営業時間外呼び出しが95％減　自動車部品メーカーの事例

　世界的な自動車部品メーカーA社では、提供したタイヤの状態を継続的に監視するサービスを提供するため、タイヤ内にセンサーを設置して空気圧や温度、走行距離、ミゾの深さを測定することにしました。取得したデータはハイブリッドクラウド環境に構築したデータプラットフォームで分析することで、プロアクティブなメンテナンス支援サービスを実現しました。

　このサービスの提供でタイヤの故障数を83％削減できた他、燃費も向上し、月間で約747kgの燃料の節約につながったといいます。A社への営業時間外の呼び出しも95％削減されています。

　A社はデータ活用で業務負担や環境問題の改善を実現しただけでなく、単なるタイヤ製造者からソリューションプロバイダーへの変貌にも成功しました。

“データ量爆発”を制御する　自動車メーカーの事例

　自動車製造を手掛けるB社は、データプラットフォームの計算能力やストレージ容量、伝送能力などに悩んでいたといいます。背景には電気自動車（EV）やプラグインハイブリッド車（PHV）などの新エネルギー車の急成長と法規制の影響により、車両モニタリングデータの量が指数関数的に増加し、複雑性も高くなったことが挙げられます。

　B社は2017年にビッグデータ技術を活用した新しいデータ監視プラットフォームの構築をはじめ、2022年にハイブリッドクラウド環境へのアップグレードを完了しました。バッチジョブの性能は平均で2.5倍、最大で6.6倍に向上し、クラスタ全体のファイル数は75％最適化され、保存スペースも67％削減できました。

　リソースに余裕ができたことで、リモートで車両の状態を確認してナビゲーションなどを提供する新サービスも展開し、利用者を獲得しています。

サイロ化の原因は複数環境の乱用

　データのサイロ化や品質低下の要因としては、統合できていないクラウド環境の平行利用が挙げられます。Clouderaの調査では、ヨーロッパ、中東、アフリカの地域における製造業の74％がクラウドとオンプレミスの両方にデータを保存しており、そのうち81％が少なくとも2社のハイパースケーラーと連携していることが分かっています。

　事例として挙げた2社はハイブリッドクラウド環境に単一のデータプラットフォームを構築してデータを統一しました。データを共通のデータレイクに集中させればサイロ化が解消され、AIやデータ分析人材に単一のソース（情報源）を提供できます。

　データの適切な収集と管理、分析により、製造業は予知保全や製品の品質向上、需要予測などにAIやIoT技術を活用して現状の改善や新規ビジネスの開発を実施できます。製造業がデータとAIの力を最大限に活用し、競争力を高めていくためには、信頼できるデータ基盤の構築と、それを活用する組織文化の醸成が重要となるでしょう。