Driving Your Performance with Data-Driven Manufacturing
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。