業界の現状：ここからどこへ行くのか？
はじめに：過去数か月の分析
今年の初めに、コロナウイルスが私たちの社会に与える影響を実際に予測することはできませんでした。これは、歴史的な株式市場の変動性（通常、前例のないレベルの不確実性を示す）、急速に変化する政策決定（当時の技術環境の変化に対応するのに苦労しているため）、およびこれまで以上に悪化した政治情勢で証明されています。
>秋に近づくにつれ、学校や大学のキャンパスが再開および閉鎖され、インフルエンザの季節が近づくにつれて、不確実性とボラティリティは確実に高まるだけです。製造業の実際の状態について私たちが提供する毎日の更新は、特にポリシーを設定するより多くの人々が予測や意思決定の指針として私たちのデータを使用するにつれて、ますます重要になります。
製造会社からコンサルティング会社、会計事務所、さらには政府機関からも、データが実際にどのようになるかについての詳細について、多くの組織からリクエストが寄せられています。 MachineMetricsは、純粋なクラウドの実装であり、顧客だけでなく、まったく新しいカテゴリのマシン最適化サービスに取り組んでいるため、無数の質問は理解できます。 クラウドの利点だけでなく、私たち 業界にとっての匿名化された集計メジャーの利点。このエディションでは、データから収集できる最近の洞察に加えて、実際にデータを取得する方法についてデューデリジェンスを行います。
プロローグ：このデータをどのように取得していますか？
「新しいマシンが接続されたときにデータセットをどのように更新しますか？」、「サンプルサイズは、これらの集計されたメトリックを取得するのに十分な大きさですか？」などの質問をよく受けます。 「何千ものマシンからのデータが正確であることをどのように確認できますか？」
これらはすばらしい質問であり、両方から来ていない人にとっては困惑する可能性があります。 製造と技術のバックグラウンド。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。機械はいかなる種類の機械最適化や監視サービスにも接続されておらず、製造現場のマネージャーは、オペレーターが不足していると言ったときに、部品が遅れていることを知っているだけです。次に、シフトを追加するか、マシンを送り速度のオーバードライブに入れて追いつくか、部品が不足して納期を逃したり遅らせたりして顧客を苛立たせなければなりません。それは素晴らしいことではありませんが、過去数十年にわたって物事がどのように行われてきたかです。
ここで私たちは、これらのマシンを接続することでインダストリー4.0ソリューションを実現します。 とそのパフォーマンス目に見える 常に。これらの機械のPLC（プログラマブルロジックコントロール）に接続することができます。PLCは、通常、機械の真正面に立っているオペレーターにしか見えないあらゆる種類の重要な情報を出力します。
これをどのように行うのですか？秘訣はエッジデバイスにあります。エッジデバイスは基本的に、多数のマシンアダプターがプリロードされたWindows/LinuxIoTコンピューターです。 PLCからの信号を変換、クリーンアップ、および解釈できます。各コントロールメーカーには、これを可能にする独自のAPIがあり、私たちの知的財産の大部分は、これらのAPIをデコードし、個々の言語を1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のショットであり、強調表示されている緑/黒のボックスはエッジとデジタルIOデバイスです。 PLCのイーサネットポートに接続して、コントロールが出力している情報を抽出し、それをクラウドにストリーミングするだけです。私たちは、人々が私たちを現場に連れて行かなくても、すべてを自分でインストールできるようにするのに十分簡単です。複雑さは、基本的に顧客からエッジデバイス内の複雑なテクノロジーに移ります。
お客様はこれから何を得ることができますか？彼らのマシンがどのように動作しているかをライブで表示する素晴らしいダッシュボード。工場の床を横切る機械は何をしているのですか？それはオンかオフか、誰がそれを操作しているか、そして彼らは彼らの部品目標の後ろか前か？
製品会社であるMachineMetricsDataScienceの主な仕事は、この大規模なデータセットを使用して、マシンがいつ故障するかを予測し、顧客に損害や損失をもたらす前にマシンを停止することです。これは、製品をより良くする効果があります。つまり、販売が容易になる可能性があります。つまり、傘下にあるマシンを最適化するために、さらに多くのデータを取得できます。好循環。たとえば、ある顧客でマシンが故障する原因を分析し、そのデータを活用して、その顧客と同様のマシンおよび同様の問題を抱えている他の顧客の両方を支援することは非常に役立ちます。
ただし、このすべてのデータのすばらしい副作用の1つは、集計できることです。 この情報を一緒に、そして業界全体の傾向を見てください。これはそもそも当社の主な目標ではありませんでしたが、過去5年間、製品をより良くし、自己設置型の機械を可能にすることに熱心に取り組んできたため、現在、米国の製造スペースの重要で代表的なサンプルがあります。 。これを行うための鍵の1つは、製品を使いやすく、自己インストールできるようにすることです。これにより、ほとんどの統合やトレーニングのために現場に出向く必要がなくなります。これにより、線形ではなく指数関数的にスケーリングできます。需要に対応するために、インテグレーターやトレーナーをさらに雇う必要はありません。
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表であり、顧客固有の情報をスクラブします。毎日の1時間ごと、およびマシンごとに、エッジデバイスのフリートから自動的に受信することがわかります。
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- in_cycle_ms：マシンのサイクル時間（Gコードプログラムの実行 または、PLCのないマシンの場合、スピンドルがかなりの電流を流している時間。
- spindle_rotating_ms：そのとき、スピンドル自体は回転します。 ？ Gコードプログラムでは、休憩や一時停止が組み込まれている場合があります。このメトリックでは、これらの期間は除外されます。
- cutting_ms：その 時間、実際にカットに費やされた時間 、つまり、金属同士の接触ですか？
- components_produced：この間に、PLCは何個の部品が製造されたと教えてくれましたか？これは通常、私たちが見たGコードプログラムの回転数と部品乗数の積です（または、古いマシンの場合は、部品が製造されていることを示す明確な現在の⚡️パターンの数の積）。
また、機械のオペレーターから、製造された部品の手動入力アイテムを収集します。
- components_rejected：何らかの理由で完全に拒否されたパーツの数。
- components_scrap：拒否されたパーツのうち、スクラップに送られたパーツの数。
- components_nonconform：拒否された部品のうち、QA基準に準拠していない部品はいくつありますか。
この時点で約6,600万マシン時間の生産データが記録されていることがわかります。これは、製造業で最大かつ最も完全なものの1つであると考えています。
私たちは、規模、地域、業界において多様な顧客を抱えています。自動車の製造業全体に比べるとやや過小評価されており、医療機器製造業では過大評価されています。また、エンジニアリングチームと本社が拠点を置く北東部では、わずかに過大評価されています。当社の顧客基盤といくつかの代表的な企業の分布は以下のとおりです。モデルへの入力または予測目的で非常に正確な測定値を希望するキャニーアナリストは、生データに基づいて再重み付けされた使用率の測定値を作成できます。私たちのデータがより広く使用されるようになるにつれて、その堅牢性、仮定、およびソースについてより詳細な調査が行われます。業界の最新情報の今回の版では、3つの領域すべてをカバーすることが重要であると感じました。
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では、現在の業界の状況はどうですか？
結局のところ...LinkedInに毎日投稿している使用率の更新から始めましょう。いくつかの傾向が重ねられています。これまでのところ、基本的に1年を通して次の4つのレジームが発生しています。
- コロナウイルスが米国を襲い、州が閉鎖される前に7％の増加
- シャットダウンがピークに達した3月から4月中旬にかけて16％減少しました
- イースターから独立記念日まで8％増加し、シャットダウンが緩和され始めました。
- 夏から2020年の秋にかけて、現在の「待機」モードが2％減少します
これらの一般的な傾向は私たちの誰にとっても驚くことではないかもしれませんが、それらに正確な定量的指標を置くことは私たちの新しい貢献です。製造業のパフォーマンスについて、業界を代表する正確な高周波指標を思い付くことができた組織はこれまでありませんでした。
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業界と地理的な内訳
これは、業界の状態を正確に評価するために大きな影響を及ぼします。当然のことながら、これは私たちの業界や地理的な内訳に現れることがよくあります。このセクションでは、特定の業界や地域を深く掘り下げなければならなかったリクエストに焦点を当てます。
業界レベルの内訳から始めましょう。今年はCOVID以前の時代に戻ります。以下に示すように、自動車は3月下旬に完全に崩壊し、工場の閉鎖が命じられ、消費者の需要が崩壊します。ただし、医療機器の製造は、すべてを通じて安定しています。
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全体的な傾向をより明確に把握するために、毎日のレベルの変化を削除しましょう。これらのトレンドラインは、0.75のスパンで7日間の移動平均にLOESSで適合して構築されています（エコノミストとアナリスト、より多くのディートが必要な場合は私に連絡してください）。
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次に、これを3つの章に分割し、章ごとにLOESS曲線を再適合させます。
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第1章：使用率によって階段が上がる...エレベーターが下がる
2月中旬から4月中旬の期間にズームインしてみましょう。 2月の初めに、私たちが追跡している5つの主要産業すべてが活況を呈し、18か月の最高値を更新しようとしていました。高い消費者需要と購買意欲の高まりにより、多くのOEMおよびTier 1メーカーが生産レベルを上げ、したがって機械の使用率を上げたため、自動車は特に力強く見えました。他の業界は横ばいまたはわずかに増加していました。
その後、COVIDのシャットダウンが発生し、「階段を上ってエレベーターを下ろす」という教科書のケースが表示されます。このパターンは、株式市場など、他の多くのドメインでも見られます。物事がゆっくりと上向きに進むには、多くの安定性とものが必要ですが、物事が下がるのは1つの主要なイベントであり、非常に迅速です。強制的なシャットダウンと相まって、消費者の需要が崩壊し、自動車製造が消滅し、4月中旬までに使用率が40％低下しました。この間、一部のお客様は人工呼吸器やその他の医療機器を製造するために工具を改造しようとしましたが、シャットダウンのバランスをとるには十分ではありませんでした。 4月15日に、3年間の追跡マシンのパフォーマンス（休日を除く）で見た中で最も低い使用率に達しました。
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第2章：不均一な回復
4月中旬から6月末まで、私たちは不均一な回復の体制に入ります。ウイルスの制御が強化され、封鎖が緩和されると、企業は生産の一部を再開しました。当然のことながら、人工呼吸器やその他の医療機器が急増したため、医療機器製造はそのリードを拡大しました。航空宇宙・防衛、産業機器製造、契約製造などの他の業界は、この期間中に上下に揺れ動き、ブレイクアウトの回復を求めていますが、それを達成することはできていないようです。自動車は衰退を続け、人々は家に留まることを余儀なくされたか、外に出てあまり購入したくないため、需要は落ち込んだままでした。
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第3章：正確にはラリーではない
7月1日から現在の週まで、わずかな回復が見られますが、過去数週間はほぼ横ばいのパフォーマンスでした。自動車のお客様からは定期的な営業のご報告をいただいており、ご利用の増加にも見られます。コロナウイルスの時代に生きるための戦略に対処し、開発することは、人々がより多くの冒険をし、経済にもう少し自信を持っていることに加えて、この背後にある主な理由かもしれません。全体的な個人消費は増加しており、サプライチェーンに影響を与えることは間違いありません。医療製造も増加しました。
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追記1：地域ごとのずれたシフトの証拠
COVIDリスクについては、次の正式なグループに登録しています。地域ごとに、時間ごとの使用率分布に決定的な違いが見られます。使用率を0から1の間に再正規化して、分布の違いをより強く確認できるようにします（Y軸のタイトルと値の変更に注意してください）。この分析を通じて、さまざまな州が、工場の時差シフトを介して、他の州よりも社会的距離を真剣に扱っていることがわかります。特にNY/NJ / CTは、3月以降の時間ごとに利用率の広がりに大きな違いが見られ、夜の未明の時間帯には通常よりもはるかに高い利用率を示しています。これは、NY / NJ / CTの時間分布曲線の「より平坦な曲線」から明らかなように、労働力が午前10時から午後4時のメイン時間から24時間体制でより均等に分割されるようにシフトされているためです。他の州では、COVIDの前後で、分布に明らかな動きの欠如が見られます。米国のさまざまなサブカルチャーの影響とコロナウイルスの処理が工場の床レベルまでどのように放射されるかは魅力的です。私たちは以前にこれをある程度知っていましたが、これがどれほど真実であるかを厳密に考えることは非常に注目に値します。
COVIDリスクグループ
・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、および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）
 グループ1 [フルサイズGIF] |  グループ2 [フルサイズGIF] |  グループ3 [フルサイズGIF] |
ポストスクリプト2：ポリシー決定の結果がすぐに表示され、定量化可能
3月中旬の期間を見て、正規化された1日の使用率の値を取り込むと、コロナウイルスのシャットダウンに対する政府の政策からの非常に明確な影響を見ることができます。以下では、データを再び3つの地理的地域に分割します。これをざっと見ただけでも、コロナウイルスが最初に米国を襲った頃には、これら3つの地域の動作が大きく異なっていることがわかります。
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具体的には、翌日の相対使用率が約50％減少することがわかります。 NY / NJ/CTの知事は完全なシャットダウン命令を出します。これは、追跡しているショップの約50％が、営業を続けることができた重要なビジネスと見なされていたことを意味すると推測しています。他の州ではこの落ち込みは見られません。通常の活動の8分の1である週末の活動は、シャットダウン後の週末にNY / NJ/CTで完全に消えます。
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個々の日のレベルバーを削除すると、違いはさらに顕著になります。強力な立法介入が導入されるときはいつでも、これらのタイプの傾向が成り立つことがわかります。今年の最後の3分の1に入ると、この影響を評価することがこれまで以上に重要になると思われます。
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エピローグ
秋に入ると、インフルエンザの季節、閉鎖されたキャンパスから帰国する学生、その他の異常な出来事がコロナウイルスの蔓延、ひいては業界の利用に大きな影響を与える可能性があると予想されます。この時点で、私たちの対策は、特に下向きの利用に影響を与えるポリシーの変更に非常に敏感であることを示しました。私たちの業界の健全性は、現在「待って見る」体制にありますが、この秋、私たちの政策選択によって必然的に大きな影響を受けるでしょう。私たちの業界のメーカー、アナリスト、エコノミストがこのデータを使用して、9月に向けての選択をより適切に伝えることができることを願っています。データは力であり、このデータを使用して、業界と国の両方を強化することができます。データは、私たちをさらに傷つけるだけの感情的な衝動ではなく、厳密さと思考に裏打ちされた微妙で合理的な決定を下すのに役立ちます。これらは私たちが住んでいる重要な時期であるため、これらの激動の日々の間に可能な限り最善の決定を下すことができるように、それは私たちのすべての手に委ねられています。
今後もこれらの指標を監視し、定期的に報告していきます。
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