IoTの課題は、見える化で何を「見る」のかを決めることである

おはようございます。

シナプスイノベーション　プロダクトクリエイション部、中里です。

みなさん、「IoT」という言葉、聞き飽きた感じもおありでしょう。

「IoT」をキーワードとしてさまざまなセミナーや展示会が開かれていますし、関連記事や書籍も山のようにあります。
かくいう今回のブログも「IoT」がキーワードなのですがね……。

ところで、「IoT」に対して、今どんなイメージをお持ちでしょうか？

「IoT」といえば「見える化」

最近、世の中で「IoT」といえば「見える化」なのだと感じることが多くあります。
「IoT」で、独立していた機械やセンサー、システム、ヒトをつないで、今まで見えなかった何かを見えるようにするというイメージです。

例えば、工場ロボットの内部データをBIツールにつないで、今まで見えなかったロボット内部の状態を見えるようにするといったことが挙げられます。

世の中には、すでに「見える化」している工場がある一方で、どうすればよいか悩んでおられる企業様も多いようです。

「IoT」で「見える化」。
機械やセンサーをネットワークにつないで、データを取ってくる。
ただの数字の羅列だとぱっと見誰にも何もわからないし、社内での受けも悪い。
では、BIツールにつないで、ビジュアル化しよう。
刻々と変化してゆくグラフやイメージ。なんかすごい感じ。
工場を「IoT化」した感じ。

けれど工場のロボットや機械の中のデータを「見える化」したところで、さて、いったい何を「見る」のでしょうか？

「見える化」の成功事例

「見える化」の成功事例としては、工場の機械のデータから異常値を見つけ故障する前に手を打てるようにした企業や、消費電力や燃料、水などのエネルギーの使用量のデータをチェックすることで全体のエネルギー使用量を低減した企業などが挙げられます。

これらは、データをただ「見える化」するだけでできる事ではありません。
「見える化」したデータを「分析」して、本当に必要なものを「見る」ことで実現したのです。

ただ機械やセンサーをネットワークにつないでデータを取るだけでは、「見えないIoT」になってしまいます。

膨大なデータだけが積み上がり、サーバーの容量がどんどん膨らんでゆく。
IoT投資の請求書が次々届き、社長や役員からの「集めたデータから結果を出せ」プレッシャーが重くなってゆく。
こんなことならデータ取るんじゃなかった……。
なんて話になってしまったら。

仮説と検証を繰り返して、何を「見る」のかを決める

「見えないIoT」にならないためには、何を「見る」のかを決めることが重要です。
とは言っても、今までは見えていなかったデータを元にこれから何を「見る」のか決めるのは、簡単ではありません。仮説と検証が必要です。

こんなデータを取れば、こんなことが「見える」のでは？　と仮説を立て、実際にデータを集めてみます。
集めたデータを分析して、何かが「見えた」としたら、それを活用に移せば良いですが、「見えなかった」り、「見えた」ものが足りなかったりしたら、また新しい仮説を立ててデータを取りなおさないといけません。
不要なデータは捨て、有益なデータだけを残すことも必要になります。

シナプスイノベーションのIoT対応生産管理システム「J WALD」は、IoT化の実現を支援する製品です。
仮説の検証から実際のデータ活用までサポートします。

例えばヒトの動きをセンサーで捉え、J WALDにつなぐとします。
すると、どの工程で誰が何を使ってどれだけの時間作業したのかが「見える化」され、より詳細かつ正確な原価管理に反映することができます。
どの工程の原価が高いのかが「見える化」したら、そこから何を「見て」何をするか、仮説と検証をすれば良いのです。

もし、あなたが「IoT」の対応を考えておられるのであれば、それを「見えないIoT」にしてしまわないために。

さて、何を見ますか？

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