[データ分析BIによる業務DX]
▫️企業規模：300名程度
▫️支援期間：4か月
#データ分析による業務DX
#PowerBI
[ご要望いただいた背景]
- 分散して保管しているデータを業務に活用できていない
- Power BI などのツールを活用したい
- KPIの定義も一緒に検討したい
[私たちの対応内容]
データを業務に活かすためには、そのデータを詳しく理解し、業務を理解し、データ活用による業務の改善のイメージを試行錯誤する必要があります。この作業には、ツールの知識、業務の知識、アイデアを出せる経験が必要なため、一緒に解決策を考えて欲しいとのご要望をいただきました。
今回のプロジェクトで取り扱ったデータは、企業が保有する設備の情報1万件とそれに関連する情報100万件程度のものでした。設備の内容、構造、部品情報、点検結果、発注情報、交換履歴、設置場所情報、環境情報、価格、写真、温度、耐久年数、利用頻度など、様々な情報をログなどから収集することができました。
業務DXを考える上で、私たちが実施したのは、実際のデータをBIツールに入れて、次元を増やしながら特徴を見出すことでした。最初の１週間で最初の想定分析をまとめ、最初の１か月で、合計データを計３回の視点を変えた分析を行いました。新しい分析パターンができるとすぐにディスカッションを開始、業務に関係する方々のヒアリングなどを経て、方向性を見出す作業を続けました。
１か月半程度の取り組みにおいて、様々なデータの可視化による業務効率化の観点と、大きく業務を変える予防保守の可能性をデータから見出すことができました。そこで、KPIの定義と予防保守による業務効率化の効果算定を行い、業務フローを再定義し、ダッシュボードの作成とデータを元にした予防保守計画の作成に着手しました。
▫️主要な分析のイメージ
- 部品交換の履歴を元にした分析 → 実際の耐久年数、発生条件としての環境条件、同時交換箇所の集計と分類
- 発注情報を元にした分析 → 一括または個別発注と部品の関係、価格の揺れの確認、地域差
- 構造を元にした分析 → 構造ごとの補修履歴の特徴点の抽出、コストの分析、発生割合
▫️DXのための整備
- BI分析資料：40シート
- ダッシュボードとKPI：2シート（複数観点含む）
- 業務フロー：4シート
- 効果算定：発注タイミング集約マップ、トータルコストと業務効率化算定
