製造業向けレイクハウス

Original Blog : The Lakehouse for Manufacturing

翻訳： junichi.maruyama 

あらゆる業界が、生成的AI、データ共有、生産性、予測分析といったトピックについてどう考えるかが問われています。しかし、これは製造業において特に何を意味するのでしょうか？なぜこのようなシフトが重要なのでしょうか？なぜ、未来がそれに左右されるのでしょうか？

製造業は、次のSKU、機械、自動車、飛行機といった主要な生産単位を効率的に提供するだけでなく、より高い成長性、より安定した収益源、外部ショックに対するより高い回復力といった、より高い拡張性を示すテクノロジー対応のビジネスを提供することに常に焦点を当て、ビジネスを再構築しています。

この業界は膨大な量のデータ（小売、メディア、金融サービスなどの業界の2～4倍）を生成し、このデータは今後5年間で200～500％と推定される指数関数的な速度で成長しています。この膨大なデータの増加は、コネクテッドワーカー、ビル、車両、工場から発せられる半構造化データおよび非構造化データが多くを占めている。このようなデータを活用する必要性は極めて高いのですが、企業は、現在のデータアーキテクチャのサイロ化や摩擦を解消しない限り、予測分析やAIなどの取り組みを検討し、データから得られる差別化された価値を利用することさえできません。

残念ながら、データアーキテクチャに対する断片的なアプローチでは十分な価値が得られず、変革への大きな障壁となっています。製造業におけるデータプロジェクトの70％以上が概念実証（PoC）の段階で停滞し、持続的な価値の実現に至っていません。なぜこのようなことが起こるのか、その理由はいくつかあります：

• レガシーテクノロジー（オンプレミスやクラウドのデータウェアハウス）は、接続された製品やオペレーションから得られる大量のデータに対して、あまりにも複雑でコストが高い。
• 散発的なバッチ駆動のデータとアナリティクスは、リアルタイムの洞察とアクションを妨げ、重要なオペレーションの意思決定に大きな影響を及ぼしています。
• 構造化データと非構造化データのフォーマットとアーキテクチャが分かれており、顧客、業務、資産に関する見解がバラバラである。
• イノベーションをよりコストと時間のかかるものにする、断片的なツーリング

平易でシンプルです： メーカーには、大量のデータを処理するだけでなく、データ、アナリティクス、AIからの価値を効果的かつシームレスに運用できる包括的なデータプラットフォームが必要です。 

製造業のためのレイクハウスを紹介

本日、製造データの価値を最大限に引き出し、インテリジェントな製造ネットワーク、差別化された顧客体験、スマートな製品、持続可能なビジネスを実現できる唯一のエンタープライズ・データ・プラットフォームであるLakehouse for Manufacturingを発表することができ、大変うれしく思っています。

Lakehouseは、データウェアハウスやクラウドでは実現できない、すべてのデータを活用し、TCOを削減しながらAIを大規模に実行できる機能を提供します。Databricksを利用することで、製造業はリアルタイムの洞察を得ることができ、コスト削減、産業生産性の向上、顧客対応力の向上、イノベーションの加速といった重要な意思決定を行うことができるようになります。レイクハウスのマニュファクチャラーは見てきました：

• より正確な結果とパーソナライズされたソリューションを提供することで、重要な機器のオンサイトサービス訪問を50%減らし、計画外ダウンタイムを10%削減する。
• 摩擦のないオンライン体験で、オファーのコンバージョン率を200%以上向上させる。
• アジャイルな製造・物流を実現するリアルタイムインサイトにより、業務予測精度を30%～50%向上させます。
• 洞察までの時間を50倍短縮し、未来の製造業の労働力を強化します。
• 新機軸の市場投入までの時間を90％短縮、データスピードに合わせた製品イノベーションを促進

製造業向けソリューションアクセラレータ

Lakehouse for Manufacturingの上に構築されたDatabricksとパートナーのエコシステムは、業界で最も一般的で価値の高いユースケースに取り組む組織を支援するパッケージソリューションアクセラレータを提供しています。人気のアクセラレータは以下の通りです：

• デジタルツインズ： 実世界のデータをリアルタイムで処理し、大規模に洞察を計算し、データ駆動型の意思決定のために複数の下流アプリケーションに配信します。
• 部品レベルの予測： 在庫切れを防ぎ、リードタイムを短縮し、売上を最大化するために、総量レベルではなく、部品レベルで需要予測を行う。
• 設備全体の有効性： さまざまな形式のセンサー/IoTデバイスからのデータをインクリメンタルに取り込んで処理し、グローバルな製造ネットワークでKPIレポートへの一貫したアプローチを提供します。
• コンピューター・ビジョン :  重要な製造プロセスを自動化するためのコンピュータビジョンアプリケーションの開発と実装、品質の向上、無駄の削減、再加工コストの削減、フローの最適化
• プレディクティブ・メンテナンス（IoT）： フィールドデバイスからリアルタイムにIIoTデータを取り込み、複雑な時系列処理を行うことで、稼働率を最大化し、メンテナンスコストを最小化する。

拡大するパートナーエコシステム

アクセンチュア、アバナード、キャップジェミニ、デロイト、EYなどのグローバルソリューションインテグレーターは、多くの地域や企業組織にまたがる垂直的なプラクティスに関する実装の専門知識と知識を持っています。この知識を活用して、彼らはDatabricks Lakehouseプラットフォームとシームレスに連携し、デジタルツイン、コネクテッドビークル、スマート製造、サプライチェーンの可視化などの価値の高いユースケースを実現する目的別ソリューションを開発しました。パートナーBrickbuilderソリューションと人気のユースケースは以下の通りです：

• Avanade Intelligent Manufacturing： アナリティクスとAIを使用して、データを活用し、相互運用性を促進し、強化されたインサイトを大規模に提供します
• Celebal Technologies Migrate to Databricks: SAP ERPのビジネス価値を最大化し、サプライチェーンの最適化、生産計画、持続可能性などのバリュードライバーを達成します
• DataSentics Quality Inspector： コンピュータビジョンを活用して品質管理を自動化し、製造工程における欠陥、異物、異常を検出します
• Deloitte: 月次管理レポートの自動化により、ダイナミックな洞察を提供し、エンタープライズデータレイクと高度な分析に支えられたデジタル組織を実現します
  Tredence Predictive Supply Risk Management: （トレデンス・プレディクティブ・サプライ・リスク・マネジメント）： 注文フローとサプライヤーのパフォーマンスを可視化し、効率を高め、例外を管理し、回復力を向上させます

「キャップジェミニでは、IDEAフレームワークを活用し、世界最大級のメーカーが様々なDatabricks製品を使用してデータ資産を近代化してきました。Lakehouse for Manufacturingをこのアーキテクチャの中心に据えることで、ソリューションのオープン性、安全性、拡張性、総所有コストの最適化が保証されます。この設計図と、プラットフォームをコードとして提供する能力により、ビジネス成果までの時間が最大40%短縮されます。"  - Eric Reich, AI & Data Engineering Offer Leader and Global Head, Capgemini

"レイクハウスを利用することで、企業はバリューチェーンのあらゆるデータソースを活用できるため、予測型AIやMLのインサイトの力を発揮して、生産プロセスの非効率性を特定し、生産性の向上、品質管理の強化、サプライチェーンのコスト削減を実現できます。このようなデータ駆動型の製造は、企業がスマートファクトリーへの変革を加速させようとする中で、私たちが業界が目指すところです。"  - Anthony Abbattista, Principal and Smart Factory Analytics Offering Leader, Deloitte Consulting LLP

「Avanadeは、Databricksのような業界のイノベーターと提携できることを嬉しく思っています。製造業向けの主要なマイクロソフト・パートナーとして、私たちは製造業がデジタル技術の使用方法についてより賢くなっているのを目の当たりにしています。時代は厳しく、今日のイノベーションは、これまで以上に多くの組織でより多くの価値をより迅速に提供する必要があります。Lakehouseの可能性は実にエキサイティングであり、当社のIndustry XとSmart Digital Manufacturingのサービスにおいて重要な役割を果たすでしょう。 - Thomas Nall, Avanade Manufacturing Lead

Databricksは、Alteryx、AtScale、Fivetran、Microsoft Power BI、Qlik、Sigma、Simplement、Tableau、Thoughtspotといったテクノロジーパートナーと連携し、データの可用性と価値を加速させる。これにより、企業は複雑なソースシステムからデータを統一し、Databricks Lakehouse Platform上でアナリティクス、AI、MLのために運用することができます。テクノロジーソリューションは以下の通りです：

• SAP Datasphere: Databricksは、SAPのデータを、その完全なビジネスコンテキストを含めて、lakehouseプラットフォームに統合します。
• Alteryx: Alteryxの手軽さとDatabricks Lakehouseを組み合わせることで、ビジネスとテクニカルエキスパートの両方を含むすべての従業員がデータ分析でコラボレーションし、製造業の課題を解決できるようになります。
• AtScale Semantic Layer: 製造業の生産とサプライチェーンのデータを全体的に把握するために、湖池屋でBIをスケールさせる。
• Crosser.io - 産業用およびIoTデータをLakehouseに取り込み、分析し、加速するためのインテリジェントなパイプライン
• Fivetran: Fivetranは、製造業のデータ移動を、SAPを含む異種オンプレム、クラウド、イベントドリブンなエンタープライズデータソースからDatabricksへリアルタイムに加速し、サプライチェーンのボトルネックに対処し、データとAIイノベーションを解放します。
• Qlik: Qlik Cloud Data Integrationは、製造業がSAPデータを配信、変換、統一し、工場フロア、在庫、生産性、運賃、フルフィルメントのソースからのデータがリアルタイムでDatabricksに到着することを確実にします。
• Sigma: 数秒で安全にレイクハウスに接続し、在庫管理やフルフィルメント、運賃コストの最適化、供給リスク、品質管理、製品パフォーマンスなどのデータセットの調査、分析、レポーティングを開始します。
• Simplement: LakehouseにあるリアルタイムのSAPデータを統合し、価値と洞察を最大化する。
• Microsoft Power BI: Microsoft Power BI を使って、信頼できる安全なハブでデータを民主化し、インテリジェントなビジュアルで強力な洞察を明らかにし、その洞察をすべてのチームへの影響につなげることで、弾力的な生産とサプライチェーンを構築できます。
• Tableau: TableauをDatabricks Lakehouse Platformに接続し、リアルタイムの製造データをリアルタイムのインサイトに変換します。
• ThoughtSpot: KPIから取引レベルの詳細まで、ユーザーがデータや洞察にアクセスできるライブのセルフサービス分析を利用することで、価格や契約の交渉力向上、コスト削減、サプライヤー基盤の統合につなげることができます。

Lakehouse for Manufacturingについてもっと知りたいですか？ソリューションページはこちらです。製造業のリーダーがデータ、AI、アナリティクスをビジネス変革の中心に据えることを支援することを目指し、Lakehouse for Manufacturingを立ち上げることにこれ以上ない喜びを感じています。

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