運用データマッチング入門：マッチングによる運用データの効果的な管理方法

事業運営とその背後にあるデータには、膨大な運転資金が投入されています。複雑かつ重要な業務プロセスは、在庫や資産、第三者やベンダーとの関係、在庫エラーの管理を困難にしています。資材のスキーマや分類体系を標準化または正規化する明確な方法がないため、組織はこうした業務情報をプロファイリング、カタログ化、適切に検索することができず、重複データ（およびスペアパーツ）が急速に蓄積されていきます。

こうしたばらばらで時代遅れ、かつ不完全なデータは、深刻な在庫問題やサプライチェーンの問題を引き起こします。フォーチュン500に名を連ねる製造業企業の平均では、過剰部品に拘束された運転資金として40万ドルから60万ドルが無駄になっています。

運用データとは何ですか？

運用データとは、組織の情報および技術資産を管理するために使用されるデータのことです。個人または世帯の連絡先情報などを含む「パーティ」データとは異なり、運用データ、または「非パーティ」データには、材料、製品、在庫、機器、スペアパーツ、またはコンポーネントが含まれます。これには、特定の製品を製造するのに必要な在庫や、特定のプロセスやタスクを円滑に進めるために使用される組立ラインなどの機器が含まれます。運用データでは、SKU、シリアル番号、商品原価、数量と容量、サプライヤー情報など、さまざまなデータポイントを使用して商品を追跡します。

在庫管理やサプライチェーン管理において重要なのは、運用データを活用して商品の流れを円滑化し、プロセスを最適化することです。運用データは組織の技術や資産に関する情報であるため、リスクを特定し、信頼性が高く安定したサプライチェーンを確保するために活用できます。

「このソリューションが提供する俊敏性、つまり主要な素材やデータオブジェクトに基づいて迅速に初期マッチング結果を返す能力、そしてその結果を迅速に洗練、反復、改善できる能力に感銘を受けました。これにより、多大な労力や高額な専任プログラマーやデータサイエンティストを必要とせずに、複数のデータ駆動型ユースケースを検討し、ビジネスチャンスを明確にすることができました。」

– ジョン・プライス、リオ・ティント社 データ管理サービス担当マネージャー

企業にとって、業務上のマッチングが重要なのはなぜですか？

今日の顧客中心のデータモデルでは、より正確な需要計画と在庫計画を作成するために、外部データ（気象、経済、規制）、顧客データ、サプライヤーデータ（運用データ、材料／部品）、および過去の販売データを統合する必要があります。グローバルな競争と急速に変化する製品サイクルは、企業のコストと効率に継続的な圧力をかけ、企業は新たな変化に対応するために俊敏性と効率性を維持することが求められています。

こうしたばらばらな資材データや運用データを管理するために、データ品質ソフトウェアが活用され、データの標準化と予備部品在庫の削減が図られている。 データマッチングソリューション 材料データのクレンジング、標準化、重複排除、マッチングなどの機能を備えたソリューションは、組織にとって初期費用と継続的な費用の両方において大きな節約効果をもたらしており、以下のようなメリットがあります。

• MTTR（平均修復時間）を短縮することで、メンテナンスの生産性を向上させる。
• 在庫を最適化し、削減する
• 資産のパフォーマンスと管理を最適化する

運用データ管理のビジネス上のメリット

運用マッチングは、業界をリードするAI駆動の「運用データマッチング」により、マッチングされていない重複した運用データを排除することで、企業が運用データから意味のあるコスト削減とプロセス改善を迅速に見つけるのに役立ちます。 データマッチングソリューション.

例えば、運用データをクレンジングすることで、不正確なスペアパーツデータを修正し、非効率なスペアパーツ管理や部品表（BOM）を防止できます。これにより、部品の説明や特性を精査して正確性を確保し、重複部品や廃止部品を削除し、命名規則やプロセスを標準化することが可能になります。運用データを最適化することで、過剰在庫を管理または削減し、資産のパフォーマンスと管理を最大化できます。

不正確な運用データは企業の収益を損なう可能性があるが、 在庫と運用データを包括的に把握することで、在庫量を最適化し、削減することができます。 SynitiのCEOであるケビン・キャンベル氏が最近述べたように、 「グローバル2000企業にとって、重複するスペアパーツを削減するだけでも数百万ドルの節約につながり、その資金をより付加価値の高い取り組みに充てることができる。」

1. スペアパーツ削減： 正確な在庫管理は、数百万ドルのスペアパーツ費用削減と、部品コストの7～15％削減につながる可能性があります。
2. 仕入先向けボリュームディスカウント： 部品データを照合し、ベンダーと連携させることで、数百万ドル規模の調達コスト削減の可能性を特定します。
3. 最適化された製品データ： 高額な前処理や技術的な監視を必要とせずに、重複または不一致の製品データを検出して排除することで、スペアパーツ在庫を20～30%改善・最適化できます。
4. 生産性の向上： 標準化され、かつクリーンな運用データは、高額な人的資源への依存度を約75%削減し、システムの稼働率を5～8%向上させる。

詳細はこちら：データ品質とビジネスの収益を結びつける

運用データのマッチングが不十分な場合、どのような隠れた影響が生じるのでしょうか？

クリーンで信頼性の高い運用データを提供するための最初のステップは、データクレンジング、重複排除、標準化、調和といったデータ品質に関するベストプラクティスを実施することです。

在庫管理を最適化し、重複在庫を削減するためには、平均的な企業が利用する多様な命名規則、言語、入力エラー、スキーマ、データセットに対応できる高度なレコード照合と重複排除が必要となる。

一見単純なプロセスに見えるが、運用データ内の階層的な複雑さにより、データ重複排除が効果的に行われないと、より多くのエラーや矛盾が生じる可能性がある。次のようなマッチング技術を利用しないと、 文脈スコアリング、自然言語処理（NLP）、専用に構築された音声アルゴリズムなどを用いても、運用データに見られるすべての不一致を網羅することはほぼ不可能です。重複排除は孤立した作業ではなく、正規化や標準化といった他のデータ管理手法から得られた知見を活用すべきです。

データのクレンジングと整理は、クリーンなデータベースを維持する上で不可欠な要素ですが、リアルタイムの精度を確保するには、包括的なデータ統合戦略が不可欠です。適切な方法論がなければ、単発的または手動によるデータ照合は、以下のようなビジネスの収益に深刻な影響を与える可能性があります。

1. 不正確なデータに起因する不必要な調達
2. データ関連アクティビティのオーバーヘッドにより、平均修復時間（MTTR）が増加しました。
3. 生産性は最適ではない。運転資金の増加
4. コストとリスクの増加
5. 在庫切れによる販売機会の損失、入手不可能な商品
6. 在庫レベルの誤りによる過剰販売
7. 注文処理の遅延により顧客が失望し、評判が損なわれる。

さまざまな業界で、業務上のマッチングはどのように活用されているのでしょうか？

ほぼすべての業界が、最適化された運用データ管理から恩恵を受けることができます。製造業、公益事業、製薬、ライフサイエンス、あるいは食品・飲料業界など、サプライチェーン事業者は、サプライチェーンのパフォーマンスに関する洞察を得たり、物流コストやパフォーマンスの変化を事前に予測したり、自動化によって大きな規模のメリットが得られる分野を把握したりするために、テクノロジーを活用しています。

「主要な素材やデータオブジェクトに基づいて迅速に初期マッチング結果を返すこのソリューションの俊敏性と、その結果を迅速に洗練、反復、改善できる能力に感銘を受けました。これにより、多大な労力や高額な専任プログラマーやデータサイエンティストを必要とせずに、複数のデータ駆動型ユースケースを検討し、ビジネスチャンスを明確にすることができました。」

– ジョン・プライス、リオ・ティント社 データ管理サービス担当マネージャー

• 飲食料品

運用データ管理は、リアルタイムのデータ分析へのアクセスを可能にし、より機敏なサプライチェーンを実現することで、食品・飲料業界を変革しています。ある大手食品・飲料会社は、わずか12万件のスペアパーツ記録にMRO標準化などのデータ品質対策を適用することで、在庫価値を202万5000ユーロも削減することに成功し、さらに年間143万8250ユーロの継続的な節約を実現しています。

• 石油とガス

石油・ガス会社が、多数のシステムを通じて膨大な量の生産、運用、ベンダー、顧客データを生成していることは周知の事実です。供給と需要の変化に対応しながら、それらすべてを正確に収集および分析することが、真の競争相手とそれ以外の企業を分ける要素となります。石油・ガス業界のある企業は、342件のスペアパーツ記録の管理に取り組み、MROの標準化によりROIの向上と在庫価値の5%削減、EAMの重要機器のMTTR/MTBF*の10～15%削減の可能性を発見しました。

• 製造業

過剰なスペアパーツデータと重複在庫を削減することは、製造組織内で生成される膨大な量のデータを活用する上で不可欠です。約30万点のスペアパーツデータを管理しようとしていたある製造会社は、在庫価値で7%以上のコスト削減を実現し、さらにEAM（エンタープライズ資産管理）の重要機器のMTTR/MTBF（平均修復時間/平均故障間隔）を10～15%改善することができました。

この小規模なスペアパーツデータにデータ管理を適用した結果、スペアパーツの年間調達費用が削減され、控えめに見積もっても5%、つまり70万6000ドルの節約につながりました。また、製造会社は重複在庫や過剰在庫を削減し、運転資金に最大30万4000ドルを還元することができました。

運用マッチングソリューションの主な特徴や機能にはどのようなものがありますか？

公益事業から小売業まで、多くの業界が、企業に流入する膨大な量と種類のデータを管理するための新たな方法を模索しているのは当然のことです。グローバル化、テクノロジーの進化、そして消費者の意識の高まりは、企業が在庫管理やサプライチェーン管理において直面する課題を変化させています。適切なデータマッチング手法を運用データに適用することで、企業は正しい情報が統合、取得、検証、そしてクリーンアップされ、分析準備が整った状態になることを保証し、データ主導の取り組みを加速させることができます。