製造業の変革:わずか 48 時間でカスタム MES アプリを構築

ディスクリートメーカーは 5 社。 5 つの実際の問題。ライブ本番データに基づいて 48 時間で構築された 5 つの実用的なソリューション。

私たちが話をするすべてのメーカーは、会話のどこかに同じ不満を抱えています。彼らのソフトウェアはほぼ適合しています。 MES は、作業指示、スケジュール設定、および OEE を処理します。ただし、ワークフローは特殊です。ホワイトボードやクリップボード、部族の知識に保存されているもの、システムに完全に組み込まれることのないものなど、彼らの運用に影響を与えます。

そこで彼らは回避策を構築します。彼らはスプレッドシートを作成します。彼らはインターホンで人々を呼び出します。彼らは毎朝紙のグラフの前に立ち、その日が良い日か悪い日かを手動で計算します。

2026 年 3 月に、私たちは 5 人の顧客に 2 日間、エンジニアのチーム、AI 支援の開発ツールを与え、そのギャップを自分たちで埋めるように依頼したらどうなるかを確認することにしました。

結果は予想以上に良好でした。

プロダクションラボとは

Production Lab は、MachineMetrics の顧客が当社のエンジニアリングチームと協力して、MachineMetrics プラットフォーム上でカスタムアプリケーションを設計および構築する 2 日間の実践的な構築イベントです。

今年のイベントは、3 月 11 日と 12 日、マサチューセッツ州ノーサンプトンの本社近くで、1 週間にわたる現地エンジニアリング中に開催されました。 5 つの顧客チームが参加し、それぞれが特定の運用上の問題と 1 つの共通の目標を抱えて到着しました。それは、製造現場で実際に使用できるものを手にして立ち去るというものでした。

彼らが使用したツール:データ探索と迅速な開発には Max AI、AI 支援アプリケーション構築には Lovable と Cursor、実稼働グレードのアプリケーションをプラットフォームに直接デプロイするために MachineMetrics のカスタムアプリケーションビルダーである Carbide。

各チームは、2 日目の終わりまでに、実際のライブマシンデータに関連付けられた実用的なソリューションを出荷しました。

プロジェクト

ハーベイのパフォーマンス:消灯時間のギャップを埋める

Harvey Performance は、航空宇宙、医療、電子機器の顧客向けに産業用切削工具を製造しています。彼らのショップは、何百ものジョブファミリを使用した複雑な受注生産を実行していますが、永続的な問題があります。ジョブが終了すると、誰かが物理的に到着して次のセットアップを開始するまでマシンはアイドル状態のままです。

Harvey は、同じツールを共有するジョブ間で自動切り替えを行うテクノロジーを持っていました。彼らに欠けていたのは、それを計画し調整するシステムでした。これがなければ、週末の使用率は日曜日の夜までに大幅に低下し、回復するまでに数日かかることになります。

彼らは 2 日で Stacker Tracker を構築しました。これは、すべてのマシンのアクティブなジョブ、キューに入れられたすべてのジョブ、および消灯ウィンドウを通して予測される実行時間を表示するライブスーパーバイザーダッシュボードです。このシステムは、Harvey 独自のバッチコード構造に基づいて動的なセットアップ時間を計算し、労働者の競合にフラグを立てて、監督者が特定の開始時刻を持つセットアップにオペレーターを割り当てることができるようにします。セットアップが行われない場合、スケジュールは自動的に元に戻ります。手動によるクリーンアップは必要ありません。

ビジネスケース:7 桁のコスト削減イニシアチブと、回復した容量から数百万ドルの追加収益が得られます。

「以前ならおそらく数か月かかって作成できたものを、1 日半以内に設計することができました。それは当社の業務に合わせて特別に調整されています。」 — Harvey Performance、製造分析担当ディレクター、George Burleson 氏

Zygo (AMETEK):日常管理のためのデジタル作戦室

Zygo は、半導体、防衛、レーザー融合アプリケーション向けの超精密光学部品を製造しています。経営陣は毎日、ホワイトボード、紙のグラフ、印刷されたグラフの前に立ち、業務が軌道に乗っているかどうかを判断します。

彼らの目標は、組織のあらゆるレベルで、安全、人材、品質、配信、価値にわたる 15 の重要な指標をすべて 10 フィートから 10 秒で読めるようにすることです。

彼らは、完全にデジタル化された多層管理システムを Lovable に構築しました。数回クリックするだけで、エンタープライズレベルから個々のマシンセルに至るまでドリルダウンできます。 Max AI は、各階層でサマリーとフラグパターンを生成します。構成可能なチケット発行システムにより、安全上の懸念、メンテナンスのリクエスト、継続的な改善のアイデアが 1 か所にまとめられるため、異なるシステム間で何も失われることはありません。

それは初日から業務に携わるすべての人に影響を与えます。

「この 2 日間のイベントで私たちが構築したデジタルティアボードシステムのようなものは、MachineMetrics が達成できることについては私の目にも留まりませんでした。AI と Carbide の進歩により、MachineMetrics は毎日新しい道、新しい価値、柔軟性をもたらしています。」 — JD Smith 氏、Zygo/AMETEK 光学部門オペレーションディレクター

Pindel Global Precision:工具オフセットデータをプロセスインテリジェンスに変える

Pindel は政府との契約を 4 台の CNC マシンで年中無休で稼働させています。さまざまなオペレーターが大幅に異なる速度で工具オフセットを調整していましたが、誰もそれを見ることができませんでした。マシンは接続されました。データが流れていました。意味のある場所にはキャプチャされていませんでした。

トレーニングおよび継続的改善担当ディレクターのトーマス・デロンシャン氏は、この状況を変えることを決意しました。 Lovable と MachineMetrics Carbide Application Builder を使用して、彼はカスタムツールオフセット分析アプリケーションをほぼ独力で構築しました。時間の経過に伴うツールごとのオフセット調整を視覚化し、部品数と関連付けてオペレーターごとに色分けします。 Pindel は初めて、どのオペレーターが異常値であるか、いつ調整が集中しているか、マシン全体でどのようなパターンが出現しているかを確認できました。

「私たちは、より優先的な運用の現状から、よりデータに基づいた現状への移行を検討しています。オフセットを減らしながら、品質パラメータの範囲内にとどまることはできないでしょうか?」 — Thomas Deslongchamps 氏、Pindel Global Precision トレーニングおよび継続的改善担当ディレクター

Thomas と共同で作業する MachineMetrics エンジニアは、カスタム AI エージェントを使用して基礎となるコードをスキャンし、より効率的なデータアクセスパスを発見しました。これにより、Thomas が必要とする機能を正確にロック解除し、今後さらに広範なユースケースへの扉が開かれます。

この機能は常にプラットフォーム内に存在していました。これを実現するには、適切な顧客、適切なユースケース、適切なツールチェーンが必要でした。 Pindel が構築したものは、彼らの問題を解決するだけではありません。これは、すべての精密メーカーにとって何が可能かを定義し、同じ目に見えない質問を投げかけることです。

Flexco:フォークリフト配車システムを一から構築する

Flexco はコンベヤソリューションを製造しています。ダウナーズグローブの施設では、フォークリフト (社内では「ジープ」と呼ばれています) が視認性の低い重要な資産です。インターホン越しに資料請求が入ります。ドライバーはどこで何を聞かれたかを覚えておく必要があります。 2025 年には、この盲点により推定 225,000 ドルの生産時間の損失が発生しました。

継続的改善スペシャリストである Jaimeson Aufderheide は、ソフトウェア開発の経験はありませんが、Lovable を使用してコアアプリケーションを自分で構築しました。 2 日目の終わりまでに、Flexco は、オペレーターリクエストインターフェイス、ゾーンベースの優先順位付けを備えたライブドライバーキュー、リアルタイムおよび履歴チケットパフォーマンスを表示するマネージャーダッシュボード、およびそれらすべてを 1 つの展開可能なタイルにまとめた構成可能なウィジェットを備えた、完全に埋め込まれたディスパッチシステムを完成させました。

Lovable と Cursor のコードベースは、GitHub を通じて統合されたデータモデルに統合されました。このツール間のコラボレーションパターンはイベント中に自然に現れたもので、誰も計画したものではありませんでした。

「2日前、私があなたに『わかった？』と聞いたら、あなたなら何と言えば良かったでしょうか？」 「どこから始めればよいのかさえわかりません。」 — Flexco ショーケース中の交換

ジョンズテックインターナショナル:工具寿命管理と 10 年にわたるデータのギャップを解消

Johnstech は半導体検査装置を製造しています。彼らの問題点は、オペレータがツールを交換するのが早すぎたり、磨耗に関係なくシフト開始時にすべてを交換したり、ツールを長時間使用しすぎて不良部品を生成したりするかのいずれかでした。

このソリューションは、すべての工具を実際の作業時間によってランク付けし、注目を集めるために色分けして表示する工具寿命ダッシュボードでした。しかし、本当の驚きは構築中に起こりました。チームは、Johnstech が MachineMetrics 導入初日からすでにすべてのマシンでツール変更サブプログラムを実行していることを発見しました。その履歴データはすべて、未処理のまま、すでにシステム内に存在していました。

彼らは、90 日間の工具寿命履歴を遡って埋め戻しました。新しいハードウェアはありません。新しい構成はありません。すでに存在しているものを処理しているだけです。

2 番目のプロジェクトは、10 ～ 15 年間存在していたギャップを埋めました。Microsoft Dynamics 365 とのライブ ERP 統合により、毎日、すべてのオペレーションの計画実行時間と実際の運用実行時間が比較されます。

「それは私たちが 10 ～ 15 年間まったく知らなかったことです。そして今、私たちはこの情報を手に入れました。」 — Dan Sheehan 氏、IT マネージャー、Johnstech International

これが証明すること

MachineMetrics は、メーカーが注目しているだけのツールではありません。それは彼らが構築するプラットフォームです。

それはポジショニングの主張ではありません。これは、5 つの企業、5 つの異なる運用上の問題、5 つの異なるスキルレベルで 2 日間に起こったことです。コーディングの経験のない CI スペシャリストが、本番環境に組み込まれたアプリケーションを出荷しました。顧客は、プラットフォーム上で、ほぼ完全に自分自身で、最初の商用ツールのオフセット分析アプリを構築しました。本番インテリジェンスにおける 10 ～ 15 年のギャップは、システム内にずっと存在していたデータによって埋められました。

実行ギャップは現実のものです。 ERP の計画と製造現場が実際に行うことの間に存在し、シフトごとに製造業者のマージン、生産能力、時間のコストがかかります。これを閉じるには、自分で調整した汎用テンプレートではなく、実際の操作の実行方法に適合するソフトウェアが必要です。

「エンジニアたちと肩を並べて仕事をし、彼らのソフトウェア開発経験と運用面を組み合わせてソリューションがリアルタイムで実現するのを見ることができて、とても楽しかったです。そして、左に 2 フィート歩いて、会社の戦略や今後どのようなテクノロジが登場するのかについて幹部の 1 人と会話することができました。私を MachineMetrics に引き寄せたその柔軟性は、このイベントで完全に発揮されています。」 — JD Smith 氏、Zygo/AMETEK 光学部門オペレーションディレクター

それがProduction Labの目的です。そして、私たちはすでに次の計画を立てています。