ボストン発 ― 製造業界をリードする産業データプラットフォームMachineMetricsは本日、Jon Cowan氏を最高収益責任者（CRO）に任命したと発表しました。CROとして、Cowan氏はMachineMetricsの実証済みソリューションに対する顧客需要の高まりに対応するため、同社の成長を牽引する責任を担います。Cowan氏は、最近Rockwell Automationに22億ドルで買収されたPLEX SystemsからMachineMetricsに加わり、同社ではセールス担当バイスプレジデントを務めていました。エンタープライズソフトウェアとSaaS分野でのセールス組織のリードと拡

製造業者は常に改善の状態にありますが、効率向上とリードタイム短縮への注力が、機械が生産していない時間の多寡に大きな注目を集めています。企業はしばしばダウンタイムのコストと量を過小評価していますが、それは工場全体の能力に大きく影響します。以下では、非計画ダウンタイムを追跡、分類、可視化、最終的に削減し、製造業者が可能な限り最大のスループットを生み出せるよう、戦略とソリューションを探ります。 ダウンタイムは製造業者にいくらのコストをもたらすか？ 製造業者は問題があることを知っており、最大の問題はダウンタイムだと挙げます。しかし、それが問題の全容を把握している範囲かもしれません。2017年のレポート

インダストリー4.0の時代、あらゆるビジネスが競争優位性を求める中、製造業者が高品質製品を期限通りに提供することほど重要なことはありません。生産ボトルネックと遅延、螺旋的に上昇する生産・メンテナンスコスト、長期化する機械ダウンタイムは、もはや許容できません。 だからこそ、先進的な製造業者は最新のリソース監視システムを活用し、効率化を推進する新たな方法を切り開いています。実際、リソース監視は産業用IoT（IIoT）技術のトップユースケースになりつつあります。 工場のリソース使用状況をよりスマートに追跡する方法をお探しなら、読み進めてください。 リソース監視とは すべての製造業者は日常オペレーショ

MachineMetrics、2,000万ドルシリーズB資金調達ラウンドを発表 産業データスタートアップ、製造業者向け自律加工の新時代を切り開く ボストン発 ― 自律加工を通じて製造パフォーマンスを高める産業データスタートアップMachineMetricsは本日、シリーズBファイナンスで2,000万ドルを調達したと発表しました。同社はこの資金を用いてプラットフォームをグローバルに拡大し、製造オペレーションを支える機械インサイトへのアクセスを民主化します。 「製造業はデジタルルネッサンスの直前です。ソフトウェア、ビッグデータ、物理機械の交差点は、製造業の次なるフロンティアであり、現在直面してい

MachineMetricsは2015年、機械からのリアルタイムデータで製造業を変革するために設立されました。製品構築を始める前に、中小規模製造業者約100社にインタビューし、以下の結論に達しました： 経営陣は機械稼働率が60〜70%と考えていたが、実際の率はもっと低いようだった（後に業界平均が30%未満であることが判明） ERPシステムで生産を追跡していたが、データは日勤やシフト終了時に手入力されていた。リアルタイムの生産可視性はなかった。一部の工場では、オペレーターが毎時間ホワイトボードに書き込んで生産を追跡していた 予期せぬ工具故障など、計画外メンテナンス問題で機械が頻繁にダウンしてい

ショップフロアコントロールで自信を持って管理 インテリジェントなショップフロア管理は、現代の管理アプローチの基本前提です。最適に機能するショップフロアオペレーションが、経営陣の生産目標達成能力と納期遵守に直接的かつ正の影響を与えることは実証されています。また、Cスイート（経営幹部）と製造責任者との間で定期的、タイムリー、シームレスなコミュニケーションを確立し、製造責任者がプラントおよびショップフロアマネージャーとそのチームの活動に直接的な視線を持てるようにします。 正しく実行すれば、現代的なショップフロア管理アプローチは、組織全体の従業員の生産性とモラルを向上させます。オペレーションを業界ベス

機械メンテナンスとは 機械メンテナンスとは、機械を継続的な稼働状態に保つための維持管理プロセスです。定期的なルーチンの一環として、または故障や損傷が発生する前に行うもの（表面清掃、ギア潤滑、ベルトなど部品の摩耗チェックなど）が含まれます。また、振動パターンの変化、温度上昇、エネルギー消費増加など、将来的なトラブルの兆候を監視することも含まれます。さらに、故障後の損傷評価や部品交換といったプロセスも機械メンテナンスに含まれます。 本質的に、工場フロアの機械を機能させ、意図通りに稼働させるためのあらゆる活動が機械メンテナンスと見なせます。機械メンテナンスサービスは通常、メンテナンス技術者が実施し、

インダストリー4.0とは インダストリー4.0の概念は広範囲に及び、産業用IoT（IIoT）、クラウド、エッジコンピューティング、デジタルツインなどの技術、さらにマシンツーマシン通信（M2M）やサイバーフィジカルシステム（CPS）といった定義概念を含みます。 第4次産業革命の基盤は自動化です。データを収集・通信するすべてのシステムは、産業および製造プラクティスをより効率的かつ自律的にするという目的のために存在します。 IR4のテクノロジーは、ハードウェアとソフトウェアを通じてこれまで分離されていたシステムを接続し、情報の透明性を提供し、人間の意思決定プロセスを拡張し、技術システム内で意思決定を

多くの企業が生産能力の向上を高く評価しています。特に追加設備投資なしで達成できる場合、その価値はさらに高まります。製造業の本質は製品を生産することであり、現代のオペレーションはそれをより効率的に行えるよう進化し続けています。 生産能力とは 生産能力とは、製造品の生産において達成可能な最大アウトプットを指します。一般的に部品ベースの指標であり、一定量のリソース（時間、労働力、材料）を前提に、作成可能な最大製品数を特定します。 例：1週間で500個のウィジェットを生産可能 あらゆる製造業者の理想は「フルキャパシティ」で稼働することです。これは全設備が最高稼働率で稼働し、最適化されたプロセスにより不

生産に最も近い従業員として、オペレーターはショップフロアへの深い可視性を持っています。一方、ショップフロアマネージャーや製造エンジニアなどの他のステークホルダーは、生産ステータス、チームの生産目標に対するパフォーマンス、設備とリソースの使用効率への可視性で苦労することがあります。 幸い、接続デバイスは、従来の製造業に見られる生産問題に光を当てるデータ、分析、レポート、コミュニケーションツールを提供します。 ダウンタイムの分析 管理者が直面する最も一般的な課題の一つは機械ダウンタイム——機械が生産していない時間です。企業のダウンタイムの最大原因を分析しようとすると、ほぼ即座に知識のギャップが露見

製造業者が直面する最大の問題の一つはダウンタイムです。この問題は、ほとんどの製造業者がプラント全体で何がダウンタイムを引き起こしているかを把握していない事実によって悪化しています。幸い、接続技術とクラウドコンピューティングプラットフォームには、データを接続、収集、分析し、自動でユーザーフレンドリーなレポートを生成する能力があります。 機械監視により、製造業者は機械ダウンタイムの量、影響、原因を見て、削減に向けたステップを踏めます。本記事では、接続ソリューションが管理者とオペレーターにショップフロアのリアルタイムビューを提供し、ダウンタイム削減のための正確な情報をどう提供するかを議論します。 知

ビッグデータと製造業は相性が良いです。製造ビジネスで起こることの多くは測定可能で最適化可能だからです。ほとんどの製造業者が、ショップフロアデータがビジネスにもたらす強力な能力、予測、インサイトを求めて殺到する中、データストリームはサイズ、関連性、数のすべてで増加しています。 しかし、データの真の価値にアクセスできるのは、製造業者が自動リアルタイム収集を支える文化とインフラを成功裏に構築できた場合のみです。そうすれば、急速な価値創造を経験し、即座に生産性を改善できます。また、より大量のデータ、より多くのデータソース、自動化に基づく、さらに高度なユースケースも可能になります。 なぜデータ収集が製造

機械ダウンタイムをより速く解決 製造業者は常に、より多くの良品を生産する方法を模索しています。その最大の障壁の一つが機械ダウンタイムイベントです。 MachineMetricsを使えば、アラームとダウンタイムの両方をより速く解決し、全体的な計画外ダウンタイムを削減し、オペレーター生産性を向上できます。 本ガイドでは、MachineMetricsがチームのこれらの問題の迅速な解決をどう可能にし、機械を可能な限り稼働させ続けるか、多様な方法を共有します。 リアルタイムショップフロア可視化の活用 ダウンタイムイベントやアラームが発生したことを知ることは、問題を可能な限り速く解決する最もシンプルな方法

機械データを活用した工場現場の最適化 自動化製造設備（CNC工作機械）、そしてそれを操作する人々は、あらゆる製造オペレーションの鼓動する心臓部であり、製造業者にとって最大級の資本支出を占めます。これらの機械は数百万ドルの価値があり、他業界より多くのデータを生成しますが、ロボティクスと自動化のあらゆる革新にもかかわらず、このデータは効率改善のために取得・分析されていません。 これらの機械はミリ秒ごとに数百のデータポイントを生成し、データ構造は機械ごとに異なります。このため、すべての異なる機械間でデータを標準化することが極めて重要ですが、特定の設備ではこれが困難です。 OPC-UAやMTConne

クラウドベースのテクノロジーは、プラント、人、機械データをかつてない方法で接続します。今日の急速で高度に分散した産業環境、および最適化されたメンテナンス管理の重要性を鑑みると、製造業界のオペレーションとメンテナンスチームは、クラウドベースのテクノロジーにより実質的な競争優位性を得られます。 従来のエンタープライズリソースプラニング（ERP）システムは、意思決定に必要な情報への迅速なリモートアクセスを提供しません。労働力だけでなく資産とフリートも分散している今、これは今日の世界での競争力における主要な課題です。 一方、クラウドベースのERP、メンテナンス、その他の産業用ソフトウェアソリューション

正確なジョブ標準は、製造業者の運営と財務の成否を分けます。セットアップタイムとサイクルタイムのリアルタイム検証手法がないと、予測精度が低下し、その影響は組織全体に及びます。 本記事では、製造業者がMachineMetricsを用いてジョブ標準を実績データと照合し、ジョブ標準を磨き込むことで、部品価格の精度向上とジョブスケジューリングの精度向上を実現する方法を解説します。 ジョブとセットアップタイムの標準化が重要な理由 製造業者は多くの場合、部品製造にかかる時間とジョブのセットアップにかかる時間に関する標準を持っています。これらの標準は設計段階やプログラミング段階で設定されることが多く、しばしば

オンプレミス一辺倒の時代は終わり、製造業界の多くの人々がそれに別れを告げて喜んでいます。今日、Software-as-a-Service（SaaS）が製造技術のランドスケープを支配しており、それには十分な理由があります。SaaSは、その能力を最大限に活用する製造業者に多くのメリットを提供し、社内リソースを他のタスクに解放します。 製品と納品に関する顧客期待がますます複雑化する今日の市場において、SaaSは製造業者が曲線の先を行き、競争力を維持するための一つの手段です。ここでは製造業者にとってのSaaSのメリットをいくつか紹介します。   オーバーヘッドとリスクの低減 社内ソフ

なぜ製造業にとって効率が重要か 生産効率の改善は製造業の重要な原則です。リーン戦略を活用して生産コストを下げながら品質を維持し、スループットを増やすことは常に課題です。しかし、継続的改善のマインドセットがあれば、これは問題より機会と見なせます。 結局、製造業者の効率には限界があり、競合を上回っていれば勝ちです。しかし、データを用いてより良く、より速い意思決定を可能にする新技術が登場するにつれ、業界内で「標準」と受け入れられる水準は上昇し続けます。例えば、製造業就業者数は減少しているにもかかわらず、生産高は伸びています。 製造業における生産性と効率：違いとその重要性 一般的な用法とは異なり、生

製造業者にとって最大の課題の一つは、ショップフロアで何が起きているかを知ることです。これを解決するため、製造業者はOEEソフトウェアを用いて重要なデータを収集し、部門長、監督者、オペレーターにショップフロア活動のリアルタイム情報を提供します。これにより、より迅速かつ確信を持った生産意思決定が可能になります。 しかし、生産監視ソフトウェア導入の目的が「現状パフォーマンスの把握」「時間経過に伴うパフォーマンス測定」「改善」であるなら、まずパフォーマンスを定義しなければなりません。これを達成するため、製造業者が最も一般的に使用する指標が総合設備効率（Overall Equipment Effecti

COVID-19パンデミックの余波で製造業が息を吹き返す中、デジタルトランスフォーメーション（DX）イニシアチブへの注目が再び高まっています。業界は待望のルネッサンスの入り口に立ち、製造業リーダーはイノベーションを単に受け入れるだけでなく加速させ、生産能力拡大と製品品質維持というクリティカルなプロセスを両立させる必要があります。効果的な協働が鍵となりますが、労働力がリモート化し、それが継続している今、さらに重要です。 ウイルスが世界を席巻すると、勝者と敗者が出ることがすぐに明らかになりました。多くの製造業者は不意を突かれた格好です。前述の渦中に入る前から、製造業はデジタルでデータ中心のマインド