で集計作成や計算式変更などの運用を実施
データ活用の促進サイクルをスピード化
生産技術DX担当者は専門技術にデータを生かすことに専念・研鑽
可視化の作業を撲滅し本来業務へ
データエンジニアは運用やプログラム修正ではなく、新たなデータ分析モデルの確立へ
データ処理職人から生み出す側へシフト
上記の提言を実現した日本ラッドのDXツールが、データ活用型製造への近道を提供します。
Dereva OverView
最新型のIndustrial IoT ＆ Data Ops Platformである「Dereva」の全容をご紹介します。
Derevaの詳細については、カタログにてご紹介しております。
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弊社コンサルティングサービスが正しい「Data Opsツールの導入」とその「効果的な運用」を企画して、データ活用を自営できる仕組みを作り上げます。350件以上のSI導入を実施してきたDBアーキテクト、データサイエンティスト、エッジ技術者、FA技術者、DXコンサルタントが貴社のデータ活用立ち上げを支援します。