高度分析で製造業のデジタルトランスフォーメーションを加速

Manufacturing Engineering： マシン監視と分析は、デジタル製造/インダストリー4.0時代においてこれまで以上に重要になっています。Sight Machineの最新製品にはどのような新機能がありますか？

ジョン・ソベル： 今回の提供は、はるかに幅広いメーカー向けに設計されています。大多数のメーカーが少なくともデジタルトランスフォーメーションの旅を始めていますが、それらの間には幅広いレディネスレベルのスペクトラムがあることが分かりました。多くの企業がIoTデータを活用して製造オペレーションへの可視性を高めたいと考えていますが、高度な分析にはまだ準備ができていません。社内専門知識や組織的サポートが不足しているか、一歩で飛躍するには大きすぎるからです。そこで、デジタル製造プラットフォームの新しいティアとして「エンタープライズ製造可視性（EMV）」を導入しました。これはデジタル製造への迅速なエントリーを提供します。EMVなら、工場現場からあらゆる種類の生産データを迅速に取り込み、ブラウザベースの可視性でそのデータを監視できます。セルフサービスのセットアップが可能です。

Sight Machineの「エンタープライズ製造分析（EMA）」——上位ティア——は、統計的プロセス制御、相関ヒートマップ、異常検知、ボトルネック分析などの高度な分析ツールのフルセットを提供します。高度な分析を適用し、生産増加、サイクルタイム短縮、スクラップ率低減などのメリットを実現。これらの分析ベースのインサイトは、企業がビジネスモデルとサプライヤー・顧客との関係を変革するために必要な基盤となります。

ME： 新しいティア構造は、メーカーがフル分析なしでデジタル製造を始めるのにどう役立ちますか？

ソベル： これまでは、可視性と分析の両方を提供する単一の製品しかありませんでした。今回、可視性ツールをスタンドアロン製品として分離しました。EMVは、データの取り込み、クリーニング、文脈付け、生産プロセスのモデリングを自動化するツールを備え、シンプルでセルフサービス、容易にスケーラブルなデジタル製造への入り口を提供します。

EMVでは、施設、機械タイプ、機械別のアウトプット、可用性、ダウンタイムを、グローバルオペレーションビュー、KPIダッシュボード、ストリーミングデータ可視化などのアプリケーションで監視できます。可視性はリアルタイムと履歴の両方です。

EMVの機能には、ブラウザベースで施設・機械・機械タイプのデータモデルを作成するDigital Twin Builder、機械と工場データをクラウドストリーミング用に準備するエッジソフトウェアFactoryTXが含まれます。

ME： 企業が監視/分析を始める難易度と、最近導入したDigital Readiness Index手法が何を示すか教えてください。

ソベル： 成功するデジタルトランスフォーメーションの鍵は、企業やプラントのレディネスレベルに適したプロジェクトを選ぶことだと分かりました。レディネスには、データ接続性とアクセス性、クラウドとセキュリティ戦略などの技術的要因だけでなく、組織的要因も含まれます。G500メーカーと6年間働いてきた経験から、組織的要因は技術的要因と少なくとも同等に重要だと分かっています。それには、プラントレベルと経営幹部レベルの両方でのコミットメントとバイイン、クラウドとセキュリティ戦略の存在が含まれます。

Sight Machineは、企業のデジタル製造プロジェクトに対する技術的・組織的レディネスを評価し、現在のレディネスに基づいて成功確率が最も高い適切なプロジェクトを特定する手法「Digital Readiness Index（DRI）」を開発しました。標準化された質問票を用いて、各企業を5つのデジタルレディネスゾーン——接続、可視性、効率化、高度分析、変革——のいずれかにマッピングします。各ゾーンは、そのレディネスレベルで達成可能なプロジェクト例にマッピングされます。

ME： 現時点で、製造業は高度工場分析の導入においてどの段階にありますか？

ソベル： 私たちが話す主要メーカーはすべて、少なくともデジタルトランスフォーメーションの旅を始めています。企業間だけでなく、企業内の個々のプラント間でも大きなばらつきがあります。

これをステップで考えると：データアクセス、可視性、インサイト。企業がデジタルデータを収集・蓄積しているのはかなり一般的です。多くの企業がシンプルなダッシュボードを組み合わせて、個々の工場内の異なるラインや機械を監視できるようにしています。
工場横断的な可視性を獲得しているメーカーは比較的少数です。Sight Machineが、クロスエンタープライズ可視性を迅速に獲得するための唯一のスケーラブルなソリューションを市場で提供していると考えています。

高度分析については、私たちと仕事をしている企業を除けば、オーダーメイドのデータサイエンスプロジェクトを最もよく見かけます。パフォーマンスや品質の問題に直面した企業が、データサイエンティストに既知の問題解決を依頼。手に入るデータを何でもExcelや統計プログラムに投入し、相関を探るという典型的なワンショットソリューションを開発します。

問題は、これらのプロジェクトがスケーラブルではなく、他の問題にも適用できないことです。データ抽出とモデリングが、アプリケーションとデータのサイロを生む形で行われます。オペレーションVPやCIOの視点からは、統合できないカスタマイズアプリケーションの氾濫が残り、製造企業全体のオペレーションを理解する形で統合できません。

Sight MachineのDigital Twinは、生産プロセスの作動するライブデータモデルです。新しい機械とプロセスを追加するだけで迅速に拡張できる単一アプリケーションとして、あらゆる運用課題をクエリできる単一の真実の情報源を提供します。

ME： この技術に深く取り組むメーカーに、高度分析は何を提供できますか？

ソベル： デジタル革命は、広告、小売、投資、科学、政治など分野を変革し、効率の大幅改善だけでなく、新しいビジネスモデルの創出と変革をもたらしました。メーカーはデータの力を活用し始めたばかりで、実績を上げています。

既存プラントと機械からより多くの生産性を絞り出し、スクラップと欠陥を減らせば、直接ボトムラインに効きます。しかし、シックスシグマやリーンなどの分野から得られる「手の届く果実」は、主要メーカーがとっくに摘み取っています。次の大きな飛躍は、メーカーのエンタープライズオペレーションへの真の可視性を、すべての工場で獲得し、他業界での10年以上にわたるデジタルトランスフォーメーションで磨かれた分析技術を適用することから来ます。

ME： Sight MachineプラットフォームのAIが、従来や競合製品よりどう工場分析を前進させますか？

ソベル： Sight MachineのAIデータパイプラインは特許出願中の技術で、生データを分析適用可能な文脈付きデータに変換します。センサー、PLC、データヒストリアンなどからの生データを取り込み、クレンジング、タグ付け、ブレンディングで分析準備を整える——この面倒な作業をAIデータパイプラインが担います。

データは次に、もう一つの特許出願中技術であるPlant Digital Twinへ。AIデータパイプラインからのデータを取り込み、システムのモデルとして組み立て、数百のソースからの数千データポイントを、生産を通過する部品やバッチの表現に変換します。Plant Digital Twinは、生産プロセスの各ポイントでの機械状態を、各部品・バッチごとに反映し、その部品・バッチに使用された原材料、湿度・温度などの環境要因、機械オペレーターの身元、利用可能な追加データも記録します。

社内分析イニシアチブなどの競合製品では、データサイエンティストが時間の大半をデータの手動選択、クレンジング、結合に費やし、データ分析による実用的なビジネスインサイト発見には割けません。対照的に、私たちのAIデータパイプラインとPlant Digital Twin技術は、生産プロセスのデジタル表現をリアルタイムで自動生成し、データサイエンティスト、ラインオペレーター、プラントマネージャーが、事後調査ではなくプロアクティブに運用課題へ対応できるようにします。

ME： 御社の製造分析プラットフォームで模範的な成果を上げているメーカーの例を挙げてください。

ソベル： 他の技術プロバイダーでは解決できなかった——最も収益性の高い工場での高スクラップ率——という問題解決で、あるヘルスケア製品メーカーに導入されました。Sight Machineプラットフォームは、自然言語処理、シーケンス分析、クラスター分析、回帰分析をブレンドした根本原因分析を実行。

Sight Machineプラットフォームはスクラップの複数原因を特定・優先順位付けし、総合設備効率を約3%向上させました。この工場だけで、年間2,000万ドル以上の潜在的節約に相当します。

買収

シーメンスPLMソフトウェア（テキサス州プレイノ）が、ソリド・デザイン・オートメーション社（サスカチュワン州サスカトゥーン）を買収することで合意。半導体企業向けに変動対応設計・特性評価ソフトウェアを開発しています。

取引条件は非公開。シーメンスは2017年12月初旬に取引完了を見込む。ソリドの機械学習ベース製品は現在40社以上の大手企業で本番使用され、より競争力のある製品の設計、検証、製造を可能にしています。
この買収により、メンターグラフィックス（2017年3月にシーメンスが買収）のアナログ/ミックスドシグナル（AMS）検証ポートフォリオがさらに拡大し、自動車、通信、データセンターコンピューティング、ネットワーキング、モバイル、IoTアプリケーション向けIC設計・検証の増大する課題に対応できるようになります。

ソリドは、変動の影響に対処しIC性能、電力、面積、歩留まりを改善するのを顧客に支援すると、ソリド・デザイン・オートメーション創業者兼社長CEOのアミット・グプタ氏。「私たちの技術ポートフォリオをメンターのIC機能と市場リーチと組み合わせることで、半導体業界により大規模なソリューションを提供できるようになります。応用機械学習エンジニアリング技術ポートフォリオと専門知識で、シーメンスのより広範なデジタル化戦略に貢献できることを楽しみにしています。」

新リリース

Tebis America（ミシガン州トロイ）が、Version 4.0 Release 5のCAD/CAMソフトウェアを発表。ユーザーのプロセス加速を支援する最適化されたパフォーマンスを搭載。

このバージョンのアップデートでは、機械シミュレーション、ツールセット操作、フィーチャー加工でのツール検索、ジョブマネージャーでのツール交換などの改善により、機能制限なしでプロセスを高速化できます。

この新リリースでは、テンプレートベースでプロセスライブラリを活用し、NCプログラミングが大幅に自動化され、高速で信頼性の高い手順とプロセスが可能に。大規模複雑部品の編集も可能です。Tebisは特定プロセスで発生する最大負荷を特定し、長時間待機、リソース大量消費、競合を引き起こすボトルネックを緩和。システムを最適化して利用可能メモリを有効活用し、並列処理に依存するマルチコア技術を同時に統合。拡張並列処理により、特に再荒加工のNCプログラム計算で大幅な時間短縮を実現。パーツのロード、シェーディング、保存が時間最適化されます。

製造実行システム（MES）開発企業の42Q（カリフォルニア州サンノゼ）が、デジタルファクトリー変革を加速する主要機能を備えた新しいDigital Factory Starter Kitをリリース。

Digital Factory Starter Kitには、ショップフロアと品質機能、トレーサビリティ機能、ビジネスインテリジェンス（BI）レポートが含まれます。42Qのクラウドソリューションの一部として、このキットによりメーカーは42Qを用いて数週間でデジタルファクトリー変革の価値を実現できます。

「従来のオンプレミスMESプラットフォーム導入のコストと複雑さは、基本機能だけでも9〜18ヶ月のタイム・トゥ・バリューをもたらす可能性があります」と、42QのCTO、シュリバッツ・ラマスワミ氏。「デジタルトランスフォーメーションを始めるメーカーがそんなに待つ必要はありません。デジタル変革に必要なコア機能をDigital Factory Starter Kitに盛り込み、ビジネスプロセスや顧客納入を中断することなく、数週間で稼働開始できるように設計しました。」

Digital Factory Starter Kitの主要機能には、電子トラベラー、サイクルタイム管理、ショップオーダー管理とプロセスルーティング制御が含まれます。

品質管理機能は完全統合されており、従業員検証、電子作業指示、トレーサビリティ、製品系譜、ラベリング、管理計画が含まれます。Digital Factory Starter Kitには42Qのビジネスインテリジェンスモジュールも含まれ、製造オペレーションからのリアルタイムアラートとデータ可視化ツールを提供。

このソリューションにより、企業は品質とオペレーションを管理し、歩留まり、WIP、スループットをリアルタイムで監視できます。「このソリューションは実証済みで、医療、航空宇宙、自動車製造など高度に規制された業界の多くの製造施設で既に導入されています」とラマスワミ氏。

コンピュータ化保全管理ソフトウェア（CMMS）開発企業のEZmaintain（クリーブランド）が、モーター、ギアボックス、発電機などの設備温度と振動レベルを測定するIoTセンサーを統合するクラウドベースCMMSパッケージを発表。

ユーザーはWebベースCMMSを独立して運用し、故障対応や予防保全活動を管理できます。これらのスマートIoTセンサーを追加すれば、リアルタイムデータを状態監視に取得でき、アラートをCMMSダッシュボードで直接確認可能。

EZmaintain CMMSはデスクトップからモバイルまで多様なデバイスで動作。ダッシュボードから温度/振動センサーを追加・設定でき、ネジ取り付けタイプのマウント設計で、監視が必要な様々な資産にIoTセンサーを取り付け可能。低コストでセットアップが簡単なこれらのセンサーにより、様々な産業・商業用途でソフトウェアを活用できます。