ピンデルの旅:接続された工場と AI 主導の精度の構築

Pindel Global Precision は、ウィスコンシン州に本社を置き、農業、油圧、電気、一般工業製造など、さまざまな業界にサービスを提供する受託加工会社です。 75 年以上の経験を持つ同社は、厳しい公差と性能基準を満たす精密機械加工ソリューションを提供することで知られています。

ピンデルは、精度と分野をまたいだサービスの伝統にもかかわらず、現代の製造業を悩ませているシステム全体の非効率性の影響を免れませんでした。 Pindel は、精密作業の調整や進化する顧客の要求への対応など、よくある製造上のハードルに直面し、業務の最新化に着手しました。トレーニングおよび継続的改善のディレクターである Thomas Deslongchamps の指導のもと、チームはシステム間の「ホワイトスペース」、つまり重要な情報や所有権が失われる可能性がある目に見えない切断を閉じることを目的としたコネクテッド ファクトリー アーキテクチャを開発しました。

Pindel は、MES、ERP、主要な QA、見積、コラボレーション ツールを統合することで、生産エコシステムを統合しました。その結果、同社は機械の稼働率を 35% 増加させ、初品検査の応答時間を約半分に短縮し、リードタイムを 10 ～ 20 日に短縮し、ERP レポートの自動化により毎朝 1.5 時間を節約できるようになりました。かつてはバラバラなアクティビティの集合体でしたが、現在は、次の機会がどこにあるのかを正確に示すライブ運用状況を把握できるようになりました。

挑戦

このプロジェクト以前、ピンデルは強力な専門知識と高い成果を持っていましたが、部門全体で一貫した可視性がありませんでした。重要なデータはシステム間の空白部分で失われることが多く、時間の経過とともに非効率性が静かに増大する盲点が生じます。

• 非接続システム:データはスプレッドシート、メール、ホワイトボードに保存されていました。ジョブステータスの更新とサイクルタイムは結びついていませんでした。 「技術スタック全体で細分化があれば、品質面で問題が発生する可能性がありますが、これらのシステムが接続されていない場合、次回仕事で見積を行うときに必ずしもフラグが立つわけではありません...データが ERP システムに戻されない場合、それらの問題にフラグを立てて継続的改善のフライホイールを作成するのはそれほど簡単ではありません...私たちは、問題が解決される地点に到達しようとしています」とデロンシャン氏は説明しました。改善の好循環。」
• 手動プロセス:品質に関する通知や日次レポートなどの重要なタスクは、従業員がメールを送信したりログを更新したりすることを忘れずに行う必要がありました。チームは問題をリアルタイムで確認するのではなく、問題が発生してから修正していました。
• 部族知識のリスク:業務は長年勤務している少数の従業員の経験に依存していました。プロセスは機能していましたが、再現性や可視性がありませんでした。これらの主要人物が現場にいない場合、他の人がコンテキストを待っている間に制作が遅くなることがよくありました。 「私たちは、結束力が高く、高度に訓練されたチームを作り、それらを高度なテクノロジーで実現したいと考えていました」と Deslongchamps 氏は述べています。
• 運用の非効率:マシンは検査、承認、または新しいジョブの割り当てを待ってアイドル状態になっています。チームは可能性があることを認識していましたが、接続されたデータがなければ、容量がどこに隠れているかを誰も確認できませんでした。

解決策

Pindel は、製造環境全体を 1 つの同期されたビューに接続しました。目標はシステムを置き換えることではありませんでした。それは、すべてのチームが同じ一連の事実に基づいて作業し、より迅速に行動できるように、それらを接続することでした。

コア ソリューション コンポーネント:

• 自動マシン データ収集、リアルタイム ダッシュボード、分析のための MachineMetrics。
• スケジュール、見積もり、トレーサビリティをリンクする運用バックボーンとしての ProShop ERP
• ペーパーレス部品、Hexagon、高品質 QA により、見積、プログラミング、品質データをデジタル化します。
• エンジニアリング、品質、生産の役割ベースのチェックリストを使用して、すべての部門の透明性のあるスケジュールを設定する
• 自動化された ERP レポートは毎晩、各シフトの前に送信され、すべてのスーパーバイザーに共有データのスナップショットが提供されます。
• セットアップが完了すると品質チームに自動的に通知が届くため、アイドル時間が削減され、手動によるフォローアップが不要になります。

技術的なアプローチ

Pindel は、信頼性、拡張性、データの整合性を中心にコネクテッド ファクトリを構築しました。複雑さを増すことなく、マシン、人、プロセスを接続します。 Pindel は、エッジでリアルタイムにデータを収集し、ERP システムと同期することで、常に最新のパフォーマンスを把握できるようになりました。

主要な技術要素:

• 接続性:MachineMetrics は、混合 CNC フリート全体でマシンの状態、部品数、アクティビティの遷移をキャプチャします。
• データ交換:MES と ERP システム間の統合により、計画データと実際のデータが調整され、インテリジェンスのスケジューリングとリアルタイムのジョブ追跡の基盤となります。
• 標準化:セットアップ、最初の部品検査、製造などのアクティビティ コードを部門間で統一し、不一致や手動翻訳を排除しました。
• リアルタイム ダッシュボード:共有フロア ディスプレイとスーパーバイザー ダッシュボードにより、実行中のもの、待機中のもの、次の内容について明確な洞察が得られます。
• 自動化:自動化された ERP レポートと品質アラートにより、反復的な管理作業が排除され、リリースから実行までの時間が短縮されます。
• 拡張性:オープン API と反復可能な導入モデルにより、最小限のエンジニアリング労力で同じ構造を新しいラインや施設に拡張できます。

結果とビジネスへの影響

Pindel のコネクテッド ファクトリー イニシアチブは、生産、品質、エンジニアリング チームが連携する方法を再構築し、断片化されたデータを単一の実用的なパフォーマンス ビューに変えました。この結果は、可視性と説明責任が自動化に適合すると何が起こるかを示しています。つまり、目に見える効率の向上、スループットの高速化、チームの連携の強化です。

• 回避可能なダウンタイムを明らかにし、セットアップの引き継ぎを改善し、消灯実行を延長することで、3 か月以内にマシンの使用率が 35% 増加する
• 品質に自動的に通知する新しい「初回品検査」アクティビティを追加した後、初品検査のリリースが最大 50% 高速化されました。
• スケジュール設定の改善、部門間のチェックリスト、品質の向上により、新規ジョブと繰り返しのジョブで 10～20 日のリードタイムを達成
• シフト開始前に届く自動 ERP 抽出により、レポート時間が毎日 1.5 時間節約されました。
• すべてのチームが同じライブ運用状況に基づいて作業を開始したため、品質、エンジニアリング、生産の間の文化的な調整

より広範な価値と得られた教訓

ピンデルのこれまでの道のりは、目に見える成果を超えて、運用の可視化が文化の変化をどのように促進できるかを示しています。すべてのチームが同じライブ データに基づいて作業するようになると、コミュニケーションが改善され、引き継ぎがよりスムーズになり、小さなプロセスの改善が積み重なって、より予測可能なワークフローになりました。ホワイトスペースが接続されたことで、かつては別々に運営されていた部門が、データによって統合され、説明責任を共有された 1 つのシステムとして機能し始めました。

• 拡張性とスケーラビリティ:一貫したタグ付けとアラートを使用して、同じフレームワークが追加のラインや部門に拡張されるようになりました。
• 文化の調和:ダッシュボードとチェックリストを共有することで透明性が生まれ、チームが個別にではなく一緒に問題を解決できるようになります
• AI への対応:構造化された接続されたデータを整備し、ピンデルは予測スケジューリングや継続的改善アシスタントなどの AI 主導のユースケースをテストしています。
• 実践的なロードマップ:まず空白を閉じます。小規模から始めて、摩擦が生じる部分を自動化し、可視性が安定したらスケールします。

「結局のところ、私たちがやろうとしているのは、お客様のために、より多くの部品をより良く、より速くすることです。それが目標です。そのため、その一環として、手動によるデータ入力をどのように最小限に抑えるか、可能であれば排除するかが問われます。その逆ではなく、どうすればデータを私たちのために機能させることができるでしょうか。」

将来を見据えた運用

次世代デジタル ツールを導入することで、ピンデルは断片化した業務を、接続されたデータ駆動型のエコシステムに変革しました。リアルタイムの可視性により信頼性が向上し、自動化により専門家の能力が解放され、統合プラットフォームにより ERP と製造現場の間のループが閉じられました。共有データによる調整とクリーンなインフラストラクチャの導入により、Pindel は現在、インテリジェントで自己最適化された AI 対応の製造にスケールアップできる立場にあります。

Deslongchamps 氏が言うように、このソリューションにより、ピンデルはコア コンピテンシーに集中できるようになりました。「私たちはデータ分析のビジネスをしているのではありません…私たちは顧客向けの部品を作るのがビジネスであり、できるだけそこに集中したいのです。」