データ活用：スマートファクトリーがインダストリー4.0で効率を推進する方法

インダストリー4.0のデジタルの約束に圧倒されていませんか？ 心配無用です。スマートファクトリーとは、メーカーがより多くの部品を生産し、主要なツーリングと加工問題を排除するのに役立つ、正確で精密な情報を得ることなのです。

スマートファクトリー：2018年国際製造技術見本市（IMTS）のあらゆる場所にありました。音声コマンドによるCNC工作機械制御から、主要ツーリングメーカーのソフトウェアとデジタルマシニング分野への進出まで、新たな方向性が夜明けを迎えています。インターネット接続技術は、業界の未来の主要部分です。

なぜか？ これまで以上に、運用に関するより精密で文脈豊かな情報を抽出し、容易に配布・活用できるようになったからです、と産業製造関係者は言います。

「今日は製造業の『インターネットの瞬間』です」と、MachineMetricsのマーケティングディレクター、グラハム・イマーマン氏はBetter MROのインタビューで語っています。「多くの業界が『インターネットの瞬間』を10年以上前に経験したのに対し、製造業は今、まさにその時を迎えています」

「データは未来の工場の生命線です」と、製造エキスパートのトム・リーソン氏は、Open Textの投稿「未来の工場に挑戦する6つのトレンド」で書いています。

リーソン氏はデータをこの技術的文脈で位置づけます：「応用AIと高度な分析を通じて、データはすべてのプロセスを駆動し、運用エラーを検知し、ユーザーフィードバックを提供し、生産アウトプットの量と質を向上させます」

インダストリー4.0についての技術重視の専門用語があるにもかかわらず、メーカーもその約束を信じています。2017年には、76％のメーカーが「進行中または策定中」のスマートファクトリーイニシアチブを持っており、55％以上が1億ドル以上を投資していました（Capgeminiの調査による）。残念ながら、そのうちわずか14％しか成果に満足していませんでした。

摩擦は？ 導入には労力——つまり投資と時間——が必要だからです。

正確で完全なデータがスマートファクトリーのエンジン

「潜在的に数千の接続デバイスを持つプラントフロアは、データの観点から大きな価値を持ちます」と、シーメンス米国デジタルファクトリー部門プレジデント、ラジ・バトラ氏はIOT Evolution Worldの記事で述べています。「問題は、このデータを収集できるようになった今、いかに分析し、ビジネス目標にとって意味があり価値のあるものにするかです」

正当な問いです。分析できることは山ほどあり——すべてのデータをまとまりのある意思決定ナラティブにするのは、必ずしも容易ではありません。IT世界からのもう少しシステムとスキル、そして従来のOT世界でのすべてがどう連携するかについての新しい考え方が必要です。

変わらないのは何か？ より少ない時間でより多くの部品を納入するプレッシャーです。

部品生産アウトプット向上の助けが必要ですか？ 「工具寿命を延ばし生産性を増幅させる5つの方法」をお読みください。

より精密な加工と工具情報がその助けになるかもしれませんが、データの正確さなしでは挑戦的です。今日、多くのメーカーが関連機械データをホワイトボードと紙切れで取得しています、とイマーマン氏は言います。しかし、その情報をネットワーク化し透明化し始めると、データはより多くの方法で、ホワイトボードの近くにいるチームだけでなく、より多くのチームにとって有用になります。

「弊社データ（MachineMetrics）について一つ洞察を与えましょう：ほとんどのメーカーは、設備の稼働率と利用率が約60〜80％だと考えています。それらの数字は完全に不正確です」とイマーマン氏。「業界全体の平均機械稼働率は27％です。ショップフロアで実際に起きていることと、メーカーがビジネスで起きていると考えていることの間には、巨大な乖離があります」

データはその乖離にあります、とイマーマン氏。

ショップフロアへの可視性の欠如、ショップフロアとビジネスシステムの他のピース（ERPシステム、品質、組立、加工、ツーリングなど）との間のデータ統合の欠如があるだけです。

「真実はデータにあり、ほとんどの人々は真実を語るデータを持っていません。これが業界の現状です」とイマーマン氏。

スマートファクトリーデータの挑戦：離散製造システムのデータ量

Capgeminiのデータが際立っています：わずか14％の企業しかスマートファクトリー成果に満足していない？

理由はここにあります：運用エコシステム全体における完全な可視性は困難——そして多くのメーカーにとって、圧倒的に感じられます。

「企業は反応し、『つまり、完全なデジタルファクトリーを構築しろと？ 8種類もの異なるソフトウェアを導入しろと？ どうやってそんなことができるんだ？』と言います」とイマーマン氏。

データがERP（エンタープライズリソースプラニング）、品質システム、三次元測定機（CMMS）、検査データ、組立システム、CNCマシニングセル、ツーリング——その他いくつかの製造プロセス——から来るかどうかにかかわらず、知り、可視化すべきことは山ほどあります、とイマーマン氏は説明します。

「より差し迫った課題の一つは、スマートファクトリーが伴う膨大なデータ量です」と、デジタルセキュリティ企業Trend Microは、ブログ記事「スマートファクトリーへの一瞥：IIoTイノベーションのモデル」で述べています。「この[膨大なデータ量]のため、企業はスマートファクトリーを立ち上げる前に、そのような大量データの適切な利用と処理のためのプロトコルとシステムを整備しなければなりません」

スタート地点：PLC上の機械データを分離し、それを活用する

すべてのインダストリー4.0を一度に取り組むのが、すべての人の利益になるとは限りません。スマートファクトリーは、ショップフロアの部品加工機械から小さく始めることで実現できます。

MachineMetricsの場合、機械のPLCから直接データを抽出し、小型ワイヤレス「エッジ」デバイス経由で情報を送信します。情報は暗号化され、セキュアなクラウドを通じて配信され、顧客が閲覧できます。その核心では、MachineMetricsはアナリティクスプラットフォームであり、生産データ、メンテナンスチーム向けシステムヘルス、工作機械メーカーと機器ディストリビューター向けリモートサービスを提供します。

「部品カウントが取れ、PLCから最大200データポイントが取得できます……使用中の工具がどれかという機械工具データも取れます」とイマーマン氏。「負荷情報、主軸にかかる圧力……機械から直接アラームも取得できます」

これはパフォーマンスと可用性のデータです。本質的に：どう、何、なぜ。これらすべてのデータで、企業は自らを助け、ダウンタイムを回避し、以下のような質問に答えられるようになります：

• 機械が止まっているのは工具交換のためか？
• セットアップに時間がかかりすぎているためか？
• ジョブ所要時間を誤って見積もっていたか？

「OEE（総合設備効率）をご存知ですか？」とイマーマン氏。「弊社のお客様と仕事をする際、機械が過小利用されている最大の理由は、パフォーマンス期待値が完全に不正確だということをよく発見します……各部品生産の期待サイクルタイムは？ セットアップはどのくらいかかるべきか？ 与えられたシフトで何個生産できると思っているか？」

パフォーマンス期待値はERPシステムによって駆動されます、とイマーマン氏。それが不正確なら、「他社があなたのビジネスを奪うための余地を大量に残すことになります」

究極的に、スマートファクトリーは、共有可能な最高の情報で、メーカーが改善し、時間を節約し、より良い意思決定を行えるよう助けることなのです。

MachineMetricsは「全メーカーは機械能力の27％しか使っていない」と言います。信じられますか？ フォーラムで反応してください。[登録必要]