産業用IoTがメーカーのコストを削減する5つの方法

概要：IoTは、予期しないダウンタイムに関連するコストを削減し、資産の追跡と複雑なシミュレーションの実行に使用できるデジタルツインを作成し、プロセスと機器の改善。 IoTはまた、敏捷性と回復力を備えた製造会社に力を与えることができるため、何があっても繁栄し続けることができます。

IIoTでお金を節約してお金を稼ぐ

あらゆるセクターの企業がIoTテクノロジーから大きな価値を引き出しており、業界の成長はこのパターンを反映しています。 McKinsey＆Coは、IoTが2025年までに11.1兆ドルの経済効果に達する可能性があると予測しています。IoTデバイスから収集されるデータも驚異的な速度で成長しています。Ciscoは、IoTデバイスからのデータが2021年末までに800ゼタバイトを超える可能性があると予測しています。

しかし、なぜこれが起こっているのでしょうか。また、そのような爆発的な成長をもたらしたビジネスのためにIoTデバイスは何をしているのでしょうか。それは2つの包括的なカテゴリーに単純化することができます：お金を節約することとお金を稼ぐことです。 IoTの収益を生み出す一例 それは、企業がサブスクリプションモデルを製品に追加して、反復的な収益を生み出すことを可能にするときです。

産業用モノのインターネットがコストを削減する方法は、業界によって異なります。製造業では、IoTは次の方法でコストを節約します。予知保全の原則を使用して全体的な保守コストを削減します。訓練および修理中の労働者の安全性を高める。フロアワーカーとエグゼクティブの間のギャップを埋める。生産におけるボトルネックを特定して解決し、行動にお金が費やされる前に、将来の変化と機会についての洞察を提供します。ここで、製造業におけるIoTの特定のコスト削減ユースケースの例をさらに掘り下げます。

1。計画的メンテナンスではなく、予知保全による驚きのダウンタイムはもうありません

計画外のダウンタイムがどれだけのコストをかけているか知っていますか？あなたが80％の企業を代表している場合、答えはおそらく「いいえ、そうではありません。ではない正確に。"機械が故障すると、生産ライン全体が停止する可能性があります。 ServiceMaxの「転倒後：計画外のダウンタイムのコスト、原因、結果」という調査研究では、70％の企業が、生産機械のメンテナンスやアップグレードがいつ必要かわからないことがわかりました。これにより、調査対象の企業の82％が、過去3年間に計画外のダウンタイムを経験し、平均停止期間は4時間、コストの中央値は200万ドルでした。 。

古い学校のメンテナンスは通常、次の2つの方法のいずれかで行われます。

1. 機器の故障>生産が停止します>メンテナンス担当者が修理に来るのを待ちます 手元にない部品を注文する必要がある場合があります。企業の銀行口座が底に穴のあるバケツに似始めている間、あなたは労働者に親指をいじるように支払います。あるいは、家族を養うためにその週に有給の時間を期待していた従業員があなたの会社への信頼と信頼を失い始めると、解約が増えるリスクがあります。これにより、否定的で異議を唱える空気が生まれ、より安定した雇用を求めるようになります。
2. ある程度任意の間隔でダウンタイムをスケジュールします>メンテナンス担当者が完全に良い部品を取り外して新しい部品と交換するのを待ちます 、途中でお金と生産時間を犠牲にします。どちらのソリューションも最終的にはリソースを浪費するため、どちらのソリューションも効率的ではありません。

最新のメンテナンスは次のようになります：

生産現場のマシンにはすべて、使用状況、稼働時間、品質、エネルギー消費量、部品の在庫、システム障害のログなど、さまざまなデータを監視する小型のモノのインターネット（IoT）デバイスが装備されています。何か問題が発生した場合、または開始 うまくいかない場合—適切な人に通知が即座に通知されます。 IoT対応の予知保全システムは、履歴データを使用して、部品の寿命が近づき、交換が必要になったときにも通知します。また、出力の品質が低下している場合、低下している場合、または低下している場合、またはマシンが電力や水などのリソースを予想よりも多く消費している場合も通知できます。

接続された機器を使用すると、メーカーは貴重なデータにアクセスできます。このデータにより、機器の過去のパフォーマンスに関するストーリーを伝えたり、今後の障害について警告したりできます。

すべてのマシンにこれと同じテクノロジーが搭載されているため、部品の在庫は、Goldilocksのおとぎ話のような結果と同じです。それはちょうどいいことです。必要なときに必要な部品が揃っていますが、必要のないアイテムや近い将来必要のないアイテムを保管する貴重なスペースを無駄にすることはありません。

予知保全は次の方法でコストを節約します：

• コストのかかる計画外のダウンタイムの削減
• 部品の交換のみ 履歴データに基づいて交換する必要がある場合、または重大な障害が発生する前に誤動作の兆候が見られる場合。問題の診断がこれまでになく迅速かつ正確になります
• 必要な部品だけを運ぶ
• リアルタイムアラートを使用したリモート監視により、応答時間が短縮されます
• 品質問題による従業員の解約と顧客の不満を最小限に抑えます。

2。必要だとは知らなかった目

機械学習（人工知能（AI）のサブセット）は、メンテナンスの予測を支えるテクノロジーです。製造業でIoTと機械学習を最大限に活用する1つの方法は、それらを組み合わせて「デジタルツイン」にすることです。デジタルツインは、マシンの過去の動作と現在の状態を考慮して将来の動作を予測する複雑でインテリジェントなシミュレーションに使用されます。

このチャネルを介して将来の動作を予測することで、壊滅的な混乱と全体的なメンテナンスコストを削減し、生産効率を向上させることができます。デジタルツインは、特に仮想現実や拡張現実などの他のテクノロジーと組み合わせた場合に、設計、従業員のトレーニング、および労働者の安全を支援することもできます。保護シールドを取り外すことなく、機械の壊れた内部動作を視覚化できる作業員を想像してみてください。常にマシンの中に目を向けているようなものです。

デジタルツインは、物理的な資産（この場合はCNCマシン）の仮想表現です。

IoTに基づくデジタルツインが企業の収益にどのように役立つか：

• 1台の機械または生産フロア全体を含む可能性のある複雑なシミュレーションによる高度な予測機能。何にでも備えてください。
• コストと時間のかかる障害によって引き起こされる中断が少なくなります
• 全体的なメンテナンスコストの削減
• 稼働時間の増加
• 労働者の満足度と安全性を向上させ、解約率とトレーニングコストを削減します。

3。製造現場の作業員に権限を与え、関与させ、保護する

製造業の分野では、生産現場の労働者と、「象牙の塔」で別々に作業することを想定されている経営幹部やアナリストとの間に断絶があることは珍しくありません。これは、ビジネスが貴重な情報を見逃しているだけでなく、成功への従業員の投資を減らす可能性があることを意味する場合があります。

MachineMetrics IoTソリューションを使用すると、フロアの作業者は、残りのデータで考慮される人間の入力を提供できます。工場フロアの機械のタッチスクリーンを使用すると、オペレーターは機械データに人間のコンテキストを追加できます。これにより、職務間のギャップを埋め、これまで検出されていなかった多くの問題をより深く理解できます。

オペレーターが対話するためのインターフェースを提供することにより、MachineMetricsは人間と機械の両方のデータを使用してパフォーマンスを理解できます。

生産労働者に発言権を与えることにより、ビジネスはすべてのレベルで投資を行い、ユニットとしての進歩に向けて進むことができます。同様に、設備が適切に管理されているということは、従業員がより安全に仕事をすることができ、予期しない休日が少なくなることを意味します。このような要因は、多くの製造会社にとって大きな懸念事項である、病気の日を減らし、時間の生産性を高め、解約率とトレーニングコストを削減できる前向きな企業文化を後押しすることができます。

IoTは、次の方法でコストを削減する方法で、従業員と製造現場の従業員に利益をもたらします。

• 職務間のギャップを埋めることで、目に見えない問題を見つける
• 労働者の安全性を高め、費用のかかる事故を減らします
• 情報を提供し、会社に投資する方法を提供することにより、労働者の満足度を向上させます
• 従業員が成功に投資し、生産性と効率を高め、病欠を減らすことができるように、前向きな企業文化を強化する
• 解約率と取得およびトレーニングのコストを削減します。

4。ボトルネックを解消する

ボトルネックは、会社の全体的な生産能力を制限します。ただし、これらの障害物がどこにあるか、またはそれらが製造現場の生産性にどの程度影響するかは必ずしも明らかではありません。 IoTは、どの領域が最も速度を落としているかを特定できます。

他のマシンよりも故障しているマシンが1つありますか、それとも生産速度が全体的な出力を低下させているためにアップグレードが必要なマシンがありますか？

一部のマシンが十分に活用されていない期間はありますか？あなたのプロセスはあなたを妨げていますか？もしそうなら、あなたはそれらを修正するための実用的な解決策を持っていますか？

IoTのメリットは、企業のボトルネックを解消することに関しては最高です。インテリジェントなプラットフォームで機械学習と組み合わせると、産業用IoTセンサーからの正確な履歴データが、どこで改善を行うことができるかについての実用的な洞察を提供できることがすぐにわかります。最高の見返りを得るために今取るべきステップを示し、リアルタイムデータに基づいて最適化の洞察を提供し続けることができます。

IoTは、プロセスの最適化と分析、および人間と機械が完全に調和して動作することを確認する条件付き分析を提供することにより、生産性の混雑の影響を優先して削減することにより、コストを削減します。

5。 「もしも​​」と尋ねる力

エッジコンピューティング（またはセンサー自体でのコンピューティング）とクラウド（膨大なデータストレージと極端な速度の向上を備えたオンライン）の両方を介して継続的に集約および分析されるセンサーデータがある場合、予測する機能が得られます。将来 。

クラウドとエッジの両方が、データの収集と処理において重要な役割を果たします。エッジとクラウドの違いは何ですか？

それを「完全ではない」と認定しましょう。完璧なシステムはありません。ただし、データが正確であり、データの履歴が長いほど、予測が正しいことが証明される可能性が高くなります。

これはあなたの会社にとってどういう意味ですか？ IoTは、労働者の安全に対するリスクと、壊滅的な障害や予期しないダウンタイムなどの機械の誤動作のリスクを軽減することで、コストを節約します。何が危険で何が壊れるかを事前に知っていれば、問題が発生する前に問題を修正することができます。

デジタルツインを使用する場合、IoTを使用すると、工場のフロアとそれを実行するために使用するプロセスを確認して、次のように言うこともできます。これらのマシンをもう1台入手したり、生産スケジュールを変更したり、このマシンをより頻繁に使用したりした場合はどうなりますか？」 変更がビジネスの有効性にどのように影響するかを予測するのに役立ちます 前 それらを実装して、時間とお金を節約します。 それは、お金を節約する（または収入を増やす、エネルギー消費を減らす、またはあなたが最も興味を持っている他の要因）のに最も効果的なものを教えてくれます。

MachineMetricsのような産業用IoTプラットフォームは、理解しやすく、人間的で、実用的な方法でデータを見る機会を提供します。私たちが提供する洞察は深いですが、よく整理されています。簡単なレポートと色分けされたダッシュボードにより、自分がどこに立っているか、どこを改善できるかが一目でわかります。

IoTは、日常のwhat-ifだけでなく、大きな質問にも答えるのに役立ちます。短期間でピボットする必要がある場合、機械はそれをどのように処理できますか？明日、大規模な注文でアプローチされた場合、どのレベルの出力を合理的に維持でき、どの期間にわたって実行できますか？

機会は、自由に使える情報に目を開かれている人々にもたらされます。

IoTは、逆境に直面しても企業に俊敏性を提供します 。それは穏やかな時にあなたに安定性を提供します。それはあなたが関係なくあなたの次のステップをグラフ化するために必要な情報をあなたに与えます。柔軟性と回復力は、自分がどこにいて、どこから来たのかを知ることから生まれます。それにより、ビジネスの将来がどこにつながるかを知ることができるからです。

MachineMetrics は、あらゆる製造装置からデータを簡単に収集して変換し、機械のダウンタイムを削減し、容量を最適化し、工場のスループットと収益性を向上させる強力で実用的なアプリケーションに変換する直感的で柔軟なプラットフォームを提供することにより、産業用デジタルトランスフォーメーションを加速しています。現在、数百のメーカーが、世界中の工場で数千台のマシンをMachineMetricsに接続しています。 デモを入手してください。