IIoTの価値と製造におけるビッグデータの解放

Hirotecは、GM、Ford、BMWなどのメーカーに直接部品を供給する、日本の自動車部品メーカーの第一人者です。また、オリジナルの部品を製造したい他のメーカーにもツールや専門知識を提供しています。

2015年後半には、可能性を秘めた計画を策定するという観点から、IoTの実用価値を調査し始めました。

多くの企業がビッグデータ主導型の分析とテクノロジーへの投資から実質的な価値を得るために苦労したという報告を得ていたため、まず早く価値が得られる短期戦略に投資するという決断をしました。

この計画はIoTのリーダーであるJustin Hester氏の指揮のもと開始しました。この計画により大規模で困難なプロジェクトを積極的に始めることとなります。

「IoTの利用価値は業界ではよく理解されている」

とHester氏は語りました。

「これは機械、人間、パーツのようなさまざまなソースから得られるデータを最終的に活用できるという考えですが、実際の課題は次のステップだと思います。それは挑戦です。」

Hester氏とHirotecのチームの出した答えはまずは小さく始めることでした。多くの企業がIoT分析を実装することに失敗している理由は、海全体を沸騰させるほど、熱心に集中しすぎたためでした。

ビッグデータにはたくさんのメリットがあり、それらすべてを分析したいと言います。確かにメリットもたくさんあり、それができれば素晴らしいですが、実際それらのデータは自動で収集されることも、自動で分析されることもありません。

「そのため、私たちは、まず社内の課題の1つを解決するのに役立つ短期間のプロジェクトの必要性を認識しました。そしてそれがやがて大きくなると考えました。」

リアルタイムデータの収集

初期のプロジェクトの1つは、当初、Hirotecの北米工具製造施設でコンピュータ制御切断デバイスを接続し監視することでした。ここでは、超精密ブレードが金属とプラスチックを切断し、機械の性能や信頼性のわずかな変動が大きなノックオン効果を持つことがあります。

製造業界にはよくあるレガシー技術こそ初期の問題でした。計算機とは異なり、製造機械は2〜3年ごとに新しいモデルに交換するのではなく、動かなくなるまで生産性を維持することが期待されています。

「私たちは工場内にこれらのマシンを持っていましたが、1970年代には接続する技術がなく、1990年になると、ポケベルにメッセージを送ることができるとてもクールな新技術が導入されました。」

1990年にはクールなものでも2016年には役に立ちません。Hirotecの分析パートナーであるPTCは、Kepwareプラットフォームを導入することでこれを解決しました。 Kepwareは、工場全体のすべての切断機で信頼性の高いリアルタイム測定をどのようにとることができるかを最初に調べる目的で、「ユニバーサルトランスレータ」として機能しました。

Kepwareからのデータは、クラウドにホストされているThingWorx Big Dataと分析プラットフォームに転送され、パフォーマンスデータとその目標であったインサイトにリアルタイムでアクセスできます。

「マシンの状態を見ることができるだけでなく、各マシンのパフォーマンスがどのようなものであったかを過去に渡り確認することができます。毎日午前10時にアイドル状態になる特定のマシンがあるかどうかも知っています、そして我々はそれを見ることができ、どのようにしてより生産的にすることができるかを確認することができます。」

可視化とレポート作成

この成功とIoTと分析の持つ可能性に関心を持ったビジネスリーダー達の関心の高まりに伴い、広島の本社の大規模プロジェクトにこの教訓が適用されました。

リアルタイムでデータを収集し分析できることが証明されたので、今度はどれだけ作業を効率化できるかということに焦点を当てました。このプロジェクトでは、ロボット検査システム(Hirotec Inspection System)が実験対象として選ばれました。
ここでの目標は、「火曜日の朝の会議」をなくすことでした。

「われわれは、火曜日まで待つのではなく、月曜日に何かできるように、リアルタイムで状況に合ったデータで実行可能な情報を取り出す必要がありました。」

早く行動を起こせるよう重要なインサイトを提示するよう設計された報告システムがKepwareとThingworxを使用して実現しました。
出力は2光子、緑、黄色、赤のプラントマネージャーダッシュボードから部門レベルまでで、出力はタイムラインの形で、工場のエンジニアレベルまで、詳細な診断と統計情報は個別に利用できます。

これは、各ロボット検査装置が、生産ラインに沿って通過する各部品(通常は排気コンポーネント)上の400のデータポイントを測定するように設計されていることを考慮すると、不可欠です。
生のデータから重要なインサイトを引き出すには特殊な人間が必要であり、またできたとしてもそれはコンピュータよりもはるかに遅いでしょう。

先を見据えて

これらにより多かれ少なかれ、Hirotecは現在、分析とデータ駆動型の変革を企業全体に拡大する第3段階に入っています。

次の焦点は、日本のプラントの1つで生産ライン全体を結ぶことにあります。つまり、複雑な自動車部品、特にドアの製造は、接続されたIIoTで行われるようになるでしょう。

「すべてのロボット、重いプレス、すべての検査システム – すべてのデータをスタッフから役員まで、すべてのチームメンバーにオープンにしましょう。このモデルをどのように使用して、それをもう少しスケールアップし、教訓を学び、成長を続けるために適用しました。実際、短期間で管理可能なプロジェクトで常にビジネスに価値をもたらします」

とHester氏は述べています。

Hirotecは、ワークショップのフロアで拡張現実感を実装する予定です。これにより、実際に見て触れることができるデジタル情報と視覚効果をオーバーレイするように設計されたヘッドセットを着用しながら、機械の性能に関するデータを簡単に中継することができます。

「特定のソリューションパートナーではなく、エコシステムパートナーを選択したため、この段階的なアプローチが可能でした。従業員にリアルタイムでデータを提供し、何が予測できるかを見てみましょう」

とHester氏は語りました。

IoTを実装するためのHirotecのアプローチは、接続性と目標重視の戦略が管理可能な方法で展開され、分析と接続されたテクノロジから実際の価値がどのように生成されるかを示す、一つの大きな例です。むやみにスタートさせることは決していいことではありません。組織全体にデータ駆動型の意思決定を実装する必要性について多くのことが言われていますが、すべて同じことをする必要はありません。

小規模からスタートし、測定、分析、視覚化、または行動を取るなど、機能を構築することに重点を置くことは、コストのかかる分析で失敗しにくい戦略です。

原文はこちら: Unlocking The Value Of The Industrial Internet Of Things (IIoT) And Big Data In Manufacturing