データ標準化が製造業の成功を導く理由
インダストリアルIoT（IIoT）と第4次産業革命（インダストリー4.0）テクノロジーの台頭によってもたらされるデータの力は疑う余地がありません。製造業において、企業がこれらのシステムを運用に取り入れてデジタル化するかどうかはもはや問題ではなく、いつやるかの問題です。また、生存と競争力の問題でもあります。
データ標準化には、データをどう収集するか、どのシステムを導入して管理するか、どう分析して実行可能性を高めるかなど、多くの考慮事項があります。標準化なしでは、さまざまなデータ形式、サイロ化されたデータ収集システム、実用的な洞察の欠如に悩まされることになります。
しかし、製造業の文脈においてデータ標準化とは具体的に何でしょうか？ そして、その重要性はデジタルトランスフォーメーションの旅を始めるメーカーにとってどう関わるのでしょうか？ 自動化されたデータ収集と標準化が、リーン製造環境におけるIIoT成功実装の最初かつ最も重要なステップである理由を学びましょう。
データ標準化とは
データ標準化とは、膨大な量の着信情報を標準フォーマットに変換することです。これにより、オペレーター、技術者、ラインスーパーバイザー、中間管理職、経営幹部などのエンドユーザーが、データから明らかになる洞察を活用できるようになります。
データを効果的に標準化する目標は、多様なデータソースの収集プロセスを自動化し、それらを人とシステムが分析と実行可能性のためにデータを消費できる1つの共通モデルに自律的に変換することです。
製造企業が異なるOEM製の設備を採用しているのは典型的です。また、これらの設備が長年にわたるさまざまな年式であることも典型的です。そのため、設備を包括的なシステムで接続すること自体が十分に困難です。しかし、データ標準化プロセスなしでこれほど多くの異なるデータソースを扱おうとするのは、信じられないほど困難で、時間とリソースを消費します。
データ標準化により、多くの異なるデータ形式がエッジデバイスを介して共通モデルに変換されます。エッジデバイス上のデータタグマッピングソフトウェアにより、データはまず共通モデルにマッピングされ、その後クラウドに送られてさらなる分析が可能になります。
標準化されると、データはデータウェアハウス、クラウド、データレイク、その他のデータベースに保存できます。これらの標準化プロセスは、工場とショップフロアレベルのユーザーだけでなく、サプライチェーンやオペレーションなどの他のビジネス関連部門にも役立ちます。データは、MESやBIソフトウェアなどの他のコンピュータOSでも、意思決定の重要なコンポーネントとして使用できます。
標準化されたデータを持つことは、全員が一貫したリアルタイムデータと単一の真実の情報源（Single Source of Truth）で同じページで運用することを意味します。
これは原則的にはシンプルに聞こえますが、MachineMetricsのようなソリューションを際立たせているのは、あらゆる機械資産への迅速な接続性であり、設備からのすべての情報を収集、標準化、文脈化できることを保証します。さらに、ダッシュボード、通知、ワークフローなどのアウトオブザボックス機能により、数年ではなく数週間で価値を実現できます。
データを簡単に収集・標準化
問題は、多くのメーカーがデータ標準化に取り組まず、データを手作業で記録・分析したり、レガシーソリューションでデータを統一モデルにマッピングしようとしたりしていることです。
データ標準化のユースケース
標準化された工場データを活用するユースケースは無限にあります。重要なのは、この機械データが、生産と最も密接に関連したデータとして、ショップフロアで最も正確な情報源を表していることです。
この理由から、チームもシステムも、日々のより良い意思決定のためにこのデータを信頼できます。組織全体で機械データを使用するこの概念は、「機械データデジタル糸（Machine Data Digital Thread）」と呼ばれます。
データ標準化のいくつかのユースケースを紹介します：
データ可視化
標準化されたデータにより、高度な分析が生産現場のタブレットやモニターにリアルタイムの状態ステータスを提供できます。オペレーターは現在の生産、故障、ステータス、その他関連情報をリアルタイムで確認し、直感的なインターフェースを通じて対応できます。
メンテナンス
履歴問題と現在のデータを使用することで、メンテナンスをカレンダーベースから状態ベース戦略に移行できます。これはコスト削減と設備・工具寿命の延長、メンテナンスプログラムの究極の目標に貢献します。デジタル成熟度が高まるにつれ、オペレーションは予知保全戦略への移行さえ始められます。
経営管理
データ標準化は分析され、APIを介して他のビジネスインテリジェンスソフトウェアと接続され、製品トレンドの予測、フィールド故障の特定、品質問題の分析などに役立ちます。これらのトレンドは、メーカーが企業成長戦略、プロセス改善、コスト削減についてより鋭い意思決定を下すのに役立ちます。機械データプラットフォームによるエッジでのデータ標準化により、MESやERPなどの他のシステムにデータをプッシュし、生産へのより良い洞察と意思決定を可能にします。
自動化
データに基づくアクションは、データから重要な洞察が導き出される場合にのみ可能です。例：機械がダウンタイムイベントを経験した、生産目標に遅れている、不良率が通常より高い、など。さらに、データから洞察を導き出せるのは、そのデータが容易に消費可能な場合のみです。容易に消費可能なデータがあれば、メーカーはそのデータを用いてより迅速な意思決定を可能にし、最終的に自動化につなげられます。
例えば、MachineMetricsなら、機械がダウンタイムイベントを経験したときに生産管理者に即座に通知し、機械状態データをCMMSに送って作業指示を生成するワークフローを構築し、キャパシティ分析、セットアップ分析、ダウンタイム分析を自動化できます。
データ標準化はインダストリー4.0の自然な帰結
インダストリー4.0とIIoTの到来は、企業全体で製造設備を接続することを意味しました。収集されたデータの力は、生産監視、プロセス改善、コネクテッドファクトリーでの隠れたキャパシティの解放において高価値であることが証明されています。
これはよりアジャイルで応答性の高いサプライチェーン、予測と購買の改善、その他多くの用途も促進します。しかし、これらのツールはデータ標準化も急速に強制してきました。
この標準化はインダストリー4.0の自然な帰結です。このIoTデータを使用することを意図したツールとアプリケーションは、データが共通モデルに標準化されていない場合、データを取り込んだり使用したりすることは unlikely だからです。これが、MachineMetricsのようなソリューションがコネクテッド製造環境に不可欠である理由です。
MachineMetricsは、機械データ収集のプラグアンドプレイソリューションを提供するだけでなく、すべての設備メーカーとモデルのデータを自律的に共通データセットに変換できます。このデータは、MachineMetricsプラットフォーム内でレポート、ダッシュボード、ワークフローを通じて使用できるほか、CMMS、QMS、ERP、MESなどの他のシステムにも送信できます。
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自動データ収集と標準化のインパクト
ショップフロアで必要な面倒なデータ収集、および標準化、文脈化、分析を自動化することは、パフォーマンス改善を推進する上で不可欠です。MachineMetricsのような機械データプラットフォームの主要な価値レバーをいくつか見てみましょう。
導入の容易さ
MachineMetricsは、データを取得、変換、文脈化するために迅速にインストールできます。新規・レガシー設備を問わず追加でき、データを即座に標準構造に変換し、レポートと分析を一貫性のあるものにします。デジタルとアナログの両方の設備に対応するため、デバイスは標準化された高品質データで数分で稼働可能です。1日以内に、操業全体の生産を可視化できます。
アクティビティレベル標準化のメリット
スピンドル、機械、シフト、工場レベルでアクティビティを掘り下げ、監視、制御できる能力は、効率を改善しスループットを向上させます。また、人的介入とヒューマンエラーが減ります。ホワイトボードでの手動追跡、HMIへのデータ入力、Excelスプレッドシートでのデータ分析は不要です。ショップフロアからトップフロアまで、各管理者は自身の責任範囲に合ったレベルで掘り下げられます。
予測的・処方的アクション
データ標準化と高度な分析は、メンテナンスに洞察を提供します。これは、設備停止時に適切な担当者に通知するだけのシンプルなものから、設備を最適なタイミングでメンテナンスするための使用ベースメンテナンスプログラムの開発まで多岐にわたります。履歴に基づいて開発されたこの実用的なデータは、他のチームにも拡張されます。例えば、生産では正確なサイクルタイムと標準作業を確立でき、品質では不良率測定の有用なベンチマークを持てます。
前例のない可視性
ハッブル望遠鏡が天文学に革命をもたらしたように、標準化されたデータは製造企業にショップフロアオペレーションへの前例のないレベルの可視性を与えます。ユーザーは、パフォーマンス、問題、トレンド、洞察をこれまでになくリアルタイムで追跡・可視化できます。
労務費削減とより効果的な設備使用
データ分析には常に高いスキルセットと多くの従業員が必要でした。データ標準化と実用的な分析洞察により、企業はデータアナリストチームを雇わずに、ニーズに合わせたカスタムレポートと分析を設計できるようになりました。これによりリソースが可能な限り効果的に使用されます。例えば、機械オペレーターの効果測定や、機械稼働率の追跡などです。
収益性の向上
株主とオーナーは、IIoTとデータ標準化を活用しない企業に高い代償を払っています。標準化されたデータでは、キャパシティの解放、プロセス改善の推進、メンテナンスコスト削減などが可能なため、収益性は大幅に高まります。
防止できるもの：
- レコードの重複
- 設備とプロセスの望まない停止と再開
- 機械レベルでの安全問題
- 誤ったアラートとアラーム
- 部品の不足または過剰の発生
- 誤配送または紛失したWIP
- 原材料の的外れなスケジューリングと予測
今すぐ始める：データから価値を引き出す
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