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Splunkで課題を解決する-IoT/M2M

RDBなど、既存の手法はIoT/M2Mデータの活用に不向き?
IoTデータの最大活用を可能にする
マシンデータ分析プラットフォーム「Splunk」

膨大かつ多様なデータから新たなビジネスチャンスを創出するビッグデータへの注目が急速に高まっています。IoTデータは日々ビッグデータ化が進み、構造化データに非構造化データが加わり、データの種類は非常に多種多様です。また、データが変化する頻度が多 く、こうした条件が組み合わさることで、汎用RDBなどの従来型データベースで取り扱うことは困難になります。更に、分析結果を活用するユーザ部門とログの収 集・分析のためのデータベースを構築する情報システム部門が別々という構造的な問題から、意思疎通や情報活用のスピードと柔軟性の観点で、多くの問題が発 生しているケースを伺います。

こんなIoT/M2Mの課題でお困りではありませんか?

お困りではありませんか?
情報システム部門の課題
ログの抽出やDB作成における課題
  • 種々雑多なログを取得する仕組みづくりやDB化に多くの時間とコストが必要
  • 機器ごとにログフォーマットが異なり、突合せや統合化に時間がかかる
  • モジュールやアプリケーションの変更のたびにログフォーマットの正規化が必要
お困りではありませんか?
ユーザ部門の課題
見たいログの入手・活用における課題
  • 見たい情報が見られるDBやダッシュボード作りに何度もIT部門とやり取りするのが大変
  • 完成したDBへの新しいログの追加、分析軸の変更がスピーディかつ柔軟に行えない
  • 汎用RDBでは、その処理能力の問題から膨大なリアルタイムの生データを使った分析が困難
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Splunkを導入することで解決できます

Splunkによって以下を実現可能

  • 膨大で多種多様なデータをリアルタイム検索
  • エンドユーザ自身で検索から分析・レポート化が可能
  • 既存のHadoopやDBと連携し、データを集約
  • 導入も拡張も簡単、低コスト

IoTデータの最大活用を可能にする分析プラットフォーム Splunk

設備機器やサーバなど、すべてのマシンログを収集/統合/可視化

こうした膨大で多種多様なIoTデータの活用を、容易かつ低コストで実現するのが「Splunk」だ。マシンデータ分析プラットフォームである「Splunk」は、サーバやネットワーク機器、業務システム、設備機器や製品に搭載された各種センサなど、あらゆるマシンのログを、データのソースや場所を問わず、リアルタイムに収集・統合。営業や経営企画、マーケティング、コールセンターなど、専門的な知識・技術をもたないユーザでも、簡単な操作でログを検索・分析・可視化できる環境を提供する。

IoTデータの最大活用を可能にする分析プラットフォーム Splunk

3つのケースで解説!製造業におけるIoTデータ活用のメリット

分析プラットフォームを使ったIoTデータ活用シーンを紹介

既にご承知かと思うが、改めて製造業におけるIoTデータ活用がどんなメリットをもたらすのかを簡単に解説しよう。製造現場の様々な設備機器のログや顧客に導入した機器の稼働状況、コールセンターなどに寄せられる顧客の声といった膨大かつ多様な情報を一元化し、様々な角度で分析できれば、その結果を製品開発・品質管理・需要予測・販売後のトレーサビリティなどに活かせる。では、3つのIoTデータ活用ケースを紹介しよう。

1:医療機器の障害に迅速かつ的確に対応し、顧客満足度UP

医療機器メーカーA社では、病院に導入した医療機器の稼働データをリアルタイムあるいはバッチで収集し、コールセンターに寄せられた問い合わせ履歴、顧客の「声」などと合わせ、分析プラットフォームで統合的に管理している。

顧客から「機器に不具合発生」という連絡が入ると、スタッフは分析画面上で機器の状態を確認。機器の稼働状況などを分かりやすく表示するダッシュボードを見ながら、的確に対応している。また、障害の内容に応じ、メンテナンススタッフを客先へ派遣し、問題を迅速に解決。こうしたきめ細かな対応により、顧客満足度の大幅な向上を実現している。

医療機器の障害に迅速かつ的確に対応し、顧客満足度UP

2:障害発生を招く諸条件を予測し、トラブルを未然に防ぐ

電機機器メーカーB社では、販売した機器の稼働ログなどを日々収集し、分析プラットフォーム上で分析。過去の障害発生のログなどから、障害発生の諸条件の推測や原因特定を行っている。こうしたIoTデータの活用により、障害に結び付く不具合の改善や、障害発生を未然に察知し、回避するといった対応を可能にしている。

障害発生を招く諸条件を予測し、トラブルを未然に防ぐ

3:稼働ログから増設やリプレース時期などの需要を高精度に予測

輸送機器メーカーC社は、販売した機器の稼働ログをリアルタイムに収集。どの販売先の、どの機器が、いつ・どれくらいの時間稼働しているかを常時把握している。 C社はこうしたデータを活用し、使用時間にともなう機器の劣化を予測し、適切なメンテナンス対応を実施。また、必要に応じて、機器の増設やリプレースを提案し、顧客のニーズを先取りしたビジネスチャンスを獲得している。

稼働ログから増設やリプレース時期などの需要を高精度に予測

動画

【Splunk社動画】Splunkとモノのインターネット

モノのインターネットにSplunkがどのように活用できるかご紹介します。