製造効率を飛躍させる5つの実証済みデータ分析戦略

工場のプロセスであれ機械のパフォーマンスであれ、データ分析はパターンを特定し結果を予測するのに役立ちます。正しく活用すれば、この情報は生産性と収益にプラスの影響を与えます。データを使って製造効率を改善するために知っておくべきことを解説します。

第4次産業革命がいつ始まったかは定かではありませんが、ほとんどの製造専門家はそれが到来し、今まさに本格化していると同意しています。過去の産業革命が機械化、電力、そしてエレクトロニクスによって効率向上をもたらしたのに対し、「インダストリー4.0」はデータとデジタル化がすべてです。人工知能と機械学習、デジタルツイン、拡張現実、コンピュータシミュレーション、サイバーフィジカルシステムなど、その領域は多岐にわたります。

インダストリー4.0の大きな部分は、そのデータ駆動型の対応概念である産業用モノのインターネット（IIoT）を中心に回り、部分的にそれによって可能になっています。消費者がこの10年ほどでスマートフォン、スマートカー、スマート家電を受け入れてきたように、製造業者も工作機械、ロボット、ソフトウェアベースのシステムなど、同様にスマートな技術を使い始めています。

製造業におけるデータ分析のユースケース

これらすべての技術が大量のデータを生成します。これを「ビッグデータ」と呼ぶ人もいます。呼び方は何でも構いません——重要なのは、それをどう活用するかです。製造業におけるデータの好ましい活用例をいくつか紹介します：

• 工場の消費電力ニーズを分析し、非効率な設備を特定してコスト削減を図る
• 切削工具の寿命を分析し、旋削・フライス・穴あけ加工を改善する
• 同じ工作機械のダウンタイムを分析し、OEE（総合設備効率）低下の根本原因をこれまでにない視点で把握する

これらすべての分析努力の結果は、機械稼働率の向上、より予測可能なプロセス、部品品質の改善、廃棄物の削減です。何より重要なのは、ビッグデータとIIoTが、製造コストの低い国とその他すべての国との間の「偉大なイコライザー（均衡化要因）」になっていることです。

データとテクノロジーで効率改善を始める方法

この世界に入るのは、思っているより簡単です。以下の5つのテクノロジーそれぞれに、時間・資本または両方の投資が必要かもしれませんが、ほとんどの実装ではROI（投資利益率）が通常かなり速く得られます。比較的新しいCNC工作機械とEthernetケーブルがあれば、すぐにデータ収集を始められる可能性が高いです。

テクノロジーとデータを使って運用効率を改善する5つの方法を紹介します：

1：ペーパーレス化

デジタル製造企業ではデータが双方向に流れます。貴社がまだ紙のジョブトラベラー、工具リスト、セットアップシートに頼っているなら、それらを電子化する時です。ファブリケーションショップからソフトウェア開発企業に転身したVisual Knowledge Share Ltd.のビジネス開発ディレクター、ライアン・ジマーマン氏はそう語ります。ジマーマン氏によると、デジタル作業指示書は標準化を促進し、ミスを排除し、作業を大幅に合理化します。画像・動画・テキストを含むリビジョン管理された電子ドキュメントを工場内のどこにでもストリーミング配信することで、これらすべてを実現します。

「ペーパートレイルを排除しています」とジマーマン氏。「あちこちにあるバインダーの山をなくし、部族知識（属人化したノウハウ）に頼るショップが抱えるすべての問題を解消します。さらに、デジタル作業指示書はオペレーターからのフィードバックを促すため、コンプライアンスを確保しながら、人間が行う活動のトレーサビリティを高次元で提供します。」

2：インサイトの共有

部族知識はあらゆる企業にとって潜在的な大きな問題です。社内で広く知られていない非文書化情報とは、重要な知識が若手作業者に引き継がれないことを意味します。

部族知識の危険性について語れる人物の一人が、サンドビック・コロマントのデジタル加工ディレクター、ジェフ・リジー氏です。

「優秀な機械技師なら、機械に手を当てたり主軸の音を聞いたりするだけで、すぐに問題があるかどうかわかります」と同氏。「でも、その人が会社を去ったらどうなるのでしょう？」このリスクを排除する最善策は、CNC工作機械から製造データを収集し、製造プロセスにおける生産性を殺す変数を分析することだとリジー氏は言います。前述の通り、新しい設備ならすでにこの機能を備えています——ショップがネットワーク化され、データを保存する場所さえあれば。サンドビック・コロマントはそんな場所を提供しています：それが「Machining Insights」で、他の多くのシステムと同様、プロセス分析と改善を容易にする多数のダッシュボードとレポート機能を備えています。

3：接続する

新しい工作機械を持っていない？ 大丈夫です。レガシー設備向けのアフターマーケットアダプタが豊富にあり、CNC工作機械を少なくともある程度「おしゃべり」にできます。とはいえ、アップグレードの時期かもしれません。

オークマアメリカのプロダクトスペシャリスト、ブラッド・クリップスタイン氏は、同社の新しいOSPシリーズコントローラで利用可能な多数のデジタル加工機能を挙げます：工具寿命管理、衝突回避、バーチャル監視（3DVM）、そして機械データを収集したい人にとっておそらく最も重要なMTConnect通信プロトコルです。

「さらに『Connect Plan』という新製品も導入しました」と同氏。「複数の世代・ブランドの工作機械を当社インターフェースで接続でき、情報収集の中心リポジトリとして機能し、統合ダッシュボードビューアで人間が読める形式で表示します。」

4：リアルタイムでデータを取得する

デジタル化の概念をさらに進めると、MES（製造実行システム）の領域に踏み込みます。エピコア・ソフトウェアのプリンシパルプロダクトマネージャー、アンドリュー・ローブリング氏によると、MESを使えばセンサー搭載の工作機械やその他設備から直接データを収集できます。これにはOEE情報、ジョブ数量、品質データ、油圧や主軸温度などのプロセス関連情報が含まれます。こうしたデータはさまざまな形で表示可能——リアルタイムの工場フロア表示ボードなど——または、問題発生時に担当者へアラートを送るのに使えます。しかしローブリング氏は、MESはデータ収集と分析以上のことができると指摘します。スケジューリング、監視、保守管理の包括的なスイートを提供し、あらゆるデジタル製造イニシアチブの核となり得ます。

「最近お手伝いしたお客様は、全体生産性が70％向上したと言っていました」と同氏。「別のお客様は主要製品ラインで13％のコスト削減を達成し、また別のお客様はMESソリューション導入後、品質コストを年間60万ドル削減しました。」

5：品質データを収集する

ミツトヨアメリカの戦略的販売スペシャリスト、パトリック・サリバン氏は、ショップフロアの測定情報を自動収集することが、品質コスト削減とデータ精度向上の最も簡単な方法の一つだと述べます。これは、同社のZigbeeベースのU-Waveシステムのような低消費電力ワイヤレスデバイス、またはより従来型の有線アプローチで実現できます。

どちらの場合も、マイクロメータ、デジタルインジケータ、その他の通信機能付きデバイス（最近はほとんどのデバイスが該当）からの測定データを、ミツトヨのMeasurLinkのような外部ソフトウェアシステムに送信して分析できます。「このデータの用途は測定学をはるかに超えます」とサリバン氏。「見逃されがちな製造トレンドへの可視性を提供します。結果として、プロセス管理の向上、機械ダウンタイムの削減などにつながります。また、この情報を簡単にアーカイブできるため、過去の結果と現在の状況を比較でき、より良い意思決定能力が得られます。」

もちろん、これらはデジタル・データベースの製造戦略を実装するショップ向けのプロバイダーと製品のほんの一部です。すべてが加工・製造プロセスをより効率的、予測可能、コスト効率良くするためのものです。

これらは可視性を劇的に高めるため、生産現場で何か問題が起きたとき、推測や探偵ごっこをする必要がなくなります。何より、部族知識への依存を排除できます。ペーパーレス製造、リモートプロセス監視、よりスマートな工作機械とマイクロメータ、または全社的な製造実行システム——いずれであれ、今こそ貴社のショップをデジタル方向へ舵を切る時です。

貴社はビッグデータをどう活用して製造効率を改善していますか？

ビッグデータ分析とは、機械からデータを収集し、それを工場フロアのプロセスや機械のパフォーマンス改善に活用するプロセスです。

正しく活用すれば、この情報は生産性と収益にプラスの影響を与えます。

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