経済産業省 — 2021年版 ものづくり白書（概要） p.24

キーファクト

• 川崎重工業では、分析したトラブル要因をPLMにフィードバックし、設計改善をスムーズに行う体制を構築した。 (DX・デジタル)
• 製造業者がDX投資を進めるには、自社がバリューチェーン上で担っている役割を的確に把握することが大前提である。 (DX・デジタル)
• 川崎重工業では、CRMに入力したテキストデータをAIで分析し、トラブルの共通要因を特定する仕組みを導入した。 (DX・デジタル)

このスライドの図表

• [flow_diagram] バリューチェーンの各工程における情報連携を示すフロー図
• [flow_diagram] フィードバックすることで、トラブル要因を踏まえた設計改善をスムーズに行うことが可能となった。

抽出テキスト

第1章 第2節 ニューノーマルでの生き残りに向けて 3. デジタル ― DXの取組深化― 製造事業者において、効率的かつ戦略的なDX投資を進めるためには、自社がバリューチェーン上 で担っている役割（営業、設計開発、製造･･･）などを的確に把握することが大前提。 バリューチェーンの各工程が管理する情報群 事例 設計におけるアフターサービス情報の活用 事例 設計におけるアフターサービス情報の活用 各工程における管理情報の種類・粒度が異なるため、使用するデジタル 【川崎重工業（株）】 ツールは様々だが、DX深化には各工程間のデータ連携が重要 従来、納入後の製品トラブルなどのアフターサービス情報は、担当者 が顧客情報を管理するシステム（CRM）にテキストデータで入力し ていたものの、その要因分析や、設計プロセスへのフィードバックは自 動化されていなかった。 そこで、CRMに入力したテキストデータをAIにより分析する仕組みを 導入した。これにより、トラブルが起きやすい動作環境など、異なるト ラブルの背景にある共通要因を特定することが可能となった。 さらに、こうした要因を設計情報を管理するシステム（PLM）に フィードバックすることで、トラブル要因を踏まえた設計改善をスムー ズに行うことが可能となった。 バリューチェーンの工程 営業 研究 設計 生産 物流 販売 経営に 近いデータ 顧客データ 経営データ 設計データ 生産データ 機械制御 製造現場に 近いデータ 各データが関係する工程 工程間で必要となるデータ連携 設計情報 管理システム (PLM) 共通要因 異なるトラブルの 共通要因を分析 AI 顧客情報管理システム (CRM) トラブル情報 トラブル情報 トラブル情報 顧客から得た トラブル情報を管理 (資料) アーサー・ディ・リトル・ジャパン（株）「サイバーフィジカルシステムの戦略的導入等に係る調査」（2021年2月） (資料) 川崎重工業（株） 23