産業自動化は情報自動化に道を譲る

InfinityQSのグローバルチャネルプログラムのディレクターであるジェイソンチェスターは、新しいテクノロジーと産業自動化が情報自動化をどのように導入できるかを探ります

ジェイソンチェスターによると、自動化は製造業の進歩の原動力であり、数十年前にさかのぼります。 、 InfinityQSのグローバルチャネルプログラムのディレクター 。物理的なタスクを自動化に置き換えることは、今日私たちが知っている大量生産の時代に産業を導く架け橋としての役割を果たしてきました。企業は常に、テクノロジーの新しい開発の最前線に立ち上がるか、新しい産業イニシアチブを採用するよう努めています。これらはすべて、効率と生産性を大幅に向上させ、最終的には成長と利益を向上させるために機能します。

今日、製造プロセスの大部分はあるレベルで自動化されており、さらに成長しているだけです。しかし、私たちの認知活動や情報関連のプロセスについても同じことが言えますか？データから価値を収集、分析、抽出することは、確かに産業プロセスを最適化する次のステップですが、技術投資と優先順位付けの観点から現在扱われている方法は、そうではないことを示唆しています。

産業用自動化による大きな勝利はすでに得られているため、収穫逓減をもたらし続けています。代わりに、製造部門は、実稼働環境内で未使用または十分に活用されていないことが多い貴重なデータに目を向ける必要があります。そうすることで、生産作業の効率と生産性を劇的に改善し、廃棄物を根絶し、製品の品質を大幅に向上させることができます。製造業者は、産業用製造のデータ駆動型の側面に焦点を合わせて注意を向ける時が来ました。

製造全体にわたる高度なテクノロジーの対比

高度に自動化された産業環境でも、プロセスパラメータ、製品品質チェック、ラボチェックが手動で記録され、場合によっては紙に記録されていることも珍しくありません。実際、見るのはかなり一般的です。自動化と技術革新に関しては、生産プロセスと品質の監視は単純に同じレベルではなく、結果としてパフォーマンスが低下するだけです。

製造や品質インテリジェンスソリューションなどの高度な製造現場情報技術は、エンドツーエンドの製造プロセスを最適化することにより、リアルタイムで製造パフォーマンスを向上させるのに役立ちます。生産の調合における小さなエラーを防止するか、プロセスの不必要な変動を根絶することで、無駄が少なくなり、消費者の信頼を損なう可能性のある標準以下の製品を作成するリスクが少なくなります。製造ライフサイクル全体とすべての施設にわたってスケールアップすると、正味の改善が大幅に向上する可能性があります。

これは原則として、適切なデータを適切な場所で適切なユーザーに適切なタイミングで利用できるようにし、ユーザーが常に最も情報に基づいた決定を下せるように提示することによって行われます。これは、データの取得、統計分析、視覚化など、これらのデータ関連プロセスの効果的な自動化に依存しています。

時代遅れの製造環境では、製造操作の意味のある分析のために、データを最初に収集、準備、インポート、および手動で分析する必要があります。これは、労働者の時間の退屈な浪費です。つまり、従業員を最も必要な場所に配置し、組織の利益を最大化するために費やすことができる時間です。さらに悪いことに、データ入力に伴う人為的エラーのリスクは、自動化されたシステムよりもはるかに高く、常に完全に信頼できるとは限らない結果と分析につながります。

製造における効率の向上と運用の最適化

データは急速に効率と生産性をめぐる戦争の次の戦場となるため、情報の自動化が主導権を握る道は開かれています。メーカーは、データ収集プロセスを自動化するか、手動のデータ収集プロセスをより効率的かつ堅牢にする機会を利用する必要があります。これは、時限データ収集、データ収集ワークフローなどの形で実装でき、すべて制御および指示されて、必要なときに必要な情報を労働者に提供します。

データが収集されると、リアルタイムの洞察とアラートを労働者に提供する方法でさらに分析することができます。現在、リアルタイムでデータを簡単にキャプチャし、高度なアルゴリズムを使用してそのデータをリアルタイムで分析し、その分析結果を非常に直感的な視覚化で提示するテクノロジー機能を備えています。これにより、意思決定がはるかに迅速かつ効果的になり、生産プロセスが最適に実行されていることを確認するために重要な意思決定をリアルタイムで行うことができます。

デジタルの成熟度がそれほど高くない従来の製造環境では、異常な状況や問題のある状況に対応できるように、安定したプロセスの監視に多くの労力が費やされています。しかし今日では、その継続的な監視を自動的に実行できます。監視に対するこの例外ベースのアプローチは、オペレーターの非効率性を根絶するための重要なアプローチです。違反や問題をリアルタイムで認識しやすくなり、損害が発生する前に問題を防止または回避するために行動できるようになりました。プロセスが最適に実行されていない場合、生産チームは、問題がどこにあるのか、または問題が発生する可能性が最も高い場所について即座に洞察を得て、製造パフォーマンスに影響を与える前に積極的に介入できます。

自動化のより広い視点をお楽しみください

情報の収集と分析がより自動化されるにつれて、これはまた、会社全体の製造パフォーマンスに関するより広範な洞察につながります。工場のフロアを超えて、品質の専門家、運用管理者、およびCスイートの幹部は、製造および品質インテリジェンスソリューションを通じて得られる企業の可視性を使用して、自動生成されたダッシュボードを監視および分析できます。これらのダッシュボードはリアルタイムで表示され、各ユーザーの役割、アクセス許可、および責任のレベルに応じて重要なデータと洞察を表示できます。

意思決定者は、企業全体の利益のために、最高のパフォーマンスを発揮するプラントからすべてのサイトに最適な調整とベストプラクティスを適用できます。また、複数のサイト、製品、プロセス、ライン、シフト、または生産工程の品質を比較して、グローバルな変革と飛躍的なコスト削減につながる継続的な改善の機会を特定することもできます。

一元化された統合リポジトリにデータを統合することで、企業全体の可視性と運用インテリジェンスのメリットを享受し、デジタルトランスフォーメーションの次のステップに向けて組織を準備する際に一貫したプロセスと品質の向上を得ることができます。すべてのセクターで情報の自動化を採用することは、メーカーが自社の業務を理解し、将来にわたって保証し続けるための鍵であり、競合他社に先んじています。