スマート ファクトリー:インダストリー 4.0 に向けた製造業の革命

ものづくりは進化し続けてきました。業界の変化の多くは漸進的であり、時には消極的でした。

今日、デジタル工場は誰も想像できなかった方法で製造業を破壊しています。この混乱の中心となるのは、製造現場で IIoT を実現する高度なマシン データ プラットフォームです。

以下では、デジタル ファクトリーがどのように機能するか、デジタル ファクトリーが製造業をどのように変革しているか、そしてデジタル トランスフォーメーションを開始する方法について説明します。

デジタル ファクトリーとは何ですか?

デジタル ファクトリー (スマート ファクトリーとも呼ばれます) は、テクノロジーを使用して、材料、人、機械からのデータなど、業務全体にわたって情報をデジタルで自動的に共有します。デジタル製造は、シミュレーション テクノロジー、接続された機器、コラボレーション ツールで構成される統合システムに依存しています。

アナログ工場をスマート工場に変える単一のテクノロジーはありません。ただし、デジタル ファクトリーには多くの共通のテクノロジーと特徴があり、複数のテクノロジーを融合したメーカーが「デジタル ファクトリー」とみなされる可能性が最も高くなります。

デジタル ファクトリーは、人、機器、システムからのデータを使用して継続的な改善の取り組みを特定し、優先順位を付けることを可能にするデジタル変革戦略の結果です。スマート ファクトリーには次のようなテクノロジーが含まれます。

産業用モノのインターネット (IIoT)

これは、相互に接続され通信する小型センサーとその他のハードウェアで構成されます。これらは、資産管理、スマート HVAC と照明によるエネルギー削減、マシン データ収集などに使用される可能性があります。

ビッグデータ

IIoT デバイスがデータを収集すると、データはどこかに送られる必要があります。ビッグ データとは、単に製造業者がそこから取得できる情報の膨大な保存と、他のツールや分析ソフトウェアで使用するためにこの情報を分類および管理する方法を指します。この概念について詳しく知りたいですか? 「Industrial DataOps」に関する記事全文をお読みください。

予測分析と機械学習

機械学習と予測分析はスマート ファクトリーにとって不可欠です。データを組み合わせて使用​​することで、人間が価値を引き出すには複雑すぎる情報セットから意思決定の洞察を提供する機械学習モデルを強化できます。これらは、需要の予測、機械の予知的および処方的メンテナンスの実行、市場のスポット オープニングや機会などに使用できます。

自動化

スマートファクトリーでは、接続された機械によって、人間がループの外に出て自動化が介入できる機会が提供されます。多くの場合、機械は人間の対応するものよりも速く、より正確にタスクを処理できます。産業オートメーションにより、これらの人間は、（少なくとも今日においては）機械の思考よりも人間の思考に適した他の複雑な認知タスクに集中できるようになります。

一部のデジタル工場では、自動化製造技術を使用して自動化を次のレベルに引き上げ、製造プロセスから人間を完全に排除しています。このタイプのスマート ファクトリーとは、人間の介入なしに工場が 1 日 24 時間であっても生産を続けることを理解した上で、工場を起動し、照明を消し、立ち去ることができる機能を意味します。

クラウドおよびエッジ コンピューティング テクノロジー

クラウド テクノロジーにより、デジタル ファクトリーは、他のユーザーと共有し、Web 経由でアクセスできる安全な機器を使用して、膨大なデータを保存および分析できるようになります。クラウド テクノロジーにより、メーカーは、通常社内で購入して保守できるものよりも高速で強力なマシンと、より大きなストレージ容量 (より強力な保護機能付き) を実現できます。

エッジ コンピューティングは、スマート工場の現場からデータを取得して近くで処理するため、クラウドへのアップロード、分析、工場現場への情報の再配布にかかる待ち時間がなくなります。エッジ コンピューティングは、データを使用したリアルタイム分析と超高速意思決定を可能にし、安全メカニズム、予知保全、および同様に時間に敏感なコンピューティング タスクに最適です。

デジタル ファクトリーの共通点は他に何ですか?

• 紙を使わない:プロセスがデジタル化されているため、デジタル工場では紙は必要ありません。すべてはデジタル形式でクラウドまたはローカルに保存されます。
• コネクテッド スタック:前述したように、これは 1 つのテクノロジーを使用するというよりも、統合されたテクノロジーのシステムを使用することが重要です。これには、現場からの PLC 情報、ERP データとの結合、MES および SCADA データとの結合などが含まれます。この機械間の情報交換により、製造プロセスのあらゆるレベルでの迅速なデータ主導型の機械主導の意思決定が可能になります。
• リアルタイムの指標:デジタル ファクトリーに期待される効率で運営するには、製造業者がリアルタイムの指標にアクセスして、生産目標や他の企業の取り組みが継続的に達成されていることを確認するためにその場で調整できるようにする必要があります。
• ビッグデータ分析:大量のデータがあっても、処理して分析しなければ意味がありません。この種の分析は、デジタル ファクトリーが数値に基づいてより多くの情報に基づいた意思決定を行うのに役立ち、傾向、機会、問題、効率を向上させる領域を特定できるようになります。

デジタル ファクトリーはどのように機能しますか?

デジタル ファクトリーは、高度なテクノロジーを使用して製造業務と企業内のすべてのビジネス慣行を自動化します。スマート ファクトリーは接続を使用して、機械資産からリアルタイム データを収集して分析します。

このデータは、プロセスの改善と自動化、新しいメンテナンス戦略の開発、オペレーターとマネージャーに必要な洞察の提供のために、高度なクラウドベースのマシン データ プラットフォームで使用されます。

レガシー システムもこの過程でリンクされます。このプロセスには、API やその他のツールを使用してレガシー ソフトウェアを双方向のリアルタイム データ交換で接続することが含まれます。接続されたマシンによって生成されたデータは、ソフトウェアで使用できます。

デバイスは、あらゆる世代の機器およびあらゆる OEM からのデータが含まれるように、アナログ機器や機械を改造するために使用されます。マシン資産、エンタープライズ ソフトウェア、その他の重要なシステムが包括的に接続されているということは、会社全体とそのすべてのプロセスが単一バージョンの真実の下で動作していることを意味します。

AI 主導の分析と高度な機械学習アルゴリズムにより、生産プロセスとサプライ チェーンを完全に可視化し、生産パフォーマンスを自動化して向上させる機会を提供します。

デジタルファクトリーが製造業にどのような変革をもたらしているか

デジタル ファクトリーは高度な分析をエッジに配置し、物理的な資産をデジタル リソースに接続します。これにより、手動によるデータ収集と分析では不可能な規模での自動化とプロセスの改善が可能になります。

デジタル ファクトリーは、マシン データ プラットフォームの機能をサプライ チェーン管理などの他のエンタープライズ ソフトウェアにも拡張しています。この拡張機能は、サプライ チェーン管理に特に役立ちます。サプライ チェーン全体で生産プロセスの完全な可視性も実現されます。

スマートファクトリーでは誰もが同じデータにアクセスできるため、あらゆるビジネス慣行は、最低コスト、最高品質、最小限の無駄で製品を製造することに焦点を当てています。結果はすぐに表示され、新製品および既存製品に関する高度な販売およびマーケティングの洞察が得られます。

これらの改善と節約により、他のビジネス プロセスの再検討が促進されます。たとえば、IIoT テクノロジーは効率、生産性、機器の使用率を大幅に向上させ、多くの企業はキャパシティが解放されるため、設備投資戦略を再評価し、コスト モデルを変更できます。

デジタル ファクトリーの利点は何ですか?

最も明白な利点の 1 つは、効率が大幅に向上することです。時間がかかり、偏っていたり、不正確であったりする非効率的な人間の意思決定プロセスを排除することで、スマートファクトリーはより少ないコストでより多くの生産を可能にします。

デジタル製造は、多くの人々がより魅力的でやりがいを感じている、より多くの新しい高収入の仕事の機会をもたらします。これらの高収入の仕事は、施設を改善するための新しい洞察やコンセプトを備えた若い新しい人材を現場に引き寄せます。

スマートファクトリーはイノベーションの温床でもあります。リアルタイム分析で実現される機敏性は、不必要なリソースを費やすことなく、実験し、創造力を発揮し、市場内の新しい問題の解決策を見つけ、アイデアを大規模にテストする余地がより多くあることを意味します。

デジタル工場では、品質と一貫性が向上しながらコストが削減され、出荷時間が短縮されるため、顧客満足度も向上しています。

デジタル ファクトリーの実装方法

デジタル変革を開始し、デジタル工場運営モデルを実装するためのいくつかの方法を次に示します。

接続

最初のステップは、マシン資産を接続することです。 IIoT テクノロジーを使用したマシン データ プラットフォームにより、企業は、デジタルおよび従来のアナログ機器を含む、異なる OEM のマシンや、同じ OEM の異なる世代のマシンを接続できるようになります。

現在の製造を評価する

企業は、自社の現状とデジタルファクトリーの実現計画のペースを徹底的に評価する必要があります。変更は段階的に行われるのでしょうか、それとも「すべて」行われるのでしょうか? 「賛同」はどのように達成されるのでしょうか?

企業がどのような状況にあり、どのようにして目標に到達するかを理解するには、これらの質問に答え、現在のパフォーマンスをベンチマークする必要があります。

適切なソリューション プロバイダーを選択する

多くの企業は、アドホック ソリューションを使用してスマート ファクトリーへのデジタル ジャーニーを開始します。ただし、これにより、一部のデバイス、プラットフォーム、エッジ デバイス間で相互運用性の問題が発生する可能性があります。

MachineMetrics のような包括的な AI 主導のマシン データ プラットフォームは、ターンキーで作業を進める機会を提供します。これには、プラットフォーム分析、エッジデバイス、システム全体にわたる強力な顧客サポートが含まれます。

デジタル ファクトリー文化を構築する

デジタルファクトリーチームが前進し、リアルタイムのマシンデータの影響が明らかになるにつれて、デジタル文化の構築はより管理しやすくなっています。デジタル文化では、コミュニケーションとコラボレーションはデータ駆動型の洞察に基づいています。プロセスの改善が容易になり、データにアクセスできる従業員であれば誰でもプロセスの改善を特定できるようになります。

デジタル ファクトリーの導入における課題と解決策

ここでは、デジタル ファクトリーの導入におけるいくつかの課題と、それらを克服する方法を示します。

IT スキル

多くの中小企業には高度な IT スキルセットが不足しており、導入コストが増加します。したがって、顧客サービスの実績を持つ信頼できるソリューション プロバイダーを選択してください。 MachineMetrics のようなプロバイダは、数分で起動して実行できる直感的なインストールを備えたシステムを提供します。

計画の欠如

スマート ファクトリーへのデジタル変革は、その意味ややりたいことを完全に理解していないと簡単に始められます。解決策は、プロセスを早期に深く掘り下げて、自社の現状と組織に最適なソリューション プロバイダーを理解することです。

経営幹部はコストを懸念する可能性がある

多くのソリューションは高価です。しかし、適切な計画と選択があれば、適切なソリューション プロバイダーは ROI の期待をはるかに超えるシステムを提供します。パイロット プログラムでは、懐疑的な経営幹部をすぐに信者にすることができます。

デジタル ファクトリー ソフトウェア

MachineMetrics は、実装のあらゆるレベルでデジタル ファクトリーの取り組みをサポートします。 1kHz (ほとんどの産業用センサーで利用可能な 1hZ よりも 1000 倍高速) でソースからマシン データを直接収集する高速データ コネクタから、収集した情報を適切に連携させてすぐに結果を得ることができるデータ標準化ソフトウェアまで。

当社のクラウドおよびエッジ コンピューティング機能は、ディープ アナリティクスとクラウド上の長期ストレージの両方をサポートするだけでなく、エッジでの迅速な意思決定を促進するほぼ瞬時のリアルタイム分析もサポートします。

当社のカスタマイズ可能なダッシュボードは、データに対する複数のビューを提供し、誰もが必要なときに、わかりやすい色分けされた形式で必要な情報にアクセスできます。製造現場の従業員には、機械に直接タブレットを提供し、人間のコンテキストと収集したデータを重ね合わせることができます。これらすべてに加えて産業レベルのセキュリティにより、お客様はわずか 5 日で ROI を達成できます。