データ駆動型メーカーになる方法

最新のテクノロジーにより、成功する組織はデータ主導の意思決定に戦略を集中させることができます。非常に多くのデータ（およびそれを理解するためのツール）が利用可能であるため、データが運用やプロセスに与える影響を無視するビジネスは、改善と効率をテーブルに残しています。

データドリブンマニュファクチャリングとは何ですか？これは、直感、一般的な知恵、過去のベストプラクティス、さらには平均データに基づく一般化されたメーカーの推奨事項ではなく、データに基づいてプロセスを決定する慣行であり、施設内の機器の実際のパフォーマンスではありません。製造業のデータは、利益率を高め、保守と生産を合理化し、稼働時間と生産性を高め、施設と運用を変革できる強力なツールです。

製造におけるデータは、主に機器センサーを介して取得されます。機器センサーは、機械とプロセスのパフォーマンス、ステータス、および品質に関する大量の情報を記録します。センサーは、振動、温度、位置合わせ、校正などをすべて継続的かつリアルタイムで測定できます。ただし、このデータは、収集されたデータを実用的な情報に合成するプロセスである製造データ分析なしではそれほど有用ではありません。

製造業におけるデータ分析は、データ駆動型製造の核心です。これは、非常に効果的な意思決定を行うための履歴ベンチマークと実用的なリアルタイム評価を提供するためです。このデータを使用して、製造をより生産的で効率的なプロセスに変換できます。データ分析により、予測的かつ予防的なメンテナンス、より効果的な予防メンテナンス、最適な品質とパフォーマンスのためのオンザフライの機器調整などが可能になります。データ駆動型の製造は、IIoTを含むこの分野で最も先進的な技術のいくつかによって促進されます。したがって、多くの場合、前例のない結果があります。

個人的にも専門的にもビジネスにおいて、製造業のデータは多くの日常業務に情報を提供し、全体像の決定において主要な役割を果たします。産業部門では、データ駆動型の製造が一般的な慣行であり、技術投資の価値が十分にあります。たとえば、1つの製造施設で1日に数百から数千の運用プロセスを実行できます。これは、収集して有効に活用できる大量のデータですが、同時に非常に圧倒的です。ですから、おそらく疑問に思われるかもしれません。このデータをどのように理解し、効果的に活用するのでしょうか。

インテリジェンス製造：収集したデータの使用方法

データ駆動型メーカーになるには、マシンから情報を収集する機能だけでなく、そのデータを使用して情報に基づいた意思決定を行う方法も知っている必要があります。前述のように、製造施設で収集できるデータの量は膨大です。以下では、データを収集して使用し、製造業務の生産性、効率、結果を向上させる「理由」と「方法」について説明します。

• データ駆動型製造 生産効率を向上させることができます： 製造プロセスからデータを収集して分析することにより、生産量または期待される品質が許容可能なベースラインを下回った領域を特定できます。そこから、これらの非効率性が発生した理由を特定するのに役立つ可能性のある一般的な要因を特定できます。
• インテリジェンスは修理とメンテナンスの効率を向上させることができます： 機械の操作からデータを収集して積極的に確認することで、メンテナンスの問題が発生する前に事前に特定することができます。短期的には、これにより、生産のダウンタイムに対する予測可能性と制御が向上するという利点が得られます。長期的には、十分なデータが手元にあれば、メンテナンスをより効率的にスケジュールし、MROプロセスを最適化できます。
• 合理化されたデータ入力と保存： データ駆動型の製造に取り組むことにより、必然的に、データ収集プロセスを標準化する必要があります（これについては後ほど詳しく説明します）。そうすることで、データに関連するすべてのプロセスを本質的に合理化し、アドホックな手動のデータ入力と処理の負担を軽減します。

データ主導の意思決定のメリットを確認したので、それを実践して真のリーディングメーカーになる方法を説明します。

データ収集と接続機能が組み込まれた機械を使用する場合でも、既存の機械にセンサーを後付けする場合でも、適切な機器を入手することが最初のステップです。接続性は2番目の重要なコンポーネントです。ワイヤレスまたは有線のデータ収集ツールは、さらに分析するためにデータを集中ストレージにシームレスに送信する必要があります。分析はパズルの最後のピースです。非常に多くのデータが手元にあるため、可能性は膨大ですが、投資する価値のある完全なメリットを実現するには、追加のトレーニングと、場合によってはより多くの人員が必要になる場合があります。

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