クオリティ4.0の8つの原則

Uber は、この原則を実践しています。まず、従来のタクシーサービスをスマートフォンで簡単に支払いができるオンデマンドの輸送に変容させました。次に、ドライバーのパフォーマンスに関するリアルタイムのフィードバックを収集し、お客様との対話を通じて問題を解決し、新しいサービスや機能を導入しています。
多くのお客様は、製品を所有したり、サービスを利用したりするだけではもはや満足しません。多くのお客様は、製品を所有したり、サービスお利用したりするだけではなく、その製品やサービスがお客様のニーズや成果にどのように貢献するかに興味を持っています。

スマートホームは、ファースト及びセカンドオーダーサイバネティクスが機能している例です。
例えば、Amazon Alexa、Hive、Nestなどのシステムを利用することで、目標があれば、自宅のサーモスタットなどの自動調整デバイスにその目標を設定することができます。

フィットネストラッカーは、透明性とコラボレーションの一例です。ランニングの際には、走ることを導き、どのくらい走ったか、どこを走ったか、どれくらいの速さで走ったかなどを教えてくれます。しかし、この高度につながったネットワークは、潜在的なリスクをもたらすこともあります。2018年、Stravaアプリを利用している人々のフィットネス活動を追跡したインタラクティブな地図から、誤って、海外の軍事基地の位置が明らかになりました。これにより、米軍は従業員の個人的フィットネストラッキングデバイスの使用の見直しを行いました。

オートパイロットは、今日のアビオニクス (航空機に搭載され飛行のために使用される電子機器) で使されているサイバーフィジカルシステムの、信頼できる実証済みの例です。自動運転車への移行も、このようなシステムのもう1つの例です。例えば、テスラ社の車には、自動操縦や完全な自動運転を可能にする高度なハードウェアが標準装備されています。

効果的なデータシステムは、以下に対する信頼を生み出すものでなければなりません。

• データを使用する人々、システム及び機械
• 組織がどのようにデータを使用するか

Airbnbでは、ウェブサイト上で100以上の機械学習モデルを実行しています。Airbnbは収集したデータを利用してお客様の体験のあらゆる側面を改善し、パーソナライズしています。この原則を正しく適用すれば、企業はデータを活用して最適なコンテンツや商品をより適切に識別して推奨し、お客様の購買意欲を高めることができます。

データが価値を持つためには、いくつかの基本的な前提条件を満たす必要があります。
識別可能、定義可能であり、将来の経済的利益の可能性を約束し、組織の管理下になければなりません (Putti ng a value on data, PwC, 2019)

BMWグループでは、生産ラインの部品画像をAI で評価することで、この原則を実現しています。このテクノロジーの活用により、品質基準からの逸脱をリアルタイムで発見することができます。