インダストリー4.0がリーン生産方式をどのように変革しているか

インダストリー4.0とは

インダストリー4.0の概念は到達しつつあり、産業用モノのインターネット（IIoT）、クラウド、エッジコンピューティング、デジタルツインなどのテクノロジーだけでなく、マシンツーマシン通信（M2M）やサイバーフィジカルなどの他の定義概念もカバーしています。システム（CPS）。

第4次産業革命の基盤は自動化です。データを収集して伝達するすべてのシステムは、産業および製造業の慣行をより効率的かつ自律的にする目的を果たすためにあります。

IR4のテクノロジーは、以前は個別だったシステムをハードウェアとソフトウェアで接続し、情報の透明性を提供し、人間の意思決定プロセスを強化し、人間が干渉する頻度を減らすためにテクノロジーシステム内で意思決定を分散化するのに役立ちます。

インダストリー4.0のテクノロジーとメリットについて深く掘り下げることに興味がありますか？完全なガイドをお読みください。

インダストリー4.0はリーン生産方式にとって何を意味しますか？

リーン生産方式では、組織は生産性を最大化しながら廃棄物を最小化することを優先します。リーン生産方式は、製造プロセスのすべての段階で効率化イニシアチブをサポートするのに役立つインダストリー4.0の革新とシームレスに連携する哲学です。インダストリー4.0は、特に複数のIR4テクノロジーが同時に導入されている場合に、無駄のないメーカーが時間、お金、エネルギー、材料リソース、および人的資源を節約するのに役立ちます。

インダストリー4.0が成熟し続け、第5次産業革命（IR5）に入ると、メーカーはデータとIR4技術を技術的に成熟していない組織に対する競争上の優位性と見なすことができます。彼らが達成できる最適化は、人間の知識、直感、意志力で再現することが不可能になり、ほとんどの場合、すでに不可能になっています。これの単純な理由は、人間がIIoT、機械学習、およびその他のインダストリー4.0テクノロジーを通じて達成できる種類の複雑な分析とリアルタイムの洞察を引き出すのに十分な精度または速度でデータを収集および分析できないことです。 。

インダストリー4.0テクノロジーを使用するメーカーは、センサーやその他のIIoTデバイスを使用した予測的かつ規範的なメンテナンスを通じてダウンタイムを削減し、マシンの使用率を最大化し、市場の変動に応じて迅速にピボットおよびイノベーションを行い、ボトルネックを特定して軽減し、自動などのリアルタイムの選択を行うことができます。エッジコンピューティングを使用して安全性の問題が発生した場合にマシンを停止し、製造現場の可視性を高め、倉庫スペースやその他のオーバーヘッドの原因を最適化し、視覚化されたデータを使用して、より多くの情報に基づいた意思決定を行います。製造業者がデータの収集と変換をサポートできる適切なインフラストラクチャを構築できれば、ユースケースのリストは無限になります。

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リーンメーカーがインダストリー4.0テクノロジーを使用して効率を高める方法

スマートファクトリーは、第4次産業革命の最大のトレンドの1つであり、垂直および水平のバリューチェーンのデジタル化の代表的な例であり、その時代のほぼすべての定義技術のショーケースとして機能します。リーンメーカーがスマートファクトリーで使用するインダストリー4.0テクノロジーには、以下のソリューションが含まれますが、包括的なレビューについては、完全ガイドをご覧ください。

サイバーフィジカルシステムと「デジタルツイン」

これらは、工場の床やその上のすべての機械などの物理システムのデジタル表現です。 CPSは、工場フロア全体をシステムとして接続および監視するため、監視およびデータを使用して自動決定をガイドできます。これらのサイバーフィジカルシステムでは、機械は人間だけでなく相互にも通信します。

スマートセンサー

スマートセンサーは、品質データ、部品数、機械使用率、その他の主要なデータや指標など、製造現場周辺のデータを収集します。この生データがコンテキスト化されると、さまざまなユースケースにわたる意思決定をガイドし、製造業者が予知保全などの高度な戦略を追求できるようにするために使用できます。

エッジコンピューティング

エッジコンピューティングは、クラウドとは異なり、データが収集される場所に近い分散コンピューティングリソースを使用します。工場自体で分散型の方法でデータを分析できるということは、理想的には可能な限りリアルタイムに近い、洞察へのより速い時間を意味します。エッジコンピューティングの速度は、安全上の問題が検出された場合にマシンを即座に停止するのに十分な速度であり、速度はリアルタイムから人間までほとんど識別できません。これは、機器の故障やダウンタイムを防ぐための予測的および規範的なメンテナンスにもよく使用されます。

予測的および規範的なメンテナンス

これらの成熟した保守戦略は、リソースを十分に活用する保守計画を作成するために、センサーとマシンインターフェイスコネクタから収集されたデータに依存しています。つまり、予防的な使用法に基づくメンテナンスでよく発生するように、部品に顕著な寿命がある場合、部品は交換されません。また、品質が許容できないレベルに低下したり、機械に長期的または費用のかかる損傷を与えるリスクを冒したりするのに十分な効果が失われる前に、部品を交換することも意味します。規範的なメンテナンスにより、インサイトには、廃棄物の削減や速度など、特定のKPI（またはKPIのセット）を最適化する際の問題に対する可能な解決策も含まれます。

次世代の製造業

インダストリー4.0は、よりスリムな製造業に拍車をかけているさまざまなテクノロジーを解き放ちます。これらのソリューションの中核となるのは、運用からデータを抽出し、それを使用して、保守、品質、生産、またはプラント全体を担当するかどうかに関係なく、ビジネス全体でより適切で迅速な意思決定を推進することです。基本から始めて、操作の中心（製造現場の機械と人）に焦点を当てることは、よりスマートで接続された無駄のない操作の基盤を構築するのに役立ちます。