眠るフィールドデータが利益を生む～在庫最適化・品質改善・売上拡大を実現するデータ活用術～

開催前

場所 ウェビナ

　製造業において、製品出荷後に得られる品質情報、故障情報、稼働データは、製品改善やサービス強化を支える重要な資産です。近年ではIoTやコネクテッド製品の普及により、市場で実際にどのように製品が使われ、どのような故障や劣化が発生しているのかを把握できる環境が整ってきています。

　しかし実際には、必要なデータを十分に収集・活用できていない、あるいは収集できていても、どの部門がどのように連携しながら活用すべきかがわからないといった課題を抱える企業が少なくありません。
　その結果、エンドユーザからの緊急の故障対応や部品手配依頼への対応に追われるほか、製品在庫や補修パーツの管理も経験則に依存しがちになります。さらに、情報が部門ごとに分断された状態で蓄積されることで、在庫の最適化や品質改善、顧客への最適な提案活動といった本来の価値創出につなげられていないケースが多く見られます。
　一方で、市場や顧客から得られるデータをサービス部門だけでなく、生産管理、品質保証、技術部門、営業部門、さらには経営層まで巻き込みながら全社的に活用することで、多くの成果を生み出すことが可能です。

・稼働状況や部品消耗の予測による完成品・補修部品在庫の適正化
・実際の利用状況や故障傾向を踏まえた品質・設計改善
・保守、部品交換、買い替え提案の最適化による顧客生涯価値（LTV）の向上
・緊急対応の削減による業務効率化と生産性向上

　本ウェビナでは、製品出荷後の品質情報・故障情報・稼働データをどのように収集・統合し、AIを活用して価値ある知見へと変換する方法をご紹介します。さらに、部門横断でのデータ活用・運用のポイントを解説するとともに、データを経営資産として活かしながら、在庫最適化、品質改善、売上拡大につなげるための実践的なアプローチをご紹介します。