コンポジット4.0：デジタルアシスタント、エッジコンピューティング、スマートファクトリーの未来
Composites 4.0生産用のPlatainのソフトウェアのツール追跡により、メーカーはツールの使用、メンテナンス、および資本支出を最適化できます。ソース|プラテーヌ。
Ben-Bassatは、ツールが何をしているか（部品、プロセス、品質）に関するこの知識があれば、Plataineのソフトウェアは個々の状況を調べることができると言います。 「2つのツールがあるとします。1つは9サイクル後にメンテナンスが必要で、もう1つは10サイクル後にメンテナンスが必要です。これらのツールがどのように、そしてなぜ異なるのかを分析します。メンテナンスが少なすぎると品質の問題が発生しますが、メンテナンスが多すぎるとスループットが低下します。また、ツールの購入は深刻な投資であり、一部のツールには数十万から数百万ドルの費用がかかります。そのため、メーカーは可能であれば新しいツールの購入を避けたいと考えていますが、必要に応じて、これらのツールが最も効率的であることを確認する必要があります。」
もう1つの問題は、ツールが失われることが多いことです。 「たとえば、作業員が分解のツールを忘れた可能性があります」とベンバサット氏は言います。 「しかし今、誰かがそのツールを見つけて本番環境に戻す必要があります。つまり、その人の時間を失うだけでなく、そのツールのレイアップの生産性も失うことになります。私たちのソフトウェアを使用すると、マネージャーはツール＃10が3日間分解されているというアラートを受け取ります。その後、マネージャーはこれに対応して対処できます。」
レイアップツールの後、Plataineは再び拡張され、熱電対、ドリル、ドリルビット、および消耗品の追跡が含まれるようになりました。 「これらはすべて、複合材料の製造である非常に大きく複雑な画像の側面です。材料、ツール、機器—すべてが接続されています。私たちのビジョンは、可能な限り多くの要因を監視し、生産上の問題を特定するだけでなく、解決策を提示して実装することです。」
インテリジェントデジタルアシスタント
「このソフトウェアは、生産データを常に分析し、オペレーターとマネージャーにリアルタイムでアラートとスマートな推奨事項を提供するデジタルアシスタントと見なしています」と、Renault Sport Racing（Enstone、英国）の生産責任者であるIanPearceは述べています。 1つのチームは、レーシングカーのシャーシとギアボックスでコンポジットを幅広く使用しており、2018年に、コンポジット生産システムにPlataineのソフトウェアを実装することを選択しました。Plataineのソフトウェアは、材料を管理し、どのprepregロールを使用するかについて生産スタッフをガイドします（追跡に基づいて-時間と残骸の使用）、および必要なプレップレグが物理的に配置されている場所（冷凍保管または生産現場）。
ピアソンが上記で論じている予測には、現在の生産状態と以前に起こったことの歴史を理解する必要がある、とベンバサットは説明します。 「それは、材料、機械、部品のセンサーを介したデータ収集に関するものです。これにより、いつ、どの環境で誰が何をしているのかを知ることができます。次に、パターンを特定し、たとえばマシン＃7のボトルネックを予測できます。または、これが正しくないように見える場合もあります。マシン＃7での開発に問題がある可能性があります。」
Ben-Bassatは、システムのインテリジェンスについて次のように説明しています。「Amazonで買い物をすると、他の顧客が何を購入したかがわかります。これはどのように行いますか？ Amazonのアルゴリズムは、クリック履歴と他の多くのパラメーターを収集します。このデータは、履歴リポジトリを作成します。同様に、材料、機械、工具、部品のすべてのセンサーからの履歴データの大規模なプールを使用します。しかし、これらはまた、現在何が起こっているかを教えてくれます。次に、AI（基本的に分析アルゴリズム）を使用して、そのすべてのデータを調べ、パターンを特定し、問題を予測します。」
しかし、潜在的な問題を特定するだけでは不十分です、とベンバサットは言います。 「私たちのソフトウェアも推奨します。これが次のフロンティアです。バックアップ、過剰容量、ツールメンテナンスを予測して、材料の割り当てを改善したり、生産を遅らせているためにツールをラインから外したり、あるいはツールのメンテナンスサイクルを延長して生産を最大化したりできます。影響を与え、改善したい決定は無数にあります。」
Plataineソフトウェアは、材料、機械、ツール、および部品からのデータを使用して、複合材料製造のパターンを識別し、潜在的な問題を予測します。ソース|プラテーヌ。
「ソフトウェアは特定の部品の典型的なプロセスを学習します」とBen-Bassat氏は続けます。 「例：冷凍庫、ATL、オートクレーブ、機械加工、最終品質保証（QA）。しかし、突然、誰かがステップ5からステップ7に進みました。または、一部が段階的に逆戻りしました。これは、品質の問題を意味します。そのため、ソフトウェアはパターンを識別し、ステップが失敗した場合などの問題を警告できます。」これらの問題は、本番メトリックに影響を及ぼします。それらを特定または予測するのが早ければ早いほど、迅速に対処して、生産を円滑に実行し続けることができます。
「意思決定を行うために誰かがデータを監視する必要がある多くのダッシュボードが利用可能です。つまり、自動化はほとんどなく、AIもありません」とBen-Bassat氏は言います。 「私たちのソフトウェアは、問題を予測し、それらを修正する方法を提案するという点でユニークです。たとえば、ソフトウェアは、マシン＃8のパーツが62°Cではなく60°Cで実行され、オペレーターが本当に疲れている月曜日に実行されたため、故障する傾向があることを認識します。このような多くの出来事があり、実際には多くの変数の関数である品質の問題があります。当社のソフトウェアは、これらの問題を特定し、診断、予後、および治療を提示することができます。」
Plataineソフトウェアは、これらすべてのセンサーからのデータを使用して、本質的に相互接続されたデジタルスレッドのWebを構築しています。 「特定の材料から特定の部品を特定の従業員が特定の消耗品を使用して特定のプロセス、機器、ツールを使用し、特定の環境条件で使用しています」とベンバサット氏は言います。 「Google、Amazonなどのさまざまなソフトウェアツールと、社内で開発された多くのツールを使用して、このすべてのデータをリアルタイムで分析し、パターン、傾向、QAの問題とボトルネック、機会を特定するトータルソリューションを提供します。改善などのために。機械学習では、システムは次に推奨を行います。これが重要です。単に警告するだけでなく、自分が抱えているとは知らなかったボトルネックを修正し、できるだけ早くそれを実行するためです。」
プラテインエッジ
Plataineの最新ソフトウェアであるPlataineEdgeは、エッジコンピューティングを使用して遅延を減らし、本番レベルのシステムパフォーマンスを向上させることにより、本番のボトルネックを発生前に特定して解決するこの機能を向上させます。エッジコンピューティングを使用すると、モノのインターネット（IoT）デバイスからのデータを、長いルートを介してクラウドに送受信する代わりに、データが生成されているデバイスのエッジで処理できます。クラウドコンピューティングの能力が排除されるのではなく、生産ラインに分散されるということです。データの生成、処理、およびIoTシステムへのフィードバックの間のこの距離を短縮すると、遅延時間または遅延が減少します。 Composites4.0の生産ラインがリアルタイムで動作するためにはレイテンシを最小限に抑えることが重要です。
エアバス、Googleなどとのパートナーシップ
「私たちのパートナーシップのネットワークは私たちの戦略にとって非常に重要です。なぜなら、これを一人で行うことは誰にもできないからです」とベンバサットは言います。 2016年、プラテーヌはエアバスの子会社であるコンポジットテクノロジーセンター（CTC、シュターデ、ドイツ）との提携を発表しました。 「私たちのパートナーシップは本質的に異なります。 CTCとのコラボレーションは、エアバス全体に拡大しています」と彼は述べています。一方、シェフィールド大学の先端製造研究センター（AMRC、シェフィールド、英国）とのプラテーヌのパートナーシップは、航空宇宙だけでなく自動車やその他の産業においても、英国とヨーロッパのメーカーの革新と競争力を促進することを目的としています。
「また、Steelcaseなど、あらゆる業界のさまざまな業界リーダーとパートナーシップを結んでいます。私たちは複合材料で彼らを支援し、次に他の業界の傾向と発展について学び、複合材料のためにこれらを利用することができます。 Airborneやスマート熱電対用のTEWire and Cableなどの複合技術企業とのパートナーシップを通じて、データの取得方法と分析方法について詳しく学びます。熱電対をラインから外す、または交換するのに適切な時期はいつですか？」
2019年、スウィンバーン大学は、Fill（Ried im Innkreis、オーストリア）、Quickstep（Bankstown Airport、オーストラリア）、Arena2036（シュトゥットガルト、ドイツ）とともに、Plataineと提携して、オーストラリア初の複合産業用4.0テストラボを構築すると発表しました。製造。このプログラムは、柔軟性があり、学習できる高速複合材料の製造を目的として、オーストラリア政府によって資金提供されています。 「このSwinburneとのコラボレーションは重要ですが、複合材料の高速生産を世界的に推進している多くの企業の1つです。」
PlataineはGoogleGlassと提携して、複合材料、ツール、プロセスを管理するためのデジタルアシスタントソフトウェア用のウェアラブルインターフェースを提供しています。ソース|プラテーヌ。
GoogleGlass経由のデジタルアシスタント
PlataineとGoogleのパートナーシップの多くは舞台裏にありますが、実際にユーザーの前にある部分が1つあります。 「GoogleGlassは、イヤピースとマイクを備えたオペレーターが着用するユーザーインターフェースであり、基本的にタブレットコンピューターや電話と同等ですが、形式が異なります」とBen-Bassat氏は説明します。 「Googleの自然言語処理機能を使用していますが、さらに高度です。あらゆる言語を理解し、周囲のノイズを克服できます。オペレーターがGoogleGlassマイクを介して任意の言語で話すと、Googleは質問を翻訳し、Platainのソフトウェア用に形式化して、質問に答えることができます。」彼は例を挙げます：
GOOGLE GLASS経由のPLATAINE：「次の仕事は＃102です。」
技術者：「どのツールを使用しますか？」
GOOGLE GLASS経由のPLATAINE：「ジョー、棚14Aにあるツール＃5を使用してください。」
「Googleとのパートナーシップは、製造に関する知識とGoogleの幅広い専門知識を組み合わせて、複合材料、ツール、プロセスを管理するためのデジタルアシスタントを提供します」とBen-Bassat氏は述べています。 「当社のソフトウェアとGoogleGlassプラットフォームにより、オペレーターまたは技術者は自分の仕事をこなし、スループットを向上させ、ミスを減らし、学習曲線の向上を促進することができます。」
ソフトウェアの実装、接続されたサプライチェーン、サイバーセキュリティ
Ben-Bassatは、何よりもまず、Plataineはビジネスソリューションを提供するために存在していると言います。 「つまり、実装はお客様の問題点を特定することから始まります。何を解決して達成したいですか？答えは、多くの場合、生産率/歩留まりまたは品質/手直しです。次に、施設を訪問してプロセス分析を行います。」後者は、管理職から工場のフロアまで、さまざまなレベルの人員を対象とした一種のデューデリジェンスであり、全体像を把握するためのものです。
「次に、Plataineが役立つかどうか、そしてどのように役立つかを特定し、その後、段階的なアプローチを行います」とBen-Bassat氏は言います。 「1行から始めて、最初にソフトウェアを展開してから、徐々に拡張することをお勧めします。これにより、変更を管理し、ユーザーの賛同を得るための時間も与えられます。その間、さらにトレーニングが必要な場所などを確認するためのフィードバックを受け取ります。」
接続されたサプライチェーンに関するOEMからの現在のドラムビートはどうですか？ 「これは、Composites 4.0の実装を試みることで、間違いなく追加の課題を生み出します」と、Ben-Bassatは答えます。 「OEMは、管理を強化し、コストを削減するのに役立つため、すべてのサプライヤを接続したいと言うでしょうが、チェーン全体でデータセキュリティをどのように管理するのでしょうか。ちなみに、グローバルスタンダードはありません。今のところ、OEMは準拠するもののリストを提供でき、準拠を実証すると、受け入れられるようになります。そのため、Plataineはこれに多くの時間を費やしてきました。「OEMの要件に準拠していることを示すことができなければ、ソフトウェアを販売できないからです」とBen-Bassat氏は述べています。
「私たちは地元の専門知識と知識から引き出します」と彼は付け加えます。イスラエルはサイバーセキュリティの世界的リーダーです。 「ここイスラエルには、弱点を明らかにするために購入できる優れたツール（侵入テストソフトウェアなど）があります。 Plataineは、私たちがしなければならないように、これに多額の投資をしています。」
積層造形とリサイクル？
「アディティブマニュファクチャリング（A.M.）業界は、一般的に、プロトタイピングから連続生産に移行しています」とベンバサット氏は言います。製造業者は、たとえば、入ってくる材料の血統、および金属や複合粉末、および/または熱可塑性スクラップがリサイクルされる回数を追跡する必要があります。 「このサイクリングは数百台の機械で行われている可能性があり、特に航空宇宙部品の場合、トレーサビリティを維持する必要があります。それは非常に複雑で大きな課題です」と彼は言います。 「しかし、プロセスと部品の両方で再現性の課題もあります。たとえば、ある部品は5回のブレンドと10回のリサイクルを経て、別の機械と部品は6回のブレンドと9回のリサイクルを経ました。これらの2つの部分は同じですか？したがって、これは重要なデータだけでなく、QAおよび本番環境に関連付ける必要のあるマシンからの非常に大量のデータでもあります。 Plataineは、生産と部品の性能を予測する上でより良い仕事をするのに役立ち、AMとリサイクルの両方でサポートの役割を果たすことができると信じています。ソフトウェアインフラストラクチャだけでなく、ナレッジベースもあります。特に複合材料において、お客様がAMとリサイクルを使用する能力を高めるのを支援できれば、これは業界全体の柔軟性、生産性、持続可能性に役立ちます。」
Composites 4.0はどこに向かっていますか？
「これは前向きな意味で激しい時期です」とBen-Bassatは言います。 「業界のダイナミクスは、生産ソリューションの必要性を生み出しています。私たちは製造現場でのフットプリントを拡大し、各メーカーの複合材料生産の最適化に焦点を合わせています。」彼は、多くの企業が何をすべきか、どのようにそれを行うべきかわからないように思われることに同意します。 「一部の企業にとって、スループットや容量などの面で画期的なインダストリー4.0がどのようになっているのかを理解するのは難しいと思います。ビジネスへの影響は非常に大きく、どの企業が前進し、どの企業が競争できないかに本当に影響します。 」
「自動化は前進しています」と彼は付け加えます。 「それは止まらないでしょう。ソフトウェアが人に取って代わることはほとんどありませんが、代わりにチームをより良くすることを私たちは見てきました。」言い換えれば、オペレーター、技術者、管理者が新しい問題や新しい開発に取り組むために解放され、顧客が次に何を必要とするかを予測し、複合材料の競争力と持続可能性の計算を劇的に変えるソリューションを追求することができます。 「はい、私たちは哲学を追求していますが、何よりも、非常に現実的なビジネス価値提案です。」
ファイバ