Industry 4.0

Data Analytics in Digital Manufacturing: How Big Data Transforms Manufacturing Industry

การวิเคราะห์ข้อมูลอุตสาหกรรมยุคดิจิตอล : เจาะลึก Big Data กับการวิเคราะห์อุตสาหกรรมการผลิต
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データ分析は生データを実用的な洞察に変換する。データを使用してその傾向を見つけ出し問題を解決するための様々なツール、テクノロジー、プロセスを含む。データ分析によりビジネス プロセスを形成し、意思決定を改善し、ビジネスの成長を促進させ得る。データ分析は企業が自社のプロセスとサービスをより可視化し、より深く理解できるようにするのに役立つ。これにより顧客エクスペリエンスと顧客の問題についての詳細な洞察が得られる。

アマゾン ウェブ サービス (AWS) によればビッグ データ分析ではデータ収集、保存、処理、クリーニング、分析という 5 つのステップに従って大規模なデータセットを分析するとの事だ。データ分析は生データを実用的な洞察に変換するステップでありデータ分析には以下の 4 つのタイプが有る。記述分析とはデータ環境で何が起こったのかまたは現在起こっている事を理解する事だ。円グラフ、棒グラフ、折れ線グラフ、表、または生成されたナラティブなどのデータ視覚化がその特徴だ。診断分析とは何かが起こった理由を理解するための詳細なデータ分析プロセスである。ドリルダウン、データ発見、データマイニング、相関などの手法がその特徴だ。

Data Analytics in Digital Manufacturing: How Big Data Transforms Manufacturing Industry
Four Types of Data Analytics
Credits: From insight to action: Making the most of predictive analytics consulting, N-iX

予測分析では履歴データを使用して将来の傾向について正確な予測を行う。これは機械学習、予測、パターン マッチング、予測モデリング技術によって特徴付けられる。各手法ではコンピューターはデータ内の因果関係をリバース エンジニアリングするようにトレーニングされる。規範的分析では予測データを次のレベルに引き上げる。何が起こるかを予測しその結果に対する最適な対応を提案する。様々な選択の潜在的な影響を分析し最適なアクションを推奨する。グラフ分析、シミュレーション、複雑なイベント処理、ニューラル ネットワーク、推奨エンジンがその特徴だ。

Data Analytics in Digital Manufacturing: How Big Data Transforms Manufacturing Industry
Machine Breakdown Process
Credits: Predictive Maintenance & Asset Management With Advanced Data Analytics, Sharmishtha Patwardhan, GSLAB

予測メンテナンスまたはメンテナンス分析は予測分析ケースの 1 つである。予知保全は実際に保守時期が到来した機器の保守のみを対象とする状態ベースの保守戦略であるのに対し予防保守は機器の状態に関係なく定期的に保守を行う計画ベースのアプローチである。このアプローチにより実際には長く機能し続けることができた部品が不必要に交換または修理されるため多くの無駄が生じる。

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Machine Breakdown Process
Credits: What is predictive maintenance? SensorFact

予防保守とは対照的に事後保守または事態修正保守は問題が発生した場合にのみ修理を行う事だ。これは最も明白な解決策のように思えるかもしれないが実際には非常にコストが掛かり混乱が生じる可能性がある。問題が検出された時には計画外のダウンタイムを回避するには手遅れになる可能性があることに注意する必要がある。予知メンテナンスにはこれは両方のメリットありデメリットは無い。データと分析を使用する事で必要に応じてメンテナンスを実行できるようになり予防メンテナンスに伴う無駄や事後メンテナンスに伴う計画外のダウンタイムを回避できる。

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Benefits of Predictive Maintenance
Credits: Predictive Maintenance: Servicing tomorrow and where we are really at today, Roland Berger GMBH

Research Nester によれば世界の予知保全市場は2022 年から 2031 年にかけて 31.9% の CAGR で成長し2031 年末までに 815 億 8,250 万米ドルの収益を獲得すると推定されている。 2021年の市場成長はダウンタイムとメンテナンスコストを削減するニーズの高まりに起因すると考えられる。予知保全は機器のメンテナンスに最適な時期を予測しこれによりメンテナンス手順の費用対効果も高まり機械の故障時の時間とリソースの無駄が削減される。大きな規模の工場では年間平均 323 時間の生産性が失われている。売上の損失、罰金、従業員のダウンタイム、生産ラインの再起動にかかる平均コストは1 時間あたり532,000 米ドルまたは施設あたり年間 1 億 7,200 万米ドルだ。

Data Analytics in Digital Manufacturing: How Big Data Transforms Manufacturing Industry
Benefits of Predictive Maintenance
Credits: Predictive Maintenance Market Size & Share – Global Supply & Demand Analysis, Growth Forecasts, Statistics Report 2023 – 2031, Precedence Research

アジア太平洋地域の予知保全市場は世界の他の地域の中でも特に2031年末までに239億8,520万米ドルという最大の市場収益を保持すると予測されている。この地域の市場は予測期間中に35.4%という最高のCAGRで成長すると予想されている。アジア太平洋地域の市場は2021 年に11 億 8,380 万米ドルの収益を上げた。この市場成長は主に企業内でのデジタル化の急速な浸透によるものと考えられる。アジア太平洋地域の大手企業と中堅企業の約 70% がデジタル変革戦略を導入しており台湾がその先頭を走っている。

Data Analytics in Digital Manufacturing: How Big Data Transforms Manufacturing Industry
Global Predictive Maintenance Market Overview
Credits: Predictive Maintenance Market Size & Share – Global Supply & Demand Analysis, Growth Forecasts, Statistics Report 2023 – 2031, Research Nester

アジア太平洋地域の予知保全市場は世界の他の地域の中でも特に2031年末までに239億8,520万米ドルという最大の市場収益を保持すると予測されている。この地域の市場は予測期間中に35.4%という最高のCAGRで成長すると予想されている。アジア太平洋地域の市場は2021 年に11 億 8,380 万米ドルの収益を上げた。この市場成長は主に企業内でのデジタル化の急速な浸透によるものと考えられる。アジア太平洋地域の大手企業と中堅企業の約 70% がデジタル変革戦略を導入しており台湾がその先頭を走っている。

Article by: Asst. Prof. Suwan Juntiwasarakij, Ph.D., Senior Editor & MEGA Tech