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産業用ネットワークソリューション / 製造業
IIoTがマニュファクチャリングマニュファクチャリングのためのデータを金に変える2つの方法
マニュファクチュアリングのデジタル化と運用をIIoTに接続することには明らかにベネフィットがありますが、マニュファクチュアリング業界は、これにいくつかの理由で躊躇しています。それらの主な理由は、緊急性と技術担当者の不足、およびに新しい機器の設置に伴う追加の投資とシャットダウンのコストからです。さらに、ファクトリ作業員がデジタル化に抵抗し、スムーズに稼働しているファクトリの混乱を引き起こす可能性に関する懸念は、変更に関するすべての議論を停止させる可能性があります。 これは、先に進むよりも通常どおり続行する方が安全に思われることが理由と思われます。しかしながら、このパンデミックをきっかけに企業は、もはやこのままの状況では継続できないことに気づいています。無人化運用は、生産を継続し、競争力を維持するために急速に必要になりつつあります。無人化は、デジタル化の明らかな利点ですが、それだけが唯一の利点ではありません。
デジタル化は、現在の障害に対処するだけでなく、生産効率を向上させるためにmanufacturing execution system (MES)と組み合わせることができる豊富なリアルタイムデータを提供します。例えば、低稼働率 (UT) の結果は、生産サイクルが長くなり、低注文約率、残業代が高くなります。従来は、情報が不十分なためマニュファクチュアリング企業は、問題を解決するどころか、問題を特定するのに苦労してきました。IIoTを通じて機器からデータを抽出し、分析することで運用上のボトルネックを発見できます。これらのインサイトをマネージャに可視的に提示し、生産を最適化することができます。
正しいデータ = 正しい洞察: 十分な情報を得る力を認める
我々は、顧客と一緒に働いていることから、このサンプルを見てきました。IIoTを使用したエンジン部品マニュファクチャラと協力して機器から電流信号データを収集し、実行時間を決定しました。当初、彼らは低いUT稼働率で重大な問題に直面していたため徹底的な調査が必要でした。調査の結果、MESは、従業員の出勤を記録する手動の出勤システムに結びついていることがわかりました。手動システムは、夜間スタッフが働くことなく残業を稼ぐことを可能にしました。一方、MESは、マシンの利用可能な稼働時間として記録された時間として希釈しました。これによりデータの不整合が発生し、MESデータの実行時間が長く表示されなくなりました。IIoTにより運用マネージャは、毎日提供される機器自体からの正確なデータを通じて蓄積された生産をよりよく理解することができました。彼らの夜勤のUTは、改善され、上級管理者が週次および月次の改善を定期的に追跡できるようにしました。1年半のテストの後、機器の稼働時間は、70％から82-85％に増加しました。これは生産サイクルが改善されただけでなくスタッフの残業も大幅に削減されました。
1％のイールド= 1％の利益率：AIが今日のデータを明日の利益に変える
ファクトリでIIoTの幅広いアプリケーションは、収集したデータを異なる方法で使用することにより、さまざまな運用上の問題を解決することができます。これらのアプリケーションの1つは、収集されたデータにAIを使用して予知メンテナンスを可能にすることです。IIoTコネクテッドマシンにセンサを接続するとデータをリアルタイムでクラウドに転送できます。その後、バックエンドAIプラットフォームは、振動、温度、回転速度、電流に関する収集されたデータを分析して、コントロール標準を確立し、変動をチェックできます。その後、偏差が手に負えなくなる前に予知メンテナンスを実行できます。マシンの切削工具の現在の周波数の測定値が高すぎる場合、工具の損傷を分析できます。この分析により破損の可能性のある工具の早期交換がトリガされ、予期しないダウンタイムや事故が減少します。これにより、生産歩留まりが向上し、機器のメンテナンスコストを削減できます。その他の一般的なアプリケーションには、資材管理、生産計画、スケジューリングの最適化などがあります。IIoTを使用してデータを分析および予測することにより、企業は予防的に行動し、単純なデータを実質的な利益に効果的に変換できます。
世界中で多くの企業がIIoTを使用して生産効率を向上させてきました。 現在、無人化ファクトリの推進によりファクトリでのIIoTのアプリケーションは、ますます多様化しています。
予知メンテナンスの詳細については、下記の技術情報をご覧ください。