製造業における予測分析：ユースケースとメリット

何十年もの間、メーカーは競争力を獲得する方法としてデータを使用してきました。おそらく、今日の最大の変化は、データの収集方法です。一部の企業では、技術者がプラントを歩き回り、ゲージをチェックし、フォームに記入し、機械の操作とメンテナンスの履歴を書き留めています。意思決定を推進するためにデータを収集および使用する、面倒でエラーが発生しやすく、不正確なすべての方法。ただし、IoTデバイスとセンサーの急増に伴い、接続された機器と運用により、メーカーがデータと分析を活用する方法が変化しています。

企業は、手動のデータ収集と文書化に関連する労力を削減するために、デジタルソフトウェアと接続されたデバイスへの移行を開始しました。手動のデータ収集方法と比較して、これらのテクノロジーは、分析の力を増幅し、より正確なモデルにつながる忠実度も向上させます。以下に、製造業における予測分析の利点と使用例を示します。

製造業における分析の成熟度

製造分析ジャーニーとも呼ばれ、製造業者が予測および規範的な戦略に向けて努力する際に​​通過するいくつかの段階があります。

ステップ1：データ

記述的分析のためにデータを収集することで、何が起こったかに答えるためのベースラインが確立されます。

ステップ2：情報

このデータを診断分析に処理して、何かが起こった理由に答えるために、データを効果的に情報に変換します。これを可能にするために、製造分析ソリューションを使用できます。

ステップ3：理解する

十分な情報が収集されると、プロセスの理解が深まり、統計モデルは予測分析を使用して将来何が起こるかを予測できます。

ステップ4：知識

より正確なモデルが作成されると、データは知識に移行し、処方分析が何をすべきかを答えます。

すべてを接続してこれらの手順を実行したくなるかもしれませんが、明確な目標を設定し、パフォーマンスの向上を監視するためのベースラインを設定することが重要です。記述的分析から処方的分析に移行するために必要なデータとデータ量を把握します。この旅を始めるとき、収集されたデータのために単一のプラットフォームを確立することは有益です。さらに、デバイス、人、ベンダーを問わず、すべての利害関係者がこのプラットフォームに適切にアクセスできることを確認してください。

リアルタイムのデータと監視は、ベースラインを確立し、N値を達成し、手動または接続されていないデバイスよりも迅速に変更を関係者に警告するのに役立つ高い忠実度を提供できます。これらの手順には時間がかかりますが、各手順には独自の利点があります。分析を使用する最大の利点の1つは、何が起こるかを高い精度で予測できることです。

メーカー向け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。これは、障害が発生するまでにどれだけの時間またはいくつのピースを生産できるかを予測するのに役立ちます。従来の保守計画では、必ずしも必要な場合ではなく、平均的な見積もりに基づいて部品を交換したり保守を実行したりする時期が提案される場合があります。データと製造分析で障害を予測することで、計画外のダウンタイムを削減し、不要で費用のかかるメンテナンスサービスを排除できます。

予知保全分析

使用例：ダウンタイム、ツールの障害、およびメンテナンスの要求を削減します

この1つの用語には多くの利点があります。予知保全。まず、データの収集は、想定ではなく、メンテナンスが必要な時期を予測するのに役立つ可能性があるということです。これにより、機器の稼働時間が増加し、管理者は障害が発生する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することができます。

より多くのデータが収集され、相関関係が作成されるにつれて、予測分析はますます正確になります。一例では、機器のアンペア数が増加すると、ツールの障害が発生することがわかりました。アンペア数の追跡は困難でしたが、機器のソフトウェアダッシュボードの機能をオンにすることでスピンドル負荷データを提供できました。

研究者は、スピンドル負荷の増加とトランスデューサのアンペア数の間に80％を超える相関関係があることを証明することができました。より簡単で費用効果の高いスピンドル負荷を監視することにより、負荷が増加してから工具が故障するまでにいくつの部品を製造できるかを予測することができました。この例では、部品から故障までの範囲は1〜68でした。増加した負荷の量によっては、この範囲をさらに減らすことができる場合があります。データを相関させ、パターンに気付くことで、分析を通じて可能なことを品質と意思決定にまで拡大します。

スピンドル速度を測定して、差し迫ったツールの障害を特定します。このようなデータを使用して、障害を自動的に検出し、障害を防止する機能を提供するアルゴリズムを構築することができます。

品質分析

使用例：品質の問題に対するアラート、スクラップの最小化

パフォーマンスを追跡することにより、プロセスが許容範囲外であるか、品質の問題が発生する可能性がある場合に通知を受けることができます。プロセスを早期に停止または調整できることで、材料の無駄ややり直しを大幅に削減または排除できます。一例では、空気圧シリンダーは時間とともにドリフトします。労働者がそれに気づき、調整するまでに、約1,000ユニットが製造され、何時間もの生産が廃棄されました。メンテナンスと品質の問題を早期に予測することで、価格が不安定な材料や市場の変動を伴うアプリケーションに付加価値を与えることができます。

需要分析の予測

ユースケース：KPIとERPの特定と利用

個々のプロセスと全体的なリードタイムを追跡することで、材料と生産の需要に関する洞察が得られます。接続された能力が拡大するにつれて、ERPなどのソフトウェアツールの能力、価値、​​および精度を向上させるKPIが特定されます。さらに、材料価格が政治や自然災害などの影響を大きく受ける可能性があるアプリケーションでは、データを使用して消費率と出荷を予測することで、サプライチェーン管理を合理化する上で大きなメリットが得られます。ボリューム、タイムライン、および市場の需要を予測することは、新しい機器、製品、またはプロセスの経済性とコストを管理するのに役立ちます。

労働力分析

ユースケース：教育と労働力の需要を予測する

変動する市場では、予測需要分析を使用して、労働力と人材の獲得をより効果的に管理することもできます。最大の懸念事項の1つは、製造におけるスキルギャップです。プロセスからプラント、地球に至るまでデータを拡張することで、メーカーは将来どのようなスキルと労力が必要になるかを予測する可能性があります。これにより、企業は教育者とより効果的に連携したり、早期に仕事を投稿したり、現在の労働力をスキルアップまたは再スキル化して労働力のニーズを満たすことができます。

製造業における予測分析の未来

将来のユースケース：ツールのリモートメンテナンス

テクノロジーと分析を使用すると、データが知識に変わります。接続が拡大するにつれて、リモートおよびモバイルの資産の追跡と監視が増える傾向にあります。忠実度の高いデータを配信する機能により、リモートおよびモバイルの診断分析が向上します。この傾向により、フィールド技術者の必要性が減少します。信頼性の高いリモート診断を使用すると、現場にいるオペレーターにメンテナンスの推奨事項や情報を提供して、現場の技術者の必要性をさらに減らすことができる場合もあります。

将来のユースケース：リスクと保険の評価

機器を追跡および監視する機能が向上すると、分析によってサブスクリプション、保険契約、または保証が増える可能性があります。接続されたデバイスは、より柔軟な機器につながる可能性があります。たとえば、サブスクリプションにより、OEMは機能、データトラッキング、およびソフトウェアをリモートで追加または削除することができます。需要が変化すると、サブスクリプションと機能も変化します。

さらに、診断分析は、保険契約と保証がカバーする範囲または範囲を変更する可能性があります。製造分析と接続されたテクノロジーは、オペレーター、機器、または設計エラーを証明または反証する可能性があります。数学は、説明し、理解し、競争するための効果的な方法です。製造業での将来の成功は、デジタルモデルと分析に関する最も正確で広範な知識を持っている人なら誰でも可能性があります。

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