IoT等で製造工程以降のデータ利活用は、急激に進展しています。一方、公的研究機関であれ、民間企業であれ、R&D部門におけるデータと取り扱いは、属人的のままであり、効果的な利用、活用が殆ど進んでいないのが実態です。R&D部門は技術の源泉であり、データを精緻に管理し、効果的な利用、活用を行うことは、今後の競争力にとって不可欠です。
本講演では、まず、R&D部門のデータ管理の実情をお話させていただき、そのような状況がなぜ生まれているのか?そのような状況にはどのような問題をはらんでいるのか?を説明させていただきます。次に、R&D部門における本格的DXの準備として、実験データをExcelで記録、分析するためのコツについて、説明させていただきます。最後に、本格的DXに移行するためには具体的にどのような点に注意をして、データ蓄積、DB化を行っていくべきかについて説明させていただきます。
- R&D部門のデータ管理の実情
- 属人的データ管理状況が引き起こす問題
- 属人的データ管理状況が生み出される原因 (R&Dという業務の特性)
- 属人的データ管理状況が生み出される原因 (人、研究者の特性)
- 属人的データ管理状況が生み出される原因 (DB、システムの特性)
- 属人的データ管理状況を脱するために必要な方策 (DBシステム以前の作業)
- 属人的データ管理状況を脱するために必要な方策 (DB化のために必要な準備)
- データベースに期待していいこと、良くないこと
- データ探査、分析を意識した実験データのExcelへの記録方法
- 共有データを意識したデータの分析方法と注意点
- データ共有、利活用状況を改善するために必要なプロジェクトチームの作り方
- データ蓄積、DB化着手時の失敗例とそれを防ぐ方策
- データ蓄積、DB化後に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
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