業界展望：前進への道筋を描く

はじめに：過去数か月の解剖

今年初めには、誰もコロナウイルスが社会全体に及ぼす影響を真に予測できませんでした。これは、歴史的な株価変動（通常、前例のない不確実性のレベルを示す）、急速に変化する政策決定（その日の技術的環境の変化に対応しようとする中で）、ますます悪化する政治的環境に表れています。

秋に近づくにつれ、学校や大学キャンパスの再開と閉鎖、インフルエンザシーズンの到来に伴い、不確実性と変動性はさらに高まるでしょう。弊社が提供する製造業の実際の状態に関する日々のアップデートは、より多くの政策決定者が弊社データを予測と意思決定の指針に使用するようになる中で、ますます重要になります。

弊社データが実際にどのように生成されるかについて、製造企業、コンサルティング・会計事務所、政府機関など多くの組織から詳細な問い合わせをいただいています。質問が多岐にわたるのは理解できます。MachineMetricsは、マシン最適化サービスというまったく新しいカテゴリに取り組んでおり、これは純粋なクラウド実装であるため、顧客にクラウドの利点を提供するだけでなく、弊社にも業界の匿名化された集計指標という利点をもたらします。この号では、弊社が実際にデータを取得する方法についてのデューデリジェンスに加え、そこから得られる最近のインサイトを紹介します。

序章：データをどのように取得しているのか？

「新しいマシンが接続されたとき、データセットをどう更新するのか？」「サンプルサイズが十分に大きく、これらの集計指標を得られるのか？」「数千台のマシンからのデータが正確だとどう断定できるのか？」といった質問をよくいただきます。

これらは素晴らしい質問であり、製造とテクノロジーの両方のバックグラウンドを持たない人には困惑させられるものです。基本から始めましょう。

これは米国のどこかにある典型的な機械工場です。マシンはマシン最適化や監視サービスに一切接続されておらず、ショップフロアマネージャーは、オペレーターから一日の終わりに部品が足りないと報告されるまで遅れを把握できません。その後、追加シフトを組んだり、マシンをフィードレートオーバードライブにしたり、あるいは単に部品不足で納期を遅らせたりして顧客をフラストレーションさせます。良くない状況ですが、これが過去数十年のやり方でした。

ここで弊社が登場し、これらのマシンを接続し、パフォーマンスを常時可視化できるインダストリー4.0ソリューションを提供します。弊社はこれらのマシンのPLC（プログラマブルロジックコントローラ）に接続できます。PLCは、マシンの真正面に立っているオペレーターにしか通常見えない重要な情報を出力します。

どうやって？ 秘密はエッジデバイスにあります。これは、マシンアダプターを多数プリロードしたWindows/Linux IoTコンピューターで、PLCから出力される信号を翻訳、クリーニング、解釈できます。各コントロールメーカーには独自のAPIがあり、弊社はこれを利用します。弊社の知的財産の大部分は、これらのAPIをデコードし、個別の言語を一つの統一言語に翻訳することにあります。以下はマシンPLCの写真で、緑/黒のボックスが弊社のエッジデバイスとデジタルI/Oデバイスです。PLCのイーサネットポートに接続して、コントローラが出力する情報を抽出し、クラウドにストリーミングします。複雑さをエッジデバイス内部の精巧なテクノロジーに移すことで、お客様自身ですべてを設置できるほど簡単にしています。

お客様は何を得られるか？ ナイスなダッシュボードです。ライブでマシンの状態を表示します。工場フロアの向こう側のマシンは何をしている？ 稼働中か停止中か、誰が操作しているか、部品目標に対して遅れているか先行しているか？

プロダクトカンパニーとして、MachineMetricsデータサイエンスの主な仕事は、この巨大データセットを用いてマシンがいつ故障するかを予測し、顧客に損害や損失が出る前に阻止することです。これによりプロダクトが向上し、販売しやすくなり、さらに多くのデータが得られ、傘下のマシンを最適化できます。好循環です。例えば、ある顧客でマシン故障の原因を分析し、そのデータを活用して、同様のマシンと問題を抱える他の顧客も支援できます。

しかし、このすべてのデータの素晴らしい副作用の一つは、これらの情報を集計し、業界全体のトレンドを見られることです。これは当初の主目的ではありませんでしたが、過去5年間、製品を着実に改善し、セルフインストール可能なマシンを実現してきたため、現在、米国製造業の有意かつ代表的なサンプルを保有しています。これを実現する鍵の一つは、製品を使用・セルフインストールしやすくしたことで、ほとんどの統合とトレーニングでオンサイト訪問が不要になりました。これにより、リニアではなく指数関的にスケールできます。インテグレーターやトレーナーを増やして需要に対応する必要がありません。

以下は、データサイエンスチームがこの分析を生成するために使用するテーブルで、顧客固有情報は除去済みです。各時間、各日、各マシンについて、エッジデバイスのフリートから自動的に以下を受信しています：

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1. in_cycle_ms: マシンがサイクル中（Gコードプログラムを実行中、またはPLCなしマシンの場合はスピンドルが大電流を引いている時間）である時間。
2. spindle_rotating_ms: そのうち、スピンドル自体が回転している時間。Gコードプログラム中には休止や一時停止が組み込まれることがあります。この指標はそれらの期間を除外します。
3. cutting_ms: そのうち、実際に切削、すなわち金属対金属の接触に費やされる時間。
4. parts_produced: この期間中、PLCが報告した生産部品数。通常は観測されたGコードプログラムの回転数に部品倍率を掛けたもの（または古いマシンの場合、部品製造を示す明確な電流⚡️パターンの数の積）です。

また、マシンのオペレーターから手動入力項目も収集しています。生産された部品について：

1. parts_rejected: あらゆる理由で完全に不合格となった部品数。
2. parts_scrap: 不合格部品のうち、スクラップに回された数。
3. parts_nonconform: 不合格部品のうち、QA基準に適合しなかった数。

この時点で約6,600万マシン時間の生産データを記録しており、製造業界で最大級かつ最も完全なデータセットの一つと考えています。

顧客は規模、地域、業界において多様です。自動車業界では製造業全体と比べてやや過小代表、医療機器製造では過大代表です。また、エンジニアリングチームと本社が所在する北東部でやや過大代表です。顧客基盤の分布と代表的企業を以下に示します。極めて精密な指標をモデル入力や予測目的で求める鋭いアナリストであれば、弊社の生データに基づいて利用率の再加重指標を構築できます。データがより広く利用されるにつれ、その堅牢性、仮定、情報源についてより厳しい精査を受けます。今回の業界状況アップデートでは、この3領域すべてをカバーすることが重要だと判断しました。

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では、業界の現状はどうなっているのか？

LinkedInで毎日投稿している利用率アップデートとトレンドを重ね合わせて始めましょう。今年は基本的に4つのレジーム（体制）が見られます：

1. コロナウイルスが米国に上陸し、州が封鎖する前の7%増加
2. 3月から4月半ばの封鎖ピーク時の16%減少
3. イースターから独立記念日（7月4日）にかけての封鎖緩和期の8%増加
4. 2020年夏から秋にかけての現在の「様子見」モードでの2%減少

これらの一般的トレンドは驚きではないかもしれませんが、それらに正確な定量指標を与えることが弊社の新規貢献です。これまで、どの組織も製造パフォーマンスの正確で業界代表的な高頻度指標を出せたことはありません。

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業界別・地域別内訳

これは業界の状態を正確に評価する上で大きな帰結を持ちます。予想通り、これは業界別・地域別内訳に現れます。このセクションでは、特定の業界と地域への深掘り要請に焦点を当てます。

まず業界レベルの内訳から、今年のコロナ前時代にさかのぼります。以下のように、自動車業界は3月下旬に工場閉鎖命令と消費需要崩壊で完全に崩落します。一方、医療機器製造は通して安定しています。

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日次レベルの変動を除去して全体トレンドをより明確に見ましょう。7日移動平均にスパン0.75のLOESSフィットで構築されたこれらのトレンドラインを使用します（経済学者・アナリストの方、詳細ご希望ならご連絡ください）。

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これを3つの章に分け、章ごとにLOESS曲線を再フィットします。

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第1章：利用率は階段で上り、エレベーターで下りる

2月中旬から4月中旬にズームインします。2月初めには、追跡している5大業界すべてが順調で、18か月ぶりの高値を更新しようとしていました。自動車は特に強く、高い消費者需要と購買センチメント向上により、多くのOEMとTier1メーカーが生産レベルを上げ、マシン利用率も上昇しました。他業界は横ばいか微増でした。

そしてコロナ封鎖が直撃し、「階段で上り、エレベーターで下りる」教科書通りのケースが見られます。このパターンは株価など多くの領域で見られます。ゆっくり上昇させるには多くの安定と好条件が必要ですが、下落はたった一つの大きな出来事で、しかも非常に速く起こります。義務的な封鎖と消費需要崩壊が相まって、自動車製造は壊滅的打撃を受け、4月中旬までに利用率が40%低下しました。一部の顧客はこの時期に人工呼吸器など医療機器製造への転換を試みましたが、封鎖を相殺するには程遠かったです。4月15日、過去3年間のマシンパフォーマンス追跡（休日除く）で最低利用率を記録しました。

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第2章：不均一な回復

4月中旬から6月末にかけて、不均一な回復期に入ります。ウイルスが抑制されロックダウンが緩和されるにつれ、企業は一部生産を再開しました。医療機器製造は予想通りリードを拡大し、人工呼吸器など医療機器への需要増がありました。航空宇宙・防衛、産業用機械製造、受託製造など他業界はこの期間上下動し、本格的回復の兆しを見せつつも達成できず。自動車は衰退を続け、需要は人々が外出を控えたり購買を控えたりしたため低迷したままです。

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第3章：正確にはラリーではない

7月1日から現在の週にかけて、わずかな回復の後、過去数週間はほぼ横ばいのパフォーマンスです。自動車顧客から通常運営の報告が入り、利用率上昇にも表れています。コロナ時代への対応と戦略策定、人々の外出増と経済への信頼回復が主因かもしれません。消費支出全体が増加し、サプライチェーン下流に影響を与えたはずです。医療製造も増加しました。

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補足1：地域別シフト制の証拠

以下の正式なコロナリスクグループ分けを採用し、地域ごとの時間別利用率分布に明確な差が見られます。利用率を0〜1に正規化して分布差をより鮮明に見ています（Y軸のタイトルと値の変更に注目）。この分析により、各州が社会的距離確保を工場のシフト制でどの程度真剣に扱っているかの差がわかります。特にNY/NJ/CTは3月以降、夜間の利用率が通常より大幅に高く、顕著な差異を見せます。これは労働がメインの午前10時〜午後4時から24時間により均等に分散されたためで、NY/NJ/CTの時間別分布曲線が「フラットな曲線」になることで裏付けられます。他の州はコロナ前後で分布に明確な動きがありません。米国のさまざまなサブカルチャーとそのコロナ対応の影響が、工場フロアレベルまで放射されている様子がどれほど真実か、厳密さを持って示せたのは非常に注目に値します。

コロナリスクグループ分け

・グループ1：NY / NJ / CT

・グループ2：AL, AR, AZ, CA, FL, GA, IA, ID, LA, MS, NC, NV, OK, SC, SD, TN, TX, UT

・グループ3：DC + その他（CO, IL, IN, KS, KY, MA, MD, ME, MI, MN, MO, NE, NH, OH, OR, PA, VA, VT, WA, WI, WY）

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補足2：政策決定の帰結が即座に可視化・定量化可能

3月中旬を見て、正規化された日次利用率値を導入すると、コロナ封鎖に関する政府政策の非常に明確な効果が見られます。以下、データを3地理地域に分割しています。一瞥するだけで、コロナが最初に米国を襲った時期に、これら3地域が非常に異なる振る舞いをすることがわかります。

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具体的に、NY/NJ/CTの知事が全面封鎖命令を出した翌日に、相対利用率が約50%減少しています。追跡しているショップの約50%が必須ビジネスと見なされ、営業継続できたことを示唆します。他の州ではこの落ち込みは見られません。通常通常活動の8分の1である週末活動が、封鎖後の週末にNY/NJ/CTで完全に消失しました。

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個別日レベルのバーを除去すると、差はさらに鮮明になります。強力な立法介入が導入されるたびに、このタイプのトレンドが維持されるのを確認できます。今年後半に入るにつれ、この評価はますます重要になると推測されます。

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エピローグ

秋に入るにつれ、インフルエンザシーズン、閉鎖されたキャンパスからの学生帰宅、その他の異常事象がコロナ拡大に強い影響を与え、ひいては業界利用率に影響する可能性があります。この時点で、弊社指標が政策変更、特に利用率を下方向に動かす政策に極めて敏感に反応することを実証しました。業界の健全性は現在「様子見」体制ですが、今秋の政策選択によって必然的に大きな影響を受けます。業界のメーカー、アナリスト、エコノミストがこのデータを用いて、9月に向けたより良い選択ができることを願っています。データは力です。このデータを用いて、業界と国家をより強くできます。データは、感情的衝動ではなく、厳密さと熟考に裏打ちされたニュアンスのある合理的な意思決定を可能にします。これらの混乱の時代に、可能な限り最善の決定を下すことは、私たちすべての手に委ねられています。

これらの指標を継続監視し、定期的に報告します。