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リーン生産方式がデジタル時代により深く入り込むにつれて広く採用されるようになり、日常的な生産工程を変化をもたらすデータに変える機会がこれまで以上に増えています。
これはビッグデータの成熟によるところが大きい。ビッグデータとは、巨大なデータセットのために開発された一連のストレージ、整理、分析技術の総称。
この記事では、製造業におけるビッグデータ分析の最も重要なユースケースとアプリケーションだけでなく、いくつかの重要なビッグデータの概念を紹介します。
製造業におけるビッグデータの定義
ビッグデータとは、数十億の行とパラメータを持つ可能性のある、非常に大規模なデータセットと定義されます。製造業では、ビッグデータには、機械、デバイス、オペレーターからのデータを含む、製造のあらゆる段階で収集されたデータが含まれます。
このデータは、構造化されたものであっても、構造化されていないものであってもかまいません。
大規模なデータセットの膨大な量と複雑さ、そしてそれらを扱うための特定のツール、テクニック、ベストプラクティスの数が、製造業とその周辺におけるデータサイエンスとビッグデータ分析の分野の成熟につながっています。
ビッグデータの概念
いわば「ボンネットの下」の仕組みを理解せずとも、ビッグデータの成長が製造データ分析にどのような革命をもたらすかを理解することは可能ですが、いくつかの重要な概念に精通することは大きな助けになります。
ひとつは、ビッグデータ分析はソフトウェアだけの問題ではないということを理解することが重要です。
AIや機械学習、ディープラーニングのアルゴリズムをサポートするために必要なハードウェアやインフラは膨大な量になります。
多くの場合、製造データはクラウド経由でデータレイクに保存され、従来のCPUプロセッサではなくGPUクラスタで処理されます。これらはすべて、最新の工場で生成される大量のデータをサポートするために、ストレージと処理ツールの更新が必要であることを専門用語で言い表したものです。
データ分析に関しては、最も洗練されたテクニックの背後にある基本的な方法やプロセスはほとんどありません。
相関性と因果性の確実な分離
特に製造業では、根本原因を理解することが継続的な改善に不可欠です。
2つの変数に相関があるかどうかを判断したり、どの変数に因果関係があるかを推測したりするためのツールが非常に重要であることは驚くことではありません。何十年もの間、線形回帰のような標準的な手法が効果的に使用されてきましたが、機械学習アルゴリズムによって、より大規模でノイズの多いデータセットでも相関や共分散を見つけることができるようになりました。
外れ値と外れ値の分離
大規模なデータセットを扱う場合、どのデータポイントがトレンドにグループ化でき、どれが外れ値であるかを理解することが重要です。
異常値の検出は、異常値を検出して機械の故障や部品の劣化と関連付ける予知保全のようなプログラムにとって重要だからです。
十分なデータがあれば、ニューラルネットワークと機械学習分析（ランダムフォレスト、アイソレーションフォレスト）は、データポイントの検出、分類、重要性の測定に役立ちます。
新しい分類の作成
機械学習の最もエキサイティングな成果の1つは、人間の努力では容易に逃れられるような、組織の斬新な分類構造や階層を作り出すことです。通常、「教師なし学習」または「クラスター分析」と呼ばれるこれらのアルゴリズムは、データに内在するパターンを検出することによって、データセット内の情報を解析し、分類します。製造業では、分類アルゴリズムの応用として、機械の監視プログラムの一部として収集されたデータから、機械の効率に関する新しい情報を見つけることができます。
最終的に、これらの技術は、新しい入力があるたびに、より信頼性の高い出力を生成するために、与えられたデータセット上で「訓練」する能力、対応可能なデータセットのサイズ、および分類、予測、および予測能力の信頼性で区別されます。
製造業におけるビッグデータの活用事例
予知保全
ほとんどのメーカーは、予防保全（PM）のスケジュールに従っています。PMでは、監督者は、予期せぬ故障がコストのかかる計画外のダウンタイムにつながる前に資産を修理するために、定期的な（またはそれほど定期的でない）間隔でダウンタイムをスケジュールします。
予測品質
ここでのコンセプトは予知保全に似ています。品質結果に寄与する変数は何十とあります。これらの変数を追跡しているメーカーにとって、ビッグデータ解析は根本原因を特定し、不適合につながる要因を特定するのに役立ちます。
異常検知
フライス加工された部品の品質における基準からのわずかな逸脱であれ、フライス自体で発生する熱量であれ、ビッグデータ分析によって信号とノイズを分離することが可能になります。最新のアルゴリズムでは、統計的に有意性の高い異常を特定することが可能です。
コンピュータービジョン
コンピュータ・ビジョンは、人間のダイナミックな行動をリアルタイムで分析するためのツールです。AIと機械学習の進歩により、コンピュータが人間の出来事を観察し、分類し、その展開に対応することが可能になりました。
工具ライフサイクルの最適化
工具の寿命を延ばすコツはいくつかありますが、厄介な場合もあります。というのも、工具の摩耗に影響を与える変数が数多く存在するからです。ビッグデータ分析により、根本原因をより確実に切り分けることが可能になります。
サプライチェーンマネジメント
タイミングがすべてビッグデータにより、サプライヤーが合意通りに納品するかどうかをより確実に予測することが可能になり、サプライチェーンを最適化してリスクを低減することができます。
生産予測
需要を予測することは、生産を最適化する上で非常に重要です。オペレーション、ビジネス、サプライヤーに関するデータを収集することで、将来に向けてより良い準備をすることができます。
スループットと歩留まりの向上
生産歩留まりに影響を与える要因は無数にあります。ビッグデータを活用することで、工程に隠れたパターンを発見し、より確実な継続的改善活動を行うことができます。
ワークセルの最適化
作業セルがどのように構成されているかは、効率にとって非常に重要です。AIは人間と環境の相互作用のパターンを見つけ出し、最も効率的な製造システムを設計することができます。
製品ライフサイクル管理（PLM）
一部の業界（製薬やバイオテクノロジー）では、市場に投入される月ごとに製品のライフタイム・バリューが倍増します。AIは、過去の製品や重要な市場要因から洞察を引き出し、製品が長期的に生み出す価値を最適化するのに役立ちます。
結論データの10年
ここで紹介したイノベーションは、簡単な調査に過ぎません。製造業におけるビッグデータの用途や使用例は他にも数え切れないほどあります。
しかし、ひとつだけ共通していることがあります。それを実現するにはデータが必要です。製造オペレーション・システムに関するデータ収集の開始が早ければ早いほど、データ・サイエンスの最新のイノベーションを適用できるようになります。
もっと知りたいですか？必要なデータを収集する方法については、機械モニタリングのガイドをご覧ください。
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