産業オートメーションからインテリジェント情報オートメーションへの転換

InfinityQSグローバルチャネルプログラムディレクターのジェイソン・チェスター氏が、新技術と産業オートメーションがいかに情報オートメーションをもたらすかを解説します。

オートメーションは数十年にわたり製造業の進歩を牽引してきました。物理的作業を自動化に置き換えることは、今日の大量生産時代への橋渡しとなりました。企業は常に新技術や産業イニシアチブの最前線に立とうとし、効率・生産性の大幅な向上、ひいては成長と利益の増大を目指してきました。

今日、製造プロセスの大半は何らかのレベルで自動化され、その度合いは高まる一方です。しかし、認知的活動や情報関連プロセスでも同じことが言えるでしょうか。データの収集・分析・価値抽出こそが産業プロセス最適化の次のステップであるはずですが、技術投資と優先順位の面から見ると、そうなっていません。

産業オートメーションによる大きな成果はすでに得られており、いまや漸減するリターンしかもたらしません。代わりに製造業は、生産現場で未活用のまま眠っている貴重なデータに目を向けるべきです。これにより生産オペレーションの効率・生産性を劇的に改善し、無駄を排除し、製品品質を大幅に向上できます。データ駆動型製造へのシフトが必要です。

製造現場における先端技術のギャップ

高度に自動化された環境でも、工程パラメータ、製品品質検査、ラボチェックが手作業で、場合によっては紙ベースで記録されている光景は珍しくありません。生産プロセスと品質の監視は、オートメーションと技術革新の面からは同レベルになく、パフォーマンス低下を招いています。

製造・品質インテリジェンスソリューションなどの先端ショップフロア情報技術は、エンドツーエンドの製造プロセスを最適化し、リアルタイムで製造パフォーマンスを向上させます。生産現場での小さなエラーの連鎖を防ぎ、プロセスの不必要な変動を排除することで、廃棄物を減らし、不良品による顧客信頼毀損リスクを低減します。これを製造ライフサイクル全体と全拠点にスケールさせれば、ネットの改善効果は著しくなります。

原則として、適切なデータを適切なタイミングで適切な場所の適切なユーザーに、最善の意思決定ができる形で提供することが鍵です。それにはデータ取得、統計分析、可視化といったデータ関連プロセスの効果的なオートメーションが不可欠です。

時代遅れの製造環境では、意味のある分析のためにデータを手作業で収集、準備、インポート、分析しなければなりません。これは作業員の時間を浪費するだけでなく、データ入力におけるヒューマンエラーのリスクが自動化システムより高く、分析結果の信頼性を損ないます。

製造業における効率改善とオペレーション最適化

データが効率・生産性の次の戦場になる中、情報オートメーションが主導権を握る道が開かれています。メーカーはデータ収集プロセスを自動化するか、手作業収集をより効率的・堅牢にする機会を捉えるべきです。タイムベースのデータ収集、収集ワークフローなど、作業員が必要な情報を必要なときに得られる形で実装できます。

収集されたデータはリアルタイムの洞察とアラートを作業員に提供する形でさらに分析可能です。現在のテクノロジーなら、リアルタイムデータ取得、高度なアルゴリズムによるリアルタイム分析、直感的な可視化による結果提示が容易です。これにより意思決定が迅速・効果的になり、生産プロセスの最適稼働をリアルタイムで確保できます。

デジタル成熟度が低い従来環境では、安定したプロセスを常時監視し、異常事態に備えるために多大な労力を費やしてきました。しかし今日、その定常監視は自動化できます。この例外ベースの監視アプローチは、オペレーターの非効率を排除する上で極めて重要です。違反や問題をリアルタイムで把握し、被害が出る前に予防・回避できます。プロセスが最適でない箇所では、生産チームが問題の所在や発生予測箇所を即座に把握し、製造パフォーマンスに影響が出る前にプロアクティブに介入できます。

自動化の広がる視点を享受する

情報収集・分析の自動化が進むにつれ、企業全体の製造パフォーマンスに関するより広範な洞察も得られるようになります。ショップフロアを超えて、品質プロフェッショナル、オペレーションマネージャー、経営幹部が、製造・品質インテリジェンスソリューションによるエンタープライズ可視性を通じ、自動生成されるダッシュボードをリアルタイムで監視・分析できます。これらは各ユーザーの役割、アクセス権限、責任レベルに応じた必須データと洞察を提示します。

意思決定者は、トップパフォーマンス工場のベストプラクティスを全拠点に展開し、企業全体のメリットを得られます。また複数拠点、製品、プロセス、ライン、シフト、生産ロット間で品質を比較し、継続的改善機会を特定してグローバルな変革と指数関数的なコスト削減につなげられます。

データを一元化された統合リポジトリに統合することで、エンタープライズ全体の可視性と運用インテリジェンスを獲得し、デジタルトランスフォーメーションの次のステップに備えながら、一貫したプロセスと品質改善を実現できます。全セクターでの情報オートメーションの採用こそが、メーカーが自社オペレーションを理解し、競合に先んじて将来に備える鍵となります。