AIOpsユースケース拡大でエンタープライズ価値を解き放つ

ティム・クッチ、精密ハンドツール製品マネージャー、L.S.スタレットカンパニー 精度は常に測定と結びついていたわけではありません。実は、文明の黎明期には、人々は身体の部位を使って寸法を推定し、紀元前6000年頃には、インチ、手、スパン、フィート、キュビット、年、ファゾムといった最初の測定標準がこうした測定から生まれました。もちろん、過去のツールは高い精度を要求されませんでした。ほとんどの製品が手作業でカスタムメイドだったため、インチのわずかな差は満足な動作にほとんど影響しなかったからです。 しかし、現代の大量生産は精密測定を要求します。あらゆる製品の部品が互換性を持つためには均一でなければなら

製造業におけるビッグデータ分析の導入 「ビッグデータ」とは、従来の手法では効果的に処理できない、ますます複雑で巨大なデータストアを指します。製造業では、機械センサーデータ、品質保証情報、サプライヤーデータ、生産アウトプット、メンテナンス、財務情報、そして現代の製造業に入力される基本的にあらゆる測定可能なプロセスから収集される情報を指します。 製造業者があらゆる事象について膨大なデータを収集するのには理由があります。ビッグデータは処理・精製され、莫大な財務成長、顧客維持、メンテナンス・倉庫・予期せぬダウンタイムのコスト削減などを実現するビジネスインサイトへと昇華できます。 ビッグデータと製造分析

ディスクリート製造業にとって、機械は生産の生命線です。設備が適切にメンテナンスされていれば、効率的な生産、コスト削減、納期厳守、顧客満足度向上すべてが達成できます。 企業は長らく、広範な平均と期待値に基づいてメンテナンスカレンダーを作成してきました。例えば、過去の平均（またはOEM推奨）に基づき、30日ごとまたは100部品ごとに設備をメンテナンスするなどです。 設備稼働率、部品故障、工具摩耗、振動、その他の設備状態といった複雑性は、メンテナンス展開時に歴史的に考慮されてきませんでした。 しかし、コネクテッドオペレーションがあれば、設備パフォーマンスと健全性データがメンテナンス活動に影響を与える

メーカーは長年、製造実行システム（MES）を用いて生産管理を行ってきました。スタンドアロンでも、広範なERPシステムの一環でも、MESは生産の管理と改善に重要な役割を果たしてきました。 しかし、レガシーMESソリューションには大きな欠点があります。 MESは日々の設備・生産プロセス管理において製造データを高いレベルに引き上げましたが、依然として手作業データ収集・入力を伴うプロセス駆動型オペレーションに依存しています。また、人駆動型であり、他のエンタープライズソフトウェアとの相互運用性に欠けることが多々あります。 MESの効果を高めるため、メーカーはショップフロアにある貴重なリソース「機械データ