IoT・センサー・ビッグデータ
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IoT・センサー・ビッグデータ
IoTの普及によりセンサーやログのデータが膨大に蓄積され、ビッグデータの活用が期待されています。
たとえば、製造業では工場での設備稼働状況や生産実績をモニタリングすることでプロアクティブな予知保全に役立てたり、小売やサービス業では顧客の行動をログ分析することでより深い顧客理解やカスタマーエクスペリエンスにつなげることも可能になります。
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IoT・センサー・ビッグデータの
BIツールの活用シーン
- センサーデータの可視化：センサーデータを可視化し生産性を向上
- 品質管理：ラインごとの不具合率を見える化し品質を改善
- 精度分析：中心点の精度分析で歩留まりとの関係性を可視化
- IoTデータ活用：センサーデータから工程分析やバラつきを確認
- ビッグデータ解析：複数のデータソースを統合的に分析
センサーデータの可視化
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センサーデータを可視化し生産性を向上 ラインを流れる部品について、工程ごとの通過時間や、各工程での稼働時間やダウンタイムをモニタリング。 サイクル時間の改善につなげることが可能です。 ～BIツール活用のメリット～ ・ライン別／製品別など、生産計画と生産実績の比較を任意の項目で瞬時に確認 ・各ラインの稼働時間やダウンタイムを瞬時に見える化することで、サイクル時間や傾向を迅速に把握し、生産性向上を加速 センサーデータをリアルタイムに可視化。異常値の検知や、短時間での問題特定で顧客サービスを向上した事例はコチラ |
品質管理
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ラインごとの不具合率を見える化し品質を改善 稼働状況データや生産量・廃棄量の実績データをチャートで表示して、ラインや製品の傾向を可視化。 データに基づいて、問題の洗い出しと対策をスピーディーに進めていくことが可能です。 ～BIツール活用のメリット～ ・検査項目ごとに良品と不良品を比較し、分布のズレを確認 ・相関係数などあらかじめ定義された計算結果を表示し、任意の製品やラインデータを動的に確認 生産ラインデータを可視化し、品質改善のPDCAサイクルを促進した事例はコチラ |
精度分析
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中心点の精度分析で歩留まりとの関係性を可視化 位置のズレが重要なリスク要因になる生産の現場では、中心点からずれた点と 歩留まりとの関係性を可視化し、不良解析などに役立てることができます。 ～BIツール活用のメリット～ ・具体的な生産量／廃棄量の数値を可視化 ・工程ごとのコストや稼働時間から問題点を素早く発見 |
IoTデータ活用
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IoTのセンサーデータから工程分析やバラつきを確認 機械の稼働データをセンサーの通過時間でプロットし、傾向やバラつきを可視化。 通常とは異なる傾向を見つけ出し、明細までドリルダウンすることで何が原因かを確認できます。 ～BIツール活用のメリット～ ・各センサーの通過数や滞留数について全体を確認したり、日付や管理番号など条件を絞って確認 ・製品別に各工程の所要時間のバラつきを確認 センサーデータ分析を顧客向けの保守サービス向上に活かした事例はコチラ |
ビッグデータ解析
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複数のデータソースを統合的に分析 単一データだけで分析するのではなく、複数のデータソースを組み合わせることでさまざまな軸や視点からデータを分析でき、新たな発見ができます。 さらに各種ログデータを活用することでシステムの稼働状況や利用状況を一目で把握することも可能です。 ～BIツール活用のメリット～ ・アクセス数とシステムレスポンスをチャートで表示し、システムの稼働状況の予測が可能 ・各種製品の売上実績をかけ合わせて分析することで、購買傾向を見える化し売上アップ 10億件のビッグデータを使って、現場の状況を見える化した事例はコチラ 散在するビッグデータをHadoop基盤の統合管理により、ユーザーの意思決定が迅速化された事例はコチラ |
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IoT・センサー・ビッグデータの
BIツールの活用事例
「IoT・センサー・ビッグデータ」の、データの可視化／業務改善のお客様事例です。
BIツールでビジネス課題をどのように解決されたのかをご紹介します。
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ビッグデータの高速分析で、隠れていた課題や問題点を可視化
回転寿司業界のNo.1を支える迅速な経営判断と店舗オペレーションを実現
導入のポイント 1．QlikView でビッグデータを高速かつ自由に分析 2．実データで確認しながら新たなレポートの設計が可能に 3．担当者自身が分析をすることで新商品開発を加速 |
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生産ラインデータをQlik Sense
で可視化！ |
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センサーデータをリアルタイムに分析！ 導入のポイント 1．WebFOCUS
の柔軟な表現力により、原因や傾向の特定・分析がより容易にできるようになり、衛生管理レベルが向上
2．センサーデータをリアルタイムに検知し活用する基盤をAWS上に整備
3．内製化の実現により開発コストやリードタイムを改善
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導入のポイント 1．ゲーム運営部門でデータの集計や分析が行えるセルフサービスBIを実現
2．分析に要する時間や工数を削減し、スピード感のあるデータ分析を実現 3．施策の目標や振り返りが明確になり、ゲーム運用におけるPDCAの質が向上 |
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BI×Hadoop=ビッグデータ分析基盤！
～全社員5,000人以上を視野に入れたほくでんのデータ活用が加速！～ 導入のポイント 1．データの“一元管理”と“見える化”を一挙に実現（WebFOCUS
）
2．データ活用の土壌が整備されユーザーの意思決定が迅速化
3．開発手法の統一により生産性と汎用性が向上。データ提供のスピードが大幅UP
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機械の稼働データをQlik Sense
で可視化！ 導入のポイント 1．IoTデータを活用した顧客サービス向上や製品改善のPDCAサイクル促進のため、BIツールを導入
2．セルフサービスBIでデータの可視化と分析の環境を整備し、業務効率が1/100に
3．「ベテランの目線」をアプリに実装し、ノウハウを伝承
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IoT・センサー・ビッグデータの
BIツールの活用動画
IoT・センサー・ビッグデータを、ビジネス現場での BIツール を用いた分析シーンを動画でご紹介します。
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再生時間：23:07 |
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再生時間：1:42 |
Qlik Sense
を利用しセンサーデータから振動を「中心点の精度」分析します。
中心点からズレた点と歩留まりとの関係性をデモンストレーションでご紹介します。
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