JP Global Lighthouse Network 2025

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同様に、第一線で働く オペレーターは生産の最前線 となるため、彼らに向けたユーザーフレン ドリーな 意思決定ツールや トラブルシ ューテ ィ ングツールを 備え る必要がある。ライ トハウスは、最も重要なの はモデルやアルゴリ ズム自体ではなく 、対象となる ユーザーがどれほど効果的にそれら とやり と りが可 能かということだと理解している。つまり、オペレー ターが問題の解決や対応に積極的に関わる日常業 務や業務フローにおいて、直感的に操作できるイン ターフ ェースを設計するこ とを意味する。 労働力への投資 2020 年以降、 ライ トハウスのユースケースではポー ト フ ォ リオの平均 10% を労働力に関する優先事項 に充てており 、 これには労働者の経験、 スキル開発、 安全性、スキル強化、業務強化などが含まれる44。 こ れ ら の ラ イ ト ハ ウ ス は 、 平 均 で1 0~2 0 %の 付 加 価値のない作業の削減と 、25 ~ 30% の労働生産 性の向上を達成している45。 ライ トハウスで興味深いのは、そのホリ ステ ィ ッ ク なアプローチである。ライ トハウスの 75% 以上が、 現場での経験のあらゆる側面を網羅するソ リ ュー シ ョ ンを展開している(図 13 を参照) 。 ライ トハウスは、 最も重要なものは モデルやアルゴリズム 自体ではなく 、 対象と なるユーザーが どれほ ど効果的に そ れ らとやりとりが 可 能 かということだと 理 解している。 ライ トハウスにおける現場でのユースケース 図 13 1. 2024 年 7 月発行のグローバル・ライ トハウス・ネッ トワーク調査原本からの例 出典: グローバル・ライ トハウス・ネッ トワーク スキル開発のユースケースの例と して、イン ドの CEAT は、パフ ォーマンス管理システムとオペレーター ト レーニングカリキュ ラムを連携させるこ とで、軽微な停止による損失に対処し、総合設備効率(OEE)を 16 パーセン トポイン ト改善した。実際のパフ ォーマンスデータを活用し、よ り迅速で的を絞った再教育を 行うために、仮想現実(VR)における個別学習プログラムを作成している。この ト レーニングは双方向 の取り組みと位置づけられており 、オペレーターからプロセスが実行困難な理由についてのフ ィ ー ドバッ クを収集し、改善案も取り入れている46。 安全に関する例では、 三門核電はデジタルツインと物理/デジタルのシミ ュ レーシ ョ ン技術を組み合わせ、 緊急対応シナ リオのシミ ュ レーシ ョ ンを行った。このソ リ ューシ ョ ンによ り 、従来は原子炉オペレーターの 資格取得に少なく とも 5 年かかっていた ト レーニングプロセスが加速し、人為ミ スによる事故が 88% 減 少した47。影響を受ける領域別のアプリケーション数 事例1 従業員の経験 93 スキル開発 87 安全性 73 スキル強化 70 作業能力拡張 56 リモート接続ツール 物理的身体支援ツール 複合現実(AR、VR、MR)デジタル情報プラットフォーム インクルージョンとウェルビーイングのためのツール パフォーマンス管理と安全管理ある再生可能エネルギー企業は、 従業員が意見や課題を共有するこ とを奨励し、 AI による洞察を活用するデジタルエンゲージメン ト プラ ッ ト フ ォームを導入した ある鉱業会社は、 技術 ト レーニングセンターを導入して、 新しいポジシ ョ ンに 登用する人材の育成時間を短縮し、 従業員の多様性を高めた あるグローバル産業機械メーカーは、 テク ノロジーを活用した人間工学的評価を 実施し、 職場における足腰などの怪我とケース評価の時間を83%削減した あるグローバル消費財企業は、 ト レーニングと ア ッ プスキリ ングを支援するウ ェ ア ラブル端末を開発して、 工場の OEE を 53% 改善、 非付加価値作業を 56% 削減し、 スク ラ ッ プを 26% 削減した ある自動車メーカーは、 改善の個別領域に合わせてカスタマイズされた ト レーニ ング プログラムとAR/VR を活用。 現場の塗装技術者と専門家をリモー トで接続し、 ユニッ ト当た りの欠陥を削減する と同時に、 OEE を改善した 例 CEATと三門核電 グローバル・ライトハウス・ネットワーク: デジタルトランスフォーメーションのインパクトとスケールアップを推進するマインドセットの変化 22
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