DXに取り組む製造業企業が増える一方、「成果が出ない」「PoC止まり」という声も多く聞かれます。本稿では、成功している企業に共通する3つの視点を解説します。
01｜視点1：現場起点の課題設定
DXの失敗事例に共通するのは、「技術ありき」の発想です。最新のAIやIoTを導入しても、現場の課題と噛み合わなければ価値は生まれません。成功企業は、現場の「困りごと」を丁寧に掘り起こし、それに最適なテクノロジーを当てはめるアプローチを取っています。
02｜視点2：データ基盤の整備を先行させる
AI・機械学習の効果を最大化するためには、質の高いデータが不可欠です。多くの製造現場では、データがサイロ化・非構造化されており、分析に使える状態になっていません。データガバナンスの整備とデータレイクの構築が、DXの土台となります。
POINT
- DXは「技術ありき」ではなく「課題ありき」で設計する
- データ基盤の整備なしにAI活用の効果は出ない
- 変革を担う人材の育成・登用が持続性を左右する
03｜視点3：変革をリードする人材の育成
テクノロジーは人が使って初めて価値を生みます。デジタルリテラシーを持ちながら、製造現場を深く理解した「デジタルと現場の橋渡し役」となる人材の育成・登用が、製造業DX成功の最後の鍵です。
まとめ
製造業DXの成功は、技術の問題ではなく経営の問題です。フロスト＆サリバンは現場に根ざした変革支援を提供します。