AIを活用して産業データの価値を見出す

すべての業界に共通するものが 1 つあります。それは、大量のデータです。データ量は、個人用デバイス、オフィスのプリンターから、電力供給を維持するために必要な電気を生成するポンプのセンサーまで、現在インターネットに接続されている「モノ」の数に関係しています。

データは新しい石油であると言われていますが、多くの産業企業は、自社が生成するすべてのデータからほとんど利益を得ていないと感じています。実際、鉱業および資源部門では、機器から収集されたデータの 1% 未満しか使用されていないと言われています。

では、企業はどのようにして、生成したデータから最大限の価値を引き出せるようにできるのでしょうか。また、プロジェクトが成功し、失敗するデジタル変革の 70% の統計に加わらないようにするには、どうすればよいでしょうか。

これらの質問は、組織内で誰がデータを使用しているか、どのようなデータが分析されているかを調べることで解決できます。

データサイエンス手法

インダストリー 4.0 以前は、工業企業が日常の意思決定にデータを利用することは一般的ではありませんでした。企業は、予防保守、ジャストインタイム保守、OEM (相手先ブランド製造) 仕様の実装、必要に応じて外部の SME やコンサルタントを導入する慣行など、実証済みの方法に依存して、信頼性の問題の解決とプロセスの最適化を支援しています。

インダストリー4.0の導入とIoTセンサーの普及に伴い、企業はデータの収集を開始しました。多くの大規模組織では、新たに取得したデータを活用して重要な問題を解決するために、社内にデータサイエンスチームを設置しています。

多くの場合、これらの質問への回答は、限られた履歴データを調べることで得られます。データサイエンスチームは、反復的なデータ操作タスク、プログラミング、コーディングに多くの時間を費やします。このプロセスを通じて、データの洞察が得られるまでに数か月かかることがよくあります。

このアプローチでは、データ分析はデータサイエンスチームに限定されます。はい、これらの企業はデータを活用していますが、洞察を生み出すには時間がかかるため、結果を拡大することは困難です。残念なことに、過去数年間、ビジネス価値が認識されなかったため、多くのデータサイエンスチームが規模を縮小してきました。

コード不要のAIアプローチ

組織全体の個人が日常業務でデータを使用し始めると、「データ民主化」と呼ばれる用語が登場します。これらの人々は統計学者、数学者、データエンジニア、データサイエンティストではありません。実際のところ、彼らはデータにはまったく興味がなく、データが何を伝えてくれるかにのみ興味を持っています。

テクノロジーが進歩し、セルフサービス型のノーコード AI プラットフォームにより、資産管理者、保守担当者、運用チーム、エンジニアはデータから学習し、日常の意思決定に役立つ洞察を得ることができるようになりました。

ノーコード AI 支援による意思決定の例をいくつか挙げます。

資産と産業プロセスをリアルタイムで監視し、チームがどこに注力すべきかを把握します。
早期介入のために機器の将来の故障を予測する
空気供給システムの障害を特定して発電所の燃料消費を最適化
後期段階の産業資産のOPEXを削減
潜在的な汚染事故の根本原因を正確に特定し、重大な安全事故を回避し、環境成果を改善します。
CO2排出量のベースラインを確立し、エネルギー消費を削減するための洞察を提供します。
石油・ガスプラットフォームの地下と上部の間の砂生産など、不安定性や損傷を回避するために、さまざまなシステムとプロセス間の依存関係を理解する
水処理プラントにおける正確な化学薬品投与のためのリアルタイムの設定ポイントを提供します

コード不要の AI は、データ中心ではない役割に洞察を提供し、一日を通してよりスマートな意思決定を行うのに役立ちます。ユーザーは、機器とプロセスのモデルを構築して、計算による予測と洞察を提供できます。データの民主化は、中小企業、エンドユーザー、オペレーターがプログラミング、コーディング、計算、さらには Excel スプレッドシートを開くことなく、重要な洞察を推測できる場合に実現します。（出典：Hanyun Digital Factory）

データ分析: 単一資産と全体

多くの場合、組織はサイロ化しており、運用と最適化は別々の部門で行われ、データは部門間で共有されません。組織によっては、部門内の異なる部署間でデータが共有されていない場合もあります。たとえば、海底作業や石油掘削装置の作業などがこれに該当します。

さらに悪いことに、データを分析するために通常使用される方法は非常に限られています。たとえば、コンプレッサーに問題がある場合は、コンプレッサーの履歴データのみを分析します。問題の根本的な原因がコンプレッサー自体にあるとは限らないため、この方法では必ずしも正確な結果が保証されるわけではありません。

データ（リアルタイムと履歴の両方）を使用して問題を分析する総合的なアプローチにより、何も見逃さないことが保証されます。ノーコード AI は、適切なデータセットを分析すれば、手動で見つけるのに数か月かかる可能性のあるデータの相関関係を見つけます。 AI が検出できる相関関係の一部は、互いにまったく関連がないように見えるプロセスから生じており、従来の方法では識別できません。

あるオフショア事業のリーダーは、互いに関連のない別々のプロセスから問題の根本原因を特定することに関しては、「技術的に、その特定の決定をそれほど迅速に行うことは不可能だった」と述べています。コード不要の AI は、数年分のデータを数分で分析し、チームがビジネス上の意思決定を改善するのに役立つ重要な洞察や予測を提供します。

通常、状態監視ではしきい値に達したときにのみアラームがトリガーされますが、AI は軽微な劣化の検出をサポートし、計画に多くの時間を費やすことができます。継続的に更新されるリアルタイムモデルが施設全体と運用を監視します。パフォーマンスを包括的に理解し、リスクと機会を特定し、ビジネスの成功に貢献します。