データで製造業を変革する11の実証済み方法

データは「製造業未来の生命線」と呼ばれ、ロボティクスと合わせるとさらに強力！データ活用の11の優れた方法を紹介します。

あらゆる製造企業の未来は、その企業がデータをどれだけうまく扱えるかにかかっています。

つまり、「データの収集と分析が上手くなれ、さもなければ生き残れない」。これが現在の製造業の予後と言えます。

MAPIとDeloitteの最近の調査では、産業製造業者の85%が、今後5年間でスマートファクトリーイニシアチブが製造競争力の主たるドライバーになると回答。MAPIが説明する通り、スマートファクトリーの背後にある「元素的力」は企業の運用データであり、それは「製造業スマート未来の生命線」です。

ロボティクスはデータ駆動運用において鍵となる技術です。もちろんデータは製造ビジネスの全領域に適用されます。しかしほとんどのロボットは、正しく使えばデータ駆動運用に最初から完璧に適しています。

ロボットは自分の運用データを秒間数百回収集しています。再プログラミングが容易なため、ビジネスの他領域でデータ分析により検知された生産フローの変化に、ロボットを使って即座に対応できます。

データとロボティクスを組み合わせて製造ビジネスを改善する11の優れた方法を紹介します。

1. 既存データを活用する

運用データの活用は決して新しいことではありません。製造業者は少なくとも過去20年間、運用データを収集してきました。違うのは今、全社的にデータを結合・分析するより強力な方法があることです。

過去には各機械の基本運用統計を個別に収集していたかもしれません。手作業で集め、定期的に分析し、長期的な各機械の生産性を追跡する程度でした。

今はリアルタイムでデータを受信・分析し、（体制が整っていれば）即座に生産調整可能です。

自社で既に収集しているデータを見直しましょう。どうすればもっと簡単に収集でき、より良く活用できるかを考えます。

2. メンテナンスのために機械を監視する

データをメンテナンスに活用すれば、大幅な時間とコスト削減になります。これまで最も一般的だった定期スケジュールベースのメンテナンスではなく、実際に必要な時のみメンテナンスする「状態基準保全」が可能になります。

最新の産業用ロボットには自らの運用を追跡しメンテナンスに役立てる機能を持つものがあります。例えばFANUCロボットはサイクル数、動作温度、オペレータ操作等のメトリクスを追跡します。

3. プロセスを継続的に最適化する

「測定されるものは管理される」という古い格言は製造業者にとって重要です。プロセスを測定しトレンドを分析することで、これまで不可能だった方法で生産を継続的に最適化できます。

基本的な例はロボットセルのサイクルタイム改善。サイクルタイムの小さな短縮でも、長期的には巨大な時間節約と生産増加につながります。

4. リソース配分を改善する

リアルタイム運用データにより、プロセスのどこにリソースを再配分すべきかほぼ即座に把握できます。

例：あるロボットセルがフル稼働なのに別のセルが低稼働なら、余剰作業を空いているロボットに移し、生産フローを維持できます。

5. 製品の旅を追跡する

工場への自動化導入が進む中、製品追跡はデータ活用の不可欠な手段になりました。人間オペレータが減る——あるいはゼロになる——と、プロセスを通る製品を信頼性高く追跡する方法が必要になります。

RFID等の技術が自動化と共に使われますが、2Dビジョン搭載ロボットならバーコードやQRコードを読み取り、製品を追跡し進捗をクラウドに記録できます。

6. 顧客向けに製品をカスタマイズする

前回の記事で説明した通り、我々は今「パーソナライゼーションの時代」に入りつつあります。製品カスタマイズを提供する製造業者は、提供しない競合より優位に立ちます。

データはカスタマイズの道筋の多くの段階で重要です。顧客嗜好の検出から、各カスタマイズ製品の製造プロセス全体での追跡まで。

7. 自動化機会を特定する

どの手作業タスクがロボット自動化の最適候補か判断するのは難しい場合があります。運用データを分析すれば、プロセスのボトルネックがどこに通常現れ、ロボットが最大のインパクトを与えられるかがわかります。

同じ指標で、ロボット稼働後の効果測定も可能です。

8. 品質保証を改善する

ロボット検査は、品質保証目的でデータを自律的に収集する優れた方法です。データ収集の大きな課題の一つ——手動収集にかかる時間——を克服します。

詳細は「製造業者のためのロボット検査ガイド」を参照。

9. ダウンタイムを削減する

一般的にダウンタイム削減は生産増加に直結します。製造プロセス全体でデータを収集すれば、どの部分がフル稼働していないか——場合によってはリアルタイムで——容易に把握できます。

まだオフラインプログラミングを使っていなければ、ロボットセルのダウンタイム削減にも有効です。

10. より良いビジネス意思決定を行う

最終的に、データ活用改善の最大メリットは、より良いビジネス意思決定を助けることです。

長らく製造業者は「逸話的・部族的知識」に頼ってビジネス判断をしてきました。

今、「勘」だけで判断し、それを裏付ける良いデータがないのは通常ミスです。しかしそのデータを得るには、製造ビジネスでのデータ収集方法を改善する必要があります。

11. 競争力を維持する

Manufacturing Netが説明する通り：

データで製造を改善する最大のメリットは、競争力を維持できることです。競合他社はおそらく自社データのより良い活用法を見つけつつあります。あなたは追従する必要があります。

あなたのビジネスでデータ活用をどう改善できますか？ コメント欄、またはLinkedIn、Twitter、Facebook、Instagram、RoboDKフォーラムで議論に参加してください。