製造現場から膨大なデータが生成される時代、ビッグデータ分析が製造業の競争優位を決定づけるようになっている。「勘と経験」から「データドリブン」への転換が経営の急務となっている。
製造業ビッグデータの特徴
工場センサーからは1台の設備が1日に数百万件のデータを生成する。このデータを時系列で蓄積・分析することで、品質異常の根本原因特定から設備寿命予測まで幅広い洞察が得られる。
データレイクの構築とガバナンス
製造業DXの成功企業はまず「データレイク」を構築。部門別に散在するデータを統合し、データサイエンティストが分析できる環境を整えている。データ品質・権限管理・プライバシー保護のガバナンス設計が成否を分ける。
Harryの着眼点
データは石油と同じで「掘り出すだけ」では価値がない。精製して初めて価値が出る。データエンジニアリングへの投資を軽視する企業が多いが、それが分析精度の差になって表れる。
出典：McKinsey「The data-driven enterprise of 2025」（2020年）