
製造業様向けデータ分析ソリューション
品質管理や機器・設備の予防保全などの分析、需要予測、データサイエンティストの育成をサポートします。
概要
DX推進に求められる「データ分析」
DX推進が必要な昨今、企業はデータとデジタル技術を活用して、ビジネスモデルや業務そのものを変革し、競争上の優位性を確立することが求められています。そこで「データ分析」の手法を使って、データを意思決定の判断根拠とする「データドリブン経営」の必要性が高まっています。「データ分析」とは、ビジネス上の課題に対して、蓄積された過去のデータを分析し、事象のパターンやルールを発見し将来の状態を予測することです。先を見越して最適化することにより、差別化を生み出し、ビジネスの成果に結びつけることが可能となります。製造業においては、データ分析を活用することで、不良品や故障の発生を未然に防ぐことが出来るようになり、品質や生産性の向上に繋がります。
神戸製鋼所をはじめ、製造業で多くのシステム導入実績をもつコベルコシステムでは、製造業の課題解決に精通した技術者が、データマイニングツールやプログラミング言語である「Python」を使用し、データ分析を支援いたします。

データ分析の手順
データ分析に携わる社内人材育成までサポート
データ分析が注目を集める一方で、データに基づいて意思決定を行いビジネス課題の解決につなげるデータサイエンティストの人材不足が深刻な問題となっています。このような状況から、即戦力となる人材を外部から雇用することは難しく、社内での人材育成が急務であると言えます。コベルコシステムでは多数の製造業のお客様への教育の経験をもとに、効率的にデータサイエンティストを育成することが可能な研修メニューを提供しております。
データ分析支援
製造業におけるデータ分析ソリューション適用例
【品質管理】
原材料や作業条件等の製造に関連するデータを収集して分析することで、不良品の”発生予測”をすることが可能になります。その発生を未然に防止して低減することで、高い歩留まりを達成できます。またその結果として、熟練工の持つ「知識と経験(ノウハウ)」を蓄積することもできます。

【予防保全】
機器・設備の故障要因は無数にあり、原因の特定は簡単ではありません。しかし機器・設備から得られたデータを分析することで、その原因と発生条件等が明確になり、”故障予測”を行うことができます。その結果、適切なタイミングでメンテナンスを行うことが可能となり、高い稼働率を維持できます。

【需要予測】
購入品の組み合わせパターン等の購買傾向を見つけることにより、需要予測の精度を高めることができます。
精度の高い生産計画・販売計画を作ることが可能となり、適正在庫の実現、販売機会ロスの防止、各資源の適正化等を実現することができます。

データ分析支援メニュー
コベルコシステムは、お客様と共に有意義なデータ活用方法を検討することにより、最も効果が期待できる領域にフォーカスを当て、価値創造までの時間を短縮します。

データ活用の段階的な拡張
カテゴリ | メニュー | お客様の課題 | サービス内容 | 期間 | 使用物 | 提出物 |
分析 | データ活用検討支援 | 自社データを、どのように活用できるのか知りたい | 活用施策の仮説立案や、データ分析シナリオの立案をご支援します | 2か月 |
ヒアリング シート |
セッション資料、活用検討書類 |
簡易データ分析 | どのような分析が出来るのか知りたい | 貴社のデータをお預かりして、弊社にて簡易分析を実施します | 1.5か月 |
分析ツール (弊社所有) |
セッション資料、分析結果報告書 | |
データ分析代行 | 分析者を自社内で育成するのが大変 | 貴社にて準備して頂いたシナリオやデータをもとに、分析作業を代行します | 2か月 |
分析ツール (貴社所有) |
セッション資料、分析結果報告書 | |
データ分析支援 | 分析ツールを導入したが活用が進んでいない | データマイニングに関する一連の分析作業を、ご支援します |
2か月 ~ |
分析ツール (貴社所有) |
セッション資料、作業報告書 | |
教育 | 技術者育成支援 | 自社内でデータ分析ができる人材を育成したい | データ分析の基本的な考え方や、データ加工、可視化、分析手法を習得頂ける研修を開催します | 内容により検討 |
テキスト (弊社所有) |
アンケート |
構築 | 分析製品導入支援 | 手間のかかる製品導入を代行して欲しい | 貴社にて準備して頂いたPCに、分析用の製品導入を行います | 内容により検討 | 環境定義書 | 環境定義書 |
※提出物は全て弊社フォーマットでご用意致いたします。価格につきましてはお問い合わせください。
人材育成支援
3つの必要スキルの網羅的な学習を支援
データ分析の適用範囲の拡張に伴い、社内でのデータサイエンティストの育成が必要となります。データサイエンティストに必要なスキルは、課題を解決に導く「ビジネススキル」、データから新たな知見を発見する「分析スキル」、データ分析を実装する「ITスキル」と広範囲であり、習得が一筋縄ではいきません。コベルコシステムでは、上記3つのスキルを網羅的に習得できるような研修メニューを提供しており、効率的にデータサイエンティストを育成することが可能です。

データサイエンティストに必要な3つのスキル
データ分析の人材育成支援メニュー
コベルコシステムでは受講者のレベルに応じて、統計学の講義から実践形式の演習を含んだものまで、様々な研修メニューを用意しています。お客様のご要望に応じて、これらの研修メニューを組み合わせて提供可能です。
概要 | 回数 | 形式 | 難易度 | 備考 | |||
講義 | ハンズオン | 演習 | |||||
A | データリテラシー入門 |
半日 1回 |
〇 | 低 | データを活用する基本的な技術を説明 | ||
B | Python 基本操作 |
半日 3回 |
〇 | 中 |
京都大学が提供の「プログラミング演習 Python2019」をベースに使用 基本的なプログラミングスキルやPython環境が必要 |
||
C | Python モデル作成 |
半日 1回 |
〇 | 中 |
独自データを使用 基本的なプログラミングスキルやPython環境が必要 |
||
D | 統計入門 |
半日 1回 |
〇 | 〇 | 中 |
独自データを使用 Excelの分析ツールアドインを使用 |
|
E | データサイエンティスト研修 |
半日 4回 |
〇 | 〇 | 高 |
集合形式は講義中心 演習は宿題を持ち帰って頂き、各自で実際に分析 |
※半日=4時間となります
データサイエンティスト研修
「データサイエンティスト研修」では、講義+演習の形式で学習を行うことで、データサイエンティストに必要となる3つのスキル(ビジネススキル・分析スキル・ITスキル)を習得することが可能です。また、演習は業務課題をもとにお客様の実際のデータを使用して当社が独自に作成します。この演習に取り組むことで、データから新たな知見を発見し課題改善に向けた提言を実施するまでの、データ分析の一連のプロセスを実践的に体感することができます。

データサイエンティスト研修 概要

データサイエンティスト研修 スケジュール(サンプル)
ダウンロード資料
本資料では、データサイエンティストに必要な3つのスキル(ビジネススキル、分析スキル、ITスキル)について、各分野のスキルレベルの定義や、スキルレベルを向上させるステップを紹介しています。