ビジネスの付加価値創出と継続的な収益力確保をめざし、現状診断からロードマップ策定までを支援

製造業のアフターサービス高度化コンサルティング
さまざまな業界で“モノ”から“コト”へとビジネスモデルの変革が進んでいます。これは、モノの生産を主軸とする製造業も例外ではありません。これまでは大量生産を実現できる技術力・品質力が競争力の源泉でしたが、新興国の台頭などを背景に高機能・高品質で安価な製品が市場にあふれると、製品単体での差別化が困難となり、競争力の源泉はユーザーの利用価値へとシフトしました。今後は、製品の付加価値を高めるリカーリングを見据えたサービスの実現、つまりアフターサービスの高度化が競争力確保の鍵となります。ここで欠かせない取り組みが、データの利活用です。多くの製造現場ではIoTデバイスによるデータ収集が進んでいますが、収集したデータを適切に利活用できていないケースが多く見受けられます。
日立コンサルティングは、このような時代の変革期に、多くの製造業のお客さまへ、既存ビジネスにおけるアフターサービスの高度化から新規ビジネスの立ち上げまで、多角的な支援を提供してきました。これらの実績から得た知見と日立グループの総合力を礎に、事業の現状の可視化、目標設定、実現に向けたロードマップ策定をコンサルティングサービスとして確立しました。特にデータの利活用範囲をバリューチェーンへと広げて分析していくことで、アフターサービスにおけるビジネスの付加価値創出と継続的な収益力確保に貢献していきます。

診断ツールを活用して現状を評価し、目標を設定

推進上の課題を可視化し、組織全体の成熟度を評価

先進事例の活用で実効性の高い
取り組みテーマを設定

独自に開発した診断ツールで、お客さまの現データを利活用した事業創生やビジネスモデ

これまでに調査・集積してきた先進事例、ま状と目標レベルを評価します。現状と目標のルの変革で成功率を高めるためには、企業た日立グループ自身の成功例や教訓などをギャップを分析し、他社事業をベンチマークし体質の変革も不可欠です。経営のコミットメユースケースとして活用。事業、業務、プロダ

たうえで、客観的にめざすべき目標を設定しント、組織構造、人財、IT活用など、推進クト、IT・OTシステムなど、さまざまな角度かます。

上の課題を可視化し、組織全体の成熟度らの検討を加え、実効性の高い取り組みを評価します。

テーマを設定します。

目標設定

組織人財
成功事例

経営IT

IT

先進事例

組織全体の成熟度を評価ギャップ分析ベンチマーク分析

OT

失敗事例

…

ナレッジ

ビジネスの成長モデルを描く

マチュリティ
モデルを描く

実効性の高い取り組みテーマへこんなお客さまにお勧めします
既存事業のアフターサービス領域を変革したいが、何から着手すればよいかが分からない。
業務・作業の効率化から継続的な収益確保まで、広く取り組む必要性を感じているが、課題が特定できない。
本質的な企業体質の変革も視野に将来の成長を見据えたいが、その方法が分からない。
モノ売りからコト売りへとシフトするための具体的な進め方を知りたい。

サービスの全体像
本サービスは既存事業の課題特定から目標の見直し、実現に向けたロードマップを策定する、いわば貴社のビジネス企画の段階を支援するものです。この段階でしっかりと課題を可視化しておくことで、実際の取り組みがスムーズに進行すると考えています。そのためには成熟度診断のステップが非常に重要ですので、全体像を示すとともに、診断フェーズの一部を紹介します。なお、本サービスは診断のみの提供も可能ですので、お問い合わせください。
現状診断

取り組みテーマ設定

全体ロードマップ策定

診断ツールの問診票に基づく診断を行い、現状と目標レベルを明らかにするとともに課題を抽出します。

現状と目標のギャップを分析することにより抽出した課題と先進事例を踏まえて取り組みテーマを設定します。

効果や難易度、取り組みテーマとの関連性などを踏まえて優先度を付け、ロードマップを策定します。

目標の設定
現状理解
• 経営の課題・関心事

先進事例・示唆抽出

課題の特定と分析

取り組みテーマ
設定

ロードマップ策定

優先順位設定• ビジネスの成長と組織の成熟度• 事業範囲やシステムなどの基礎情報
Poor (レベル0)
No.

大分類

中分類

小分類

DX推進指標
IoTデータを活用できておらず、属人的なプロセスになっている

1

DX推進の取り組み

DX化に向けた取り組み状
況

事業・企画

事業

企画

2

3

研究・設計

研究・設計

4

セールス

需要予測(サービスパーツ)

5

在庫配置(サービスパーツ)

6

発注・補充計画 (サービスパーツ)

プライシング(製品/サービス パーツ/保守サービス)

78

製品関連サービス

910

利用

リユース

製品ライフサイクル
全体サービス(製品の稼働率向上)

保全方法

11

保全製品範囲12

部品交換

Middle (レベル2.5)
ルール・プロセスが確立しているが、IoTデータの活用まではできていないAdvanced (レベル5)
IoTデータを持続的に活用できるプロセスが確立している

現行ビジネスに対して従来型の単純な過去比較や感・経験に依存し 現行ビジネスに対するB/S、P/L、キャッシュフローの改善を、コネクテッ コネクテッドデータを活用して現行ビジネスに対するB/S、P/L、キャッたやり方でB/S、P/L、キャッシュフローの改善を行っている
ドデータを活用しながら、一部行えている。また、新サービスを立ち上げ シュフローの改善を継続的に行っている。同時に新サービスを立ち上げていく取り組みも一部はじめているていくというような組み立てが組織だって有機的に行われている

主に公知データから取得した情報に基づき、製品に重きを置いて検討 公知データ以外に個客とのタッチポイントから取得したデータを活用が行われている
し、個客にフォーカスして一貫した個客体験/課題解決を提供するためにアドホックではあるが活動を行えている

公知データ以外に個客とのタッチポイントから取得したデータを有機的に活用し、個客にフォーカスして一貫した個客体験/課題解決を提供するために企業の様々な機能を一体的・統合的に運用できている

顧客への納入時点の機能・性能仕様や価格にフォーカスして検討している納入時点の機能・性能仕様や価格のみならず，納入後のライフサイ 納入時点の機能・性能仕様や価格のみならず継続的に観測した出クル期間の長期にわたる広義のサービス力を意識した研究・開発が部 荷後の製品の状態・使われ方に基づき、納入後のライフサイクル期間分的に行われているの長期にわたる広義のサービス力を意識した研究・開発が行われている

需要予測・在庫計画は、従来型の単純な四則演算のモデルや勘・経験に依存したやり方で行われている

一部の部品には、IoTデータとアルゴリズムを駆使して高い精度の予測が行われている。

顧客満足度への影響が大きい部品や高単価な部品は、IoTデータとアルゴリズムを駆使して高い精度の予測が行われている。

部品は特段、層別されておらず、在庫基準が設けられていない

トータルでの目標即納率の達成のため、部品点数の多いパーツへの在庫基準が適切に設定されている

CS要求の状況を捉えた在庫戦略に基づき、計画化されている（例：CS観点で部品の重要度からリードタイムを設定）

部品の生産打ち切りへの対応は属人的に行われており、部品の廃棄・在庫過多に繋がっている

生涯需要予測に基づき、決められたルール（例:打ち切り後2年分確保）により、生産打ち切り後のイレギュラーな調達を回避に取り組んでいる製品販売・収益性に鑑みて、正確な生涯需要予測を実現し、生産打ち切り後の非常に高額でのイレギュラーな調達を回避できているプライスはサービスに要した費用(コスト)を算出し、そのコストに利益率 一部の製品/部品において、サービスの価値分析（Valueをかけえて売価算出しているAnalysis）や使用価値からサービスの対価(Pay forPerformance)の評価・分析やプライシング設定が行えているサービスの価値分析（Value Analysis）や使用価値からサービスの対価(Pay for Performance)の評価・分析を継続的に行い、プライシング設定が行えている

IoTデータにより、出荷後の製品の状態・使われ方を継続的に観測できていない

IoTデータにより、出荷後の製品の状態・使われ方を継続的に観測し、必要に応じて関連組織・会社・パートナーと共有され、継続的に個客サービスに有効に活用できている

IoTデータにより、出荷後の製品の状態・使われ方を継続的に観測できているが、個客への継続的なサービスへの有効活用に繋げられていない

修理の一環で製造工場で製造工程と都度、属人的に調整しながリマン/リビルド工場/センタの拠点間がネットワークで連携し、リマン/リら、熟練技術者のノウハウで属人的にリマン/リビルドが行われている。 ビルドに必要な技術情報を共有している。

リマン/リビルド工場/センタの拠点間がネットワークで連携し、リマン/リビルドに必要な技術情報を共有。また、市場で稼働しているリマンコン
ポーネントの耐久性情報を把握し、最適な寿命を有するコンポーネント開発をするうえで情報をフィードバックしている

故障の可能性判断が熟練保全技術者の属人的な勘で行われており、メンテナスタイミングは顧客の要望ベースとなっている

定期メンテナンスを前提にメンテナンス頻度が最適化されている

IoTデータの機器情報、機器不具合、機器修理履歴情報やAIなどのデジタル技術の導入により、CBMやRBM、RCMなどの高度な保全が行えており、品質維持やダウンタイムの抑制などに寄与できている

自社製品に特化して保全サービスを行っている自社製品だけでなく、他社製品の一部も含めてIoTデータの連携はできていないが、保全サービスを行っている自社製品だけでなく、他社製品も含めてIoTデータを統合的に管理し、一貫した保全サービスを行えている部品の交換タイミングは、顧客の要望ベースとなっている。キーパーツ含めて、交換部品履歴を把握できていない

熟練技術者の属人的な勘で行われている部分もあるが、プロアクティ
ブに部品を交換を顧客に提案・推奨きている

IoTデータの機器情報やAI予測に基づいて最適な部品の交換タイミングを顧客に提案・推奨できるため、サービス事業売上に寄与し、資源やコストの無駄も削減できている

独自に開発した診断ツールで、アフターサービス事業の成長度と、企業体質の成熟度を診断。目標とのギャップを可視化し、貴社の強み・弱みを特定することで、今後の成長戦略の策定に活用いただけます。

【事業】
ビジネスの成長モデルを描く• サービス高度化の着眼点を基に、アフターサービスの現状を可視化し、めざすべき目標を設定• ロードマップの策定に活用【企業体質】
マチュリティモデルを描く• ビジネスの成長モデル実現に向けて、企業体質の変革推進状況や必要な仕組み（ITシステム）について、現状と到達目標を可視化• 目標を達成するために重要となる推進課題を明確化〒102-0083 東京都千代田区麹町2-4-1 麹町大通りビル11F 電話番号
（代表）
：03-6779-5500
https://www.hitachiconsulting.co.jp/

ビジョン
人財

企業
文化評価

体制
組織
デジタルプラットフォーム