背景
製造現場では、生産実績・品質データ・在庫情報が Excel、基幹システム、CSV出力等にバラバラに存在していた。各部門が独自集計するため数字の不一致が多発し、横断的な状況把握が困難だった。
課題
- データが4つの異なるシステムに分散
- 月次レポート作成に毎回3〜4時間の手作業が必要
- データの鮮度が1週間〜1ヶ月遅れ、リアルタイム意思決定が困難
- 部門間で集計ロジックが異なり、同じ指標でも数値が合わない
対応内容
Pythonデータパイプラインで複数システムのデータを統合・クレンジングし、Power BIで統一ダッシュボードを構築。毎朝7時に自動更新される仕組みを実現した。
仕組み
| レイヤー | 技術 | 役割 |
|---|---|---|
| データ収集 | Python (pandas) | 各システムからデータ取得・クレンジング |
| データ保存 | SQL Server | 統合データウェアハウス |
| スケジューラ | Windows Task Scheduler | 毎朝7時に自動実行 |
| 可視化 | Power BI | 統合ダッシュボード・KPI監視 |
データクレンジング設計のポイント：
- 各システムの文字コード・日付形式・コードマスタの差異を吸収する変換層を設計
- クレンジングエラー時は処理を止めずアラートメールを送信しフォールバック継続
- 集計ロジックをコードで明文化し、部門間の定義統一を実現
成果
- レポート作成時間：実質100%削減（3〜4時間 → 月初の目視確認5分のみ/ほぼ完全自動更新）
- データ鮮度：24時間以内更新（1週間遅れ → 翌朝最新）
- 経営会議でのデータ確認・議論時間：40%削減
- 部門間のデータ不一致問題：解消
展開可能性
- サプライヤーパフォーマンスダッシュボード
- 設備稼働率・OEEモニタリング
- エネルギー消費量の可視化・最適化
- ESGデータの統合レポーティング
関連資料
詳細な構成やサンプルコードについてはお問い合わせください。
→ CONTACT
