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製造業者のためのデータ共有
他社とデータを共有していただけますか？
製造業におけるデータ共有は、率直に言って、画期的な提案です。しかし、それは私たちの価値創造のあり方を一変させる可能性を秘めています。
世界経済フォーラムは、ボストン・コンサルティング・グループと共同で発表した最近のホワイトペーパーにおいて、データ共有によって製造業の未来がどのような姿になるかについて概説した。
知っておくべき10のことをご紹介します。
データ共有について知っておくべき10のこと
1.) データ共有とは何ですか？
データ共有とは、単にメーカーが自社のデータを他の企業や組織に（選択的に）提供することです。
データ共有は、メーカー間で、
- 同じ業界（例：製薬メーカーによるベストプラクティスの共有）
- プロセス横断的に（例：特定の資産に関する故障データを機械工同士で共有するなど）
- 共通のバリューチェーンに参加するすべての企業の中で。
2.) 想像以上に多くの活用事例があります
データ共有の活用例として、すぐにいくつか思い浮かびます。
例えば、画像品質のデータを集約して、コンピュータビジョンアルゴリズム向けのより堅牢な学習データセットを作成することなどが挙げられます。他にも、それほど明白ではない例があるかもしれません。
WEFの報告書では、データ共有に関する5つの重点分野が示された。
- 資産の最適化を強化– 機械学習とAIを活用し、稼働率、効率、品質を向上させるための高品質なデータ
- バリューチェーン全体にわたる製品の追跡――「どこで」「いつ」「なぜ」という点をより深く把握する
- バリューチェーン全体の状況を把握し、可視性と品質の向上、ならびにコンプライアンス対応と報告業務の効率化を実現します
- 製品の特性を共有し、 デジタルツインに命を吹き込む
- 出所の確認– 連携してサプライチェーン全体の可視化を実現する。
3.)Applications データ共有の基盤Applications
データ共有には多くの課題があります。その中でも、相互運用性とデータ収集は特に重要な課題です。
したがって、本報告書では、アプリケーションこそがデータ共有の基盤であると論じている。Applications 、特定のプロセスに向けて質の高いデータをApplications 。企業間の連携を図る上で、このレベルの詳細さと範囲は不可欠である。
4.)第4次産業革命における最大の進展には、データ共有が不可欠である
ここまで読めば、予知保全や 自律制御に関する話題を 耳にしたことがあるでしょう。
実のところ、インダストリー4.0における最も画期的な進歩のいずれも、膨大なデータセットなしには実現不可能であり、そのようなデータセットを単独のメーカーが収集することは不可能です。
データを共有することで、メーカーはイベントやプロセスのより詳細な記録を作成できます。こうした追加データがあれば、高度なアルゴリズムが活用できる材料も増えます。
5.) 共有とは、必ずしもピアツーピアを意味するわけではない
報告書が特に強調していた点が一つある。それは、データの共有はピアツーピアでの交換を意味するものではないということだ。セキュリティ上のリスクが高すぎる上、競争上の優位性はあまりにも貴重であり、信頼関係も十分に築かれていないからだ。
むしろ、アナリストたちは、第三者が主催者や仲介者として機能し、安全かつ機密性の高い取引を保証するモデルを提示している。こうした仲介者としては、大手IT企業、OEMメーカー、あるいは先進的なデータスタートアップなどが挙げられる。
どのブローカーであっても、仲介役となる第三者がいることは極めて重要です。
6.) 信頼と技術的能力が最大の障壁となっている
これ、予想できましたか？データ共有には変革をもたらす可能性がありますが、信頼と専門知識が依然として障壁となっています。
第一に、メーカー側は、既存のサービスがセキュリティやコンプライアンスを確保するのに十分な安全性を持っているかどうかについて、懐疑的である。また、多くの組織には、データ共有プログラムに参加するために必要なデータサイエンティストやエンジニアが不足している。
しかし、報告書の執筆者は、大手メーカーがデータ共有の価値を認識するにつれて、この状況は変わっていくと見込んでいる。
7.) 紙ベースの業務プロセスではもはや通用しない
これは当たり前のことかもしれませんが、紙の報告書を倉庫に保管して共有しても、誰の役にも立ちません。
同報告書は、データ共有における長年の障壁として、紙ベースのプロセスの完全なデジタル化に対する業界の対応の遅れを指摘している。
8.) 情報のサイロ化もまた同様である
製造業は、他の多くの業界以上にデータのサイロ化に悩まされています。真のデータ共有プログラムを導入するには、データストリームの垂直的な統合だけでなく、水平的な統合も必要です。
9.) データの共有は、ビジネス上の課題でもある
本報告書のために調査対象となったメーカーの多くは、ビジネス価値の算定が制約要因であると述べた。
必要なリソースの規模や、プログラム開始前にデータ共有による改善効果を定量化することが困難であったことを踏まえると、多くの組織は、1）プログラムの実施に見合う価値があることを説得すること、2）実行に必要なリソースを正確に見積もること、3）プログラムがもたらす価値を予測することに苦労しました。
これらはすべて根本的にはビジネス上の課題ですが、価値を生み出すデータ共有プログラムを設計する上で極めて重要な要素です。
10.) 期待値は実数である
同報告書の著者らは、データ共有による価値の下限を1,000億ドルと見積もっている。この価値の約80％は、資産パフォーマンスの向上とサプライチェーンの可視化の向上によってもたらされると見込まれている。
これらはすべてのメーカーが改善の余地がある分野であることから、最後に一つ質問を投げかけたいと思います：
データ共有は業務にどのような影響を与えるでしょうか？