データ駆動型製造はここにあります
データ駆動型製造とは何ですか？
製造プロセスに影響を与える重要な決定は、推測、希望、理論、意見ではなく、常に事実に基づいて行う必要があります。今日の新しいテクノロジーは、人と機器の両方が、より良い結果を達成するために必要な事実を収集して処理できるようにすることで役立ちます。
低コストのセンサーの急速な展開とインターネットへの接続は、製造業の将来について多くの誇大宣伝を生み出しました。モノのインターネット（IoT）とそのビッグデータおよび分析のアプリケーションは、次世代の製造業の創造につながりました。これには、データを使用して、新時代の販売と運用計画、劇的に強化された生産性、サプライチェーンと流通の最適化、および新しいタイプのアフターサービスを通じてコストを削減することが含まれます。
データ駆動型製造 効率的で応答性の高い生産システムを推進するための製造業務の次の波であることは明らかです。製造業者は最終的に、有意義で生産的な方法でデータを日常の意思決定活動に組み込むためのより良い立場にあります。
データ駆動型製造のメリット
視認性の向上
データ駆動型の製造により、組織全体で収集されたこれらのデータメトリックに基づいて、製造現場の運用リーダーがパフォーマンスをより深く理解できるようになります。正確なデータは、個々の資産のパフォーマンスだけでなく、製造業務全体についても必要な洞察を与えることができます。これにより、意思決定者は、パフォーマンスの低いシフト、繰り返し発生するマシンのダウンタイム、その他の生産のボトルネックなど、機会のある領域に集中することができます。
IoTテクノロジーと分析
製造現場には大規模なデータセットが存在するため、メーカーは複雑な問題を解決できる機械学習アルゴリズムを実行できます。このような人工知能と機械学習主導の分析作業により、メーカーは予知保全などの高度な手法を採用できます。これらの処理機能またはデータへのアクセスを使用して、詳細な形式のデータベースの意思決定にアクセスできます。
自動化
自動化は、データ駆動型アプローチを使用する2つのカテゴリに存在します。 1つ目は、データの自動収集であり、特定のデバイスがソフトウェアを使用してデータを収集して処理します。これには、いかなる種類の手動介入も必要ありません。自動化の2番目のコンポーネントは、自動化された意思決定のためのデータの使用です。予測分析を使用して、メーカーは最初にデータを使用して何が起こったか、または現在起こっているかを理解しますが、最終的には何が起こり得るかを理解し、自律的に行動を起こす機会を得るように成熟します。
運用コストの削減
リーン生産方式に加えてデータにより、製造業者は生産プロセスを合理化し、無駄を最小限に抑えることができます。このリアルタイムのデータがなければ、生産の改善を正確に測定し、変更がコスト削減につながったことを確認することは困難です。
データ駆動型製造の課題
サイレッドデータフラグメントと従来のレガシーシステム：
さまざまな部門間で接続されておらず、共通のドキュメントやコミュニケーションが不足している異種のオペレーティングシステムを使用することは、大きな課題となる可能性があります。異種システム間でこのデータを集約することは難しい場合があります。これは、収集されたデータから得られる価値が低いことを意味する場合もあります。従来のシステムの複数のレベルを接続し、このレガシー機器をオンラインにすることができるIoT主導のプラットフォームは、ここで優れたソリューションになる可能性があります。
潜在的なセキュリティの脅威：
より複雑なデバイスが接続されていると、データまたはセキュリティ違反の脆弱性が発生する可能性が高くなります。また、セキュリティはこれまでマシンレベルで対処されていなかったため、強力なデータ保護標準やプロトコルが開発されていない可能性があります。
安全なデータストレージ：
データ駆動型メーカーが可能にする複数の接続されたデバイスやシステムのために接続されるデータの量が増えると、これはデータストレージの課題を引き起こします。この増大するすべてのデータストリームには、収集および処理する中央リポジトリが必要です。これは、ユーザーがデータをオンプレミスに保存する場合、コストがかかる可能性があります。
時間トリガー製造からイベントトリガー製造への移行：
今日、ほとんどの製造会社は、時間トリガー製造モデルで機能しています。すべての入力はERPシステムに送られ、ERPシステムは原材料を希望の形状と時間で完成品に変換します。しかし、データ駆動型の製造が標準になると、マシンはイベントによってトリガーされる製造スタイルに従います。これは、このモデルと製造業者の生産の視点の変化を意味します。
データがメーカーにとってユニークな資産である理由
データは、すべての企業にとって最も重要な資産の1つです。データ主導の製造アプローチは、漠然とした「改善」を生み出すだけでなく、スループットを大幅に向上させ、収益を向上させることは明らかです。
ペプシコは、ソーダフレーバーの配布方法を追跡するための分析ソフトウェアを実装した後にこれを発見しました。データは、使用される前に期限切れになるほど多くの製品を出荷する問題を修正する方法を明らかにしました。バランスを調整した後、PepsiCoは出荷を減らしたため、無駄になりました。
アマゾンは、データがサプライチェーンに対して何ができるかについてのもう1つの説得力のある事例です。同社は、フルフィルメントセンターをまとまりのあるエコシステムに変えるために、自動化に多額の投資を行ってきました。データ主導の製造革新のおかげで、Amazonはサプライチェーンの計画コストを削減し、年間の利益成長を達成しました。
これらの数値を使用すると、メーカーはデータに堪能になりたいと思うでしょう。ただし、デジタルトランスフォーメーションは、トップの賛同が得られないために失敗することがよくあります。リーダーシップは、高度なテクノロジーをリスクと見なすことがよくあります。新しいテクノロジーが労働者に取って代わるのではないかという懸念もあります。したがって、真にデータ駆動型の製造業であると考えている企業は31％に過ぎず、2年前の37％から減少しています。
これらの不安は根拠がありません。工場がデータを使用してプロセスを改善し、人工知能を使用して効率を加速すると、これらの工場の競争力が高まります。調査によると、メーカーは接続性の向上に9,070億ドル（収益の5％）を約束しており、72％は2020年までに「デジタル化」することを期待しています。したがって、関連性を維持するにはデータを受け入れることが不可欠です。
メーカーは、途中でいくつかのハードルを克服する必要があります。何よりもまず、会社には適切なテクノロジースタックとそれを管理するためのスタッフが必要です。さらに、データへのアクセスを改善して、意思決定者（ITだけでなく）が最も正確な情報を入手できるようにする必要があります。最後に、導入するテクノロジーはすべて、必要に応じて新しいタイプのデータと分析を組み込むのに十分な動的である必要があります。
データ駆動型製造における課題
1。レガシーシステムとの統合
産業用自動化は進化的なプロセスであり、高度なテクノロジーの導入はエキサイティングですが、確立された実績のあるレガシーシステムと一緒に機能させる方法を見つけることも重要です。現代の工場には複数のシステムレベルがあります。自社開発のレガシーシステムの元の開発者が、ドキュメントが不足している新時代のシステムと完全にインターフェースできない場合、Iitは課題になる可能性があります。きれいな紙から始めるのではなく、既存の設計および製造環境に効率的に統合することを理解することが重要です。
2。システムセキュリティの課題：
インターネットを介して接続された分散制御システムは、既存のシステムを攻撃者による不正アクセスにさらす可能性があります。より多くのIoTデバイスがゲートウェイを介して接続されることが増えているため、これにより、どこからでも制御とアクセスを可能にする手段も開かれます。従来の製造システムゲートウェイのほとんどは、ITサービスが抱える新時代のセキュリティの課題に対して大幅な強化を必要とします。これは、ネットワーキングとセキュリティのタスクを処理するのに十分なコンピューティングパワーを追加することを意味します。
3。データ交換だけでなく、データ共有に向けて
統一されたデータモデルを作成し、製造プロセスですべての独立したシステムを統合することは困難な場合があります。このデータは、無駄なリソースと資料を最小限に抑えるために、すべてのビジネスユニットにシームレスにマッピングして共有する必要があります。機器全体の潜在的な障害を検出できるIoT駆動型センサーを使用することは、データ交換の障害を最小限に抑える1つの方法です。
4。不正確または不完全なデータ
既存の製造データ自体が不完全または不正確である場合、これは意思決定に影響を与える可能性があります。特に、データが成功のバックボーンである重要なプロジェクトの場合はそうです。これはまた、daaレコードを完成させるため、またはそれが事実で本物であることを確認するために多くの時間、労力、およびリソースが使用されることを意味します。
データ駆動型製造はどのように役立ちますか？
Forrester によると 、データ駆動型の組織は、収益性が高く、新しい顧客を獲得して維持することに加えて、年間30％の成長を報告しています。
1。意思決定のための予期しない洞察の導出：
高度な分析を使用して予期しないデータ主導の洞察を開発することで、迅速かつ正確な意思決定を行うためのさらなる機会を明らかにすることができます。適切なデータにより、メーカーは最も重要な問題と機会に集中することができます。問題のKPIを確立することにより、メーカーが正しいものを測定しているかどうかを明確に理解することで、問題を簡単に解決できます。
2。製造プロセスに関する深い洞察：
高度な分析は、製造業者が生産量を増やすための目に見えない機会を発掘するのに役立ちます。多くの場合、可能なすべてのプロセス改善が実装されていると想定し、データを使用して、改善のより深い見通しをさらに掘り下げることができます。これらのデータ主導の洞察により、しばらくの間残っている問題の解決策も見つけることができ、既存のリソースを使用する操作の範囲をさらに拡大します。
3。コスト削減：
リアルタイムの製造現場データと高度な統計評価を使用する製造会社は、かつては分離されていたデータセットを簡単に取得し、データを集約して分析し、重要な洞察を明らかにすることができます。これは、運用の削減に大いに役立ちます。結果の速度を加速しながらコスト。
4。予測市場の傾向：
データ主導のメーカーは、分析プラットフォームを活用して、カスタマイズ要求の予測を強化できます。これは、顧客の行動の変動するパターンと傾向を特定することによって発生します。データ分析により、製造プロセスの詳細なビューが可能になり、予測分析に基づいて、よりスマートで正確な生産決定が可能になります。
データ駆動型製造のための人工知能
ほとんどのデータ駆動型製造プロセスでは、高レベルの精度、生産品質のノンストップの強化、および最高品質の保守プロセスが必要であるため、人工知能（AI）は、この業界にこれらの結果を簡単に提供する方法を見つけます。
AIを使用すると、製造はよりデータ指向になり、製造業者は生産性と利益を向上させる機会を得ることができます。また、スマートメンテナンス、品質4.0、予測インテリジェンス、人間とロボットのコラボレーションなど、多くのAI主導の分析アプリケーションで成長を続ける方法をリードするのにも役立ちます。
データ駆動型製造を実装するための5つのステップ
メーカーは、体系的な変革を経て初めてデータ主導型になります。次の手順に従ってください：
1。時間のボトルネックを調査します。
リードタイムは、他のどの変数よりも、サプライチェーンのどこに真の問題が存在するかを明らかにします。ボトルネック操作を探し、それらがどのように、なぜ発生し、どのような影響があるかを調査します。製造業務管理を最適化するには、多くのことを微調整する必要がありますが、永続的な遅延と時間のロスを排除することが優先事項です。
2。既存のデータを利用します。
真の洞察を得るためにメーカーがより多くのソースからより多くのデータを収集する必要がある場合でも、分析を開始できるデータはすでにあります。それは、財務的、運用的、または物理的である可能性があります。すべてに、プロセスエンジニアや継続的改善の専門家に関連する可能性のある洞察が含まれています。利用可能なデータを使用することで、企業は後で来る「ビッグ」データの能力を養うことができます。
3。 AIを使用して洞察を検索します。
4。未知のものを暴露する。
世界の主要な工場でさえ、業務に関連する詳細の大部分は不明です。これらの未知数を明らかにする可能性のある情報源からデータを収集する必要があります。接続されたセンサーをインストールすることは、以前は不透明だったプロセスについて学ぶための理想的な方法です。
5。物事を見通してください。
メーカーがデータに精通するにつれて、可能な限りテクノロジー主導になりたくなります。ただし、完全に自動化された製造は、一部の企業、つまり予測可能な需要を持つ企業にとっての資産にすぎません。需要が動的である企業では、自動化はあまり資産ではありません。すべてのテクノロジーは、高度な機能だけでなく、実際のビジネス価値を提供するかどうかに基づいて評価する必要があります。
論理的には絶対にそうあるべきであるため、人々は製造業がデータ駆動型であると誤って考えています。意思決定者は、IoTやビッグデータソリューションなどのテクノロジーがついにそれを可能にしているのとまったく同時にこれを発見しています。これは素晴らしい機会ですが、まもなく業界全体の義務になります。
データ駆動型のボトルネック解消テクノロジーに向けて
ThroughPutのサプライチェーン計画ソフトウェア ELIはAIを利用したボトルネック解消エンジンです 既存の産業データをリアルタイムで分析します。 ELIは、運用上のボトルネックの変化を継続的に検出、特定、処方、および防止して、遅延、非効率、および収益の損失を数百万ドル節約します。 YOuはついに、データ主導の意思決定を使用して、生産性、成長、収益性を詰まらせる画期的なボトルネックを克服できます。
ここをクリックして、今日ELIの無料トライアルを開始し、工場運営のための「データ」の力を活用してください。
産業技術