データを活用して製造業を改善する 11 の優れた方法

データ:「製造業の未来の生命線」と呼ぶ人もいますが、ロボット工学により、データはさらに強力になります!データを活用する 11 の優れた方法をご紹介します。

製造会社の将来は、その会社がデータをどれだけうまく処理できるかにかかっています。

言い換えれば、「データの収集と分析が上手にならないと、生き残れないかもしれません。」それが現在の製造業の予測のようです。

MAPI と Deloitte の最近の調査によると、工業メーカーの 85% が、今後 5 年間でスマート ファクトリ イニシアチブが製造業の競争力の主な原動力になると考えています。 MAPI が説明するように、スマート ファクトリーの背後にある「要素の力」は企業の運用データであり、「製造業のスマートな未来の生命線」です。

ロボティクスは、データをうまく処理するための重要なテクノロジーです。もちろん、データは製造業のあらゆる分野に適用されます。しかし、ほとんどのロボットは、正しく使用すれば、すでにデータ駆動型操作に完全に適合しています。

ロボットはすでに、1 秒間に何百回も自分の操作に関するデータを収集しています。再プログラムが容易なため、オペレーションの他の場所でデータを分析して検出した生産フローの変化に迅速に対応するために使用できます。

データとロボティクスを組み合わせて製造業を改善する 11 の優れた方法を紹介します。

1.既存のデータを活用

もちろん、運用データを使用することは決して新しいことではありません。メーカーは、少なくとも過去 20 年間、運用データを収集してきました。現在の違いは、ビジネス全体にわたってデータを組み合わせて分析するためのより強力な方法があることです。

以前は、各マシンに関する基本的な運用統計を個別に収集していたかもしれません。手動で収集し、各マシンの生産性を長期的に追跡するために頻繁に分析しただけかもしれません。

これで、データをリアルタイムで受信して分析し、(準備が整っていれば) すぐに生産を調整できます。

ビジネスですでに収集しているデータを見てください。どうすればもっと簡単に集められるか、どうすればもっとうまく使えるかを尋ねてください。

2.メンテナンスのためにマシンを監視

メンテナンスでデータを使用すると、多くの時間と費用を節約できます。これまでの最も一般的な方法であったように、固定スケジュールに従ってマシンを保守する代わりに、マシンが実際に必要なときにのみ保守することを選択できます。

さまざまな最新の産業用ロボットには、メンテナンスのために自身の動作を追跡する機能が含まれています。たとえば、FANUC ロボットは、サイクル数、動作温度、オペレーターの活動などの指標を追跡します。

3.プロセスを継続的に最適化

「測定されるものは管理される」という古い格言は、メーカーにとって重要です。プロセスを測定し、傾向を分析することで、これまで不可能だった方法で生産を継続的に最適化できます。

基本的な例は、ロボット セルのサイクル タイムの改善です。サイクル時間のわずかな短縮でも、長期的には大幅な時間の節約と生産の増加につながります。

4.リソース配分の改善

リアルタイムの運用データにより、プロセスでリソースを再割り当てする必要がある時期をほぼ即座に知ることができます。

たとえば、1 つのロボット セルが限界に達しているのに、別のロボット セルが縮小された容量で実行されていることをすぐに確認できます。これにより、余分な作業をフリー ロボットに移し、生産の流れを維持できます。

5.プロダクト ジャーニーを追跡する

工場への自動化の導入が進んで以来、製品の追跡はデータを使用するための重要な方法になりました。人間のオペレーターが少ない場合、または人間がまったくいない場合は、プロセスの過程で製品を追跡するための信頼できる方法が必要です。

RFID などのテクノロジーは自動化によく使用されますが、2D ビジョンを備えたロボットは、バーコードや QR コードを読み取って製品を追跡し、その進捗をクラウドに記録することもできます。

6.顧客向けに製品をカスタマイズ

以前の記事で説明したように、私たちは今、「パーソナライゼーションの時代」に突入しています。製品のカスタマイズを提供するメーカーは、そうでないメーカーよりも競争力を持っています。

データは、顧客の好みを検出するために使用することから、製造プロセス全体でカスタマイズされた各製品を追跡することまで、カスタマイズのパスの多くの段階で重要です。

7.自動化の機会を特定する

どの手動タスクがロボットによる自動化に最適な候補かを判断するのが難しい場合があります。運用データを分析することで、プロセスのボトルネックが通常発生する場所と、ロボットが最も影響を与える場所を確認できます。

その後、同じメトリックを使用して、ロボットがしばらく実行された後の効果を判断できます。

8.品質保証の向上

ロボットによる検査は、品質保証のために自律的にデータを収集する優れた方法です。これにより、データ収集の大きな課題の 1 つ、つまりデータを手動で収集する必要がある場合にかかる時間が克服されます。

詳細については、メーカーのロボット検査ガイドをお読みください。

9.ダウンタイムを短縮

一般に、ダウンタイムを短縮すると、生産性を向上させることができます。製造プロセス全体でデータを収集することにより、操作のどの部分がフル稼働していないかを非常に簡単に (場合によってはリアルタイムで) 知ることができます。

オフライン プログラミングをまだ使用していない場合は、オフライン プログラミングに切り替えることで、ロボット セルのダウンタイムを短縮することもできます。

10.より良いビジネス上の意思決定

最終的に、データの使用方法を改善することの最大の利点は、より良いビジネス上の意思決定を行うのに役立つことです。

あまりにも長い間、製造業者はビジネスに関する意思決定を行う際に、主に「逸話と部族の知識」に依存してきました。

最近では、裏付けとなる適切なデータを持たずに「直感」に頼るのは通常間違いです。しかし、そのデータを取得するには、製造業でデータを収集する方法を改善する必要があるでしょう。

11.競争力を維持

マニュファクチャリング ネットは次のように説明しています。

データを使用して製造を改善する最大のメリットは、競争力を維持できることです。競合他社はおそらく、独自のデータを使用するためのより良い方法をすでに見つけているので、あなたは遅れずについていく必要があります.

ビジネスでのデータの使用方法をどのように改善できますか? 以下のコメント欄でお知らせいただくか、LinkedIn、Twitter、Facebook、Instagram、または RoboDK フォーラムでのディスカッションにご参加ください。