メッシュアーキテクチャが切り開く新たなデータアナリティクス～第8回 競争優位を築くメッシュアーキテクチャの実践
メッシュアーキテクチャ実現に向けたポイントをシステムの観点から考察し、中央データ基盤に求められる機能群ごとに解説します。
製造業品質領域におけるデジタル技術を活用した業務オペレーションの変革 ～Quality Digital Transformation～
製造業を取り巻く環境に起因する日本の「ものづくり」力の低下
これまで日本の製造業は、熟練労働者の知見や技術、現場の業務オペレーションの改善力を土台にものづくりを進化させてきました。しかし、情報網や物流の発展によるグローバル化、多様化する消費者ニーズへの対応、豊富な知見・技術を有する熟練労働者の引退などが重なり、ものづくりの現場はこれまでにない課題に直面しています。
これからの品質保証・品質管理部門に求められるケイパビリティ
日本の製造業がこのようなビジネス環境で今まで以上にものづくりを進化させ、継続的な品質改善を実現するためには、いかにしてグローバル市場で優位に立つか、また培ってきた品質改善の手法をどのようにして継承していくか、経営と現場が一体となり早急に答えを出す必要があります。
PwCコンサルティングは、これら一連の経営課題に対して、最新のデジタル技術を適用した製造業・品質領域専用のデジタルトランスフォーメーション（DX）モデルを策定し、さまざまな経営状況に適用可能なソリューションとしてクライアントに展開しています。
品質保証／品質管理デジタル化ソリューション「Quality Digital Transformation」の全体像
Quality Digital Transformationは製品品質に関するあらゆるデータをデジタル基盤に収集・統合し、商品開発から製造、品質保証、カスタマーサービスにおける品質向上に直接的な効果を創出します。
ソリューションを構成する技術要素
Dynamics365+Annata
製造や顧客、市場品質のデータ管理と問題管理プロセスの標準化
→Annata 365 for Dynamicsを適用
Power BI
製品モデル／地域別の問題発生傾向と不具合コストの見える化ダッシュボード
→Microsoft Power BIを適用
統計分析+PwC DA team
リスクの高い不具合の自動抽出と過去の不具合発生傾向からの異常値の検出
→テキストマイニング／統計分析を利用
AI／IoT+PwC AI team
IoT稼働データと過去ナレッジデータベースからの予兆保全と対策推奨案の自動検索
→AI・マシーンラーニング（機械学習、教師あり）を活用
導入効果事例
不具合解決までの期間の大幅な短縮
（例：15カ月→2週間）
不具合の事前検知による市場リコール台数の大幅な削減
（例：80％削減）
不具合対策コストの大幅な低減
（例：売上高比0.3％低減）
インサイト／ニュース
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