企業の品質向上、修理や廃棄の削減を支援

イタリアの電子機器メーカーである Egicon は、新しいデータ分析ツールを使用して、2017 年から生産を完全に自動化しました。その過程で、修理率を 80% 削減し、スクラップをなくし、保証サポートを改善し、品質レポートのリード タイムをリアルタイムに短縮しました。 1 か月から。

イタリアのモデナ地域に拠点を置く Egicon は、自動車、農業、生物医学、航空宇宙分野向けの電子制御ユニット、インストルメント クラスター、ヒューマン マシン インターフェースを製造しています。

Egicon は、Siemens の Valor と Opcenter Execution Electronics IoT ソフトウェアを自社の生産システムと品質システムに統合し、継続的な監視と、より優れた保証サポートとトレーサビリティ データを顧客に提供できるようにしました。

Egicon の生産マネージャーである Michele Magri 氏は公開されたケース スタディで次のように述べています。 「今では、デスクから離れることなく、すべての製造プロセスに関する最新情報を即座に入手できます。イノベーションと改善に時間を費やすことができます。」

他のソフトウェア メーカーも重要な結果を報告しています。

GE Digital の Proficy ソフトウェアは、さまざまなセクターの製造業者が、廃棄物の 90% 削減、品質改善の 500 万ドルの節約、ダウンタイムの 80% 削減など、多くの利益を達成するのに役立っています、分析および機械学習ソフトウェアのシニア プロダクト マネージャー、Cobus van Heerden 氏と GE Digital は述べています。ある企業は、最高の品質を得るために脱水剤を制御する方法について、数時間のうちに重要な洞察を得ました。

公開されたケース スタディによると、Rockwell Automation と PTC の共同製品である FactoryTalk Innovation Suite は、Rockwell が労働効率を 33% 向上させ、アウトプットを 70% 向上させ、トレーニング時間を 50% 削減するのに役立ちました。

これらおよびその他の新しいデータ分析ツールは、以前のツールの限界と障壁を克服しています。

分析をより利用しやすくする

Siemens Digital Industry Software のデジタル マニュファクチャリング アナリティクスのビジネス ユニット マネージャーである Izik Avidan 氏は、過去の大きな障壁の 1 つは、潜在的なメリットを提供するツールが使用されないままだったことでした。

高度な分析プロジェクトの 80% 以上が失敗に終わっている、と彼は言いました。この声明は、Gartner などの調査によって裏付けられています。

「製造業者の観点から見た過去のデータ分析ツールの主な問題は、それらがツールのままであるという事実でした」と Avidan 氏は述べています。 「多くのプラットフォームおよびソリューション プロバイダーは、平均的なメーカーがこれらのツールを完全に活用するために必要なすべてのスキルを持っていないことに気づいていませんでした。ツールは設計どおりの機能を提供しましたが、プロジェクト全体はおそらく失敗しました。製造言語とこれらすべての新しいテクノロジーの間を橋渡しできなければなりません。製造業の顧客は、これらのスキル セットを持っていません。」

「歴史的に、分析から価値を得るには、数学またはデータ サイエンスの博士号が本当に必要でした」と van Heerden 氏は言います。 「既存の運用担当者に分析を任せる必要があります。製造業の顧客のところに行って、『アナリティクスの恩恵を受けるには、従業員を再教育するか、新しい人材を採用する必要があります』と言うわけにはいきません。重要なのは、プロセス エンジニアやライン オペレーターがアナリティクスにアクセスできるようにすることです。」

PTC の戦略およびソリューション担当バイス プレジデントであるエド クオコ (Ed Cuoco) は、次のように述べています。多くのツールでは、オンサイトのデータ サイエンティストも必要でした。最終的な結果:「これらのツールは、通常、独自のデータ サイエンティストを持たない大手メーカーには適していませんでした」と Cuoco 氏は述べています。

過去から追加された 9 つの障壁

Avidan、Cuoco、van Heerden によると、その他の障壁は次のとおりです。

製造業者の問題点を理解し、対処していない。

メーカーが高価なレガシー機器を交換する必要があったツール。

多くの場合、データがサイロ化されたシステム (ダーク データと呼ばれることもある) にあったため、洞察を得るために必要なデータにアクセスできませんでした。収集されたデータの 60% (Forrester) から 97% (Gartner) は未使用のままです。

他のデータと簡単に組み合わせることができなかったデータ。

クリーニング、フォーマット、準備が困難なデータ

データが高品質のベンチマークを満たしていることを前提とするツールは、多くの場合、データ品質を改善するために専門家を必要とします。

マネージャーが
行動できるようにする分析ツールの欠如。

平均的なオペレーターが使用するには難しすぎる分析ツール。

初期のパイロットまたはデモンストレーションを超えて拡張できなかったツール。

新しい夜明け

今日のツールは、価値実現までの時間が短く、操作が簡単で、拡張性があります。製造ソフトウェア プロバイダーは、顧客が複数のツールを組み合わせて製造現場でうまく統合できるプラットフォームを必要としていることをますます理解しています、と Avidan 氏は述べています。

van Heerden 氏は次のように述べています。 「私たちが提供しているツールは、急速な価値の証拠を示しています。」

クオコ氏によると、ソフトウェア メーカーは、40 年または 2 年前のマシンを使用する工場で実行されるツールとプラットフォームを設計しています。 「これらのツールは、現実世界の環境で機能する必要があります」と彼は言いました。 「それが工場での適用性の鍵です。これにより、工場は自分たちの操舵室にないものを得意にするように頼むことなく、自分たちの力の範囲内で物事を活用することができます。」

新しいツールは、データへのアクセス、保存、および処理の機能、オンサイトまたはリモートで利用可能な対象分野の専門家の利用可能性を提供し、所有コストが低く、追加のサーバーやクラウド リソースをあまり必要とせず、簡単に使用できます。設定とカスタマイズが可能で、何らかの価値をすぐに提供できると Avidan 氏は述べています。

「今日、ほとんどのソフトウェア企業は、機械学習ソリューションを製造現場に投入しても品質の問題は解決しないことを理解しています」と彼は言いました。 「今、彼らは完全なターンキー ソリューションを提供しています。これはおそらくゲーム チェンジャーです。」

「私の職業は、すぐに使えるソリューションを提供しようとすることと、ソリューションをカスタマイズする必要があること、メーカーのニーズを最適化するためにソリューションを調整する柔軟性を理解することで、その緊張の中で生きています」と Avidan は付け加えました。 「過去 5 年間で、プラットフォームとツールの両方であり、特定の業種向けに特別に調整されたソフトウェアと組み合わされたハイブリッド プロジェクトがますます増えています。」

クオコ氏によると、iPhone のように、ツールが箱から出してすぐに使えるという段階にはまだ達していません。

「箱から出してすぐに方向性があります」と彼は言いました。 「箱から出すことが目標です。私たちはソリューションを十分に成熟させ始めており、それが実現するポイントを確認しています。」

これらのツールは、経験豊富な製造エンジニアと組み合わされることもあり、メーカーがパフォーマンスと予知保全を改善し、品質管理を生産に統合するのに役立ちます、と Avidan 氏は述べています。

また、ツールは「アラートを超えて」、人間に行動を任せるクローズド ループになりつつあります。ツール自体がリアルタイムで安全な制御アクションを実行できるため、プラントは最適化された生産性を獲得または維持できるようになります、と van Heerden 氏は述べています。

Cuoco 氏によると、アナリティクスを単なるサービスのコンポーネントとして提供するのではなく、特定のユース ケースに対応するソリューションでアナリティクスを提供する製造ソフトウェア プロバイダーが増えています。

「経験豊富な製造技術者に、データセットのデータパターンまたは以前に見た結論のリストを紹介した場合、そのデータをオペレーター、ラインマネージャー、または工場の所有者が実行できるアクションに簡単に変換できます。結果を劇的に改善します」とアビダン氏は述べています。 「そのターンキー ソリューションを使用すると、ほとんどの課題に数日または数時間で取り組むことができます。」

クオコ氏は、これらのツールに専門分野の知識を追加できる時代が来るのはさらに良いことだと述べています。 「ますます具体的なドメイン知識を組み込む必要があります」と彼は言いました。 「専門家と機械をどのように組み合わせて、両者に問題を理解させることができるでしょうか?マシンは、『このドメインに固有のパラメーターを考慮に入れることができる』と言うことができなければなりません。」

van Heerden 氏によると、分析は原材料供給業者から荷送人、製造業者、最終顧客までのサプライ チェーン全体に適用されるため、改善されています。

いくつかの課題が残っています

ツールの構築を容易にする改良や、マシンがより多くの作業を行えるように設計されたツールが依然として必要である、と Cuoco 氏は述べています。

同様の問題に直面している中小規模の製造業者がこの技術を利用できるようにするには、コストを確実にさらに下げる必要があると Avidan 氏は述べています。

メーカーがさまざまなベンダーの技術をより簡単に統合できるようにするには、より多くの標準が必要です.

「製造現場にはすでに多くのソフトウェアがあることを理解する必要があります」と Avidan 氏は述べています。 「そのエコシステムに導入したいソリューションは、これらの IT ソリューションに適切かつシームレスに統合する必要があります…あるエンジニアリング システムから別のエンジニアリング システムにプッシュする必要があるアクション アイテムがある場合、単一のポートフォリオ内で実行できます。 .それはあなたができる最も重要なことの 1 つです。」

標準とインターフェースがよりオープンになるにつれて、統合が容易になると van Heerden 氏は述べています。

パートナーの選択

成功するには、包括的な製品を提供する信頼できる産業ベンダーと提携する必要があると van Heerden 氏は述べています。

「多くの分析ベンダーが、問題の一部を解決できるソリューションを提供しています。データを分析できる人もいます」と彼は言いました。 「予測できる人もいます。シミュレーションを実行できるものもあります。もう 1 つは、設定を最適化できます。明日消えることはなく、これらすべての機能を 1 つの製品で提供できる信頼できるベンダーと提携してください。」

即時の完成と完全な統合を求める製造業者は、段階的なアプローチを支持して期待を縮小する必要があります。 「すべてのシステムが完璧になるまで、テクノロジーを採用するために『ビッグバン』アプローチを採用しないでください」と彼は言いました。 「迅速で漸進的なアプローチをお勧めします。運用担当者に使いやすいツールを提供して、迅速に増分価値を得ることができるようにします。」