製造データを活用したスマートなショップフロア最適化

ビッグデータと製造業は相性が良いです。製造ビジネスで起こることの多くは測定可能で最適化可能だからです。ほとんどの製造業者が、ショップフロアデータがビジネスにもたらす強力な能力、予測、インサイトを求めて殺到する中、データストリームはサイズ、関連性、数のすべてで増加しています。

しかし、データの真の価値にアクセスできるのは、製造業者が自動リアルタイム収集を支える文化とインフラを成功裏に構築できた場合のみです。そうすれば、急速な価値創造を経験し、即座に生産性を改善できます。また、より大量のデータ、より多くのデータソース、自動化に基づく、さらに高度なユースケースも可能になります。

なぜデータ収集が製造業者にとって如此に重要なのか？

一言で言えば：可視化です。ショップフロアデータを収集することで、製造業者は生産をより良く測定、理解、最適化できます。適切なショップフロアデータが手元にあれば、事実に基づいた意思決定が可能になります。だからこそ、正確なリアルタイム生産データをすべてのステークホルダーに民主化することが極めて重要です。

• オペレーターは、機械ステータス、部品カウント、その他KPIを表示する機械インターフェースを用いて、生産目標の達成状況を確認できます。
• プラントマネージャーは、可視化された生産ダッシュボードで、オペレーターが支援を必要としている場所や、機械がダウンしているタイミングを把握できます。
• エンジニアは、集約されたショップフロアデータでボトルネックを発見し、プロセスを調整できます。

これは製造業者の前進の旅の一部です。より「データ成熟度」が高まると、単純なデータ収集と可視化を超え、データに基づくさらに高度なユースケースを推進できるようになります。これを「製造分析の旅」と呼び、包括的なeBookでさらに探求しています。

これほど多くの製造業者がまだデータを収集していない（または手動システムのみを使用している）ため、リアルタイムで製造ショップフロアデータを監視・収集するソリューションを導入することは、主要な競争優位性になります。これは顧客獲得の助けになるだけでなく、効果的なデータドリブン意思決定に根差したリーンなオペレーションを構築します。

製造データ収集のメリット

ショップフロアデータ収集のメリットは、モダンな製造業者にとって多面的です。決して網羅的リストではありませんが、データドリブン戦略の採用者は以下の形でメリットを得られます：

• 即時フィードバックにより最も深刻なダウンタイム理由を理解・緩和し、ダウンタイムを大幅削減。
• 工場現場の生産ボトルネック削減による効率と生産性の最適化。
• リアルタイム通知と機械状態に基づく、より強力なメンテナンスプログラム。
• より正確な需要予測、サプライヤースコアリング、廃棄物削減、倉庫最適化によるサプライチェーンコスト削減。
• 実際の使用シナリオに基づき、顧客の欲求とニーズにより適合した高品質製品。

生産追跡にはショップフロアデータ収集が必要か？

ショップデータ収集とショップデータ入力なしでは、生産追跡は存在しません。一次品の累積カウントやその他の広範なスタンドアロン集計数だけでは、生産追跡とは言えません。データには、生産レート、効率、残業とシフト差分、メンテナンスコストなどを分析するのに十分なデータポイントが必要です。

そして、その分析は、ショップフロア全体でのオーダーのワークフローをホリスティックなレベルで見られるものでなければなりません。手動収集でもデータ入力エラーは常態化します。プロセス改善、効率化、コスト削減が目標なら、正確なデータは生産追跡に不可欠です。生産追跡のためのデータ収集タイプには：

• ダウンタイム — 詰まり、清掃、微小減速、停止、その他理由によるダウンタイムは、オペレーターが記録するか、生産追跡ソフトウェアで追跡できます。後者の場合、ダウンタイムの精度が最適化され——丸め、人為的エラー、忘れられたダウンタイムイベントを排除。ソフトウェアは停止タイプの分類も可能です。
• 段取り替え — 段取り替えも手動記録可能。しかし、追跡ソフトウェアで監視される段取り替えは、新しいセットアップの段取り替え時間を大幅に削減する優れた分析ポイントになります。
• メンテナンス故障 — ダウンタイム分類と同様、ソフトウェアはメンテナンス故障のタイプ、サービスオーダー、潜在的原因を追跡します。これによりコスト削減と、正確なリアルタイムデータに基づく予知・処方保全の確立が可能になります。
• 一次品 — 生産追跡の基本要素。一次品が何個生産されたかわからなければ、引用納期内での受注履行状況が把握できません。ソフトウェアによる生産追跡は、これらのカウントを正確にし、受注を正しく充足させます。
• 不良品 — 廃棄物は製造業者の大きな懸念。しかし手動システムは不良品を見逃したり、間違った理由を記録します。生産追跡ソフトウェアは不良の数とタイプを追跡し、改善のための分析を可能にします。リワーク、リワーク時間、関連タスクも取得できます。
• WIP在庫 — 在庫精度は製造業で最重要ですが、フロアに払い出されると多くの資材が「不可視」になります。WIPの移動とステータスの生産追跡データ収集は、全体効率の理解に重要です。
• スケジュール対実績 — 生産オーダーがスケジュールランタイムに対してどこにいるかを理解し、ジョブ進行を分析するには正確なデータ収集が必要。順不同で実行されれば、顧客要求が引用リードタイム内で完了しない可能性があります。ショップフロアデータ収集は詳細な生産履歴を提供し、管理者が生産を既定の納期に向けて軌道に乗せるのを助けます。

ショップフロアデータ収集は生産追跡に不可欠です。手動データ入力も可能ですが、人為的エラー、データ入力エラー、バイアス、リアルタイム性の欠如など深刻な欠点があります。ショップフロアのインサイトがより良い意思決定を生みます。生産追跡ソフトウェアはリアルタイムデータ収集と強力な分析で生産システムを見て、これらの欠点を排除します。

ショップフロアからのデータ収集手法

潜在的データソースが多数あるため、製造業者は多様なデータ収集手法を用います。主なものには：

• IoT（モノのインターネット）センサー統合——異なる設備とシステムを接続し、適切な情報を適切な人々に適切なタイミングで適切なショップフロアインサイトとともに届けます。
• PLC（プログラマブルロジックコントローラー）統合——生産プロセスのステップを測定・制御します。
• ラインHMI（ヒューマンマシンインターフェース）システム統合（工場設備に取り付けられた個別ショップターミナル（タッチスクリーン）など）——データへの人間の文脈追加を可能にします。
• SCADA（監視制御データ収集）システム——オペレーションを包括的に制御します。
• CNCおよびその他機械統合（新旧モデル）——機械生産パフォーマンスと健全性を追跡します。

MachineMetricsのアプローチ

MachineMetricsは、ショップフロアの機械からのデータ収集に多様な方法論を活用します。正確なデータ収集の進め方は、ショップフロアの各機械の固有の特徴と制約に完全に依存します。年齢、制御、メーカー、モデルすべてが機械の能力とショップフロアパフォーマンスに影響します。

機械の制御装置からの情報を、ショップフロアインサイトを提供する上で最良の生産データソースと見なします。それでも、人間の文脈の重要性も認識しています。機械データだけでは生産パフォーマンスの全物語を語れないため、各機械のタブレットインターフェースでログされるオペレーターデータを重ね合わせます。

これにより、オペレーターと管理者は生産パフォーマンスのより鮮明な絵を得られます。ダウンタイム量の正確な把握だけでなく、なぜ機械がダウンしていたかもわかります。

不良率の正確なベンチマークだけでなく、不良品の一般的な理由もわかります。また、極めて面倒なタスクを排除し、貴重な固定資産のパフォーマンスを改善し、コスト効率の良いロールアウトでより高いROIを実現します。

この運用データの追加レイヤーは包括的なソリューションを提供します。製造リーダーに、プロセスを調整し、非生産的活動を排除し、生産性にプラスの影響を与える意思決定を行うための追加のショップフロアインサイトデータを与えます。

製造データ収集ソフトウェア

手動ショップフロアデータ収集では、現代製造業で競争するために必要なレベルに到達できません。我々がこれまで議論してきたショップフロアデータのタイプとレベルを手動で収集することは非現実的です。従業員が膨大な時間を部品カウント、ダウンタイム理由、その他ショップフロアデータポイントの手動追跡に費やすのは非現実的です。生のショップフロアデータもほぼ使用不能で、著しく遅延します。

さらに、データに強い従業員が、ショップフロアデータ収集を手動で圧縮し、主要指標を計算し、レポートを開発し、ショップフロアデータ収集をすべてのステークホルダーと共有するために、さらなる労力を費やすことになります。

製造情報を自動的に収集、文脈化、共有し、従業員が意思決定に集中できるシステムの方が、はるかに優れたシナリオです。

製造データ収集のために構築されたシステムで求めるべき要件には：

• エッジによるリアルタイムショップフロアデータ収集。これはデータ取得をシンプルにし、安全シャットオフのように、クラウドへの往復時間がないほどリアルタイムに近い必要がある自動タスクの管理を助けます。
• ショップフロアデータ収集と処理のためのクラウドプラットフォーム。同等の機器を購入してデータを格納・深層分析するコストの一部で、強力なリソースを活用できます。例外ベースのスーパーバイザー承認、給与システムへのリンクと設定可能な給与ルール、品質記録管理、例外レポート、リアルタイムレポート、労務コスト、その他詳細レポートなど、より良い意思決定のためのツールが含まれます。
• PLCまたはI/O経由の機械統合。センサーのようにエラーの原因になったり、常時調整が必要になったりすることなく、機械データを正確かつ迅速に収集できます。
• MES、ERP、CMMSなど他の製造ソフトウェアとの統合。
• センサーとの接続能力。レガシー設備を含む多様な資産からデータを収集可能にします。
• 高周波データ収集能力。時系列や機械学習モデルの入力として活用し、高度な予測ユースケースを推進します。

MachineMetricsのプラグアンドプレイソリューションで、いかに容易に生産データを収集し、ショップフロアの即時可視化と制御を得られるかを学んでください。

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