進化する消費者の期待や刻々と変化する競争環境の結果、製造工程がますます複雑化するにつれ、ビジネスは複雑さをナビゲートし、意思決定を導くためのデータへの依存度が高まっています。
これは、多くのメーカーが時代遅れの生産追跡やビジネス管理技術に依存しているため、言うは易く行うは難しです。例えば、紙ベースの方法でビジネスデータを記録するメーカーもあれば、非常に基本的なExcelスプレッドシートにデータ入力を管理するメーカーもあります。
生産追跡に対するこのような時代遅れのアプローチは、業務全体で収集しているデータから実際に意味のある洞察を引き出すとなると、煩雑で実用的でないことがよくあります。
この記事では、製造環境においてビジネスインテリジェンスにより包括的なアプローチを採用することのメリットと、生産活動をより包括的かつリアルタイムに把握できるツールへの投資について、企業がどのように考えているかを検討します。
製造業のビジネスインテリジェンスとは？
ビジネス・インテリジェンスとは、ビジネスのさまざまな側面にわたって、過去およびリアルタイムのデータを取得し、視覚化することで、洞察を深め、ビジネス上の意思決定に役立てるプロセスです。
ビジネスインテリジェンスを製造業に適用すると、サプライチェーン管理、作業員の生産性や機械の性能に関する活動、品質管理プロセス、コンプライアンス記録、フルフィルメントなど、あらゆる分野にまたがることができます。
企業の製造業は、何十年もの間、ビジネスインテリジェンス機能に多額の投資を行ってきましたが、中小企業は遅れをとり、ビジネス上の意思決定に情報を提供する際にほとんど価値をもたらさない、手作業による紙ベースの記録管理に頼ってきました。
さらに、インダストリー4.0がもたらした製造技術の急速な進化により、ビジネス・インテリジェンス・ソリューションはこれまで以上に強力で、より身近なものになっています。
メーカーによるビジネスインテリジェンスの活用
近代的な生産施設では膨大な量のデータが生成されるため、企業は適切なツールや戦略を導入してそのすべてを把握することに大きく依存しています。
これらのツールはデータを収集し、共通のリポジトリに統合します。これにより、権限のある関係者がデータに簡単にアクセスできるようになり、データをわかりやすい図表で視覚化できます。また、これらのソリューションにより、監督者は施設内で起こっているすべてのことを分析し、業務を改善するための情報に基づいた意思決定を行うことができます。
例えば、ビジネスインテリジェンス・ソリューションにより、製造業は過去とリアルタイムの機械性能を監視することができます。製造BIを活用することで、作業員は総合設備効率（OEE）を理解し、機械のダウンタイムの原因を特定し、設備メンテナンスへのアプローチ方法を改善することができます。
これらのインサイトを把握することで、メーカーはダウンタイムを削減し、生産性を向上させ、生産コストを削減することができます。
ビジネスインテリジェンスソリューションのメリット
製造業向けBIソリューションは、生産プロセスの最適化を目指す企業に多くのメリットを提供します。これらの利点には、次のようなものがあります：
生産性の向上：製造BIソリューションは、オペレーターや機械を追跡し、稼働時間、ダウンタイム、パフォーマンスに関するレポートを提供します。これにより、介入が必要な生産ラインの領域が浮き彫りになり、製造業者は生産スケジュールを維持するために調査し、是正措置を講じることができます。
製造の無駄の削減：製造業向けBIソリューションの中には、人工知能や機械学習を活用して業務を分析し、異常検知や品質検査の取り組みを効率化できるものもあります。
これらのデータ分析ツールを活用することで、監督者は品質問題や無駄の原因をより簡単に特定することができます。これらの問題を解決することで、無駄のない生産が可能になり、収益性が向上します。
より簡単な在庫管理：多品種少量生産のメーカーは、ビジネスインテリジェンスの力を活用して、生産ラインを流れる部品、材料、在庫を追跡することができます。これにより、製造業者は在庫をリアルタイムで把握できるようになり、計画と管理を改善できます。
さらに、ビジネスインテリジェンス・ソリューションは、予測分析を使って資材の要件を評価することができます。これにより、製造業者は、生産性と注文処理に大きな影響を与える問題である過剰在庫と過小在庫を回避することができます。
品質管理の改善：ビジネスインテリジェンスツールは通常、メーカーの品質管理業務全体に統合されています。オペレーターによる品質検査と コンピュータ・ビジョンに基づく異常検出の両方から得られたデータを使用することで、監督者は品質問題の真相を容易に把握し、品質問題の再発を防止するための是正措置を実施することができます。
最終的には、必要な品質基準を満たした部品や材料だけが川下に流れ、最終消費者に行き渡るようにすることが、顧客満足度の向上に大きく貢献します。
ダウンタイムの原因の切り分けが容易に：BIソリューションは、センサーやエッジデバイスを通じて機械のパフォーマンスを監視し、重要なリアルタイムパフォーマンスデータを取得することができます。これにより、稼働時間とダウンタイムの分析が可能になり、監督者は生産ラインにおける個々の機械のパフォーマンスに関する洞察を得ることができます。
ラインに沿って異なる機器を比較分析することで、性能の悪い機械や潜在的なボトルネックを特定します。これにより、問題を特定するためにラインを停止する必要がなくなり、是正措置の実施が容易になります。
継続的な改善：製造業は、消費者の要求と期待に応えるために進化しなければなりません。そのため、製造業者は常にプロセスや製品を改善し続けなければなりません。
製造ビジネスインテリジェンスツールは、履歴データとリアルタイムデータを提供し、全体的なビジネス改善のための生産目標とベンチマークを提供します。これには、製造現場の 生産性と全体的なビジネスパフォーマンスの向上が含まれます。
ビジネスプロセスを理解するためのTulip 活用
結局のところ、生産データを確実に収集し、分析することができなければ、企業は業務を改善することができません。生産現場で起こっていることを包括的に見ることができなければ、非効率な領域を特定し、設備やオペレーターのパフォーマンスを改善するための変更を加えることは不可能です。
そのため、大手製造業はTulip 採用し、従業員、機械、システムを接続してデータ収集を自動化し、リアルタイムの生産状況を可視化しています。
当社のコード不要のプラットフォームは、エッジデバイス、センサー、産業用IoT簡単に接続でき、すべてのタッチポイントを確実に記録し、監督者が効率を高め、継続的な改善を推進するために必要な情報を提供します。
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