業種別アプリケーション

SASの製造業向けIoTアナリティクス・ソリューション

品質パフォーマンスを大幅に改善

ビジネス面の課題

多くの製造企業は、依然として、産業IoT(IIoT)の採用を難しい課題だと感じており、取り組みをどこから始めるべきか、あるいは、どのような自動化プロセスが最も競争優位性を高める結果となるかを把握していません。しかし、産業IoT(IIoT)には、製品の品質レベルの強化や、その他の幅広いイノベーションの推進に関して多大なポテンシャルが秘められています。そして、2020年までに全世界のコネクテッド・デバイスが500億台に達すると想定されていることも踏まえると、製造企業には、これほど巨大なネットワークを活用せずに放置している余裕はありません。逆に、うまく活用すれば、より高いレベルの効率性を達成し、事後対応ではなく事前対応型の改善努力を継続的に実践できるようになります。

SASがご支援する内容

産業IoT(IIoT)を管理・分析して、自社のビジネスに最適な活用方法と、その場所やタイミングを特定できます。有意義なデータがどれかを理解できるため、保管すべき情報と無視してもかまわない情報の判断も容易です。SASのIoTアナリティクス・ソューションは、優れた信頼性と自動化機能により、以下の実現を支援します。

  • 顧客が知覚/体感する品質を測定: コールセンター・システムや、従来型のニュースサイト、ソーシャルメディア、サービス実施記録などから得られるあらゆる種類のデータを組み合わせ、総合的に分析できます。そして、そのデータを問題検出プロセスに取り込み、早期のアラート発信と是正措置の判断に役立てることができます。
  • ワランティコストを削減し、不具合を体験する顧客数も縮減: 複数のソースに散在する品質保証関連データ(ワランティ・データ)を集約し、その意味を短時間で明らかにできます。モニタリング、トラッキング、レポーティングの機能と組み合わせて自動化された品質管理測定プロセスにより、ミッション・クリティカルな問題にタイムリーに集中できるようになるため、時間と資金の節約が促進されます。
  • 生産の歩留まりを改善しながら、保守コストの削減も実現: 保管済み、ストリーミング中、あるいは、任意の中間ポイントのIIoTデータをマイニングおよび分析することができます。予測モデリングを活用することで、計画外の保守整備や効率の低下などの問題を未然に回避できます。

SASを選ぶ理由

  • 全社規模での品質データ管理: 品質に関する構造化データと非構造化データを全てのソースから収集して統合することで、品質パフォーマンスを全社規模で把握し、品質の改善を促進できます。
  • 優れた根本原因分析: 探索的分析から、実験計画と最適化、特性要因図(石川ダイアグラムなど)まで、幅広い分析ツールを活用できます。
  • 高度な早期警告アナリティクス: 潜在的な問題を早期に(場合によっては発生前の段階で)特定し、結果の改善に向けた是正措置を能動的に実行できます。

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