製造分析：定義、主要ユースケース、具体的なメリット

インダストリー4.0と産業用IoT（IIoT）の到来により、デジタルトランスフォーメーションが現在進行中です。製造業は、リアルタイム生産データに基づく分析を活用し始めており、より良く、より速い意思決定だけでなく、組織全体での自動化を可能にしています。

センサーとエッジデバイスを通じて接続された設備が、膨大な量のデータをクラウドベースの分析プラットフォームに供給し、人間の知覚よりも速くデータを分析・理解できます。このデータは、リアルタイムでの意思決定と、社内全体での大幅なプロセス改善を推進するために使用できます。

この記事では、製造分析とは何かを説明し、検討すべきユースケースを列挙します。また、あらゆるショップフロアや工場に適用される製造分析のメリットと目標についても説明します。

製造分析とは？

製造分析とは、機械、運用、システムデータを使用して、保全、品質、計画などの主要機能を含む生産を管理・最適化することです。正確でリアルタイムなデータがあれば、メーカーはより良く、より速い意思決定が可能になります。

メーカーは長年、データを活用して効率を改善し、シェアを拡大してきました。しかし、今日最も大きな変化はデータの収集方法です。多くの企業は依然として、スタッフが手動で要因をチェックし記録し、フォームに記入し、ショップフロアの機械の操作履歴と保全履歴を書き留める、断片的な従来のデータ取得方法を使用しています。残念ながら、これらの方法はヒューマンエラーにより非常に不正確です。また、時間がかかり、バイアスの影響を受けやすく、正確な意思決定に必要な質の高い分析を生成しません。

しかし、製造業全体でデジタルトランスフォーメーションが進行中であるため、接続デバイスにより、手動データ収集と文書化に関連する労働を削減できます。また、このテクノロジーとソフトウェアは高度な分析とアルゴリズムを利用するため、得られる洞察はリアルタイムで、はるかに実行可能です。

自動機械データ収集が、次世代の製造分析を推進しており、シンプルな監視と診断から予知保全とプロセス自動化まで、多様な高度なユースケースを解き放っています。

製造分析では、イベントを記録するデータ取得を活用して、設備稼働率の向上、コスト削減、プロセス改善、ヒューマンエラーの削減を実現し、正確な機械状態と生産トレンドを明らかにする深いレベルでの分析が可能です。

 

製造分析の主要ユースケース

リアルタイム生産データは製造業を劇的に変えています。リアルタイム機械接続によって製造業で可能になった、いくつかの製造分析ユースケースを検討しましょう：

故障予測と予防保全

予防保全プログラムは製造業で数十年前から存在しています。その考え方は、使用ベースまたは時間ベースのプログラムを通じて、計画外故障の発生確率を低減することです。分析を適用することで、リアルタイムデータを活用して故障防止以上のことが可能になります。

高精度で故障の可能性と発生時期を予測できます。これにより、技術者が機械の最適な時期と段階で修理を行い、部品をステージングできるため、コストが削減されます。これにより全体的なダウンタイムが削減され、生産性が向上します。

製造業における予測分析の詳細を見る。

需要予測と在庫管理

需要予測は現代のメーカーにとって極めて重要であり、サプライチェーンの完全な制御により、より良い在庫管理が可能になります。

しかし、需要計画は複雑です。データサイエンス手法の追加により、エンドツーエンドのサプライチェーン制御をリアルタイムショップフロアデータと組み合わせて、購買、在庫管理、輸送をより適切に管理できます。従来は気づかれなかったトレンドを特定する、高精度な需要計画を生成できます。

部品製造にかかる時間、ジョブランにかかる時間、特定ジョブの予想コストと利益をよりよく理解することで、メーカーは資材ニーズをより適切に見積もり、計画を改善できます。

価格最適化

サイクルタイムは価格設定において主要な役割を果たします。部品作成の正確な時間と関連コストを把握することで、正確なコストモデルと最適化された価格戦略が可能になります。価格を低く設定しすぎると収益性が低下し、高く設定しすぎると需要に影響する可能性があります。製造向け高度分析プラットフォームはこのデータを前面に出し、適切な価格設定を保証します。MachineMetricsはメーカーのジョブ標準を最適化し、正確なサイクルタイムを確保するのに役立ちます。

保証分析

多くのメーカーにとって、保証サポートは負担になりがちです。多くの場合、保証は「ワンサイズフィッツオール」のアプローチで、より一般的です。これにより不確実性と予期せぬ問題が方程式に入り込みます。

データサイエンスを適用し、現場のアクティブな保証から情報を取得することで、製品を改善・変更して故障を減らし、コストを削減できます。また、新製品ラインのより情報に基づいた反復開発につながり、フィールドクレームをプロアクティブに回避できます。

ロボット化

AIと高度な機械学習アルゴリズムの進化により、ロボティクスの台頭はほぼ必然的です。そしてこれらのロボットが改善されるにつれ、職務遂行で供給するデータも増加します。

このデータを強力なクラウドベースの製造分析プラットフォームに組み込むことで、品質をマイクロレベルで管理できます。ロボティクスの進化は、OEM機械メーカーによる機械構築の改善にもつながります。

製品開発

製造業におけるコストのかかるプロセスの一つが製品開発です。競争力を維持するため、企業は新製品ラインの創出、既存モデルの改善、新しい付加価値サービスの開発のためにR&D費を支払わなければなりません。

以前は、最良の製品に到達するために過度な反復モデリングで行われていました。しかし今では、データサイエンスと高度な製造分析により、このプロセスの多くをシミュレーション可能にしています。「デジタルツイン」やその他のモデリング手法を使用して、現実世界の条件を仮想的に生成し、パフォーマンスを予測し、R&Dコストを削減できます。

コンピュータビジョンアプリケーション

自動品質管理は大きく進化しました。トリップセンサー、ドロップワイヤー、その他の機械的デバイスから、高度に洗練された先進光学デバイスのコレクションへと進化しました。これらのデバイスをデータ収集に結びつけることで、センサーは光学、温度、サーモグラフィや赤外線検知などの高度なビジョンアプリケーションを通じてデータストリームにデータを追加し、停止を正確に制御できます。これにより、より高速、低労働、あらゆる工場の聖杯である「無人化製造」も可能になります。

サプライチェーンリスクの管理

生産機械からのデータと同様に、データは輸送中の資材からも取得でき、ベンダー設備から直接ソフトウェアプラットフォームに送信することで、サプライチェーンのエンドツーエンドの可視化を支援できます。

製造分析を使用することで、企業はサプライチェーンを「コントロールタワー」形式で管理し、リソースを指示・再配分して加速または減速できます。また、新たな需要を検知した際にバックアップ資材とバッファーストックを発注し、混乱発生時に二次ベンダーを起動できます。

製造分析のメリット

コンテキスト認識は高度な製造システムにとって極めて重要です。製造分析は、その認識をリアルタイムで提供します。これにより、コスト、品質、製品開発、顧客満足度が最適化され、企業の競争力が高まります。製造分析は、生産設備が生成する膨大なデータストリームを活用して、企業が生産性と収益性を向上させることを可能にします。直感的な視覚化ツール、ダッシュボード、機械学習アルゴリズム、高度な分析により、実行可能な洞察が社内の管理者と意思決定者に提供されます。

製造分析のメリットは、大きく分けて3つのカテゴリーに分類されると考えます：

コスト削減

分析で明らかになる洞察によりプロセスを最適化できるため、コストを大幅に削減できます。ロボティクスの成長、自律的または半自律的な機械意思決定により労働力が削減されます。予知保全と処方保全プログラムも同様で、ダウンタイムを削減し、部品在庫をより適切に管理することで、コスト削減と生産性向上が実証されています。

収益増加

生産、在庫管理、需要と供給計画でリアルタイムの洞察が利用可能になると、メーカーは需要変化に迅速に対応できます。データが最大能力に近づいていることを示せば、残業追加、能力追加、プロセス変更、生産のその他の側面の調整により対応し、納期を維持できます。

その他のメリット

製造分析が提供する能力の向上に伴い、その他のメリットもあります。これらには、エネルギー消費削減、より安全な環境プロトコル、コンプライアンスエラーの削減、顧客満足度の向上が含まれます。

製造分析の目標

製造業における従来のデータ収集は断片的でエラーが発生しやすく、データを意味のある行動と意思決定に変換することも困難でした。情報が遅延していたり、不完全だったり、意図しないヒューマンバイアス（部品カウントやダウンタイムの丸めなど）を含んでいたりしたためです。製造分析は、データのサイロ化を解消し、リアルタイムで分析し、企業全体でより良く、より速い意思決定を可能にする、あるいはそれらの意思決定を完全に自動化することを目指しています。

問題が発生する前に検知することで、生産プロセスを最適化し、総合設備稼働率を大幅に改善できます。また、サプライチェーンを合理化し、透明性を創出します。製造分析は高度な機械学習アルゴリズムを使用するため、機会の特定とプロセスの最適化を支援できます。

前述の製造分析ユースケースで見たように、製品使用データを新製品開発に組み込めます。デジタルツイン技術とフィールド保証情報とともに、故障率の低いより良い新製品を、より低い製造コストで開発できます。これら同じユースケース例が、機械レベルの問題をスタッフに迅速に検知・警告することでスループット向上を推進し、ダウンタイムとスクラップ率を削減します。

適切なソリューションの選択

製造分野は、生産データを収集し、それを活用して日々より良い意思決定を行うテクノロジーの発展により、大きな変化を遂げています。

しかし、ショップフロアで分析を可能にする適切なソリューションを決定する際、メーカーはいくつかの重要な価値提案を検討すべきです。ソリューションを検討する際に自問すべき質問は以下の通りです：

• ソリューションは生産データをリアルタイムで収集できますか？
• 生産データのソースは何ですか？設備、人、システム？すべて？
• データは、事前構築レポートで容易に伝播し、他の管理システム（MES、ERP、CMMS）でも利用できるモデルに標準化されていますか？
• ソフトウェアが価値を提供するまでどのくらいかかりますか？どの問題を解決しますか？

MachineMetrics製造分析ソフトウェアをご紹介します。当社のプラットフォームは、正確な生産レポートのために、機械データのリアルタイム・自律的な収集を可能にします。オペレーションの様々なレベルの利害関係者が、事前構築レポートと視覚化を容易に活用し、ダウンタイム削減、生産ボトルネックの特定、能力向上、最重要KPIの追跡、ショップフロアの完全な可視化と管理を実現できます。

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