製造効率最大化：実証済みの生産・プロセス最適化手法

プロセス改善手法は製造タスクの最適化に不可欠です。正しく実行すれば、これらの最適化プロセスはより高い効率をもたらします。しかし、その関係性は何か？ なぜプロセス最適化がより高い効率達成にとって極めて重要なのか？

その答えは活動の「効果」にあります。多くのものを生産しているだけでは不十分です。完成品を生産するために必要なタスク、チェック、調整、動作が、最小限のインプットで最大のアウトプットを生むようオーケストレートされていなければなりません。

多くの企業はこれを「継続的改善への道」と表現します。ほとんどの製造オペレーションにおいて、その道は機械を中心に展開します。オペレーター、メカニック、技術者といった人々は、習慣と訓練から機械と関わります。彼らの努力の多くは、最大限の稼働時間を確保することに向けられています。しかし、データが手動であれ電子的であれ、彼らの行動の効果こそが重要です。その相互作用をより効果的にする調整を行う行為こそが、プロセス最適化と呼ばれるものです。

生産最適化とは

生産最適化とは、生産システムの生産性を高めるために設計された一連の活動です。最適化の焦点が完成品の各段階をより効率的にすることにあるプロセス最適化とは別物です。

生産最適化は、モデル、分析、優先順位付け、測定を用いて生産性を高めます。この最適化には、設備、ステージングエリア、在庫プロトコル、施設レイアウト、搬送などが含まれます。

生産最適化は石油生産やガス建設など大規模フットプリント産業で用いられる戦術ですが、ほとんどの製造オペレーションでほぼあらゆる生産プロセスに適用し、より大きな価値を提供できます。

IoT技術が成熟するにつれ、企業はリアルタイムデータ分析から提供される情報により、システムの変化する条件とフローを理解し、それを生産性向上に活用できることを発見しました。企業はこれらのインサイトを用いて、生産プロセス全体の生産レートを最適化しなければなりません。

インサイトが生産最適化とより大きな価値につながる領域の例には以下が含まれます：

1. 仕掛品（WIP） ― 多くの企業が「プロセス改善」技術に注力する際、努力を完全に製品自体に集中させます。しかし、仕掛品は生産性に大きく影響します。長期間にわたって多すぎる在庫が拘束されるとキャッシュフローを圧迫し、潜在的な税務問題を生む可能性があります。複数回の移動により、ステーション間での不要な製品移動で労働コストが増えることもあります。
2. ワークステーション監査 ― テクノロジーによりインタラクティブダッシュボードと工場掲示板がデジタル化されたため、これらのHMI配置を見直す必要があるかもしれません。手動追跡環境で理にかなっていたことが、デジタル環境では作業負荷を増やしたり効果を減じたりする可能性があります。HMI、スクリーン、モニター、その他デバイスは低プロファイルで、生産性を高めるよう配置できます。
3. 不要なスペース ― 製造業では、デッドスペースが行き場のないWIPの場所になることがよくあります。これはハンドリング増加と運用コスト増大を意味します。
4. ボトルネック ― ボトルネックは上流生産プロセスの作業停止を引き起こす可能性があります。工場監視プラットフォームが一部ワークステーションのアウトプット最大化を始めると、この上流増加から生じるボトルネックに対処する必要が出てくるかもしれません。
5. 在庫コミュニケーションの改善 ― リアルタイムデータが問題を浮き彫りにし解決策を処方するようになると、テクノロジーは倉庫と在庫の新たなプロトコルを可能にし、生産増加につながります。コミュニケーションは新しい環境での材料フローの鍵です。

デジタル化とデータ駆動型生産への道のりには、生産パフォーマンスを最適化しコストを下げるための変更要件が含まれます。利用可能なテクノロジーを活用するため、一部の企業は機械を移動させたり、工場レイアウト全体を変更したりする必要性に気づくかもしれません。IoT駆動型生産監視プラットフォームの力が価値を提供し始めると、その必要性が生じます。

MachineMetricsダウンタイムパレートチャートで主要ダウンタイム理由を分析。

プロセス最適化と生産最適化の違い

プロセス最適化と生産最適化の最も重要な違いは、プロセス最適化が生産システム内の特定のプロセスステップにおける不要なステップを排除することであるのに対し、生産最適化はシステム自体を最適化しようとすることです。生産最適化は、リアルタイムデータに基づくモデルを用いてフローレート、機械レイアウト、労働稼働率、その他の要因を見て、生産システム全体の物理的パフォーマンスとレイアウトを改善することがあります。

プロセス最適化には以下のステップが含まれます：

• プロセス固有の問題を特定する
• 現状を分析し望ましい状態を作る
• 変更を監査し結果を見る
• 変更を監視し軌道に乗せる

生産最適化には以下のステップが含まれます：

• 工場レイアウトを変更する
• 使用点での機械とツールを変更・再配置する
• 新しいWIP手順を実装する
• オペレーターと技術者を、監視システムの自動アラームとインサイトにどう対応するか訓練し、古い習慣を排除する
• 新しい社内在庫配送手順を開発する
• モニターとHMIレイアウトを評価する

生産・プロセス最適化の目標とメリット

生産とプロセス最適化は、いくつかの重要な領域での改善で構成されます。これら各領域が累積的に、最小リソースでより効率的なプロセスとより大きなアウトプットを実現します。プロセス最適化に取り組むことで、製造業者は以下を達成できます：

機械稼働率の向上

ダウンタイムはあらゆる製造マネージャーの悩みの種です。多くのマネージャーがその原因への対処と結果への対応に多くの時間を費やしています。データベースのアプローチを取ることで、企業はダウンタイムを削減し、設備の全体的な稼働率を向上させられます。

これを達成する一つの方法は、生産プロセスにおける非計画ダウンタイムの主な理由を分析しランク付けすることです。この情報を用いて、プロセスを適応・調整し、多くのダウンタイムイベントを削減・排除できます。リストがワーストから順に並んでいるため、最も深刻な原因から順に取り組めます。

稼働率が向上し安定したら、マネージャーはリストを順に下っていき、必要に応じてプロセスパラメータを変更し、各項目を要件に沿わせます。ただし、このリストとランク付けの鍵は、何を最初に対処すべきか優先順位付けを助けるクリーンで明確なデータです。

機械レベルでの問題への迅速な対応

時には問題は機械ではなく、機械に供給する上流プロセスにあります。これを可視化するデータを取得することで、WIPフローやその他原料の変更を実装し、稼働率を改善できます。もう一つの例は、オペレーターが間違った位置に間違ったタイミングでいて、アラームクリアと機械リセットができないというトレーニング不足の問題です。

再び、データがリーダーのより良いトレーニング開発を助け、オペレーターが決してアウトオブポジション状態にならないよう確保する上で重要になります。ポイントは、プロセスを最適化することで、問題発生時の機械レベルでの対応時間が改善されることです。データを用いてこれらの領域を特定すれば、複数の領域を一度に最適化し、稼働率に乗算効果をもたらせます。トレーニング、ワークフロー、設備レイアウト、材料品質など、多くの問題を明確に可視化されたデータで最適化できます。

参考資料： MachineMetricsでダウンタイムにいかに速く対応するか

メンテナンスの改善

従来のメンテナンスプログラムは事後対応に依存しています。設備を故障まで稼働させるか、予防保全で機械を良好に稼働させるかのどちらかです。

しかし、予防保全は時間ベースの前提に基づいています。ベルトやプーリーが、元請けメーカー（OEM）割り当ての広範な平均に基づき、特定の時期に故障すると仮定します。しかし、これは軽負荷製品を生産する産業設備では部品寿命がより長くなることを考慮していません。また、建設、石油生産、オイル・ガス全般、その他地上施設など、部品が計画より速く摩耗する重負荷生産も考慮していません。前者では、先送りできるはずのコストを支出します。後者では、最も予期しない時にダウンタイムが発生します。

自動データ収集などの高度なテクノロジーは、メンテナンス機能を改善し、設備の稼働率を高められます。状態ベース監視を可能にすることで、メンテナンスを実際の状態に基づき予知的または処方的に行えます。高度なセンシングシステムを導入することで、データは設備の現在のリアルタイム状態を理解するのに役立ちます。時間の経過とともに、ディープアナリティクスは新たな機会の開発、故障の正確な予測、交換を最も理にかなったタイミング（型替えやシャットダウン期間など）でスケジュールすることを支援します。

参考資料： 製造業におけるメンテナンスの種類

プロセス最適化の目標にはいくつかの領域が含まれるべきです：

• 第一に、既存プロセスを改善すること。データを用いて傾向とパターンを特定し、既存プロセスを微調整・より良くダイヤルインする。レイアウト、材料フロー、コミュニケーションの問題が関係する可能性がある。
• 第二に、パラメータと運用条件に対処すること。再びデータがこれをより容易に特定し、深刻度順に取り組めるようにする。機械設定、最適速度などを意味する。
• 第三に、設備を監査し、設備のプロセスと稼働率を改善する最適なメンテナンスアプローチを決定すること。部品を事前にステージングし準備することで、さらに稼働時間を延ばせる。
• 最後に、正確なデータと機械状態の可視化により、マネージャーが実用的で人間工学に基づいた作業指示と、オペレーター、技術者、メカニックへのより良いトレーニングを開発できるようにすること。

製造生産とプロセス最適化の手法と技術

プロセス効率を改善したい製造業者のために、多くのソリューションがあります：

MachineMetricsダッシュボードは、ショップフロア全体の製造設備から自動収集されたリアルタイム生産データを表示します。

リアルタイム機械データの収集

プロセス最適化のための従来の追跡は、通常、手動の紙ベースシートとExcelへのデータ入力を意味しました。これは時間がかかり、エラーが発生しやすく、維持が困難でした。さらに、分析は通常人間の洞察に基づいており、バイアスがかかったり間違っていたりする可能性がありました。これが企業がペーパーレス化を始める理由です。

リアルタイムデータを収集し、マネージャーとオペレーターの可視化のために文脈化することで、過去には不可能だった生産最適化のためのインサイトが得られます。生産進捗とショップフロアの設備パフォーマンスを適切に理解できるインサイトです。ダッシュボードと関連する生産分析・レポートにより、SOPをより速く変更でき、より高い品質の効率と生産増加につながります。

参考資料： 製造データ収集：ショップフロア最適化の鍵

ボトルネック分析

すべてのマネージャーがボトルネックの定義と生産プロセスへの危険性を知っています。そして、多くは自社オペレーションでブロックが発生するいくつかの重要な領域を特定できます。しかし、リアルタイムデータが機械レベルでのプロセス最適化にインサイトと解決策を提供するのと同様に、明確でないボトルネックにもインサイトを提供できます。人間のオペレーターがバックアップの原因を一つに割り当てても、データは別の原因であると判明する可能性があります。

リアルタイムデータと分析により、機械とプロセスデータが生態系全体のボトルネックと制約を特定できます。このデータにより、オペレーターは最もダウンタイムを引き起こすボトルネックに焦点を当ててプロセスを追跡できます。ブロックが物理的制約であれ、スケジューリングやセットアップ時間改善・段取り替え削減の機会損失といった運用上の制約であれ、分析とOEEソフトウェアを備えたクラウドベースのデータが混乱を解消できます。

ダウンタイム分析

機械ダウンタイム分析は、即座に対処すべき領域をハイライトする有用なアプローチです。理由別の取得済みダウンタイムデータを活用することで、マネージャーとオペレーターは最悪の原因から取り組み始められます。しかし、この分析の鍵は、データにアクセスしクエリを実行して原因を理解する能力です。

パレートチャート、非計画ダウンタイム割合、高・低パフォーマンスシフトとオペレーター、平均故障間隔（MTBF）、平均修復時間（MTTR）などのKPIをデータから得られます。これらのダッシュボードを通じて、より発展したツールとソリューションが構築され、原因を削減・排除し、長期的にプロセスを最適化する共通アプローチが築かれます。

予測分析

データ駆動型ソフトウェアを使用する際、おそらく最も価値のあるツールの一つが予測分析です。このソフトウェアは機械データを用いて故障を診断・予測します。ショップフロアのすべての設備を接続できるため、生態系全体での予測が可能で、関心のある問題領域には解決策をより速く、場合によっては即座に導入できます。石油生産やガス生産など大規模フットプリント産業でも同様のことが可能です。

機械アルゴリズムは人間には検出できないパターンを検出します。これにより、問題が発生する前のプロアクティブな介入や、発生時のよく計画されたメンテナンスと型替え解決策が可能になります。これらの予測分析は、工具摩耗を監視し工具故障を予測することで工具寿命を延ばすためにも使用できます。カスタムアプリケーションでは、機械レベルで自動化・半自律ソリューションを実現し、オペレーターを他のタスクに解放して品質をさらに改善し、生産を最大化できます。

機械レベルでのダウンタイム理由分析により、特定設備が問題を引き起こす理由への粒度の細かいインサイトが得られます。写真はMachineMetricsの「機械別ダウンタイム」レポート。

MachineMetricsでショップのプロセスを最適化

MachineMetrics産業データプラットフォームを使用することで、製造業者はこれまでにない方法でプロセスを最適化できます。この最適化は多様な方法で達成されます：

機械ダウンタイムを正確かつリアルタイムで追跡

データの手動追跡は本質的に欠陥があります。善意があっても、紙追跡はエラーが発生しやすくリスクを増大させる可能性があります。継続も困難で、ギャップと欠損データが一般的です。さらに、データが丸められる可能性が高く、精度が大幅に低下します。

手動追跡では、データをExcelやその他スプレッドシートに入力して何らかの意味を見出す必要があり、データが必要な人の手に渡る頃にはすでに古くなっています。しかし、その分析の深さは限られています。人間の解釈にはバイアスがかかる可能性があります。

MachineMetricsでは、オペレーター、マネージャー、その他主要ステークホルダーが、リアルタイムで正確な機械データに即座にアクセスできます。データがリアルタイムであるため、タブレットでリモートから、または機械上とショップフロア上のダッシュボードから指先でアクセスし、故障の実際の原因を理解できます。

ダッシュボードとレポートは直感的で、ダウンタイム原因への迅速なインサイトと、アクションと運用コスト削減のための迅速な解決策を提供します。

機械イベントベースのワークフローと通知を有効化

MachineMetricsソフトウェアでは、機械データを用いてワークフローをトリガーできます。これらの強力なツールにより、正しい情報が正しい人物または自動システムに送られ、アクションの実装が行われます。これらのアクションは、インシデント、通知、有益なリンク、Webhookの形を取り、問題発生時の迅速なアクションを可能にすることでプロセスを最適化します。

参考資料： 製造業者向けトップ10ワークフロー

インシデントは、適切な担当者へのメールやテキスト通知をトリガーする可能性があります。過去には、オペレーターは視覚的合図、電話、PAシステム、その他の通信手段に頼って他者に問題を通知していました。しばしばリスクは、通知された人がそのタスクに適した人物でないことでした。多くのケースでは、オペレーター自身が問題の内容を知らないこともあります。インシデント機能では、正しい問題が報告されるため、再起動や修理までの時間を節約できます。

通知により即座のコミュニケーションが可能になり、問題の特定と解決にかかるステップ数と時間を削減します。スーパーバイザーがメッセージから原料不足だとわかれば、機械への移動をスキップし、直接上流のボトルネックプロセスへ向かえます。

Webhookはアクションレベルをさらに高めます。これらの小さなデータパケットは、機械自体による是正アクションをトリガーするために使用できます。または、コンピュータ化保全管理システム（CMMS）と組み合わせてメンテナンスチームに自動通知し、スペアパーツの在庫確認と技術者への払い出し指示を行い、システムの整合性を高め、修理と再起動時間を短縮できます。

機械状態でメンテナンスを改善

MachineMetricsは、製造業者が正確な機械状態を活用し、状態ベース、予知、処方メンテナンスプログラムを開発できるよう支援します。設備の健全性はあらゆる瞬間で評価でき、オペレーターとマネージャーは事後保全プログラムを捨て、時間とメンテナンスコストを節約できます。

その結果、ダウンタイムを削減し、戦略的に設計されたメンテナンス戦略をバリューストリームに追加することでプロセスを改善する、大幅に向上した総合設備効率（OEE）が得られます。このデータは分析に追加され、製造のあらゆる領域をさらに精密に最適化し、システムの整合性への信頼を構築できます。

MachineMetricsにより、製造業者は機械レベルと工場レベルでデータの力を活用できます。強力なエッジデバイス群とAI搭載データプラットフォームを組み合わせ、MachineMetricsはアプリを提供するか、独自のアプリとモデル構築を支援し、リアルタイムデータと状態に基づく効率的で実行可能なインサイトで、あらゆる環境でのプロセス最適化を推進します。お問い合わせください。私たちが貴社のデータから最大の価値を引き出す方法をお見せします。

MachineMetricsでプロセスを最適化

今すぐデモを予約