IoTによる問題の早期発見

テクノロジーが主に社内の管理機能に使われていた時代は終わりました。エクセルのスプレッドシートを思い浮かべてください。IoT(Internet of Things)の台頭により、多くの企業の業務はさまざまな方法でテクノロジーによってサポートされ、完全に統合されたコンピューティング環境へと変化しています。IoTテクノロジーがビジネスをサポートする最も一般的な方法の1つは、オペレーションに影響を与える問題の早期発見を可能にするデータ収集センサーの使用です。

センサーデータを最適に活用するためには、関連するデータの収集、問題の特定、解決に強い関連性が必要です。例えば、サプライチェーンオペレーションでは、センサーは以下のように使用できます。

  • アセンブリラインのオペレーションに関する問題を追跡
  • 配送車両や荷物の位置を把握
  • 到着前の製品やパッケージの改ざんの感覚
  • リアルタイムの注文に基づく需要予測とスケジューリングの必要性

IoTセンサーを使って正常なオペレーションの問題を早期に検出するには、まず「正常」なオペレーションとは何かを理解し、正常とは異なることを示すデータポイントを特定して、起こりうるリスクを軽減するための措置を講じることが必要です。 IoTセンサーは、問題の早期発見に最適です。 運用データを収集・分析し、予測分析を行うことで、システムが警告を発したり、正常な運用を回復するための自動化されたルーチンを起動することができます。

IoTを活用したオペレーション管理

以下の活動(上の図)では、IoTセンサーと予測分析を使ってオペレーションを管理しています。

 

  1. 適切なIoTセンサーを探し、設定する。 センサーは、特定のプロセスに必要なデータを収集します。例えば、サプライチェーンを改善できる早期発見のためにIoTセンサーを使用する場合、ロボットを使った商品のピッキング、パッケージング、組み立てラインによる注文の積み込み、配送など、重要ないくつかのプロセスのタイムフレームを追跡することを考えます。平常時と非平常時の状態やオペレーションの期間でデータを収集します。
  2. バリューストリーム・ジャーニーマップの作成 収集したデータと知識のある担当者を用いて、選択したプロセスのバリューストリーム・ジャーニーマップを作成する。まず、対象となるプロセスの各ステップをマッピングし、各ステップの正常範囲を示し、データ収集に関わるセンサーを特定する。
  3. 予測的な分析を行う。 予測分析を行うためには、データを確認し、通常のオペレーションからの変動と、それぞれの変動が発生したプロセスの部分を特定する必要があります。その際、変動の原因、各原因に対する修正方法、解決方法を調査する必要があります。
  4. トリガーとレスポンスの設定 IoTセンサーは、変動に対する自動応答や、運用担当者による手動応答を引き起こすアラートメカニズムを引き起こすことができます。
  5. ランブックを使う。 ランブックは、各自動化された応答と手動サポートを必要とする応答を定義するこれらの手順を文書化したものです。早期発見のためにIoTセンサーを使用するための明確で体系的なロードマップを提供します。

運用開始後は、シンプルなトリガー-レスポンスの運用フローがあります。IoTセンサーが潜在的な問題を特定すると、センサーによって自動化がトリガーされ、問題に対処する自動応答、または修正を適用できる運用スタッフへのアラートによって回復措置が取られます。

問題の早期発見がもたらすビジネス上の価値

このようにIoTセンサーを活用することで、組織は障害のリアクティブな管理から、障害を予防することができるようになります。IoTセンサーを使えば、特定の要因が通常とは異なり始めた時点で、障害が実際に発生する前に緩和策を開始することができます。早期に修正を加えれば、変動を最小限に抑え、障害を回避することができます。このようなプロアクティブな問題管理のアプローチにより、状況の履歴や知識が蓄積され、最小限のリソースで迅速にプロセスを正常に戻すための回復や認識が可能になります。これにより、コスト削減、生産量の向上、品質の改善、顧客満足度の向上など、収益の拡大につながります。

 

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