製造業を変革する5つのデジタルアプリケーション

執筆：マイケル・テイラー、NIST MEP機械エンジニア兼プロジェクトマネージャー。

製造業におけるデジタルアプリケーションは、ますます受け入れられるだけでなく、期待されるようになっています。しかし、中小メーカーにとって、この転換プロセスは困難に映るかもしれません。初期費用と従業員トレーニングコストが、プロセスを完全に止めてしまうほどの障壁になり得ます。

しかし、「デジタル化」のプロセスを始めるのに、圧倒される必要はありません。少しのガイダンスと教育があれば、すべてのメーカーが、個々の職場環境に最適な段階的アプローチで、デジタル製造概念の導入を開始できます。ここでは、スタートに役立つトップ5のデジタルアプリケーションを推奨します。

1. デジタルパフォーマンス管理

2010年以来、デジタルで実施されるビジネスの割合は4%からほぼ12%に成長し、この傾向は継続すると予想されます。ビジネス指標とIT指標の両方を統合的に分析する方法を見つけることは、この成長するエンタープライズの体験を最適化する鍵です。そこで登場するのがデータパフォーマンス管理です。

データパフォーマンス管理を通じてリアルタイムかつ多部門にわたるインサイトを得られることは、ビジネス意思決定の効果を高め、収益と顧客ロイヤルティを増加させるシンプルな方法です。指標を測定するシンプルな方法と、全部門共通の言語により、情報の促進と普及がシンプルになり、生産性が向上します。機械稼働データと生産アウトプットなどの生産情報を一箇所に集めるデジタルダッシュボードなどのツールを使うことは、独自のデジタルパフォーマンス管理プラットフォームを立ち上げるシンプルな方法です。これは生産ラインによって異なります。

2. 予知保全

製造業経験者なら誰でも、継続的な予防保全の必要性を理解しています。すべての機械を最良の状態に保つことは、ダウンタイム回避と生産性向上の鍵です。しかし、デジタル製造は新たな概念を導入しました：予知保全です。

予知保全は予防保全に似ていますが、一つの特定の違いがあります：時間や定期的な読み取り値といった変数によって促されるのではなく、将来的に製品が故障する可能性がある「時期」を予測しようとします。実際の機器状態（多くの場合、監視機器やソフトウェアを設置してデータを収集することで決定）と、経年やサービス推奨に基づくのではなく、機器の現在の状態を見える化することで、クリティカルな機械故障を防ぐためにサービス予約をスケジュールできるようにするのが目標です。

成功する予知保全プログラムには3つの主要コンポーネントがあります。第一に、機械のために分析すべき適切なデータを収集すること。これはニーズによって異なります。第二に、問題の分析を正確にフレーミングすること。第三に、初期および継続的な評価が正確であること。これにより、いつメンテナンスが必要になるかを予測できます。

3. 歩留まり・エネルギー・スループット最適化

その核心において、歩留まり・エネルギー・スループット最適化とは、データを継続的に調査し、最良かつ最も効率的なプロセスを計算することです。歩留まり・エネルギー・スループット最適化プログラムの導入は、すべての条件を満たします。効率改善、歩留まり向上、全体的エネルギー使用量削減により、このプロセスは迅速にROIをもたらします。では、どこから始めるべきか？

第一に、すでに持っているデータを使います。例えば、個々のユニット生産にどのくらい時間がかかるべきかを調べます。その情報が得られたら、信頼できる専門家コンサルタントを特定し、個々のアルゴリズムを開発・監視する適切なソフトウェア選定を支援してもらいます。最後のステップは、ソフトウェアが提供する情報を監視し、効率向上のための初期パイロットプログラムを開発し始めることです。

4. オートメーションとロボティクス

オートメーション、特にロボットの活用を導入することは、困難な取り組みに聞こえるかもしれませんが、真実はそれが製造業でますます一般的になりつつあることです。運用コスト削減に加え、このデジタルアプリケーションの導入は、生産アウトプット増加、生産品質改善、労働者安全性向上ももたらしました。

より自動化された環境への切り替え前に、考慮すべき2つの重要な要因があります。

• 従業員トレーニング — オートメーションとロボティクスが生産作業を行っても、従業員は機械の操作と保守方法を知る必要があります。これは現従業員のトレーニング、および必要な認証と経験を持つ人材の採用を必要とする可能性があります。
• 初期投資 — 長期的にはオートメーション移行で運用コストは下がります。しかし、通常は初期投資が必要です。オートメーション導入を決めるには、システム導入前に計画と予算立てが必要です。ただし、一部のイノベーターはハードウェアレンタルやリースプログラムといった興味深い代替案を提供しています。

オートメーションの初期プロジェクトとして最適なのは何でしょうか？ 短サイクルタイムのマシンテンディング、低速マテリアルハンドリング（40ppm未満）、シンプルで反復的かつ一貫したアプリケーションを推奨します。

5. デジタル品質管理

デジタル品質管理システムの導入には多くのメリットがあります。デジタルパフォーマンス管理と同様に、デジタル品質管理は、現在分析している主要業績評価指標（KPI）をデジタルアプリケーションに取り込みます。品質意思決定を標準化することで人的介入を減らし、ヒューマンエラーの可能性を減らすことで、品質管理はより高い効率、コスト削減、エラーのトレースと軽減能力の向上を体験します。

手動からデジタル品質管理へ移行する際、考慮すべきベストプラクティスがあります。

• 方法論のアップグレード： これまで通りの品質管理を続けるのは魅力的ですが、投資を最大限活かすには、既存方法論を単にデジタル化するのではなく、それらを「定義」し直してください。何を測定し、それが望ましい成果にどう関連するかを検証する機会と捉えましょう。あるいは、デジタルプラットフォームで追跡できる追加メトリクスを探索するのも一案です。すべてのケイパビリティを最適化して活用しましょう。
• ベストプラクティスの活用： デジタル品質管理の成果を見る際、潜在的な生産変更がイージーコンフィギュア可能なソリューションを用い、それらがベストプラクティスに基づいていることを確認してください。デジタルプラットフォームは、これまでより詳細な情報をより速く提供できるかもしれませんが、長年の産業知識と経験に取って代わるものではありません。
• 従業員の賛同と採用： 新規導入技術すべてにおいてユーザー採用は重要ですが、デジタル品質管理では特に二重に真実かもしれません。実装前にチームメンバーの賛同を得ることは、成功に不可欠です。

これらのデジタルアプリケーション導入の内訳が、プロセスを明確化する一助となれば幸いです。さらに学びたい、質問がある場合は、IMECの専門家にお問い合わせください。

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