Share with現在、製造業は生産性向上やコスト削減、品質向上等様々な課題に大きなプレッシャーに直面しています。 従来の製造業ではリアルタイムのデータがほとんど使用されません。一方、データ駆動型製造では、機械や生産ラインから収集されたデータを用いて、生産プロセスを分析・最適化します。これにより、経験や直感に頼らず、現実的な情報に基づいた意思決定が可能になり、業務の改善につながります。 データ駆動型製造とは？ 既存技術がかつてない速さで消えていく中、新たなイノベーションが生まれ、現代の製造業は迅速に適応できなければなりません。データ駆動型のアプローチは、製造業者が重要なデータを収集・活用して、企業経営の正確かつタイムリーな意思決定が可能となります。 データ駆動型製造は、次の3つの主要な要素に依存します。 データ収集: 生産のすべての領域からデータを収集することから始めます。これには、機械内のIoTセンサーや、生産ラインの記録エンジニアリング変更(ECN) および原材料仕様の変更などの外部データから得た全ての情報が含まれます。いわゆる「ビッグデータ」と呼ばれる大量の情報の中から存在するため、データを収集して保存するためのビッグデータと呼ばれる大量の情報の中から、自社にとって有益な情報を収集・保存・すばやく見出せるような堅牢な管理システムが必要になります。 リアルタイム分析: 製造業者は、生成されるデータを加工・処理をし、理解するためにリアルタイム分析を必要とします。 これにより、製造現場の実績状況をリアルタイムで把握することです。これにより、パフォーマンスの問題が起こる前に、問題を迅速に収束させることができ、問題解決にあたる体制を実現できます。 人工知能 (AI): AI技術は、機械学習を用いて大規模なデータセットを調査することで、データをより深く分析するのに役立ちます。AIはデータのパターンを識別し、自動的にクリーニングを行うことが可能、未来の状況を予測できます。GenAI は、エンジニアがChatBot技術の活用により、ビッグデータと対話できるようにします。 エンジニアが分析をサポートするために必要な知識・データを素早く効率的に検索・活用することができます。 データ駆動型のアプローチによる企業のメリット データ駆動の活用により、市場における競争力を高めることができます。リアルタイムデータを効果的に活用することで、製造現場の機械や装置のパフォーマンスの詳細な情報を注意深く把握することが可能となります。データ駆動の活用により、製造メーカーに対するメリットは次のとおりです。 予測メンテナンス: データ分析により、設備が故障してから修理を行う事後保全とは異なり、故障の兆候を検知して適切なタイミングで予防保全を行うことができます。また、設備停止によるダウンタイムを未然に防止してコストの節約を実現でき、設備稼働時間も向上させることができます。 労働生産性の向上: 製造現場のデータを監視することにより、ワークフローの遅延や問題が見える化になり、工場では従業員に必要なスキルを身につけさせるための個別化されたトレーニングプログラムを設計することで、作業効率が向上やエラーが減少します。 不良削減：材料使用や生産された製品の数と不良品の数に関するデータ駆動による生産手順の改善は、不良品を削減し、廃棄物を減らすことにつながります。また、リソースの効率化や生産性の向上にも寄与します。 データ駆動型製造システムを始める際の実践方法 データ駆動型製造システムを自社に導入するのに、すべてを一括に変更することではなく、慎重かつ着実に物事を進めていく必要があります。ここではシステム化を始めるにあたり、いくつかの簡単な手順を紹介します。 データ収集と分析: 生産プロセスで重要な生産ラインからの情報源を探索および発見し、データを収集および分析するための強力なシステムを構築することです。これには、機械内のIoTセンサーや、生産記録、QC記録、更にはエンジニアリングによるECNや材料変更等などの外部要因から得た全ての情報も含まれます。 次に、データを安全に収集して保存する方法を見つける必要があります。これは、データを収集するためのハードウェアまたはソフトウェアを購入することを意味する場合があります。情報が入手できたら高度な分析ツールを使用してパターンと傾向を探すことにより、製造プロセスをより深く理解できるようになります。 ボトルネックと改善点の特定: データが入ると生産を遅らせたり製品の品質に影響を与えたりする製造プロセスのボトルネックに焦点を当て、業務運用における影響を与えている領域を特定することが重要です。製造業者は、ワークフローの主要業績評価指標 (KPI)を示すリアルタイムデータを表示するツールを使用してダッシュボードを作成できます。これにより、機械動作の改善や材料の流れを加速させる、もしくは異なる生産ユニット間のコミュニケーションを改善するなど、何の業務を改善する余地があるのかを表面化させて簡単に活用できるようになります。 BIツールとデータ技術ツールの統合: ビジネスインテリジェンスツールを適正に統合することで、複雑なデータ分析から得られた情報をより高度な意思決定や実行計画変換の支援が行えるようになりました。生産ニーズと予算に合ったBIツールを選択し、大量のデータを収集し・加工して視覚的なグラフやレポート、トレンドの発見、効率的な戦略の策定などの高度なデータの分析を容易にしてくれます。 継続的な監視と業務改善: データ駆動型製造システムを自社に導入するにあたっては一度きりのことではなく、継続的な改善を必要とするプロセスです。効果的な監視システムを確立することにより、主要業績評価指標 (KPI)を追跡し、改善を繰り返すことで、最適化された機能や業務フローを維持できます。 まとめ メーカーとしてデータを最大限に活用することで、業務効率の向上、迅速な意思決定につながることが期待できます。アメリカ国立技術標準研究所(NIST)もDX戦略を重視しています。したがって、データ駆動型製造システムは製造業界にとって真のゲームチェンジャーであると言えます。 Article by: Asst. Prof. Suwan Juntiwasarakij, Ph.D., Senior Editor & MEGA Tech