高度な製造分析でデジタル トランスフォーメーションの格差を埋める

製造エンジニアリング: デジタル マニュファクチャリング/インダストリー 4.0 時代において、機械の監視と分析はこれまで以上に重要になっています。 Sight Machine の最新製品の新機能は何ですか?

ジョン・ソーベル: 当社の最新の製品は、はるかに幅広いメーカー向けに設計されています。大多数の製造業者は少なくともデジタル トランスフォーメーションへの取り組みを開始していますが、その準備レベルにはさまざまなものがあります。多くの企業は、IoT [モノのインターネット] データを使用して製造オペレーションの可視性を高めたいと考えていますが、高度な分析の準備が整っていません。彼らは社内の専門知識や組織的なサポートを持っていないか、一歩踏み出すには大きすぎる飛躍を表している可能性があります。デジタル マニュファクチャリング プラットフォームの新しい層であるエンタープライズ マニュファクチャリング ビジビリティ [EMV] を導入しました。これにより、デジタル マニュファクチャリングへの迅速な参入が可能になります。 EMV を使用すると、企業はすべての工場にわたる製造業務のパフォーマンスをリアルタイムで非常に迅速に把握できます。セルフサービス セットアップを提供することで、メーカーは工場フロアからあらゆる種類の生産データをすばやく取り込み、ブラウザベースの可視性を通じてそのデータを監視できます。

高度な層である Sight Machine の Enterprise Manufacturing Analytics [EMA] は、統計的プロセス管理、相関ヒート マップ、異常検出、ボトルネック分析などの分析ツールの完全なスイートを提供します。高度な分析を適用して、生産量の増加、サイクル時間の短縮、スクラップ率の低下などのメリットを実現します。これらの分析ベースの洞察は、企業がビジネス モデルとサプライヤーや顧客との関係を変革するために必要な基盤です。

私: 新しい階層構造は、製造業者が本格的な分析を行わずにデジタル製造を開始できるようにするためにどのように役立ちますか?

ソーベル: これまで、可視性と分析の両方を提供する 1 つの製品がありました。現在、可視化ツールをスタンドアロン製品に分割しました。 EMV は、データの取り込み、データのクリーニングとコンテキスト化、および生産プロセスのモデル化のための自動ツールを使用して、デジタル製造への簡単でセルフサービスの簡単に拡張可能なエントリを提供します。

EMV を使用すると、企業は、グローバル オペレーション ビュー、KPI ダッシュボード、およびストリーミング データの視覚化を含むアプリケーションを通じて、施設、マシン タイプ、およびマシンごとに出力、可用性、およびダウンタイムを監視できます。可視性はリアルタイムと履歴の両方です。

EMV の機能には、施設、機械、および機械タイプのデータ モデルを作成するためのブラウザベースのツールであるデジタル ツイン ビルダーが含まれます。また、マシンと工場のデータをクラウドにストリーミングする準備をするエッジ ソフトウェアである FactoryTX も含まれています。

私: 企業が監視/分析を開始するのはどのくらい難しいですか?また、最近導入されたデジタル レディネス インデックスの方法論からどのようなことがわかりますか?

ソーベル: デジタル トランスフォーメーションを成功させる鍵は、企業または工場の準備レベルに適したプロジェクトを選択することであることがわかりました。準備状況には、データ接続やアクセシビリティ、クラウドやセキュリティ戦略などの技術的要因だけでなく、組織的要因も含まれます。 G500 メーカーとの 6 年間の協力で、組織的要因が少なくとも技術的要因と同じくらい重要であることがわかりました。これには、プラント レベルとエグゼクティブ レベルの両方でのコミットメントと賛同のレベル、およびクラウドとセキュリティ戦略の存在が含まれます。

Sight Machine は、デジタル製造プロジェクトに対する企業の技術的および組織的な準備状況を評価し、適切なプロジェクト (現在の準備状況に基づいて成功する可能性が最も高いプロジェクト) を特定するために、デジタル準備状況指数 [DRI] と呼ばれる方法論を開発しました。標準化されたアンケートを使用して、各企業を接続、可視性、効率、高度な分析、変革の 5 つのデジタル レディネス ゾーンのいずれかにマッピングします。各デジタル レディネス ゾーンは、そのレベルのレディネスで達成可能なプロジェクトの例に対応しています。

私: 現時点で、製造業は高度な工場分析をどの程度採用しているでしょうか?

ソーベル: 私たちが話したすべての主要メーカーは、少なくともデジタルトランスフォーメーションの旅を始めています。企業間だけでなく、企業の個々の工場内でも大きな差異が見られます。

次の手順について考えることができます。データ アクセス。可視性;そして洞察。企業がデジタルデータを収集して保存することはかなり一般的です。多くの企業は、個々の工場内のさまざまなラインや機械を監視できるシンプルなダッシュボードを組み合わせています。
工場全体の可視性を得ているメーカーは比較的少数です。 Sight Machine は、企業間の可視性を急速に獲得するための、市場で唯一のスケーラブルなソリューションを提供すると考えています。

高度な分析については、私たちが協力している企業は別として、特注のデータ サイエンス プロジェクトをよく目にします。パフォーマンスや品質の問題に直面している企業は、データ サイエンティストに既知の問題の解決を任せます。彼らは通常、手に入れることができるあらゆるデータを取得し、それを Excel や統計プログラムに投入して、相関関係を探すという、1 回限りのソリューションを開発します。

問題は、これらのプロジェクトがスケーラブルではなく、他の問題に適用できないことです。データの抽出とモデリングは、アプリケーションとデータのサイロを作成する方法で行われます。オペレーション担当副社長または CIO の観点から見ると、製造企業のオペレーション全体を理解するのに役立つ方法で統合することができない、カスタマイズされたアプリケーションが急増しています。

Sight Machine のデジタル ツインは、生産プロセスの実際のライブ データ モデルです。新しいマシンとプロセスを追加することで迅速に拡張できる単一のアプリケーションである当社のデジタル ツインは、クエリを実行して運用上の問題を解決できる単一の信頼できる情報源を提供します。

私: 高度な分析により、メーカーはこのテクノロジーを深く掘り下げることができますか?

ソーベル: デジタル革命は、広告、小売、投資、科学、政治などのセクターを次々と変革し、効率を大幅に改善するだけでなく、新しいビジネス モデルを変革および作成しています。製造業者はデータの力を活用し始めたばかりで、実際の結果を目にしています。

既存の工場や機械の生産性を高めたり、スクラップや欠陥を減らしたりすると、最終的な収益に直接影響します。しかし、ほとんどの大手メーカーは、ずっと前に、シックス シグマやリーンなどの分野から簡単に手に入る成果をすべて手に入れていました。次の大きな飛躍は、製造業者のエンタープライズ オペレーションをすべての工場にわたって真に可視化し、他の業界でのデジタル トランスフォーメーションから 10 年以上かけて磨かれた分析技術を適用することから生まれます。

私: Sight Machine のプラットフォームの人工知能 [AI] は、以前の製品や競合製品よりも工場の分析をどのように推し進めますか?

ソーベル: Sight Machine の AI データ パイプラインは、生データをコンテキスト化されたデータに変換し、分析を適切に適用できる特許出願中のテクノロジです。私たちのプラットフォームでは、AI データ パイプラインは、センサー、PLC、データ ヒストリアンなどから生データを取得し、クレンジング、タグ付け、ブレンディングによって分析の準備を整えるという単調な作業を行います。

その後、データは、工場の生産プロセスをモデル化する特許出願中の他のテクノロジーである Plant Digital Twin に送られます。 AI データ パイプラインからデータを取得し、それをシステムのモデルにアセンブルして、数百のソースからの数千のデータ ポイントを、生産を通じて移動する部品またはバッチの表現に変換します。 Plant Digital Twin は、生産プロセスの各時点での機械の状態を部品またはバッチごとに反映し、その部品またはバッチに使用された原材料、湿度や温度などの環境要因、機械オペレーターの ID などを記録します。追加データが利用可能です。

社内の分析イニシアチブなどの競合する製品により、データ サイエンティストは、実用的なビジネス インサイトを見つけるためにデータを分析するのではなく、手作業でデータを選択、クレンジング、結合することにほとんどの時間を費やしています。対照的に、当社の AI Data Pipeline および Plant Digital Twin テクノロジーは、生産プロセスのデジタル表現をリアルタイムで自動的に作成するため、データ サイエンティスト、ライン オペレーター、およびプラント マネージャーは、運用上の問題をさかのぼって調査するのではなく、積極的に対応することができます。

私: 御社の製造分析プラットフォームで模範的な仕事をしているメーカーの例を教えてください。

ソーベル: 私たちは、ヘルスケア製品メーカーから、他の技術プロバイダーが解決できなかった問題 (最も収益性の高い工場での高いスクラップ率) の解決を支援するために持ち込まれました。 Sight Machine プラットフォームは、自然言語処理、シーケンス分析、クラスター分析、および回帰を組み合わせた根本原因分析を実行しました。

Sight Machine プラットフォームは、スクラップの複数の原因を特定して優先順位を付け、全体的な設備効率を約 3% 向上させました。これは、このプラントだけで年間 2,000 万ドル以上の節約になる可能性があります。

買収

シーメンス PLM ソフトウェア (テキサス州プラノ) は、Solido Design Automation Inc. の買収に合意しました。 (SK、サスカトゥーン)、半導体企業向けのバリエーション認識設計および特性評価ソフトウェアの開発者。

取引条件は明らかにされていません。シーメンスは、2017 年 12 月初旬に取引を完了する予定であると述べた。Solido の機械学習ベースの製品は現在、40 以上の主要企業で生産に使用されており、より競争力のある製品の設計、検証、および製造を可能にしている。 Mentor Graphics (2017 年 3 月に Siemens が買収) のアナログ/ミックスシグナル (AMS) 検証ポートフォリオを拡大し、自動車、通信、データセンター コンピューティング、ネットワーキング、モバイル、

Solido は、顧客がばらつきの影響に対処して IC の性能、消費電力、面積、および歩留まりを改善するのを支援します。 「当社の技術ポートフォリオとメンターの IC 機能および市場範囲を組み合わせることで、半導体業界にさらに大規模なソリューションを提供できるようになります」と Gupta 氏は述べています。 「私たちは、エンジニアリング技術のポートフォリオと専門知識に機械学習を適用することで、シーメンスのより広範なデジタル化戦略に貢献できることを嬉しく思います。」

ニューリリース

テビス アメリカ (ミシガン州トロイ) は、ユーザーがプロセスを加速するのに役立つ最適化されたパフォーマンスを特徴とするバージョン 4.0 CAD/CAM ソフトウェアのリリース 5 を発表しました。

このバージョンの更新により、マシン シミュレーション、ツール セットの操作、フィーチャ加工でのツールの検索、またはジョブ マネージャーでのツールの交換が改善され、ユーザーは機能制限なしでプロセスを高速化できます。

この新しいリリースでは、NC プログラミングは、高速で信頼性の高い手順とプロセスを可能にするプロセス ライブラリを備えたテンプレートに基づいて大幅に自動化されています。ユーザーは、ソフトウェアを使用して大きくて複雑な部品を編集することもできます。 Tebis は、特定のプロセスで発生する最も重い負荷を特定し、長い待ち時間やリソースの大量使用、競合の原因となるボトルネックを軽減するのに役立ちました。 Tebis の開発者は、利用可能なメモリの使用を最適化するようにシステムを調整し、同時に並列処理に依存するマルチコア技術を統合しました。拡張された並列処理により、特に荒削り用の NC プログラムの計算にかかる時間が大幅に短縮されます。時間の最適化により、パーツをロード、シェーディング、保存できます。

製造実行システム (MES) 開発者 42Q (カリフォルニア州サンノゼ) は、新しいデジタル ファクトリー スターター キットをリリースしました。これは、デジタル ファクトリーの変革を加速する主要な機能を備えたソリューションです。

デジタル ファクトリー スターター キットには、製造現場と品質機能、トレーサビリティ機能、およびビジネス インテリジェンス (BI) レポートが含まれています。 42Q のクラウド ソリューションの一部であるこのキットにより、メーカーは 42Q を使用したデジタル ファクトリ トランスフォーメーションの価値を数週間で実現できます。

42Q の CTO である Srivats Ramaswami 氏は、次のように述べています。 「デジタル トランスフォーメーションを開始するメーカーは、それほど長く待つ必要はありません。デジタル ファクトリ スターター キットは、デジタル トランスフォーメーションに必要なコア機能を含むように設計されており、ビジネス プロセスや顧客への納品を中断することなく、数週間で企業を稼働させることができます。」

デジタル ファクトリー スターター キットの主な機能には、電子トラベラー、サイクル タイム管理、製造注文管理およびプロセスが含まれます。

ルーティング制御。品質管理のための機能は完全に統合されており、従業員の検証と電子作業指示書、トレーサビリティ、製品系統図、ラベリング、および管理計画が含まれます。デジタル ファクトリー スターター キットには、42Q のビジネス インテリジェンス モジュールも含まれており、製造オペレーションからのリアルタイム アラートとデータの視覚化のためのツールを提供します。

このソリューションにより、企業は品質と運用を管理し、歩留まり、WIP、スループットをリアルタイムで監視できます。 「このソリューションは証明されており、医療、航空宇宙、自動車製造など、規制の厳しい業界の多くの製造施設ですでに導入されています」と Ramaswami 氏は述べています。

コンピュータ化された保守管理ソフトウェア (CMMS) の開発者 EZmaintain (クリーブランド) は、IoT センサーを統合してモーター、ギアボックス、発電機などの機器の温度と振動レベルを測定するためのクラウドベースの CMMS パッケージを導入しました。

ユーザーは Web ベースの CMMS を個別に実行して、障害や予防保守活動を管理できます。これらのスマート IoT センサーを追加することで、ユーザーは状態監視用のリアルタイム データを取得し、アラートを CMMS ダッシュボードから直接表示できます。

EZmaintain CMMS は、デスクトップからモバイル デバイスまで、さまざまなデバイスで動作します。ユーザーは、ダッシュボードを介して温度/振動センサーを追加または構成でき、ネジ式の取り付け設計を使用して、監視が必要なさまざまな資産に IoT センサーを取り付けることができます。これらの低コストでセットアップが容易なセンサーにより、ソフトウェアはさまざまな産業用または商用アプリケーションで使用できます。