【要約】
こちらの記事は『その製造データ、ユースケースは決まってますか？』の要約です。
製造業のデータ活用の現状
- 製造業は年間 1,812 PB のデータを生み出し、他業界よりもデータ量が多い。
- しかし、91%のAI活用プロジェクトが期待通りの成果を出せていない（中国の調査）。
- データ活用には大きな可能性があるが、一朝一夕には実現しない。
データドリブンの「鶏・卵問題」
- データを先に集めるべきか、ユースケースを決めてからデータを取るべきか？
→ どちらも間違い。 - どちらの方法でも「不要なデータ収集」や「検討が終わらない」問題に陥る。
- 解決策: 仮説検証プロセスを導入し、ユースケースを連鎖的に生み出すこと。
仮説検証プロセスによる進め方
- 達成したいビジネス成果とユースケースの仮説を立てる
- 必要最小限のデータを取る
- 仮説の確からしさを検証する
- 仮説を棄却・改善し、次のステップへ進む
重要ポイント:
- Why（目的）から始める（ゴールデンサークル理論に基づく）。
- 手持ちのデータから考えるのはNG。
- コストや現場の協力を考慮する（現場が変化を嫌う傾向がある）。
製造現場との協力を得る方法
- 現場の負担を減らすアプローチが重要。
- 例: PLCを改修せずに手作業でデータを取る
- 泥臭い手法も有効（例: ストップウォッチで計測、マイク＋ラズパイで異音検査）
スケーラブルなデータ基盤の必要性
- 仮説検証で成果が出るとユースケースが連鎖的に増える。
- 産業データファブリック（IDF） を活用し、スケーラブルな基盤を構築。
- AWS IoT SiteWise などを活用
- 初期段階では小さく始め、成功後に拡張
まとめ
- データドリブンの成功には 仮説検証プロセス が不可欠。
- Why（目的）から考え、段階的にデータ活用を進める。
- スケーラブルなアーキテクチャを早めに検討する。
- 「データ基盤を整えたがユースケースが決まっていない」という状態になっていないか点検することが重要。
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【所感】
・こちらの記事に書かれているように既に蓄積されているビッグデータありきではなく、「Why（目的）から始め」「必要最小限のデータを取る」という思考が大切だと思う。
