IoTで自動車製造を変革：効率とイノベーションを向上

自動車業界——他の多くの製造セクターと同様——は現在、大規模なデジタルトランスフォーメーションを進行中です。

産業用IoT（IIoT）デバイス、AI、ビッグデータ分析を含むインダストリー4.0技術の台頭が、製造業全体を混乱させました。これにより、工場オーナーはワークフローを合理化したり、工場管理を最適化したりする新しい技術とソリューションの採用を迫られています。

5Gの展開により、IIoT技術はこれまで以上に実用的かつ有益になりました、自動車メーカーにとってもです。これらは、工場でIIoTソリューションを導入し、IIoT技術を最も効果的に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

適切な規模のIIoTフリートは、工場の仕組みに関する大量のデータを収集できます——機械とタスクのタイミングから在庫移動まで、あらゆることです。

適切な情報を収集する十分なセンサがあれば、工場プロセスが日常的にどのようなものかを俯瞰的に把握できます。これにより、スーパーバイザーが潜在的な非効率を発見しやすくなります。

例えば、あるメーカーはIIoTデバイスをトレーサビリティ——部品とコンポーネントが生産プロセスを通過する過程の追跡——に使用するかもしれません。適切なデータがあれば、この企業は、不良品が同じ工場や特定の機械から発生していることを発見できるかもしれません。

別のメーカーは、倉庫通路の拡幅のような単純なフロアレイアウト変更が、時間を節約し、より安全な作業環境を生み出せることを発見するかもしれません。

IIoTシステムは、運用技術と情報技術——時に互いにサイロ化される2つの技術投資——を統合する一つの方法です。自動車メーカーは通常、完全なIIoTプラットフォーム——個別センサ、IoT機械、分析プラットフォームを含む——を購入するか、自社で組み立てます。

後者の場合、通常、工場で解決したい問題や改善したいKPIを特定するところから始めます。次に、その問題やKPIに関連するデータを追跡するために必要なセンサを調達し、それらのIIoTデバイスを調整し、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導入します。

IIoTデータによる意思決定支援

収集されたデータは、スーパーバイザーがスタッフを調整しワークフローを調整するのを助ける以上のことができます。また、より良い意思決定を可能にし、ダウンストリームのワークフローや製品品質にどう影響を与えるかについてフィードバックを提供できます。

例えば、多くの自動車メーカーは、耐食性部品を作るためにパッシベーション（不動態化）と電解研磨のどちらを使用するか決定しなければなりません。両方の方法には独自の利点と欠点があります。どちらのプロセスが効率や部品性能にどのような影響を与えるかは、常に明確ではありません。どちらを使用するか決める際、スーパーバイザーは製造される部品、利用可能な機械、既存の工場ワークフローも考慮するかもしれません。

追跡すべき変数の数が多いため、どちらの方法が最適か判断するのが難しい場合があります。履歴コンポーネント性能データ、運用情報などが、スーパーバイザーの意思決定を助けます。

同様の技術で、自動車メーカーは特定の車両モデルに対して、特定の仕上げ、ステンレス合金、コンポーネント形状を決定するのを支援できます。

自動車IIoTのユースケース：予防保全が予知保全へ

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一つは予知保全です。工場オーナーはIIoTデバイスを使用して、特定の機械の運用情報を収集します。このデータには、時間経過に伴う温度、動きや振動のパターンが含まれる場合があります。一部のケースでは、センサが超音波ノイズやガス漏れを示す音を聴取することもあります。

AIアルゴリズムやビッグデータ分析手法に投入されると、この手法はリアルタイムで機械健全性を推定できます。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故障を正確に予測できます。

機械システムの制御権が与えられれば、予知保全システムは故障寸前の機械を強制停止させ、近くの作業者への損傷や怪我を潜在的に回避できます。

予防保全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。定期的な定期点検により、良好な作業状態と、機械寿命を延ばし、突然の予期せぬ故障リスクを減らす修理が保証されます。

しかし、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けると、センシティブな電子機器とコンポーネントがリスクにさらされます。プロセスにより、機械内部が現場の粉塵、湿気、その他の汚染物質にさらされる可能性があります。

作業者と機械オペレーターは、チェックの間に故障が発生した場合、事前警告を得られません。適切な修理で回避できたはずの怪我とダウンタイムのリスクにさらされたままです。

予知保全はこれらの問題の一部を解決し、スーパーバイザーと作業者に機械故障の事前通知を提供できます。

コスト面では、予知保全は予防保全より8〜12%の節約をもたらせます。これは米国エネルギー省による過去の研究まとめによるものです。反応型メンテナンス（何かが壊れたり故障したりしているように見えたときに修理する）を使用している企業では、節約は30〜40%に達します。

予知保全は、突然の機械故障の結果として発生するダウンタイムと怪我も防止できます。

予知保全の導入

この種のアプローチを統合したいメーカーには2つの選択肢があります。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から技術を組み合わせてメンテナンスデータを収集・処理するかです。

複数ベンダーの技術で自社ソリューションを構築したいメーカーは、収集する必要があるデータから始めるべきです。例えば、振動センサは回転コンポーネントを持つ機械の性能追跡によく使用されます。

次に、選択したIoTセンサ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。

メーカーはまた、ベースラインデータが収集される導入フェーズを計画すべきです。この期間により、分析アルゴリズムが「正常な」機械性能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主要なメリットを提供できます。工場とその製造プロセスの理解を改善するのに役立つ大量のデータ収集能力など、幅広い用途があります。

技術を導入したいメーカーは、何を改善したいか、どの特定のIoTユースケースを実装したいかを明確に理解すべきです。