次世代MES ：静的なレポートからリアルタイムのアクションへ

これは製造業のリーダーなら誰もが痛感している逆説です。すべての機械にセンサーを設置し、各シフトのログも記録しているにもかかわらず、ボトルネックが発生すると、その原因を突き止めるのに依然として手探り状態になることが少なくありません。データには溺れかけているのに、可視性には飢えているのです。

問題は通常、データが存在しないことではありません。問題は、そのデータがどこに存在するかという点にあります。

数十年にわたり、業界では製造実行システム（MES）のようなソリューションに依存してきました。これらは堅牢なアーキテクチャを備えていますが、ツールというより金庫のような機能しか果たしていません。これらのシステムはコンプライアンスや記録管理のために膨大なデータを収集する点では優れていますが、現場でその情報を必要とする方々がアクセスできるようにする点では不十分です。 データサイロを生み出し、単純な回答を得るためにも複雑な統合プロジェクト、外部のビジネスインテリジェンス（BI）ツール、あるいは数ヶ月間回答されない可能性のあるIT部門へのチケット発行が必要となる状況を生み出しています。

ここで会話の方向性を変える必要があります。従来の静的なレガシーレポートに満足するのをやめ、真に実践可能な洞察を求めるべき時が来ています。本記事では、MES における高度な分析機能の実際の姿と、各ベンダーの分析能力を評価する際に注目すべきポイントについて探っていきます。

市場における最大の混乱要因の一つは、ベンダーが「レポート」と「アナリティクス」という用語をしばしば混同して使用している点です。これらは同じものではありません。

レポートは過去の記録です。前回のシフト、前日、あるいは前四半期に発生した事象を記録します。シーメンスやロックウェルといったMES 、この目的のために構築されました。取引の記録や、月末にコンプライアンスを証明するPDFを生成する点では非常に優れています。これは有用かつ必要な機能ではありますが、分析とは異なります。

アナリティクスは予測可能で実践的なものです。単に過去を記録するだけでなく、リアルタイムのデータを解釈し、現在に影響を与えます。

これらの二つの概念の差は、通常、アクセシビリティに帰着します。従来のモノリシックなアーキテクチャでは、本番データは複雑なデータベースに閉じ込められています。プロセスエンジニアが新たな指標を可視化したり、温度と歩留まりを相関させたりしたい場合、自ら構築することはできません。

代わりに、IT部門にチケットを提出する必要があります。データを整理するためにデータサイエンティストを雇う必要があるかもしれませんし、高価なBIツールとの統合に費用を払う必要があるかもしれません。これにより、プロセスを理解している人々と、その改善に必要なデータとの間に隔たりが生じ、ボトルネックが発生します。

その結果、現代の操業では許容できない遅延が生じます。ご要望のダッシュボードが手元に届く頃には、本来検知すべき異常は既に廃棄物や稼働停止を引き起こしています。つまり、ラインが稼働している間に問題を未然に防ぐのではなく、既に被害をもたらした事象に対応している状態なのです。

10社の異なるベンダーに「高度な分析」の意味を尋ねれば、10通りの異なる答えが返ってくるでしょう。通常、彼らは複雑なアルゴリズムやビッグデータレイクについて語ります。しかし、実際にプラントを運営している方々にとっては、その定義はもっとシンプルであるべきです。

高度な分析とは、どれだけ多くのデータを保存できるかではなく、そのデータに基づいてどれだけ迅速に行動できるかです。

受動的な可視化から能動的なトリガーへと、焦点を移す必要があります。次世代環境において、ダッシュボードは単なる表示ツールではありません。ワークフローへの入力手段となるのです。

重要な指標に異常が生じた場合、例えば 初回歩留まりの急激な低下など、システムは単に朝の会合で報告するために記録するだけでは不十分です。直ちに監督者に通知するか、当該作業ステーションのオペレーター向けに特定の品質チェック手順を起動すべきです。目的は、後日のために失敗を記録するだけでなく、即座に改善を促すことにあります。

このレベルの対応可能性には、従来の機械監視では提供できない文脈が必要です。

従来のMES 、機械と人を別個の存在として扱うことが多くあります。スピンドルの回転が停止した正確な時刻は把握できても、その周囲で何が起きていたかについては把握できません。作業員が工具を交換していたのでしょうか？ 材料の到着を待っていたのでしょうか？ あるいは、交代のタイミングだったのでしょうか？

その人的要素がなければ、機械データは単なるノイズに過ぎません。Tulip 次世代プラットフォームTulip 、機械監視（IoT）と人的データを組み合わせることでこのTulip 。作業員が業務中にアプリと対話するため、誰が、いつ、何を、なぜ行ったかの完全な記録が得られます。機械のアラームを特定の作業手順や材料バッチと関連付けることが可能です。これにより、最終的な数値だけでなく、総合設備効率（OEE）の背景にある全容を把握できます。

従来のシステムでは、分析機能は後付けの機能、あるいは独立したモジュールとして扱われてきました。中核MES（製造実行システム）があり、その上にレポート層が追加される形です。そのため「データを抽出する」作業が頻繁に頭痛の種となるのです。Tulipコンポーザブルプラットフォームでは、このアーキテクチャが逆転しています。アプリケーション自体がデータソースとなるため、以下の明確な利点が得られます：

• 分析機能はネイティブかつ即時的です。作業員が作業指示書とやり取りするたびに、不具合を記録するたびに、あるいは工程を完了するたびに、そのデータは即座に分析に利用可能となります。抽出・変換・ロード（ETL）パイプラインが故障する心配も、複雑な統合レイヤーを設定する必要もありません。

• データへのアクセスが民主化されました。従来のモデルでは、新たなKPIを追跡するには要件定義書が必要で、IT部門の対応を長く待つ必要がありました。プラットフォーム型のアプローチでは、プロセスを所有するエンジニアが分析も担当します。SQLの知識がなくても、サポートチケットを開く必要もなく、ドラッグ＆ドロップインターフェースで数分でチャートを作成できます。

• 俊敏性が標準となります。レガシーシステムにおけるレポートの変更は、時に複雑なプロジェクトのように感じられることがあります。組み立て可能なプラットフォームでは、それは日々の継続的改善活動の一環に過ぎません。生産プロセスを改善するのと同じ速さで、ダッシュボードの改善を重ねていくことが可能です。

これは、従来の既存システムが要求する膨大な作業量とは対照的です。データ収集とデータ可視化の間にある摩擦を取り除けば、分析を単発のプロジェクトとして扱うのではなく、継続的な業務の推進力として扱うようになるのです。

新しいシステムを評価する際には、デモで見せる派手なダッシュボードに気を取られがちです。しかし、実際にパフォーマンスを向上させるためには、それらのダッシュボードがどのように構築されているか、そしてデータがどこから来ているかを検討する必要があります。以下に、従来のレポートツールと現代的な分析プラットフォームを分ける中核的な機能をご紹介します。

統合されたリアルタイムの運用データ

メーカー各社は、機械、人、プロセスを横断した統一された真実を求めています。これにより、ライン別、製品別、シフト別に何が起きているかを迅速に把握できるからです。複数のシステムからスプレッドシートを抽出する代わりに、目標はパフォーマンスを一箇所で確認し、その信頼性を確保することにあります。

Tulip、オペレーターアプリ、機械、および組み込みデータテーブルからのデータがすべて同一の分析レイヤーに集約されます。これにより、完了状況、チェックリスト、品質検査、機械の状態やカウント数が、作成されるチャート上で一括して表示されます。お客様が関心のあるアプリや機械を選択するだけで、Tulip 製品別、シフト別、作業ステーション別など、手動でのデータ加工なしに統合データを切り分けてTulip

ノーコード分析による生産KPI

多くの組織では、有益なレポートを作成するにはBIスキルを持つ担当者やIT部門のサポートが必要となるため、現場チームはKPIに関する新たな分析結果を得るまでに数日から数週間を要します。理想的な状態は、生産部門や継続的改善（CI）のリーダーが自らダッシュボードを構築・調整し、スループット、歩留まり、ダウンタイムなどの指標を把握できることです。

Tulip、分析ツールはビジュアルエディターを使用して作成されます。ユーザーはデータソース、フィルター（例：「ライン1、過去7日間」）、結果のグループ化方法（時間別、シフト別、製品別、オペレーター別）を選択します。 製造現場で一般的な集計処理（個数、平均値、比率など）は、コードではなくドロップダウンメニューで設定可能です。これにより、管理者は数分で自らチャートを作成・調整でき、例えばSKU別のサイクルタイム推移やシフト別の初回合格率などを確認できます。

ネイティブマシン分析とOEE

プラントでは、機械データを別個のプロジェクトとして扱うことが多く、ヒストリアンやカスタムレポートが、オペレーターやエンジニアが日常業務で目にする内容と一致しないケースが少なくありません。重要なのは、大規模なITプロジェクトを伴わずに、OEE（総合設備効率）やダウンタイム分析といった標準的な指標を迅速に把握することです。

Tulip、機械が接続され基本信号（稼働中、アイドル状態、停止中、カウント値など）を送信すると、プラットフォームが既製の分析機能を提供し、経時的なOEEおよび関連指標を算出いたします。 これらのチャートでは、時間単位、シフト単位、または注文単位でのOEEを表示できるほか、時間の損失が発生している箇所の内訳も確認できます。この機械データはオペレーター用アプリと同じシステム内に存在するため、ダウンタイムやパフォーマンス指標を特定の切り替え作業、点検、または工程ステップに直接関連付けることが可能です。

アプリに組み込まれた、役割ベースの分析機能

製造メーカーは、KPIが業務現場で可視化されることを望んでおり、人々がほとんど開かない別のレポートポータルに隠されるべきではありません。オペレーターにはシンプルでリアルタイムな表示が、監督者やエンジニアにはやや詳細な分析が必要であり、これらすべてが同一の基盤データに整合している必要があります。

Tulip、構築された分析結果を、現場のオペレーターや管理者が使用するアプリに直接組み込むことが可能です。例えば、オペレーターは作業指示画面内で、現在のタクト時間と実績値の比較、進行中の作業（WIP）、および現在の注文における不良品状況を確認できます。別のアプリを使用する監督者は、複数の作業ステーションのリアルタイムダッシュボードを、シフト別や製品別の詳細分析機能と共に閲覧できます。これにより、全員が同じデータを確認しつつ、それぞれの役割に適した詳細度と文脈で情報を把握することが可能となります。

AIを活用した分析と機械学習による予測

チームはデータ内に手がかりが存在することを認識しているものの、特にパターン発見や問題予測においては、それらを掘り起こす時間や専門知識が不足していることが往々にしてあります。そこで有力な解決策として、自然言語で「データに質問する」ことを可能にし、合理的で実用的な見解を返すという手法が挙げられます。

Tulip、Tulip 保存されたデータを読み取り、ユーザーが「過去1か月間の製品別不良率を表示する」といった分析内容の説明を通じて分析結果を生成するお手伝いをいたします。 ユーザーがすべてのステップを一から構築する必要なく、システムがグラフを提案したり傾向を強調したりすることが可能です。スループットや欠陥率などの時間ベースの指標については、Tulip 将来の予測値を示す簡易な予測線をTulip これにより、計画担当者や継続的改善リーダーは、パフォーマンスが低下する前に問題を早期に把握し、スケジュール・人員配置・プロセスの調整を行うことが可能となります。

最終的な目標は、より優れたチャートを作成することではなく、より良い意思決定を行うことです。適切なデータを、それに基づいて行動できる人々の手に委ねることによって、分析は単なる報告の負担から競争上の優位性へと変貌を遂げます。

理論上の能力と現実世界での影響力の差は、メーカーが実際に現場でこれらのツールをどのように活用しているかを観察すると、最も明確に理解できます。

主要な長期間エネルギー貯蔵メーカーは、従来の報告からリアルタイム対応への移行を完璧に体現しております。

この製造業者は、コンポーザブルなアプローチを採用する以前、まさに先述した「分析のギャップ」に陥っておりました。重要な品質データが紙媒体に閉じ込められていたのです。 技術者たちは毎週何時間もかけて、何百もの手書きの圧力試験結果を解読していました。これは単に非効率なだけでなく、危険な死角を生み出していました。もし機械が作業中に仕様から外れ始めた場合、データ自体は存在していたものの、可視化されていなかったのです。この問題は、技術者がログの解読を終えた数時間後、つまり不良品が既に製造された後になって初めて発見されることが多かったのです。

Tulip、オペレーターとデータの間の連携が確立されました。従来の手書き記録用紙に代わり、圧力試験結果を即座に記録するアプリを導入し、製品のシリアル化されたQRコードと連動させました。このアプリがデータソースとなるため、分析機能はネイティブで即時的に動作します。シフト終了時の報告書を待つ必要はありません。

この変化により、次世代分析を定義する「アクティブトリガー」が実現しました。現在では、重要な機械イベントや品質不良が発生した場合、システムは単にデータベースに記録するだけではありません。自動化プロセスが作動し、Microsoft Teamsチャネルへアラートを投稿します。これにより、適切なエンジニアが即座に現場へ集結し、最短20分という短時間で問題の診断と解決が可能となります。

従来は数日後に故障を記録するシステムでしたが、今では数分で故障を未然に防ぐシステムへと移行しました。これが民主化の力です。現場に自らのデータを収集し活用する手段を提供することで、過去の事象への対応から脱却し、パフォーマンスの制御へと移行できるのです。

静的なPDFレポートに依存して動的な業務を遂行する時代は終わりました。現代の製造業のペースには、より迅速で、より柔軟性があり、よりアクセスしやすい手法が求められています。MES 、データサイエンティストの増員や大規模なデータレイクの構築ではありません。現場で業務を行う方々と、その方々が創出するデータとの間の障壁を取り除くことにあります。

現在のシステムを厳しく見直してください。それらは昨日何が問題だったかの「報告」を提供しているのでしょうか、それとも今まさに起きている問題を解決するための「分析」を提供しているのでしょうか？

秒単位で得られるべき回答を、まだ数日間も待たれているのであれば、システムの再構築をご検討いただく時期かもしれません。 Tulip 業務全体でリアルタイムな対応Tulip する方法について、ぜひ当社チームメンバーまでお問い合わせください。