インダストリー4.0のスマートファクトリーはそのデータがすべてです

インダストリー4.0のデジタルの約束に圧倒されましたか？しないでください。スマートファクトリーとは、製造業者がより多くの部品をクランクアウトし、主要な工具や機械加工の問題を排除するのに役立つ、正確で正確な情報を取得することです。

スマートファクトリー：2018 International ManufacturingTechnologyShowのいたるところにありました。音声コマンドによるCNCマシンの制御から、ソフトウェアやデジタル加工に拡大する主要な工具メーカーまで、新しい方向性が幕を開けています。インターネット対応テクノロジーは、業界の将来の主要な部分です。

なんで？これまで以上に正確な操作情報を抽出できるようになったからです。

センサーは新しいものではありません。無線周波数の識別も新しいものではありません。ただし、簡単に配布して使用できる、より多くのコンテキストを備えた運用情報は 新しい、産業製造ソースと言います。

「今日は製造業にとっての「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であるGrahamImmermanはBetterMROとのインタビューで述べています。 「多くの業界は10年以上前に「インターネットの瞬間」を持っていましたが、製造業は今その時代を迎えています。」

「データは未来の工場の生命線です」と、製造の専門家であるトム・リーソンは、オープンテキストの投稿「未来の工場に挑戦する6つのトレンド」に書いています。

Leesonは、このテクノロジーのコンテキストでデータをキャストします。「適用されたAIと高度な分析を通じて、データはすべてのプロセスを推進し、運用エラーを検出し、ユーザーフィードバックを提供し、生産出力の量と品質を向上させます。」

インターネット4.0に関する専門用語はテクノロジーに重点を置いていますが、メーカーもその約束を信じています。 Capgeminiの調査によると、2017年には、メーカーの76％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1億ドルを投資していると述べています。残念ながら、彼らの努力に満足したのはわずか14パーセントでした。

こすり？採用には手間がかかります。つまり、投資と時間がかかります。

正確で完全なデータはスマートファクトリーのエンジンです

IOT Evolution Worldの記事で、米国のシーメンスのデジタルファクトリー部門の社長であるRaj Batraは、次のように述べています。 「問題は、このデータを収集できるようになりましたが、どのように分析して、ビジネス目標にとって意味のある価値のあるものにするかということです。」

それは正当な質問です。分析できるものはたくさんあるので、すべてのデータをまとまりのある意思決定の物語にすることは必ずしも簡単ではありません。それには、情報技術の世界からのもう少し多くのシステムとスキル、そして従来のオペレーショナルテクノロジーの世界ですべてがどのように連携するかについての新しい考え方が必要です。

何が変わっていないのですか？より多くの部品をより短い時間で納品するというプレッシャー。

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より正確な機械加工と工具情報がその原因となる可能性がありますが、データの正確性がなければ、それは困難な場合があります。今日、多くのメーカーがホワイトボードや紙に関連するマシンデータをキャプチャしているとImmerman氏は言います。しかし、その情報をネットワーク化して透過的にすることで、データはより多くの方法で、そして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役立つようになる可能性があります。

「私たちのデータ（MachineMetrics）についての洞察を提供できます。ほとんどのメーカーは、機器の容量と使用率が約60〜80％であると考えています。これらの数値は完全に不正確です」とImmerman氏は言います。 「業界全体の平均マシン使用率は27％です。製造現場で実際に起こっていることと、製造業者が自社のビジネスで起こっていると考えていることとの間には、大きな隔たりがあります。」

データはその断絶にあります、とImmermanは言います。

エンタープライズリソースプランニング（ERP）システム、品質または組み立て、機械加工または工具など、製造現場の可視性の欠如、製造現場と他のビジネスシステム間のデータ統合の欠如があります。

「真実はデータにあり、ほとんどの人は真実を伝えるためのデータを持っていません。つまり、これが業界の現状です」とImmerman氏は言います。

スマートファクトリーデータの課題：ディスクリート製造システムの量

キャップジェミニのデータは本当に際立っています。スマートファクトリーの結果に満足している企業はわずか14％ですか？

その理由は次のとおりです。運用エコシステム全体の全体的な可視性は困難であり、多くのメーカーにとって、それは圧倒的だと感じています。

「企業は、「では、このデジタルファクトリー全体を構築する必要があると言っているのですか？そして、8種類のソフトウェアを実装する必要がありますか？そして、私はそれをどのように行うつもりですか？」とイマーマンは言います。

データがERP（エンタープライズリソースプランニング）、品質システム、座標測定機（CMMS）、検査データ、アセンブリシステム、CNC機械加工セル、工具、およびその他のいくつかの製造プロセスからのものであるかどうかにかかわらず、知っておくべきことがたくさんあります。イマーマン。

「より差し迫った課題の1つは、スマートファクトリが必要とする膨大な量のデータです」とデジタルセキュリティ会社のトレンドマイクロはブログ投稿「スマートファクトリーの調査：IIoTイノベーションのモデル」で述べています。 「この[膨大な量のデータ]のために、企業は、スマートファクトリを設定する前に、このような大量のデータを適切に使用および処理するためのプロトコルとシステムを導入する必要があります。」

開始場所：PLC上のマシンデータを分離して操作する

インダストリー4.0のすべてを一度に引き受けようとすることは、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、製造現場の部品製造機から始めて小さなものから始めることで実現できます。

MachineMetricsの場合、マシンのPLCから直接データを抽出し、小さなワイヤレス「エッジ」デバイスを介して情報を送信します。情報は暗号化され、安全なクラウドを介して配布され、顧客が閲覧できるようになります。中核となるMachineMetricsは、生産データ、メンテナンスチーム向けのシステムヘルス、および相手先ブランド供給（OEM）と機器販売業者向けのリモートサービスを提供する分析プラットフォームです。

「つまり、部品数を取得し、PLCから最大200のデータポイントを取得します…使用されている工具と同様に、工作機械に関するデータも取得します」とImmerman氏は言います。 「負荷情報、スピンドルの圧力を取得します…機械から直接アラームを取得します。」

これは、パフォーマンスと可用性のデータです。本質的には、どのように、何を、そしてなぜ。このすべてのデータを使用して、企業はダウンタイムを回避し、次のような質問に答えることができます。

• ツールを変更しているため、マシンがダウンしていますか？
• セットアップに時間がかかりすぎてマシンがダウンしていませんか？
• 仕事にかかる時間を誤って推定しましたか？

「OEE（設備総合効率）について聞いたことがありますか？」イマーマンに尋ねます。 「お客様と一緒に仕事をしていると、機械が十分に活用されていない最大の理由は、パフォーマンスの期待が完全に不正確であることが原因であることがよくあります…製造される各部品に期待されるサイクルタイムはどれくらいですか？セットアップの長さはどれくらいですか？特定のシフトでいくつの部品を生産できると思いますか？」

Immerman氏によると、パフォーマンスの期待はERPシステムによって推進されており、それが不正確な場合は、「他の企業があなたのビジネスを引き継ぐために多くのことをテーブルに残します」。

究極的には、スマートファクトリーは、製造業者が共有できる最良の情報を使用して、改善、時間の節約、より良い意思決定を支援することを目的としています。

MachineMetricsによると、すべてのメーカーがマシン容量の27％しか使用していないとのことです。貴方はあれを信じますか？フォーラムで反応します。 [登録が必要]