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。
- データ拡充: 追加センサーの設置や古い帳票のデジタル化で学習量を稼ぐ。
- サンプル所在の棚卸し: 前任者PCや保全棚に散在するデータ・現物をリスト化し、更新責任者を決めてから分析に着手。
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る役割です。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あり、1時間刻みで工数管理されるメンバーに15分単位の検証時間をどう確保するかといった交渉力も問われます。
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あり、その過程では検証ログを共有して非同期でコメントを募るなど、協業コストを最小化する工夫が欠かせません。
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。
- 協業設計: 作業者を長時間拘束しないよう、15分単位の検証スロットとオンラインログでレビュー体験を整備。
- 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: データが足りなさすぎて困ります
- 製造では数十サンプルしかないことも普通です。そもそもサンプルの所在が分からないケースでは、保全棚や個人PCに散逸したデータを棚卸しし、撮影ログや採取条件をメタデータ化するところから始めます。その上で追加センサー設置や過去帳票のデジタル化で情報量を増やし、小データ向けの手法を組み合わせます。
- Q: ラインエンジニアを検証に付き合わせられません
- 彼らは厳密な工数管理を受けているため、目的と所要時間を明示した15分単位の検証スロットを共有し、参加後のフィードバック方法（オンラインログやテンプレ化したチェックリスト）もセットで渡すと協力を得やすくなります。検証で得た気づきは“設備の痛み”として整理し、次の改善提案をする際の共通言語にすると再度巻き込みやすくなります。
- Q: 現場の勘をどうモデルに入れる？
- 職人の「この条件だと危ない」という知見をヒアリングし、制約条件としてモデルに組み込みます。最近は帳票・作業日報といった非構造化データや、現場メモの暗黙知をエンベッディングしてLLMに要約・ルール抽出させる事例も増えています。新しい技術トレンドを追い、どのレイヤーでLLMを組み合わせると現場の勘をモデルへ落とし込みやすいかを常に検証する姿勢が重要です。
- Q: 成果が出るまで時間がかかりすぎませんか？
- ライン変更は定期停止のタイミングでしか試せないことも多く、効果が出るまで半年〜1年かかるケースもあります。小さな成功を積み上げて信頼を得ることが次の投資につながります。