自動化からインテリジェンスへ：Siemens Energy社がAlteryxとAIを活用して世界のエネルギーの未来を切り拓く方法

Siemens Energyでは、データはあらゆる場所に存在しています。工場、調達チーム、オペレーション部門にわたり、サプライチェーンや生産、さらには世界中へのエネルギー供給に影響を与える意思決定を支えています。

しかし、そのデータを実際のアクションにつなげるには、膨大な手作業が必要でした。分析をより身近にするという一つのチームの取り組みから始まったこの動きは、Alteryxを原動力とした大きな変革へと発展し、Siemens Energyがスマートファクトリーのネットワークを構築し、数千人のユーザーを支援し、自動化の文化を育むことに貢献しました。

サイロ化されたデータと表計算ソフトの過剰利用

Siemens Energyのチームは、SAP、Salesforce、AWS、工場レベルのシステム、ローカルデータベースなどを含む分断された環境でデータを扱っていました。

パワートランスミッション事業だけでも、地理的に分散した工場から生産、物流、財務に関する大量のデータが生成され、それぞれ別々に保存され、手作業で管理されていることが多くありました。このような分断により、迅速な対応やタイムリーな可視化、さらには事業全体でのインサイトの展開が困難になっていました。

データの品質、可視性、信頼性の確保も課題でした。「データ品質が一定の水準に達していなければ、ダッシュボードを信頼することはできません」と、Siemens Energyのデータ／プロセスアナリストであるMax Johann氏は述べています。

また、デジタル化の取り組みが加速する中で、信頼できるデータへのアクセスを民主化し、労働集約的なレポーティングへの依存を減らす方法が求められていました。

Alteryxを活用した一般開発者基盤の構築

手作業によるレポーティングと分断されたデータのサイクルを断ち切るため、Siemens EnergyはAlteryxを導入し、まずは実用的な成果の創出から取り組みました。初期のAlteryxプロジェクトの一つでは、週次のキャッシュインレポートを自動化しました。その後、チームはより高度なワークフローへと発展させ、最大30件のプロジェクトとコマーシャルプロジェクトマネージャーのグループ向けに、予測レポートの自動化を実現しました。

「Alteryxでは、ITスキルよりも業務領域の専門知識が重要になります」とKessler氏は述べています。「ビジネスユーザーは、自身のニーズに基づいて高速にワークフローやソリューションを構築し、それを全社で活用できるようにできます。」

Alteryxは短期間で、よりスケーラブルな分析モデルの基盤となり得ることを示しました。このモデルは、Siemens Energyが「市民開発」と呼ぶ考え方、すなわちローコードの分析ツールを用いて非エンジニアでもソリューションを構築できる仕組みによって形作られました。

さらに同社はこの考え方に加え、Snowflakeに接続され20分ごとにSAPの生データを複製するAlteryxマクロ「SEデータセンター」を通じて、データアクセスの強化も実現しました。

ユーザーはリクエストを待ったり大規模なレポートをエクスポートしたりすることなく、行レベルセキュリティで統制された環境の中で、ほぼリアルタイムのデータを活用できます。このセルフサービスアクセス、自動化、統制の組み合わせにより、数件のユースケースから数百規模への拡張が可能になりました。

調達プロセスのエンドツーエンド自動化

その代表例が、Snowflake、Alteryx、Tableauを基盤としたエンドツーエンドのダッシュボード群「Procurement Cockpit」です。これにより、業務バイヤーや調達チームは、調達ライフサイクル全体をリアルタイムで把握できます。「調達プロセスの各主要ステップ、需要の発生から入荷まで、私たちは工場ネットワークに最適化されたソリューションを提供しており、そのすべてをAlteryxが支えています」と、Siemens Energyのシニアドメインデータ＆プロセスアナリストであるAna-Maria Cuciuc氏は述べています。

Alteryxのワークフローは、データ準備やプロセストリガーをバックグラウンドで自動化し、週に600通のサプライヤー向けメール送信なども自動で実行します。このソリューションは、数十に及ぶ手作業のレポートを単一の直感的なインターフェースに統合し、SAPデータの品質改善、モニタリング、意思決定を大規模に向上させました。

AIを活用したドキュメントインテリジェンス

Siemens Energyは、このAlteryx中心のアプローチをAI領域にも拡張しました。AlteryxをSnowflakeおよびLLMと統合することで、技術マニュアルや手書きメモ、その他の非デジタル化コンテンツを含む文書リポジトリ全体に対して検索・照会できるAIチャットボットを開発しました。これら72万3,000ページに及ぶ文書を読み込むには、従業員がフルタイムで36,000時間以上、すなわち4年以上を要します。

当初は製造現場向けのアプリケーションとして始まったこの仕組みは、現在では財務部門全体でも活用されています。基盤となるAIソリューション自体は同一であり、社内LLMの学習データを差し替えるだけで、さらなる効率化を実現しました。

時間削減から全社的な分析活用へ

単一の自動化キャッシュレポートから始まった取り組みは、現在ではエネルギー業界における大規模な分析変革の一つへと発展しました。わずか数年で、ユーザー数は100人から2,500人へ、ワークフローは数件から350の自動化ソリューションへと拡大し、累計で50万時間以上の工数削減を実現しました。

Procurement Cockpit は現在、9カ国20工場で稼働し、年間15万時間以上の時間削減に貢献しています。このソリューションは、さらに多くの工場や業務領域へ展開可能な標準モデルとしても活用されています。

導入の拡大とAI活用のさらなる推進

チームは事業全体で自動化の拡大を継続しており、現在も数百のユースケースが進行中で、より多くの人が分析にアクセスできるようにすることに明確に注力しています。

今後は、実績あるソリューションのさらなる再利用、部門をまたいだ共創の拡大、そしてローコードやAIを活用したツールによる実験の加速が見込まれます。チームが特に期待しているのは、これらのテクノロジーが参入障壁を下げる点です。

Siemens Energyの事例は、適切なツール、マインドセット、コミュニティがそろえば、変革の規模は無限に広がることを示しています。

Siemens Energyの成功事例については、電子書籍『データによる変革：Siemens Energy社のアナリティクスジャーニー』をご覧ください。