ビッグデータ分析で製造業のプロセス効率を向上し、数百万ドルのコスト削減を実現

Manufacturing Engineering（以下ME）： データマイニングとビッグデータはホットな話題です。貴社はプロセスマイニングソフトウェアを開発していますが、データマイニングとはどう違うのでしょうか。

Alex Rinke： データマイニングは伝統的にKPI（重要業績評価指標）志向であり、将来の傾向を予測するパターンの特定や、実用的な洞察を得るためのデータ分析に焦点を当てています。企業はデータマイニングを用いて結論を導き、特定の問題を解決しますが、プロセスマイニングは全く異なるアプローチを取ります。プロセスマイニング技術はイベントログを活用して、あらゆるプロセスを「あるがままの状態」で視覚的に再構築します。これにより、データセットをくまなく調べて関連パターンを探す代わりに、ユーザーはプロセスがリアルタイムでどのように実行されているかを実際に見ることができます。データマイニングとプロセスマイニングの違いを、暗闇で懐中電灯を照らすのと、電気のスイッチを入れるのとに例えたいと思います。どちらも有用なアプローチですが、完全な可視性を得るには後者が明らかに優れています。

ME： プロセスマイニングは、離散製造業のオペレーションに具体的に何を提供するのでしょうか。

Rinke： プロセスマイニングの重要な利点の一つは、イベントログが作成されていれば、あらゆるプロセスに根本的に適用できることです。これには製造オペレーションも含まれます。そうは言っても、離散製造業こそがプロセスマイニングから最も多くの洞察を得られる業界であり、Siemens、ABB、3Mなどの企業が、オペレーションの柔軟性と効率を改善するためにプロセスマイニングを重宝しています。

製造現場でよく遭遇するユースケースは、スケジュール遵守の改善、自動化の監視、能力モデリング、廃棄物の削減などであり、プロセスマイニングはこれらすべての領域で非常に貴重であることが証明されています。例えば、世界最大級の複雑な製造企業の一つであるABBは、購買から支払いまでのプロセスから生産プロセスまで、多様なプロセスでプロセスマイニングを活用しています。ドイツのハナウにあるABB工場の従業員は、以前はSAPシステムから一日数回評価データを抽出し、Excelにインポートして複雑な数式で分析し、プロセスを理解しようとしていました。現在では、関連する生産・組立チームリーダーが毎朝一番に、前日の生産バリエーション、スループットタイム、不良数をまとめたメールを受け取っています。重要なのは、ここで話しているのが単なるKPIではないということです。工場のプロセス全体のエコシステムがプロセスマイニングで即座に可視化されるため、非効率の発見が容易になります。認識している問題を解決するのは難しいかもしれませんが、まだ発見していない問題を解決するのはほぼ不可能です。

ME： Celonis Proactive Insightsのプロセスマイニングエンジンはどのように機能するのでしょうか。

Rinke： Celonis PIは、当社のコアテクノロジーに加わった非常にエキサイティングな機能で、お客様に継続的な価値を提供する大きな可能性を秘めています。本質的には、Celonisに重ね合わせた機械学習アルゴリズムが過去のユースケースを基に構築され、自動化されたビジネスコンサルタントとして機能し、改善策を推奨します。自動パターン認識機能により、Celonisが過去に類似の非効率に遭遇していれば、それらを克服するための関連ソリューションをフィードバックできます。CelonisをビジネスプロセスのMRIと例えるなら、PIはそのMRIスキャン結果を解釈する自動化された医師のようなものです。

ME： どのメーカーがこの技術を使用し、どのように導入しているのでしょうか。

Rinke： ABB、3M、SiemensなどがCelonisのお客様であり、多様なプロセスにプロセスマイニング技術を導入し、多数の従業員が利用できるようにしています。例えばSiemensは、広範な導入によってスタッフをエンパワーすることを選択しました。数千人のSiemens従業員が毎日Celonisを使用し、自分のプロセスで実際に何が起きているかを正確に把握しています。資材調達、ベンダー管理、生産・組立、共有サービスなど、これらすべてのプロセスが、例えれば電気のスイッチを入れたように透明化され、理解しやすくなっています。

ME： どの製造業界がプロセスマイニングを最も効果的に活用できるでしょうか。

Rinke： プロセスマイニングの魅力は、製造業かどうかに関わらず、すべての業界に完全に関連していることです。調達部門が完全に変革され効率化された事例や、完全なデータ透明性を達成することで工場がスマート化した事例を見てきました。現在のトレンドは「インダストリー4.0」と自己最適化するスマートファクトリーに向かっており、このトレンドの核心の一つが情報の透明性です。Celonis Process Miningは、そのレベルの透明性を実現するための、すぐに導入可能なソリューションです。

ME： プロセスマイニングのデータ分析に機械学習とAIがバンドルされた場合、製造オペレーションの未来はどうなるでしょうか。

Rinke： プロセスマイニングソフトウェアにおけるAIの可能性は無限大です。システムがより多くのユースケースに基づいてより多くの情報を集約するにつれて、Celonisはより賢くなります。すべての機械学習とAIアプリケーションと同様に、より多くのデータが投入されるほど、システムはパターンの特定が上達します。複雑なプロセスの手動分析に頼る代わりに、Celonis PIが即座に結果を返すようになると期待しています。工場で遅延を引き起こしているボトルネックのある生産プロセスを想像してください。そのボトルネックがどこで起きているか、どのような影響があるかわからないとします。Celonisならボトルネックの原因を容易に特定でき、PIがボトルネックの根本原因を効果的に緩和する方法を推奨します。あらゆる業界のメーカーにとって、エキサイティングな時代が到来しています。

Epicor、Stephen Murphy氏をCEOに任命

ERP開発企業のEpicor Software Corp.（テキサス州オースティン）は10月5日、Joe Cowan氏（Epicor社長兼CEO）が10月末で退任すると発表しました。Epicor取締役会は、OpenText（オンタリオ州ウォータールー）の元社長であるStephen Murphy氏をEpicor CEOに任命しました。

Epicor入社前、Murphy氏は20億ドル規模のエンタープライズ情報管理（EIM）ソフトウェア開発企業OpenTextの社長を務めていました。Murphy氏のキャリアはテクノロジー分野で20年以上にわたり、Oracle、Sun Microsystems、Manugisticsでのセールスとオペレーションのリーダーシップポジション、AccentureとProcter & Gambleでのグローバルロジスティクスとサプライチェーン戦略、大規模ERP導入を指揮する製造・流通の経験を含みます。Murphy氏はハーバード・ビジネス・スクールのMBAと、カリフォルニア大学デービス校の機械工学学士号を保有しています。

オールコンポジット航空機構造体の最適化ソフトウェア

Stratolaunch Systems Corp.（シアトル）が今春、モハベ砂漠での地上試験に向けてオールコンポジットのStratolaunch航空機をロールアウトしたとき、その巨大な飛行機は、近年の複合材料の設計と製造がいかに進歩したかを示しました。先月、航空機の6基のPratt & Whitneyターボファンエンジンの第1段階エンジン試験が完了しました。

翼幅で世界最大の航空機（フットボール場の長さより広い）は、ほぼ完全に複合材料で製造されており、軽量、高剛性、高強度という特性を備え、航空宇宙、自動車、スポーツ、医療、産業分野でますます需要が高まっています。Collier Research（バージニア州ニューポートニューズ）のHyperSizer最適化ソフトウェアが、製造元のScaled Compositesによって航空機の複合材胴体と翼構造の最適化に広く使用されました。

NASAから商用化された最初のソフトウェアパッケージであるHyperSizerは、複合材料や金属材料で製造された幅広い航空宇宙およびその他の産業プロジェクトで採用されてきました。このソフトウェアは、設計、応力解析、サイジング最適化を自動的に実行し、通常構造体重量を20〜40%削減します。

「あらゆる規模のオールコンポジット構造体で材料を最も効率的に使用するには、ごく初期の段階から設計と製造の最適化ツールを効果的に活用する必要があります」と、Collier Research社長のCraig Collier氏は述べています。

Stratolaunch航空機は、Stratolaunch System Corp.創業者のPaul G. Allen氏の発案です。2つの胴体が巨大な単一翼で接続され、6基のエンジンで駆動し、最大550,000ポンド（247,500kg）のペイロードを搭載して滑走路から離陸できます。民間旅客機の巡航高度で、Stratolaunch空中発射プラットフォームは宇宙発射機ペイロードを放出し、空港に帰還して再利用されます。初の打ち上げ実証は2019年の早い時期に予定されています。

巨大なStratolaunch翼では、たわみ制限が考慮すべき重要な要素でした。二重胴体のパネルは、強度、安定性、ハニカムサンドイッチの破壊モードに対してサイジングされました。HyperSizerを使用することで、応力チームは、迅速なフリーボディ解析、離散積層サイジング、合板ベースの複合材破壊解析、しわ、コアせん断、平面引張、セル内ディンプリングなどのハニカムサンドイッチ解析手法、Excelスプレッドシートから荷重をプッシュするスクリプティングAPIを含む、包括的な自動破壊解析セットにアクセスできました。

Collierは、複合材設計と製造に使用されるツールセットの統合における継続的な進化を見ています。「HyperSizerソフトウェアは、構造体がどの程度製造可能か、製造上の問題がないかを洞察できます」とCraig Collier氏は述べています。「初期設計段階で積層板製造の好みを取り入れることができ、製造容易性が積層構造の強度設計における主要な影響因子になりつつあります」

新製品リリース

製品ラインエンジニアリング（PLE）開発企業のBigLever Software（テキサス州オースティン）と、エンジニアリングプロセス管理サプライヤーのMethod Park（ピッツバーグ）が、PLEの成功を可能にしたベストプラクティスのオフザシェルフテンプレートである、新しいフィーチャーベースのPLEプロセスフレームワークを開発しました。

現在利用可能なこの新しいフレームワークは、Method ParkのStagesプロセス管理システムとBigLeverの3階層PLEメソドロジーを組み合わせ、企業がPLEプラクティスへの移行を加速し、企業全体で機能横断的な整合性を達成できるようにします。企業はこのプロセスフレームワークを使用して、ソフトウェア、電気、機械の各ドメイン間のコミュニケーションとコラボレーションを改善し、アドホックやワンオフのアプローチの落とし穴を回避することで、PLEオペレーションを最適化できます。BigLeverは、この新しいフレームワークを同社の包括的なonePLEソリューションの重要な部分として組み込んでいます。

フィーチャーベースのPLEは、共有エンジニアリング資産、管理されたフィーチャーセット、製品ラインの生産を自動化する効率的な手段を使用することで、製品ラインポートフォリオの作成、提供、維持、進化を大幅に簡素化します。新しいプロセスフレームワークは、完全にカスタマイズ可能な運用概念（ConOps）テンプレートを提供し、組織構造を明確に定義し、PLEパラダイムの下で効果的に運用するために必要な組織の役割、責任、プロセスを定義することで、その構造を動かします。

Boothroyd Dewhurst Inc.（ロードアイランド州ウェイクフィールド）、Design for Manufacture and Assembly（DFMA）ソフトウェア開発企業が、更新版のDFM Concurrent Costing Version 3.0をリリースしました。エンジニアリングチームと調達チーム向けのコスト分析ツールとして導入される最新ソフトウェアは、過去の入札に基づく「価格」モデルを超え、科学的試験データと研究に基づいた産業コストモデルを実現します。その結果、隠れたコストドライバーへの洞察と、設計と生産の両方を最適化する方法を提供する、非常に信頼性の高い「あるべきコスト」の視点が得られると同社は述べています。

DFM 3.0では、OEMとそのサプライヤーが、機械タイプ、速度、加工シーケンス、最適な自動化レベルについて話し合える中立的なフレームワークで入札を検討できます。このより情報に基づいた環境は、専門知識、ベストコストプラクティス、共有目標を中心としたサプライヤーからの提案と、より深く統合されたパートナーシップを促進するとされています。

従来の価格モデルとデータ駆動型コストモデルの違いは大きく、製品をどの地域や国で製造するかという決定に影響を与える可能性があります。適切に設計されコスト計算された製品は、元の製造拠点と既存リソースの近くに留まる可能性が高くなります。OEMとサプライヤーはDFMソフトウェアを中心に協力し、これらやその他の戦略的課題に対処できます。設計初期や試作段階で実施されるDFM分析は、市場投入までの時間を短縮し、直接および間接コストに影響を与え、製品機能の最適化に役立ちます。個人やチームがトレードオフ決定を行いコストを削減するために使用できます。

最新版のハイライトには、DFM 3.0の幾何学計算機が簡素化され、ソフトウェアのメイン応答パネルに組み込まれたことで、ユーザーが部品のDFMコスト分析をより手厚くガイドされるようになったことが含まれます。

デフォルトの製造オペレーションとユーザーベースのプロセスライブラリが合理化され、すべての数式ウィンドウに新しいテストビューパネルが追加されました。カスタマイズオペレーションとユーザープロセスの開発がより速く、より簡単になったと同社は述べています。DFMソフトウェアの全体的なルックアンドフィールが更新され、Design for Assembly（DFA）とDFMのあるべきコスト計算の間で、より統一されたユーザー体験が提供されます。DFA/DFMソフトウェアリンクのパフォーマンスが向上し、ソフトウェアパッケージ間のデータ統合がよりシームレスになりました。