自社設備の監視・保守、製品・サービスの品質向上などを目的に、IoTシステムの導入機運が高まっている。しかしその一方で、IoTシステムを構築して膨大なセンサーデータの収集・蓄積を始めたものの、期待していたような効果が得られないと悩む企業も少なくない。なぜIoTシステムがうまく機能しないのか。その理由を探っていくと、“データ分析”に関連する部分がネックになっているケースが多いようだ。

 では、IoTシステムの課題を克服して成功に導くには、どうすればよいのだろうか。そこにはIoTシステムのソリューションを選定する際に、押さえておくべき“3つのポイント”があった。

 IoTシステムを導入する企業が増えるにつれて、「せっかく構築したのに期待していたほどの効果が得られない」という声をよく耳にする。例えば製造業の生産ラインで稼働する製造装置・設備の稼働を監視し、装置・設備に故障が発生する予兆を発見して生産ラインの停止を未然に防ぐというIoTシステムを構築したとしよう。装置・設備に取り付けたセンサーから温度や振動などのデータを取得できたとしても、そのデータをすぐに分析処理できる能力がなければ、事前に予兆を発見して即座に対処することは難しい。つまり、装置・設備が故障したあとでデータの分析結果が得られても、想定していたほどの効果は得られないというわけだ。

 データ分析処理に時間がかかるというIoTシステムの課題を解決するには、導入したIoTシステムの分析ソリューションをもう一度見直すことが近道になる。そして、分析ソリューションを改めて選定する際には「3つのポイント」を満たしていることが決め手になる。分析ソリューションに求められる「3つのポイント」を探ってみよう。

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