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ケーススタディ | デジタルトランスフォーメーション
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ヒンダルコ社の専門チームによる変革の推進

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Copper colored metal coils

アルミニウムと銅の業界の主要メーカであるヒンダルコ・インダストリーズ

社は、世界最大のアルミニウム圧延会社であり、アジア最大のアルミニウムの一次生産会社の1社でもあります。銅製錬所は世界最大級のカスタム製錬所であり、1ヶ所での製錬も可能です。

既存のプロセスの複雑さ、部門内のサイロ化したデータ、労働集約的なプロセスによる非効率性、業務に対するリアルタイムの可視性の欠如から、最高デジタル責任者のジャグデシュ・ラマスワミ氏と彼の中核となるエキスパートチームは、ヒンダルコ社のデジタルトランスフォーメーションを推進する新しい方法を模索することになりました。
 

デジタルトランスフォーメーション

重工業が直面する日々の課題は、規模に関係なく、生産性、品質、低コスト、熟練労働者の維持など、共通したものがあります。デジタルトランスフォーメーション

を導入することで、オペレーションを再構築し、より敏捷で迅速な対応を可能にします。

強固な運用基盤と賢明な戦略により、ヒンダルコ社のような組織は、より良い導入、将来の統合、そして最終的な成長に向けて準備することができるのです。


強固な運用基盤と賢明な戦略は、より良い導入、将来の統合、そして最終的な成長のために組織を準備することができます。


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デジタルカウンシルとアンバサダー

ヒンダルコ社では、OTシステムからデータを抽出するのに数日から数週間かかる施設もありました。このため、プロセスを最適化するための分析イニシアチブを完了するまでの時間が長くなっていました。そして、この分析の遅れは、生産に影響を及ぼしていました。

ラマスワミ氏と彼のリーダシップチームは、会社全体のデジタルプログラムの舵取りをするために、各事業から数名の機能専門家を集め、デジタルカウンシルを設立しました。

この10人の小さいながらも強力なチームは、次のようなことを望んでいました。

  • オペレーションやKPIをリアルタイムに可視化し、障壁のないデータアクセスを実現することで、よりスマートな工場を作り、人工知能(AI)や機械学習(ML)を活用して資産の信頼性や製品品質を向上させる。
  • MLや価格予測モデルによる調達コストの最適化で、サプライチェーンの効率化を図る。
  • デジタルに精通した人材を育成し、最先端技術の導入により従業員に喜びを与える。
     

バリューチェーンでの活用事例

小規模な運営チームであったため、ラマシュワミ氏と彼のチームは、執拗なまでの集中力をもって実行するために、社内外のパートナシップの重要性を認識しました。事業のバリューチェーン全体にわたるユースケースの全リストが特定され、それに基づいてプロジェクトが計画されました。

デジタル評議会は、製造センターオブエクセレンス(COE)、調達・購買、財務、法務、情報技術、品質、サステナビリティ、物流、営業・マーケティング、サプライチェーンオペレーション、リスクコンプライアンス、メンテナンス、人事などの機能グループと現場のマネージャにプログラムの特定の側面を指示する権限を付与しました。


ヒンダルコ社のデジタルトランスフォーメーションの最も重要な成功要因の1つは、デジタル文化の導入を促進するために、すべての機能から初期キャリアのプロフェッショナルであるデジタルアンバサダーを募集したことです。


デジタル教育と浸透

ヒンダルコ社のデジタルトランスフォーメーションの最も重要な成功要因の1つは、デジタルアンバサダーと呼ばれる75人以上の初期キャリアを持つプロフェッショナルを全職種から採用したことです。このチームは、デジタル・イマージョン・セッションを通じて、デジタル文化の普及に貢献しました。セッションでは、デジタルトランスフォーメーションを利用して問題を解決する方法、資本承認プロセスを利用して投資の理由を明確にする方法、ROIを特定し伝える方法などが紹介されました。

ラマスワミ氏は次のように説明します。「私たちは"DISHA: Digital Shiksha"というプログラムを開始しました。Shikshaとはヒンディー語で教育を意味する言葉です。私たちのパートナは、従業員に技術の仕組みを教える手助けをしました。この2年間で、800人以上を対象に15回以上のデジタル・イマージョン・セッションを行ない、ビジネスにおけるデジタル技術の価値について、ユーザの意識を高め、教育してきました。」

信頼できるアドバイザーと連携したチームとの協働は、デジタルトランスフォーメーションの重要な成功要因です。ヒンダルコ社は、データ駆動型の改善とビジネス上の利益に関するいくつかの事例を紹介しました。

  • ビジネスケース: コイルの品質は、コイルの端からサンプルを採取してから数時間後に結果が公表されて初めてわかります。
  • デジタルソリューション: 機械学習モデルにより、工程を操作するための最適なレベルが提案され、納期遵守率の向上、不適合率の低減、工程偏差の除去が実現されています。
  • ビジネスケース: 製錬所のプロセスを改善し、生産コストを削減します。
  • デジタルソリューション: デジタルツインベースの分析モデルは、効率改善に寄与する重要な要因を特定し、すでに数百のポットで生産量を1%改善した推奨事項を提供します。
     

プロセスのサポートと正当化

ラマスワミ氏とそのチームは、効果を測定し、財務的な正当性を示すためのデータを提供する具体的なプロセスを開発しました。

ラマスワミ氏は次のように述べています。「正当化の方法は、投資理由とROIを明確にしたCapital Approvalプロセスというプロセスで行なっています。私は、デジタル技術の採用による草の根レベルでの文化的な変化を測定するだけでなく、有形無形の側面から意識的に利益を追求しています。」

ラマスワミ氏とそのチームは、アイデアを奨励し、プロジェクトの開始は、最初の承認を最小限にすることで、アイデアの流れを促進することができると述べました。「失敗を恐れず、"Fail Fast and Scale Fast"のアプローチで、組織全体で多くの実験を推奨しているため、失敗を恐れることはありません。私たちは、デジタルトランスフォーメーションのビジネスプランに沿った、基本的でコアなプロセスの標準化の上に成り立つアイデアに資金を提供しています。」

公開 2022年2月15日

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