自動車製造はIoTからどのように利益を得ることができますか？

自動車業界は、他の多くの製造業と同様に、現在、大きなデジタル変革を遂げています。

インダストリー4.0テクノロジー（産業用IoT（IIoT）デバイス、AIおよびビッグデータ分析を含む）の台頭により、製造業全体が混乱しました。これにより、工場の所有者は、ワークフローの合理化や工場管理の最適化を可能にする新しいテクノロジーとソリューションを採用するようになりました。

5Gの展開により、自動車メーカーを含め、IIoT技術はこれまで以上に実用的で有益なものになりました。これらは、工場でIIoTソリューションを実装し、可能な限り最も効果的な方法でIIoT技術を採用することで確保できる主なメリットです。

自動車工場でのIIoTフリートの仕組み

適切なサイズのIIoTフリートは、機械やタスクのタイミングから在庫の移動まで、工場の仕組みに関する大量のデータを収集できます。

適切な情報を収集する十分なセンサーがあれば、工場のプロセスが日常的にどのように見えるかを一目で確認できます。これにより、監督者が潜在的な非効率性を見つけやすくなります。

たとえば、ある製造業者は、トレーサビリティのためにIIoTデバイスを使用する場合があります。つまり、部品やコンポーネントが製造プロセスを通過するときにそれらを追跡します。適切なデータがあれば、この会社は、誤って製造された部品が同じ工場または特定の機械からのものであることがわかりました。

別の人は、倉庫の通路を広げるなど、フロアレイアウトの変更と同じくらい簡単なことで、時間を節約し、より安全な作業環境を作成できることに気付くかもしれません。

IIoTシステムは、工場の所有者が運用技術と情報技術を統合できる1つの方法です。2つの技術投資は、互いに孤立している場合があります。自動車メーカーは通常、完全なIIoTプラットフォーム（個々のセンサー、IoT機械、分析プラットフォームを含む）を購入するか、それらを自社で組み立てます。

2番目のケースでは、通常、工場で解決したい問題または改善したいKPIを特定することから始めます。次に、その問題またはKPIに関連するデータを追跡するために必要なセンサーと、それらのIIoTデバイスを調整して収集したデータを整理するオープンなIIoT分析プラットフォームを調達します。

IIoTデータを使用した意思決定の支援

収集されたデータは、監督者がスタッフを調整し、ワークフローを調整するのに役立つ以上のことを行うことができます。また、ワークフローや製品の品質に影響を与える方法について、より適切な決定を下し、フィードバックを提供することもできます。

たとえば、多くの自動車メーカーは、耐食性部品を作成するために不動態化または電解研磨のどちらを使用するかを決定する必要があります。どちらの方法にも、固有の長所と短所があります。 1つのプロセスが効率や部品のパフォーマンスにどのような影響を与えるかは必ずしも明確ではありません。どちらを使用するかを決定する際、監督者は、製造されている部品、利用可能な機械、および既存の工場のワークフローも考慮する場合があります。

彼らが追跡する必要のある変数の数は、どの方法が最適であるかを決定するのを難しくするかもしれません。履歴コンポーネントのパフォーマンスデータ、運用情報などは、監督者が決定を下すのに役立ちます。

同様の技術は、自動車メーカーが特定の車両モデルの特定の仕上げ、ステンレス鋼合金、またはコンポーネントの形状を決定するのに役立つ場合があります。

自動車IIoTの1つのユースケース：予防保守が予知保全になります

製造業におけるIoTの最も人気のあるアプリケーションの1つは、予知保全です。工場の所有者は、IIoTデバイスを使用して、特定のマシンの運用情報を収集します。このデータには、時間の経過に伴う温度や、動きや振動のパターンが含まれる場合があります。場合によっては、センサーが超音速のノイズやガス漏れを示す音をリッスンすることがあります。

AIアルゴリズムまたはビッグデータ分析メソッドに入力すると、このメソッドはマシンの状態をリアルタイムで推定できます。多くの場合、適切な情報があれば、これらのシステムは間もなく発生する機械の故障を正確に予測できます。

機械システムを制御できる場合、予知保全システムは、故障の危機に瀕している機械のシャットダウンを強制することさえでき、近くの労働者への損傷や怪我を回避できる可能性があります。

予防保守は、ほとんどのメーカーにとって業界標準のアプローチです。定期的な検査により、機械の寿命を延ばし、突然の予期しない故障のリスクを減らすことができる良好な作業条件と修理が保証されます。

ただし、このアプローチは完璧ではありません。メンテナンスのために機械を開くと、敏感な電子機器やコンポーネントが危険にさらされる可能性があります。このプロセスにより、機械の内部が現場のほこり、湿気、その他の汚染物質にさらされる可能性があります。

チェックの間に障害が発生した場合、作業者と機械オペレーターは注意を払わない可能性があります。適切な修理で回避できたはずの怪我やダウンタイムのリスクがあります。

予知保全は、これらの問題のいくつかを解決し、監督者と労働者に機械の故障を事前に通知するのに役立ちます。

米国エネルギー省による過去の研究の要約によると、コストの観点から、予知保全は予防的ケアに比べて8〜12％の節約を提供できます。何かが壊れているか誤動作しているように見えるときに、事後対応型のメンテナンスや機械の修理を使用している企業では、最大30〜40％の節約になります。

予知保全は、突然の機械の故障の結果として発生する可能性のあるビジネスのダウンタイムや怪我を防ぐこともできます。

予知保全の採用

この種のアプローチを統合したいメーカーには、2つのオプションがあります。完全な予知保全ソリューションを購入するか、さまざまなベンダーの技術を組み合わせて保守データを収集して処理することができます。

複数のベンダーのテクノロジーを使用して独自のソリューションを構築したいメーカーは、収集する必要のあるデータから始める必要があります。たとえば、振動センサーは、回転部品を備えた機械の性能を追跡するためによく使用されます。

次に、選択したIoTセンサーと互換性のある既存の予知保全またはビッグデータ分析プラットフォームを見つける必要があります。

メーカーは、ベースラインデータが収集される段階的導入期間も計画する必要があります。この期間により、分析アルゴリズムは「通常の」マシンパフォーマンスに関する統計を構築できます。

自動車製造IIoTの主なメリットとベストプラクティス

IIoTデバイスは、自動車メーカーに大きなメリットをもたらします。工場とその製造プロセスの理解を深めるのに役立つ大量のデータを収集する機能など、幅広い用途を提供します。

この技術を採用したいメーカーは、何を改善したいのか、またはどの特定のIoTユースケースを実装したいのかを明確に理解する必要があります。