AI / IoT時代の工場経営には
KPIマネジメント
による多角的かつ効率的なデータ活用が求められています

Digital Transformationが進むことで経営判断と製造現場のシームレス化が求められる時代

製造業におけるデジタル技術の活用（Digital Transformation）により、製造現場のデータ集約と可視化が著しく進んでいます。IoTツールの導入によりデータ収集のインフラ整備は広がっているものの、これらの膨大なデータをいかに活用するか、最終的に経営判断につなげるかが次なる課題となります。これらのデータの組み合わせはKGI（Key Goal Indicator = 企業の達成目標）の達成度を測るためのKPIとして活用すべきものであり、製造業のあるべき姿が多様化してきた近年、益々重要性が高まってきています。

工場スマート化による膨大なデータをKPIとしていかに可視化し、さらに分析・予測につなげるかがポイントです。

昨今のIoT化の潮流により、データサーバに入力される時点で明確な定義や意味を持っていないデータ＝非構造化データも大量に習得することが可能になり、KPIマネジメントの幅が一気に広がりつつあります。これらのデータは適切に収集すれば、分析や予測に活用できます。このような活用を踏まえ、ビジネス視点・テクノロジー視点でそれぞれ施策を考え適切なKPI・データ収集を設定する必要があります。

KPIマネジメント軸を適切に広げることによる製生産・品質・環境/安全の向上に向けたプロジェクトを支援します

新興国の台頭により急速に変化する社会と市場（外的要因）、IoT化によりデータ化が急速に進む製造現場（内的要因）の双方に対し、多くの製造会社は対応を迫られています。この対応を進めるためには伝統的なものづくりのノウハウに加え、事業・ビジネス環境レベルのアプローチが必要です。Deloitteは豊富なコンサルティングバックグラウンドと製造における各セクションの知見、ベストプラクティスの展開により、新たなIoT時代にマッチしたKPIマネジメントおよびその実現に向けたプロジェクトを支援します。