製造業における予測分析の活用：実証済みユースケースと具体的メリット

数十年にわたり、製造業者はデータを競争優位性獲得の手段として活用してきました。今日最大の変化は、「データの収集方法」です。一部企業では今も技術者がプラント内を歩き回り、ゲージを読み、フォームに記入し、機械の操作・保全履歴を手書きしています。すべて煩雑で、エラーを孕み、不正確な、意思決定をデータで駆動する手法とは言えません。しかし、IoTデバイスとセンサの普及、設備とオペレーションの接続化により、製造業者がデータとアナリティクスを活用する方法は変わりつつあります。

企業は、手動データ収集と文書化に伴う労力を削減するため、デジタルソフトウェアと接続デバイスへの移行を始めています。手動収集と比較し、これら技術はフィデリティ（忠実度）を高め、アナリティクスの力を増幅し、より正確なモデルを生み出します。以下では、製造業における予測分析のメリットとユースケースを紹介します。

製造業におけるアナリティクスの成熟度

「製造アナリティクスの旅」とも呼ばれ、製造業者が予測・処方戦略を目指す過程で通過するいくつかの段階があります。

ステップ1：データ

記述分析のためのデータ収集。「何が起きたか」の基準線を確立します。

ステップ2：情報

このデータを診断分析へ処理し、「なぜ起きたか」に答えることで、データを情報へ昇華させます。製造アナリティクスソリューションでこれを可能にします。

ステップ3：理解

十分な情報が蓄積されれば、プロセスへのより深い理解が得られ、統計モデルで「将来何が起こり得るか」を予測分析で予見できます。

ステップ4：知識

より正確なモデルが生成されるにつれ、データは知識へと転換し、処方分析が「何をすべきか」に答えます。

すべてを接続しこれらステップを駆け上がりたくなるかもしれませんが、明確な目標設定とパフォーマンス改善監視のためのベースライン確立が重要です。記述から処方分析へ移行するために、何のデータを、どれだけ必要かを知っておくべきです。この旅を始める際、収集データの単一プラットフォーム確立が有益です。また、デバイス、人、ベンダーを問わず、すべてのステークホルダーがこのプラットフォームへ適切にアクセスできることを確認してください。

リアルタイムデータと監視は高フィデリティを提供し、ベースライン確立、N値達成、ステークホルダーへの変化通知を、手動や非接続デバイスより迅速に可能にします。これらステップには時間がかかりますが、各ステップが独自のメリットを持ちます。アナリティクス活用の最大メリットの一つは、高精度で「何が起こるか」を予測できることです。

製造業者にとっての予測分析のメリットとユースケース

接続されたリアルタイムデバイスはより多くのデータポイントを収集できます。これにより、故障までにどれだけの時間や生産個数があるかを予測可能です。従来の保全計画は、平均的推定に基づき部品交換やメンテナンス時期を提示しますが、必ずしも「必要なとき」ではありません。データと製造アナリティクスで故障を予測すれば、計画外ダウンタイムを削減し、不要で高コストなメンテナンスサービスを排除できます。

予知保全アナリティクス

ユースケース：ダウンタイム、工具故障、メンテナンス需要の削減

この一つの用語に多くのメリットが含まれます。第一に、データ収集により「いつメンテナンスが必要か」を予測でき、「想定」ではなくなります。これにより設備稼働率が向上し、管理者は故障発生前に必要なメンテナンスを計画したり、必要な調整を行ったりできます。

予測分析は、データ収集と相関発見が進むにつれ精度を増します。一例では、工具故障が設備の電流増加時に発生することが判明しました。電流追跡は困難でしたが、スピンドル負荷データは設備ソフトウェアダッシュボードの機能をオンにするだけで取得可能でした。

研究者たちは、スピンドル負荷増加とトランスデューサ電流増加の間に80%以上の相関があることを証明しました。より容易でコスト効率の良いスピンドル負荷を監視することで、負荷増加から工具故障までに何個の部品が生産可能かを予測できました。この例では、故障までの部品数範囲は1〜68個でした。負荷増加度合いによっては、この範囲をさらに絞り込めます。データの相関とパターン発見は、アナリティクスで可能なことを品質と意思決定へ拡張します。

スピンドル回転数を測定し、差し迫った工具故障を特定。このようなデータで、故障を自動検知し予防するアルゴリズム構築が可能です。

品質アナリティクス

ユースケース：品質問題へのアラート、スクラップ最小化

パフォーマンスを追跡すれば、プロセスが公差外れたり品質懸念が生じたりした際に通知を受け取れます。プロセスを早期に停止・調整できれば、材料廃棄や手直しを大幅に削減・排除できます。一例では、空気圧シリンダーが時間とともにドリフトしていました。作業者が気づき調整するまでに約1,000個が生産され、数時間分の生産がスクラップになりました。予知保全と品質問題の早期予測は、価格変動の激しい材料や市場変動を伴うアプリケーションで特に価値を発揮します。

需要予測アナリティクス

ユースケース：KPIとERPの特定と活用

個別プロセスと全体リードタイムを追跡すれば、材料需要と生産需要へのインサイトが得られます。接続能力が拡大するにつれ、KPIが特定され、ERP等ソフトウェアツールの能力、価値、精度が高まります。また、政治や自然災害等で材料価格が大きく変動する用途では、データで消費率と出荷を予測し、サプライチェーン管理を効率化できます。生産量、タイムライン、市場需要を予測すれば、新設備・製品・プロセスの経済性とコスト管理が可能になります。

労働力アナリティクス

ユースケース：教育と労働力需要の予測

変動する市場では、予測需要アナリティクスを労務管理と人材獲得の効率化にも活用できます。最大の懸念の一つは製造業のスキルギャップです。プロセスからプラント、さらに地球規模へデータを拡張すれば、将来必要となるスキルと労働力を予測できます。これにより、企業は教育機関とより効果的に連携し、求人を早期に出し、現有労働力のアップスキル・リスキルで労働需要に対応できます。

製造業における予測分析の未来

将来ユースケース：工具の遠隔メンテナンス

テクノロジーとアナリティクスでデータを知識へ昇華させます。接続性拡大に伴い、リモートおよびモバイルでの資産追跡・監視へのトレンドが加速しています。高フィデリティデータ提供能力が、リモート・モバイル診断分析を高めます。このトレンドはフィールド技術者の必要性を減らします。高信頼度のリモート診断により、現場オペレーターへメンテナンス推奨や情報を提供し、フィールド技術者をさらに削減することも可能になるでしょう。

将来ユースケース：リスクと保険評価

設備追跡・監視能力の向上により、アナリティクスがサブスクリプション、保険ポリシー、保証を変える可能性があります。接続デバイスはより柔軟な設備をもたらすかもしれません。例えば、サブスクリプションならOEMが機能、データ追跡、ソフトウェアをリモートで追加・削除できます。需要変化に合わせ、サブスクリプションと機能も変えられます。

また、診断分析が保険ポリシーと保証の適用範囲を変えるかもしれません。製造アナリティクスと接続技術は、オペレーター、設備、設計の過失を証明も反証もできます。数学は、説明、理解、競争の効果的な手段です。製造業の未来の成功者は、デジタルモデルとアナリティクスに関する最も正確で広範な知識を持つ者かもしれません。

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