大まかに言えば、Industrial Internet of Things(産業用モノのインターネット)は、IndustrialIoT またはIIoT呼ばれ、産業環境における機械やプロセスへの計装、接続されたセンサー、その他のデバイスのアプリケーションです。

BCGによると、2020年までにIoT 支出の50%はディスクリート製造、輸送・物流、公益事業が牽引することになります。

しかし、製造業におけるIoT 導入の原動力は何でしょうか?結局のところ、企業はIoT 問題を抱えているのではなく、ビジネスの問題を抱えているのです。

2020年と2015年を比較した産業別IoT 支出額
産業別IoT 支出

IDCによると、製造業におけるIoT 主要なユースケースは製造業務です。2016年には、総支出額1780億ドルのうち1025億ドルを占めました。

この記事では、製造業における産業用IoT 導入を促進する、製造オペレーション、生産資産管理、フィールドサービスにおける8つの具体的なビジネスユースケースとアプリケーションについて説明します。

1.生産の可視性

産業用IoT 、生産現場の機械、ツール、センサーを接続し、プロセスエンジニアや管理者が必要とする生産状況の可視性を提供します。例えば、RFIDやブレークビームなどのセンサーを使用して、アセンブリ内を移動する部品を自動的に追跡することができます。さらに、オペレータが仕事を行うために使用するツールや、生産に関わる機械と接続することで、産業用IoT アプリケーションは、監督者や工場管理者にチームの歩留まりをリアルタイムで表示することができます。このレベルの可視性は、組織がボトルネックを特定し、問題の根本原因を見つけ、より速い速度で改善するために使用することができます。

Tulip パフォーマンス・ダッシュボード
IIoT 生産可視化ダッシュボードは、企業がボトルネックを特定し、歩留まりをリアルタイムで追跡するのに役立ちます。

2.オペレーターの生産性向上

産業用IoT 、いくつかの方法で製造労働者の生産性を向上させることができます。まずはオペレーターから。IIoT 対応ツールを使用することで、オペレーターは品質を損なうことなく、ワークフローをより速く進めることができます。例えば、Pick-to-Lightデバイスを使用すると、オペレーターは必要な部品をより迅速に見つけることができるため、 サイクルタイムを短縮できます。同様に、トルク・ドライバーなどのIoTツールを使用すれば、作業に応じてツールの設定を自動的に調整することで、作業をスピードアップできます。

3.改善サイクルの迅速化

IIoT恩恵を受けるのはオペレーターだけではありません。プロセスエンジニア(および製造エンジニア、品質エンジニア、そして一般的にオペレーションにおけるすべてのフロントラインエンジニア)も同様に恩恵を受けます。IoTなければ、オペレーション・エンジニアはデータを手作業で収集、集計、分析しなければなりません。一方、IoTオペレーションでは、データ収集を自動化できるため、プロセスの改善に費やす時間を増やすことができます。

4.品質マネジメントシステムのコスト削減

品質管理システム(QMS)の導入や維持は大変です。産業用IoT 、工程管理計画を自動化し合理化することで、それらに関連する品質のコストを削減するのに役立ちます。センサーを使用することで、組織は品質にとって重要な変数を自動的にチェックできるため、QMSに割く時間とリソースを削減できます。手作業で品質検査を行うのではなく、IoT センサーを使用してプロセスを合理化することができます。

5.継続的なモニタリングによる品質向上

環境センサーは、品質にとって重要な条件を継続的に監視し、品質のしきい値を超えた場合に管理者に警告を発します。例えば、医薬品の製造において、温度は品質にとって非常に重要です。IoT温度・湿度センサーを使用することで、管理者はこれらの変数を監視し、想定されるパラメーターから外れた場合に即座にアラートを出すことができます。

Tulip マシン端末アプリ
マシンモニタリングのような継続的なモニタリングは、リアルタイムで資産の健全性とパフォーマンスを確保するのに役立ちます。

6.機械稼働率の向上

産業用IoT、企業は機械をインターネットに接続することができます。この機能により、企業は機械を監視できるだけでなく、総合設備効率(OEE)や総合プロセス効率(OPE)などの重要なKPIをリアルタイムで測定できます。これらの指標を追跡することで、企業は計画外ダウンタイムの原因を特定し、修正し、機器に予防的なメンテナンスを提供し、その結果、オペレーション全体を通して機械の稼働率を向上させることができます。実際、 最近のMcKinseyの記事では、製造環境で機器の故障を予測するためにセンサーデータを使用することで、メンテナンスコストを最大40%削減し、計画外のダウンタイムを半分に削減できると報告しています。

Tulip 分析ダッシュボード
お客様にとって最も重要なKPIのモニタリング

7.より良い施設管理

製造施設にセンサーを活用することで、その管理を改善し、工場の運用コストを削減することができます。例えば、RFIDタグのようなセンサーを使用して設備を監視することで、企業はスペース利用を最適化するための洞察を得ることができます。また、温度や湿度などの環境変数が所定の範囲内に収まっていることを確認することで、IoTセンサーが施設の管理を向上させることもできます。最後に、センサーを使用して機械を監視し、所定の作業環境内で動作していることを確認することで、組織はエネルギーを節約し、コストを削減し、業務効率を向上させることができます。

8.サプライチェーンの最適化

IoT 利用したセンサーは、サプライチェーン全体のイベントの監視を可能にし、投入物、設備、製品を追跡することでリアルタイムの情報へのアクセスを提供します。RFIDタグやその他のセンサーを使用して、サプライチェーンを移動する在庫を追跡することができます。これにより、組織は在庫を可視化し、資材の入手可能性や仕掛品などのより現実的なスケジュールを把握することができます。このデータを使用して、組織は相互依存関係を特定し、マテリアルフローをマッピングし、製造サイクルタイムを追跡することができます。このデータは、企業が問題を予測するのに役立ちます。また、在庫を削減し、資本要件を削減する可能性もあります。

Tulip テーブル
インベントリ情報はすべて、コードなしのテーブルに保存されます。オペレーション中に在庫が使用されると、テーブルは自動的に更新されます。

はじめに

製造業における産業用IoT ユースケースやアプリケーションは枚挙に暇がありません。しかし、シスコの調査によると、IoT プロジェクトの60%は概念実証の段階で失敗しています。

この失敗の理由としてよく挙げられるのが2つ。

第一に、企業はこれらのシステムを一から構築するために必要なIoT スキルセットを欠いていることがよくあります。この課題に対処するために、組織は、非エンジニアがIoT アプリケーションを開発できるIoT プラットフォームやオペレーション・プラットフォームを利用することができます。

IoT プロジェクトが失敗しがちな2つ目の理由は、ROIを達成できないことです。組織がこの問題に対処する1つの方法は、小さく始めることです。

センサーでオペレーションを完全にカバーしようとするのではなく、取り組みたい特定の分野を1つ選びましょう。投資対効果を示すことができれば、規模を拡大することができます。既製のIoT センサーや、Tulipファクトリーキットのようなクイックスタートキットを利用することもできます。 Factory Kitを利用できます。

Tulipインダストリー4.0のユースケースを具体的に適用した企業の事例は、ケーススタディをご覧ください。

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