シュナイダーエレクトリックの米国スマートファクトリーの裏話

正確には、スマートファクトリーとは何ですか？初歩的な定義は、インテリジェントな工場でのデジタルテクノロジーと接続性の使用を強調する傾向があります。より洗練された説明は、スマートファクトリーを「自己最適化」、「自己適応」、「リアルタイムまたはほぼリアルタイムで新しい条件から学習できる」「柔軟なシステム」として説明するデロイトのように、より明確な図を描きます。生産プロセス全体を自律的に実行します。」つまり、スマートファクトリはフィードバックループを活用して、大規模な運用を自己最適化します。

シュナイダーエレクトリックは最近、同社が「米国で最初のスマートファクトリー」をデビューさせたと発表しました。これにより、事務処理が90％削減され、平均修理時間が20％短縮されました。

ケンタッキー州レキシントンを拠点とするこの施設は、1958年にSquareD社が開設して以来稼働しています。シュナイダーエレクトリックは1991年にSquareDを買収しました。それ以来、シュナイダーは施設を着実にアップグレードし、今年はスマートファクトリーブランドの基礎を築きました。この施設は、ロードセンターと安全スイッチを製造しています。製造プロセスには、プレス、リベット留め、溶接、塗装、組み立て、品質テストが含まれます。

シュナイダーエレクトリックのEcoStruxureのディレクターであるLukeDurcanは、レキシントンの施設がスマートなステータスを獲得した特定の時間を指すという課題をすぐに指摘します。スマートファクトリーを構築する見通しは、「常に時間の経過とともに進歩する」と彼は語った。 「これは一回限りの取引ではありません。」

確かに、スマートファクトリーのルーツは数十年前にさかのぼり、この用語が広く使用される前から存在しています。最近では、さまざまなテクノロジーを統合して単一の傘下に置くプロセスが優先事項として浮上しています。 「あなたはそれを[スマートファクトリー]の旗の下に置きました、そして突然、人々はもう少し興味を持っています」とダーカンは言いました。 「そしてそれがセクシーに見えるなら、それを機能させるために内部投資を得るのは簡単です。」

レキシントンのスマートファクトリーストーリーに関連するイニシアチブには、1991年にシュナイダーがSquare D施設を買収した後の資材所要量計画（MRP）投資ソフトウェアへの投資が含まれます。これにより、後にエンタープライズリソースプランニング（ERP）の展開が始まりました。

工場全体に自動化を拡張する初期の取り組みにより、旋盤、プレス、マシニングセンターの生産性が向上しました。 PwCが「Industry3.0」イニシアチブと呼んでいる分離されたマシンの自動化へのこの投資は、デジタル化とデータ統合に基づくプラント全体の生産性の向上に焦点を当てることが多いインダストリー4.0イニシアチブの出発点を提供できます。

1990年代、レキシントン工場のマネージャーは、世界中の企業で働いているカウンターパートと同じように、「無駄のない「バグ」を捕まえました」。

無駄を減らし、労働者のワークフローとプロセスを最適化することに重点を置いたリーン哲学は、引き続き優先事項です。 「これはテクノロジーの一部ではありません。これは人とプロセスについてです。これは、施設を通じた能力とリーンフロー、およびかんばん管理に投資することです」とダーカン氏は述べています。

リーンフォーカスという点では、レキシントンの施設は、シュナイダーエレクトリックがリーン生産方式全体を採用するための一種の縮図です。

無駄のない無駄の削減の一例は、シュナイダーのEcoStruxure ResourceAdvisorとPowerMonitoring Expertツールの導入であり、2012年以降の年間エネルギー使用量を3.5％削減し、地域の節約を660万ドル削減することができます。

約10年前、レキシントン施設の管理者は、施設内のパワーアンドフリーコンベヤーシステムに投資しました。パワーアンドフリーシステムには、上部と下部のトラックがあります。オーバーヘッドトラックは「パワー」トラックと呼ばれ、下のトラックは「フリー」トラックと呼ばれます。トラック全体の長さは1マイル以上です。

施設でのマテリアルハンドリングを自動化するためのこの投資は、インダストリー4.0やIoTなどの流行語の人気の急上昇に先立って行われました。 2000年代の製造実行システム（MES）への投資についても同様です。これは、マテリアルフローベースのデータ統合の面で進歩を促進するのに役立ちました。

「今日に向けて早送りすると、さまざまなデータをすべてまとめるための2つの主要なイニシアチブがあります」とDurcan氏は述べています。これは、プラントのMES、ERP、および施設周辺にあるその他の個別のシステムからのデータを合成することを意味します。たとえば、この施設では、保守管理やプロセス関連の問題にIBMのMaximoソフトウェアを使用しています。 「Maximoは、メンテナンス修理の文書化プロセスの多くを保持しています。 SAPは、施設全体で使用している資産モデルを保持しています」とダーカン氏は述べています。このプラントは、Wonderwareデータ統合プラットフォームを使用して、あらゆる種類の施設関連データの視覚化を支援します。 「私たちは、時間をかけて行ったこれらの多数の投資と決定を持っています」とダーカンは言いました。 「しかし、私たちは一元化されたOT、オペレーショナルテクノロジーデータ統合レイヤーを使用して、すべてを統合しています。」

WondwareがSchneiderのEcostruxureプラットフォームとどのように関連しているかを尋ねられたとき、Durcanは、ソフトウェアを管理する英国を拠点とする会社AvevaがSchneiderの過半数所有の子会社であると説明します。 「EcoStruxureについて話すとき、WonderwareがEcoStruxureソリューションの一部であることについて話します」とDurcan氏は述べています。 「これはシュナイダーとは別の法人ですが、クライアントに関する限り、Ecosruxureの一部です。」

プレスステートメントによると、Aveva Insight Dataソフトウェアの導入とそれによるデータ統合により、重要なプロセスのダウンタイムが5％削減されました。

レキシントン施設は、さまざまなオブジェクトの階層関係を持つ資産モデルを使用して、施設全体の設備総合効率の測定値を提供します。 「SAP内に階層型ソリューションを実装する場合、それを資産モデルフレームワークとして使用して、他のシステムに抽出または投影することができます」とDurcan氏は述べています。 「SAPは基本的な資産モデルです。 Maximoのモデルを知りたい場合は、SAPからモデルを取得できます。 Wonderwareの内容を知りたい場合は、SAPから取得します。繰り返しになりますが、信頼できる唯一の情報源の概念は、企業全体で一貫した資産モデルを作成することです。」

レキシントンの施設は、ダーカンを拡張現実技術のファンにするのにも役立っています。彼は、数年前に懐疑的に見たと認めています。 「4、5年前、私が最初にARに出会ったとき、私は次のように考えました。しかし、実際には何もしません。」

レキシントンの施設で使用されているAugmentedOperator Advisorとして知られるシュナイダー製品は、彼を倒すのに役立ちました。 「2年前にレキシントンで実装しましたが、本当にクールです」と彼は言いました。 「私は改宗者です。」

このシステムを使用する作業者は、現在拡張現実機能を備えている施設内の16台のマシンの1つまで歩いて、ライブの運用データを見ることができます。作業者がしなければならないのは、最初にスマートフォンまたはタブレットでQRコードをスキャンすることだけです。 「PLCからスマートフォンまたはタブレットへのライブフィードを取得します」とDurcan氏は述べています。 「ステータスが何であるか、実行されているかどうか、障害、アラーム、または安全上の問題があるかどうかを知っています。電気的な観点から、そこに電気的な問題があるかどうかを確認できます。パネルの中を見ることができます。」全体として、ARテクノロジーにより、壊れた機械の修理にかかる時間が推定20％短縮されました。

ARテクノロジーは、個々のマシンの生産性を向上させるだけでなく、施設全体でそれを実現します。 「拡張現実環境のこれらのワークフローツールを使用すると、メンテナンス担当者または女の子からマシンのパフォーマンスに関する情報を収集して、次のように言うことができます。「わかりました。このデータを見ました。これが起こったと思います。」つまり、作業者はドロップダウンボックスから選択して、ベアリングが故障したとき、潤滑またはシールの問題が発生したとき、またはモーターが切れたときに報告できます。機械の問題について遡及的に報告するように労働者に求めることとは対照的です。 「[このレポート]をクールなツールを使ってリアルタイムで実行している場合は、これらの男と女を微調整するので、はるかに強力になります」とダーカン氏は述べています。 AR主導のプロセスは、分析モデルと最終的にはマシンをトレーニングして、時間の経過とともにより適切に実行できるようにするのに役立ちます。

「これは、産業規模でのコンテキストの取り込みです」とダーカン氏は述べています。あなたがそうするとき、それは本当に私たちがスマートファクトリーに移動するところです。このようにして、アルゴリズムを本当にインテリジェントにするためのトレーニングを行うことができます。」