製造DXの誤解と成功要因とは②【DX推進プロセスに潜む3つの罠を知る】

製造DXの推進に潜む3つの罠

DXの第一歩となるデータ活用には、データを集め、分析、最適化するというステップが
存在します。ここに次の３つの罠が潜んでいます。

罠① 集めましたIoT

手当たり次第にデータを集めようとして、例えばRFIDのようにタグを貼る作業に現場が追われ本来の目的である変革を達成できないといったケースが散見されます。

仮説のない大量のデータ収集は、改善につながらないだけでなく、現場を疲労させてしてまう悪影響すらあります。集めることを目的化せずに、仮説を立て、必要なデータを絞って集めることが重要です。

罠② こねくりAI

データ分析ではAIを“万能薬”と考えて、ひたすらデータをこねくり回す状況に陥ります。ただその結果を人間が解釈できず、改善につながらないことも少なくありません。

現場が思いつかなかったような結果が出るのではないか、データを大量に突っ込めばいい結果がでるのではないか、というAIへの期待は多くの場合裏切られます。現場がすでに知っていることと肌感覚程度の差しか出ないことがほとんどです。

新しい結果が出たとしても、AIが導き出した過程がブラックボックス化していて、現場が改善のためのアクションを取れない状況に陥りがちです。

高度な分析をする前に、シンプルな分析にAI機械学習を使ってみることをお勧めします。

こねくりAIの罠を回避しAIを活用できている成功例を紹介します。とあるDXの先進飲食小売企業では、店頭にカメラを置き、通行人のデータを取って、それとPOSレジのデータを組み合わせ、AIで解析しています。そこから店舗運営や改善につながる示唆を得ています。

罠③ 最先端システム

最先端システムを導入しさえすれば一気にDXを促進できると勘違いしてしまい、労力をかけて導入したものの、現場が使いこなせず宝の持ち腐れになってしまうというケースもよく見かけます。

導入するだけで他社の成功事例と同じ効果を再現できると考え、トップダウンで最新ツールを導入してしまうケースです。

結果、現場に導入にすさまじい労力がかかり、十分に使いこなすことができない。当然継続的な改善にも繋がらず苦しんでいるケースを散見します。

製造業がDXを進める上で陥りがちな３つの罠を避けるためのの４つのポイントを「製造DXの誤解と成功要因とは③DXの成功要因」で紹介します。

「製造DXの誤解と成功要因とは③」の記事はこちら＞＞

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