スマートファクトリー化がなぜ必要なのか、その理想像と越えるべき3つの壁
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コンサルの記事広告っぽいなぁと思いながら読んだら記事広告でした。でも、スマートファクトリーの狙いや仕組み並びに現場の課題についてリアルに語られていて、腑に落ちる内容。
データ分析たるものの前提となる事前の分析設計は、導入先が工場かどうかや、自動で分析するかどうかは関係なく重要ですね。「頑張っていっぱいデータは集めたけど、示唆がない」というのはよくあるオチ。
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「そもそも「どういうデータを活用したいか」ということを考えながら、ネットワーク構築を行い、センシングを行うような全体設計が必要」
「データから価値を生み出す仕組みをどう作るか、そのためにデータをどう準備し、どう扱うか、という観点が重要」スマート工場の課題ってそのままデータサイエンスの課題であるといっても問題ないくらいデータサイエンスチックですね。
以下はメモ
> 1つ目の壁が「つながる化」における障壁である。4つのステップの大前提となる「ステップ0」ともいうべき存在だが、実はこの難易度が高く必要な情報を取得できずに挫折する企業も多い。工場内には古い機器や異なるベンダー間の異種環境が乱立しているために、そもそも製造装置のデータをネットワーク経由で送るということが難しい。
>また、それぞれの機器がデータ取得を前提としておらず、標準化もされていないために、それぞれの機器やプロトコルによって、取れるデータの種類や粒度、フォームなどが異なっている。単純に集めてくるだけでは、分析などに使うことができない。接続してみると、スペック上は取れるはずのデータが取れなかったり、ケーブルなどの諸条件が少し変わるだけで取れなくなったりと、想定外の問題が数多く発生する。こうした課題を乗り越えるためには、そもそも「どういうデータを活用したいか」ということを考えながら、ネットワーク構築を行い、センシングを行うような全体設計が必要になる。しかし、こういう取り組みができずに必要なデータを取得できずに断念するケースもよく見られる。
>2つ目の壁が「データ活用」における障壁である。データを取得し蓄積できる仕組みがあったとしても必ずしも、ビジネス価値を生み出せるわけではない。例えば、データが取れたとしても、それぞれの機器で設定されている時系列がバラバラであったり、条件設定が正確でなかったりすると、すぐには「使えないデータ」となってしまう。こうした「使えないデータ」を「使えるデータ」にするためには、事前のデータ加工やデータ準備などが必要になる。
>3つ目の壁が「セキュリティ」の問題である。データを取得し、価値を生み出せたとしてもそれが奪われたり、破壊されたりしては意味がない。スマートファクトリー化を進める上では、セキュリティについても対策を進める必要がある。しかし、工場はそもそも「つながる」ことを想定していなかったために、サイバーセキュリティにおける対応策が用意されていない。対策の基本的な考え方なども浸透しておらず、必要な人材なども十分にいるとはいえない状況となっている。メリットや、現場における問題点がわかりやすく書いてあって参考になりました。ICTとの連携を図るにあたり、つなげることができない、使えるデータを出せないという状況は製造業以外にもいろいろなところで問題になってきそうです。
（リンク先の広告主企業も参考になります。しかし、ソリューションの図はパッと見ではわかりづらかったです。）
