組立製造業での「トレース＆アナリティクス」適用分野について

エンジニアリングチェーンとサプライチェーン

組立製造業を表す際によく見られるのがこのエンジニアリングチェーンとサプライチェーンの図です。
この図に、Mµgenを利用した「トレース＆アナリティクス」の適用分野を入れて見ました。
矢印で表した「情報活用」という線が、機能部門にある情報を仮想データ統合することで、双方向で共有が可能になります。もっとも業務での使い方はどちらから情報を見るか、どちらがユーザとして主体的に使うかによって異なりますが、仕組みとしては双方向での活用が可能になるわけです。
私どものお客様では、特にグローバルに事業戦略を遂行されていますので、エンジニアリングチェーンとサプライチェンの境界を超えたグローバルな情報活用のしくみ作りが必要となって、なるべく現状システムへの影響や変更を伴わずに、業務コストダウンや生産性向上に取り組むことが求められています。
さらにIoTマークをいくつかつけて見ました。これはIoTデータが活用できるようになり、よりリアルタイムに密度の濃い、精緻な、現実の製品や製造ライン、物流等の実際のものの状況を表すデータが取得できるようになり効果を得られるところを示しています。このユースケースでは分析アプリケーション（アナリティクス）が主なユースケースとなって、トレースしたデータを活用する使い方になっています。

製造業における改革テーマ

このエンジニアリングチェーンとサプライチェーンにまたがる情報活用に向けたユースケースの各々が以前にも説明したこの図にまとめられていることになります。
この図でブルーの業務ユースケースが仮想データ統合による「トレース」を手にしたユースケースです。またピンクの業務ユースケースはトレースしたデータをもとにデータ整理や分析（アナリティクス）を主にしたユースケースとなっています。