データ取得と整備
- センサー連携: PLCやOPC-UA経由で温度・圧力・振動データを収集。
- データクリーニング: 欠損補完やノイズ除去、時間同期を丁寧に実施。
- ドメイン知識の統合: 作業標準書や職人の勘を特徴量設計へ取り入れる。
製造業データサイエンティスト
現場知見とデータで品質と効率を両立させる
朝の品質会議で現場長と数値を突き合わせ、試作の順番や温度条件をその場で決めていく――製造業データサイエンティストの実務を、現場の温度感ごとまとめました。
役割概要
製造業データサイエンティストは、少量の実験データやセンサーログを頼りに、生産ラインの最適条件を探ります。現場エンジニアと議論しながら、統計・機械学習を現実的な改善策に落とし込む橋渡し役です。
不良率低減、歩留まり改善、設備稼働率向上などビジネスKPIに直結する課題に向けて、ガウス過程回帰やベイズ最適化、異常検知モデルを活用。現場で再現できるソリューションを構築することがミッションです。
主な業務領域
分析とモデル化
- 品質解析: DOEや多変量解析で不良要因を特定。
- ベイズ最適化: 試作回数を抑えつつ最適条件を探索。
- 予知保全: 異常検知や時系列モデルで設備故障の兆候を早期発見。
現場実装と効果検証
- パイロット運用: 小ロットでモデルを試し、現場フィードバックを反映。
- ダッシュボード化: 現場リーダーが使える簡潔なモニタリング画面を設計。
- 価値測定: 不良率・稼働率・材料ロスなどの改善量を定量評価。
代表的なプロジェクト
ライフスキャン社（J&J傘下） 血糖測定用試験紙の予知保全と品質向上
製造工程のデータを統計的に分析（線形回帰、管理図など）し、欠陥の発生を早期に予測・特定する予知保全システムを構築。出荷テストの合格率を92%から97%へと向上させた。
ダイムラー社 シリンダーヘッド製造工程の予測分析による生産効率向上
500種類以上の因子が絡む複雑な製造工程データを予測分析モデルで解析。問題原因の特定を数日から数時間に短縮し、ほぼリアルタイムでの工程調整を可能にすることで、製造効率を25%向上させた。
日本特殊陶業株式会社 スマートファクトリー化による生産性・品質向上
IoTにより収集した各種機器データをデータ分析基盤とBIツールで可視化。生産ラインのボトルネックや品質のばらつきをリアルタイムで把握し、継続的な改善活動を通じて生産性と品質の向上を図る。
スキル&マインドの3層マップ
テクニカル
- 統計モデリング: ガウス過程、ベイズ推論、時系列解析を活用。
- 画像/信号処理: 変分オートエンコーダやFFTで品質検査を高度化。
- OT/IT連携: PLC、SCADA、MESとのデータ連携やAPI設計。
ビジネス理解
- KPI設計: 不良率・歩留まり・OEEなど現場指標を理解。
- 原価意識: 材料コストや段取り時間を定量化し、ROIを説明。
- 安全・品質基準: 各種規格（IATF16949等）との整合性をチェック。
コラボレーション
- 現場巻き込み: 作業者・保全担当と仮説検証サイクルを回す。
- 技術通訳: データの示唆を現場言語に翻訳し、納得感を獲得。
- 改善文化づくり: 小さな成功を共有し、継続的改善のモメンタムを作る。
キャリアの伸び方
スペシャリストパス: スマートファクトリーのプリンシパルサイエンティストや品質技術のAIエキスパートとして、全社横断の高度解析をリード。
マネジメントパス: 製造DXのプロジェクトマネジャーやデータサイエンスチームのリーダーとして、ライン全体の最適化を統括。
クロスファンクションパス: 生産技術・プロセスエンジニアや製造コンサルタントへ越境し、データ活用の視点を業務設計へ持ち込む。
キャリアに関するあれこれ
- Q: 製造データは小さくても分析できますか？
- 実際は数十サンプルしか無いケースが多いので、DOEやガウス過程など少量データ向け手法を使い、現場知見を特徴量に組み込むのがコツです。統計的に意味があるかを現場と確認しながら進めます。
- Q: 現場とのコミュニケーションはどう取る？
- 毎朝の定例やライン立ち会いで仮説を共有し、職長と一緒に「実験の段取り」「想定外のリスク」を潰していきます。作業標準書の更新まで見届けると信頼されます。
- Q: キャリアアップの道筋は？
- 品質・生産技術・DX推進など役割は多彩です。モデル開発と現場改善を回した経験は、アナリティクス組織のリーダーや製造コンサル、海外拠点支援などにも活きます。