コニカミノルタにおけるデータドリブンPLMの取り組み
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昨今，データを活用する技術の進歩が目覚ましく，その範囲も広がっています．このような中，コニカミノルタでは自社製品のIoTデータや生産拠点の設備データの蓄積が進んできており活用を進めています．本講演ではコニカミノルタがPLM（Product Lifecyvle Management）をデータドリブンに変革する取り組み事例を紹介します．
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- 1. © KONICA MINOLTA コニカミノルタにおける データドリブンPLMの取組 1 2020年9月7日 コニカミノルタ株式会社 東 立 『AI・データのビジネス活用事例(食品・製造)』 webセミナー
- 8. データドリブンによる潜在価値 出典：ハーバードビジネスレビュー2019年6月号 0 1 2 3 4 5 6 7 その他 人事 ファイナンス・IT 経営戦略 製品開発 サービスオペレーション リスク管理 製造・サプライチェーン 営業・マーケティング 図. 企業活動別アナリティクスによる潜在価値試算 （兆ドル） データドリブン経営のフロントランナーは2030年までにキャッシュフローを倍増させると 見られる一方で，乗り遅れた企業はキャッシュフローが20％減少すると示唆されている． （ 企 業 活 動 ）
- 9. PLM（Product Lifecycle Management）とは？ 顧客 ECM SCM 生産計画 量産設計 試作評価 サプライヤ 調達 製造 物流 販売 保守 サービス 顧客要望・トレンドのフィードバック 商品企画 製品開発 サービス計画 https://www.fujitsu.com/jp/solutions/industry/manufacturing/monozukuri-total-support/concept/article/overview/ より PLM 顧客要望・トレンドのフィードバック PLMとは、自社の製品の企画から廃棄ま で、製品のライフサイクル全体を通して相 互に関連付けながら管理し、業務に合わ せて情報を提供する方策． • 高品質な製品ニーズ • コスト削減 • 販売のタイミング
- 10. ＠Konica Minolta サービス販売物流製造調達 データでつなぐ まずはSCMの各オペレーションをデータでつなぎたい • 予知保全 • 自動配送 • アップセル • クロスセル • 歩留まり向上 • 異常検知 • 在庫削減 • 物流量予測 • 在庫削減 • 需要予測 各オペレーション個別で分析をしていた
- 12. 12 部品点数 約4,000～5,000点の部品で構成 <樹脂部品> <板金部品> <エレキ部品> 組立精度 ミクロンオーダーでの調整が必要 デバイス系材料系（プラント系） 組立系 •材料系はプラントによる国内生産 •デバイス系は国内生産での技術確立 と海外自社拠点で生産 •組立系は海外自社拠点で生産、低 付加価値の製品はOS/ODMを活用 コニカミノルタの生産形態
- 13. 【生産拠点】（2018年） 日本 ： 6社（16拠点） 中国 ： 5社（ 5拠点） マレーシア ： 1社（ 1拠点） 欧米 ： 2社（ 2拠点） 合計 ：13社（24拠点） 情報機器部門 産業用材料･機器事業 ヘルスケア事業 フランス アメリカ マレーシア 中国石龍 中国上海 中国大連 ・ 開発との技術連携、生産技術開発が必要な生産、及び高付加価値生産は国内 ・ 労働集約型の組立系生産は、中国を中心とした安価な労務費のアジア地域に展開 ・ 中国一極集中リスク回避のため、マレーシアに組立系生産拠点を設立（2014年～） ・ トナーなどの消耗品は、リードタイム短縮と在庫削減のため消費地近接で生産 中国無錫 MFP、PP組立 MFP、PP組立 MFP組立 レンズ、ユニット レンズ、ユニット トナー充填 トナー充填 生産拠点の特徴
- 16. １ ２ ３ 4 5接続 データ活用の成熟度モデル 監視 分析 最適化 自律 • KPI管理 • エラー監視 • 統計解析 • 機械学習 • ネットワーク最適化 • 数理最適化 • 自律判断 • 自動運転 • IoT • M2M マーケティングのアップセル／クロスセル分析 生産現場のデータ活用 プリンタ複合機の予知保全（消耗品の寿命予想） レポーティング 要因分析 モデル運用 ネットワークにつなげ てデータを収集する データをもとに状態 を監視する データを分析し新た な情報を獲得する 分析結果を総合し て最適化する データが自動で分析 され自律運転する
- 17. 17 優先順位を決める 効 果 大 効 果 小 難易度高 難易度低 難易度 取得の 難易度 分析の 難易度 活用の 難易度 効果 売上 アップ 売上 ダウン コスト アップ コスト ダウン （利益） 前 後 最優先 教育目的 研究課題 「できればいいな」を優先すると△をやり がち．早く成果を出すには◎のテーマを 優先する．」
- 26. 26 根拠を示す Before 安全在庫のうち 約半数の10億円を データ分析で削減 これまでも同様な取り組み をしてきたのに，今回はな ぜ上手くいくのか？ 経営層が安心して承認 できるような根拠を示す． その際，過去の取り組 みを否定しない． （トナーの在庫状況） 工場１ 工場２ 販社 顧客 ①これまではこのデータ で需要予測してきた． After ②今回は顧客データを追加 するため精度を向上できる．