現代製造業を変革する5つのデジタルソリューション

製造業におけるデジタル活用は、単に受け入れられつつあるだけでなく、今や当然のことと期待されています。しかし、中小メーカーにとってこの転換は困難を伴います。初期投資と従業員研修コストが、プロセスを完全に停止させる原因になり得ます。

しかし、「デジタル化」の第一歩は、圧倒されるものではありません。適切なガイダンスと教育があれば、すべてのメーカーが、自社の作業環境に最適な段階的アプローチでデジタル製造の概念を導入し始められます。ここでは、スタートに役立つトップ5のデジタルアプリケーションを紹介します。

1. デジタルパフォーマンス管理

2010年以来、デジタルで実施されるビジネスの割合は4%からほぼ12%へ成長し、この傾向は継続見込みです。ビジネス指標とIT指標を統合的に分析する方法を見つけることが、この成長するエンタープライズの体験を最適化する鍵です。そこで登場するのがデータパフォーマンス管理です。

データパフォーマンス管理により、リアルタイムで複数部門横断の洞察を得られれば、ビジネス意思決定の効果を高め、収益と顧客ロイヤルティを向上させるシンプルな方法となります。指標をシンプルに測定し、全部門で共通言語を持つことで、情報の促進と普及がシンプルになり、生産性が向上します。機械稼働データや生産アウトプットなどの生産情報を一箇所に集約するデジタルダッシュボードなどのツールを使えば、自社のデジタルパフォーマンス管理プラットフォームを手軽に立ち上げられます。これは生産ラインによって異なります。

2. 予知保全

製造業経験者なら誰でも、継続的な予防保全の必要性を理解しています。全機械を最良の状態に保つことは、ダウンタイム回避と生産性向上の鍵です。しかし、デジタル製造は新たな概念「予知保全」をもたらしました。

予知保全は予防保全に似ていますが、決定的な違いがあります。時間や定期点検値などの変数に基づくのではなく、将来的に製品が故障する「タイミングを予測」しようとするものです。経年やサービス推奨時期ではなく、実際の設備状態（多くの場合、監視機器やソフトウェアを設置してデータ収集）を用いることで、設備の現在の状態を把握し、重大な機械故障を防ぐためのサービス予約をスケジュールできます。

成功する予知保全プログラムには3つの主要要素があります。第一に、自社機械に適した適切なデータを収集・分析すること（ニーズによって異なります）。第二に、問題分析を正確にフレーミングすること。第三に、初期および継続的な評価が正確で、いつメンテナンスが必要になるか予測できることです。

3. 歩留まり・エネルギー・スループットの最適化

歩留まり・エネルギー・スループット最適化の核心は、データを継続的に分析し、最も効率的なプロセスを算出することです。このプログラム導入は、効率改善、歩留まり向上、エネルギー使用量削減のすべてを満たし、迅速なROIをもたらします。では、どこから始めるべきでしょうか。

まず、既存データを活用します。例えば、個々のユニット製造に要する標準時間を調べます。その情報が得られたら、信頼できる専門コンサルタントを特定し、個別アルゴリズムの開発・監視に適したソフトウェア選定を支援してもらいます。最後のステップは、ソフトウェアが提供する情報を監視し、効率向上のための初期パイロットプログラムを開発し始めることです。

4. 自動化とロボティクス

自動化、特にロボット導入は大変そうに聞こえますが、実は製造業でますます一般的になっています。運用コスト削減に加え、生産アウトプット増加、製造品質向上、作業者安全性強化も実現しています。

より自動化された環境へ移行する前に、2つの重要な要素を検討すべきです。

• 従業員研修： 自動化・ロボティクスが生産作業を担っても、従業員は機械の操作・保守方法を知る必要があります。現有従業員の研修、必要な資格・経験を持つ人材の新規採用が必要になる場合があります。
• 初期投資： 長期的には運用コストが下がります。しかし、通常は初期投資が必要です。自動化導入の決断には、ジャンプする前にシステムの計画と予算確保が伴います。ただし、一部の革新企業はハードウェアレンタルやリースプログラムといった興味深い代替案を提示しています。

自動化の初期プロジェクトとして最適なのは？ 短サイクルタイムのマシンテンディング、低速マテリアルハンドリング（＜40ppm）、シンプルで反復的、一貫した用途を推奨します。

5. デジタル品質管理

デジタル品質管理システム導入には多くのメリットがあります。デジタルパフォーマンス管理と同様に、現在分析している主要業績評価指標（KPI）をデジタルアプリケーションに取り込みます。品質意思決定を標準化して人的介入を減らし、ヒューマンエラーの可能性を低減することで、品質管理の効率化、コスト削減、エラーのトレーサビリティと軽減能力の向上を実現します。

手動からデジタル品質管理へ移行する際のベストプラクティス：

• 手法をアップグレードする： これまで通りの品質管理を続けるのは誘惑的ですが、投資を最大限活かすには、既存手法を単にデジタル化するのではなく、「定義」し直してください。何を測定し、それが目標成果にどう関連するかを検証する好機です。あるいは、デジタルプラットフォームで追跡できる追加指標を探るのもよいでしょう。すべての能力を最適化してください。
• ベストプラクティスを活用する： デジタル品質管理の成果を見る際、潜在的な生産変更には、設定しやすいソリューションを用い、それらをベストプラクティスに基づかせてください。デジタルプラットフォームは、これまでより詳細な情報を迅速に提供できますが、長年の産業知識と経験に取って代わるものではありません。
• 従業員の合意と採用： 新技術導入ではユーザー採用が不可欠ですが、デジタル品質管理では特に重要です。導入前にチームメンバーの合意を得ることが成功の鍵です。

これらのデジタルアプリケーション導入を分解して説明することで、プロセスが明確になったことを願っています。ご興味やご質問があれば、最寄りのMEPセンターの専門家にご相談ください。