製造業の未来を切り開く！データ活用とトレーサビリティの重要性とは

製造業とデータ活用の現在

製造業は、原材料費やエネルギーコストの高騰、為替の変動、サプライチェーンの不安定化といった厳しい経営環境に直面しています。現代の製造業では、多品種少量生産や個別受注モデルが主流となっており、それに伴い、製品ごとの採算把握やサプライチェーン全体のリスク管理の重要性が増しています。
このような状況において、経営判断の迅速さや正確さを確保するためには、データの「見える化」だけでは不十分であり、「つなぐ」「動かす」仕組みの構築が急務とされています。

Excel依存からの脱却

製造業の品質管理やPSI（生産・販売・在庫）管理において、多くの企業がExcelに依存しています。BIツールを導入している企業でも、Excelによる集計やシミュレーションが続いているのは、各システム間でデータが分断されているためです。
この断片化された情報の中で、必要なデータを横断的に参照し更新することができないため、情報不足を補うためにExcelを用いることが常態化しています。

Qlikの連想技術による革新

そこで本ウェビナーでは、Qlikが提供する連想技術を活用し、部品・半製品・製品・出荷情報などのデータをシステムをまたいで結び付ける手法を紹介します。この技術により、これまで分断されていたデータを自由にトレースし、リアルタイムで品質問題の影響範囲を把握することが可能になります。また、PSI管理も一元化され、入力、シミュレーション、承認業務が全て一つのプラットフォーム上で行えるようになります。

AI活用を支えるデータ基盤

さらに、AIを活用した需要予測や高度な分析を実現するためには、データの質を保つ基盤も重要です。多くの企業はマスタ情報が不整合であったり、異なるコード体系が影響したり、データの欠損や重複といった問題を抱えており、これらの課題がAIや分析基盤の十分な活用を妨げています。
本セミナーでは、SnowflakeやDatabricksを用いてAIの活用をサポートするためのデータ品質基盤の構築やデータサイエンスによるビジネス価値の向上についても解説します。