機械部品の製造会社にて、データに基づいた意思決定の推進をしコストを15%削減

課題：データの散在により生産効率改善の意思決定に利用が出来ない

機械部品製造企業では、部品の生産効率を向上させるために、多くのデータが毎日生み出されている。例えば、一個あたりの生産スピード、機械の稼働時間、余分在庫量、エネルギー消費などである。しかし、これらのデータが十分に活用されていない現状があった。特にそれぞれのラインや工場ごとにデータが管理されており、本クライアントの生産部門では会社全体で生産を管理し最適化することが困難となっていた。

アプローチ

この課題に対応するために、Micrsoft AzureとPower BIを導入し、データを一元化して可視化を推進した。具体的なステップは以下の通り。

1. データの整合性確認
   まず、各部署や装置から生み出されるデータの整合性と質を確認。
   
   
2. データソースの一元化
   Azure Data Lake Storageに各装置、部門のデータを一元化。
   
   
3. ダッシュボードの設計
   Power BIを用いて、生産効率、品質、コストなど、主要なKPIに焦点を当てたダッシュボードを設計。
   
   
4. リアルタイム分析
   一部のデータはAzure Stream Analyticsを使用して、リアルタイムでデータを分析し、ダッシュボードをアップデート。
   
   
5. 社内教育
   クライアントが自らデータを分析できるよう、Power BIの教育を実施。
   

成果

コスト削減
全体のエネルギー消費や生産効率の可視化により改善点が明確になり、対象部品でコストを約15%削減。

品質の確保
リアルタイムのデータ分析により、品質問題の早期特定を実現。

意思決定のスピードアップ
データに基づいた意思決定が可能となり、新しい生産戦略立案や改善実行までの時間が大幅に短縮された。