自動車データマイニングは生産現場からアフターサービスへ…ボッシュのビッグデータ事業

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ボッシュのデータマイニングチームを統括するローサー・バウム氏
  • ボッシュのデータマイニングチームを統括するローサー・バウム氏
  • ボッシュのビッグデータ事業
  • データマイニングチームを統括するローサー・バウム氏
  • データマイニングチームを統括するローサー・バウム氏
ボッシュは自社の車載センサーを用いたデータ収集や、工場のライン要所に設置されたセンサーを活用した生産設備の損耗検出など、ビッグデータの収集とそれら集まった情報を分析して効率化や品質向上を図るPDCAサイクルに取り組んでいる。

レニンゲンに設立された新研究センターの主要研究課題のひとつが、データマイニングの分野。シリコンバレーのパロアルトとインドのバンガロールの拠点も合わせて40名の専門家が、この分野の研究に取り組んでいくという。実際同社では、膨大なマシンデータをから得た情報を自社で構築した並列処理システムで高速で分析してIoTアプリケーションを評価する「IoT Suite」というソフトウェアソリューションをすでに提供中だ。

同社でデータマイニング事業を統括するローサー・バウム(Lother Baum)氏は、「当社の推計によると、2016年には診断ツールやコネクテッドカー、OEMの車両走行データ、IoT、そして監視カメラ/センサーを含めて年間10万TB(=100PB)という膨大なデータ同社のデータセンターに上がってくるとみている」と説明。

「もちろん、プライバシーやセキュリティに関しては細心の注意を払うというのは我々のDNAであり、そのデータの扱い方については透明性を持たせ、検索可能な暗号化技術についても取り組んでいる。そしてデータマイニングで得られた成果は誰にでも恩恵が受けられるようにすべきと考えている」(バウム氏)。

同社では、データマイニングを活用した次なる事業として、自動車修理工場のサービス効率化を掲げている。車両に装備された診断機能をトラッキングして、故障検知や整備推奨などをおこない、整備業者に対していち早く部品の手配や来店整備の準備を事前におこない、迅速な修理と部品在庫の最適化を図るというものだ。データ評価の方法についてはすでに確立しており、現在より多くのデータを集めて評価の精度を高める段階に入っているという。


《北島友和》

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