多くの製造業がデータ活用で迷走する要因として、BI、DWH、データレイクなどの専門用語やツールの氾濫により、DX推進の全体像が見えにくくなっていることが挙げられる。
また、部門ごとにデータが分断していたり、取り組みの目的が曖昧だったり、自社の成熟度を無視して高度なAIの導入が進んでいたりすると、DXの取り組みは失敗につながりがちだ。
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迷わないデータ活用 ―製造業DXを成功に導くための考え方と実践ステップ―
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住宅設備品メーカーが故障診断支援を仕組み化
一方、データ活用で着実に成果を上げている企業は、共通して4ステージモデルに則っている。まず「課題設定」を行い、分断された「データを統合」し、業務状況を「可視化」した上で、「予測AI・生成AI」そして「AIエージェント」の活用に進んでいるのだ。
その結果、ある住宅設備品メーカーは、予測AIと生成AIを組み合わせた故障診断支援の仕組みを構築した。これにより、ベテランの知見が基盤上に落とし込まれ、経験の浅い担当者でも迅速かつ的確な判断が可能になるなど、現場のサービス品質が向上したという。
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リンク先のコンテンツでは、製造業のデータ活用を成功に導く4ステージモデルの各段階について詳細に解説している。自社の取り組みがどのステージにあるのかを整理し、DXの取り組みを着実な成果につなげるためにも、ぜひ参考にしてほしい。
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