生産モニタリング - 製造業者のベストプラクティス

製造業者にとって、事業がどのように運営されているかを理解することは、事業が長期にわたって機能し、成長できるようにするために非常に重要です。さらに、製造業者は、収益性の要因となる生産性と効率性の指標を十分に理解するために、事業運営に必要なインプットを理解する必要があります。

ビジネスが全体としてどのように運営されているかをよりよく理解するために、製造業者は、製造プロセス全体の測定、分析、および明確な概要を提供するために、さまざまな測定基準を追跡する包括的なソリューションを必要としています。

高度な生産追跡戦略とシステムは、このリアルタイムの洞察を提供することができ、企業は収集したデータに対応して迅速に行動することができます。これは、今日の多くの製造プロセスが複雑化していることを考えると、特に重要です。

この記事では、生産モニタリングの現状、デジタルツールを使用したリアルタイムの生産データ収集方法、そして継続的な改善を推進するためにオペレーション全体のトラッキングを改善する方法について詳しく説明します。

生産モニタリングは、製造現場がどのように稼動しているかを把握するために、製造施設内の活動を観察するプロセスです。

製造現場で起きていることすべてを深く理解することは、非効率、製品不良、ボトルネックの原因を特定するために非常に重要です。これらの改善機会を特定することで、製造業者はより効率的で生産性の高いビジネスを実現するための行動をとることができます。

歴史的に、生産監視は人手による手作業でのデータ収集と分析で構成されていたため、問題が発生したときと、監督者が対策を講じることができるときとの間に大きなギャップが生じていました。さらに、人手によるデータ入力に依存することは、不正確で一貫性のないデータの元となり、それに基づいて情報に基づいた意思決定を行うことはほぼ不可能です。

リアルタイムの生産モニタリングに関連するすべてのメリットを享受するために、企業は生産プロセスの各ステップでデータ収集を自動化できる堅牢な製造プラットフォームへの投資を増やしています。

あなたは週5日、2交代制で勤務しています。機械は動き、従業員も働いています。しかし、週が明けても目標には届きません。スクラップ・アンド・アップ。OEEが低下しています。誰もその理由を明確に説明できません。

これこそが、プロダクション・モニタリングの真価が問われるところです。

数日後に報告される内容だけでなく、製造現場で実際に起きていることをライブで見ることができます。この可視性により、より迅速な意思決定、より厳密な管理、より安定した生産が可能になります。

OEEと稼働率の向上
生産監視は、OEEを静的な数値からパフォーマンスの生きた指標に変えます。可用性、スピード、品質のデータをその都度取得することで、チームは小さな問題が大きくなる前に対応することができます。それは、サイクルの微調整、材料の遅延の解消、マイクロストップのパターンの早期発見を意味するかもしれません。

昨日の問題に対応する代わりに、オペレーターはリアルタイムで対応し、ラインを動かし、稼働時間を安定させることができます。

ダウンタイムの削減
計画外のダウンタイムはリソースを消耗します。多くの工場では、根本的な原因が隠されているため、ダウンタイムが長引きます。

最新の監視ツールはこのギャップを解消します。IIoT センサー、エッジデバイス、および統合ソフトウェアを使用することで、製造業者は、稼働中、アイドル状態、停止中、故障中といった機械の状態を自動的に追跡し、コンテキストとしてオペレーターの入力をレイヤー化することができます。突然、ダウンタイムイベントは単なる項目ではなく、対処可能な文書化された原因となります。

ダウンタイムの記録が改善計画に変わるのです。

品質管理の強化
モニタリングはスループットを超えたものです。検査や試験データと連動させることで、生産と品質を直結させることができます。

ある自動車部品サプライヤーは、欠陥の急増を特定のシフトやステーションに関連付けるために、このアプローチを使用しました。その結果、スクラップの増加の背景に、オペレーターのハンドオフのわずかなばらつきがあることがわかりました。プロセスを標準化した後、そのセルでは不良が3分の1に減少しました。

視認性の向上は、そのまま品質の向上につながりました。

リソース配分の改善
労働力、材料、機械時間はすべて、注目の的です。モニタリングすることで、チームが最も効果のある場所にリソースを配置することができます。

ある医療機器メーカーは、立ち上げ時の人員配置を調整するために、生産データをライブで利用しました。高業績ラインと低業績ラインの間で人員をシフトすることで、残業を削減し、人員を増やすことなく生産目標を達成しました。

小さな、十分な情報による調整は、時間の経過とともに複利的に作用します。

前述したように、製造業は製造オペレーションの可視性を高めるために生産追跡を行っています。その結果得られた洞察は、ビジネス上の意思決定に反映され、様々なメリットをもたらします。これらには以下が含まれます：

一貫した製品品質：生産監視により、メーカーは製品と工程の標準をリアルタイムで追跡できます。これにより、オペレーターやスーパーバイザーは、生産稼働の状態に関する正確でタイムリーなデータを得ることができます。

不適合や矛盾が発生した場合、関係者が介入することができます。そうすることで、問題を修正したり、機械を再較正したりして、ラインを通過するすべての製品が同じ仕様に準拠するようにすることができます。

よりスムーズな生産ますます複雑化し、ダイナミックになる製造環境では、いくつかの潜在的な障害点が発生します。しかし、堅牢な生産監視は、これらすべてのポイントを監視し、関連するオペレータや監督者にリアルタイムで警告を発します。

例えば、生産ラインの途中で機械が故障した場合、それがボトルネックとなり、どちらかの端のオペレーションが滞ってしまいます。しかし、最新の生産モニタリングでは、監督者は潜在的な問題が起こる前に気づくことができます。

その結果、予防保全によって潜在的な問題を回避することができ、ダウンタイムを短縮してよりスムーズな生産オペレーションを可能にします。

従業員の安全： スマート工場における考え抜かれた自動化は、製造業の生産性を高めます。しかし、より複雑で強力な機器の導入は、現場の作業員を怪我の危険にさらす可能性があります。

しかし、常時生産監視を行うことで、メーカーは潜在的に危険な機械のデータをリアルタイムで入手することができます。例えば、加圧された機械には最適な運転範囲があります。圧力が特定の限界を超えると、生産監視システムはオペレーターに警告を発し、そのエリアから退出するよう警告します。

生産の節約：リアルタイムの生産監視は、工場現場からのデータを提供します。このデータを分析することで、管理者は、設備全体の効果を最適化するための有益な洞察を得ることができます。これにより、ダウンタイムとそれに伴うコストが削減されます。

また、リアルタイムデータにより、監督者は生産状況をモニターすることができます。これにより、生産が予定より遅れた場合に調整を行うことができ、別の注文のために予定されていた別の生産工程で注文を完了させることによるコストを削減することができます。

顧客満足度の向上一貫した製品品質とタイムリーな注文への対応 - 適切に実行された生産監視の結果 - は、顧客満足度、信頼、リピートビジネスを促進します。

効果的な生産監視システムを導入することで、企業は問題の原因を特定することができ、迅速かつ効率的に問題に対処することができます。

生産モニタリングの価値は、その質問に対する答えと同じです。効率的に稼動しているか？どこで時間をロスしているのか？不良の原因は何か？その答えは、測定基準、具体的には、製造業者がパフォーマンスを実際に把握するための一握りの生産KPIから得られます。

最も重要な中核指標と、それらが継続的改善の推進にどのように役立つかを見ていきましょう。

OEE (Overall Equipment Effectiveness)
生産ラインの健全性を把握する指標といえば、OEEでしょう。稼働率、パフォーマンス、品質を1つのパーセンテージにまとめることで、OEEは設備がどれだけ効率的に稼動しているかをハイレベルで把握することができます。

しかし、本当の価値はそれを分解することから生まれます。例えば、OEEが68%に低下した場合、それはマシンが頻繁に停止しているからでしょうか？稼働が予想より遅いから？それともスクラップが増えたから？このような要素をリアルタイムでモニタリングすることで、チームは当てずっぽうではなく、正確に行動することができます。

スループット
スループットとは、一定期間にどれだけのユニットを生産しているかを示すものです。表面的にはシンプルですが、ライブで追跡すると強力です。

生産モニタリングツールを使用することで、チームは生産量の落ち込みを即座に発見し、その原因を特定し、シフト終了前に調整することができます。部品別、ライン別、オペレーター別のいずれで測定している場合でも、スループットは日々の進捗を示す重要な指標となります。

ダウンタイム追跡
計画外のダウンタイムは、1分1秒が機会損失です。機械の状態を自動的に記録し、オペレーターのコンテキストとペアリングすることで、メーカーは遅れの原因について信頼できる見解を得ることができます。

部族的な知識や手書きのログに頼るのではなく、ダウンタイムを追跡することで、ラインが停止する最も頻繁でコストのかかる理由が浮かび上がります。それがダウンタイムを減らす第一歩です。

サイクルタイムとタクトタイム
サイクルタイムとは、1つのユニットを完成させるのに実際にかかる時間のこと。タクトタイムは、顧客の需要を満たすために必要な時間です。

その隙間にこそ、無駄とチャンスがあるのです。

リアルタイムの生産モニタリングにより、監査時だけでなく、継続的に両者を比較することができます。この可視性により、チームはワークフローのバランスを調整し、タスクを適正化し、過剰生産を削減することができます。

スクラップ率とリワーク率
品質問題は、顧客や自社のマージンに打撃を与えるまで、必ずしも明らかではありません。

生産モニタリングの一環としてスクラップや手戻りを追跡することで、チームに何か異常が発生したときにライブシグナルを送ることができます。ずれたコンポーネントのバッチであれ、時間の経過とともに忍び寄るツーリングの問題であれ、早期発見は不良の減少、手戻りの減少、コストの削減を意味します。

よりスマートな生産監視を可能にするテクノロジー

昔の人はクリップボードとストップウォッチで生産量を記録していました。今でもそうしている人もいます。しかし、ラインの稼働が速くなり、製品ミックスが変化し続ける中で、それを実現するのは難しくなっています。

そのギャップを埋めるのがテクノロジーです。人々が頼りにしているフロアの経験を置き換えるのではなく、シフトがまだ動いている間に、より明確な情報を提供することによって。適切なツールが導入されれば、意思決定はより早く行われ、調整はより小さくなり、プロセスは軌道に乗ります。

生産追跡ソフトウェア
これらのシステムは、何が作られているか、誰が作っているか、どれくらいの速さか、といった生の数字を現場から直接引き出します。
一日の終わりに誰かがカウントを集計するのを待つ代わりに、部品が工程を通過するときにデータが表示されます。スーパーバイザーは、シフトの途中で遅いセルを見つけ、生産量が落ちる前にオペレーターを移動させたり、メンテナンスを呼んだりすることができます。

ダッシュボードというよりも、仕事を可視化することが重要なのです。

OEE Tracking
OEEを手作業で計算するのは、常に面倒で一貫性がありません。自動化されたツールは、機械やスケジュールからデータを自動的に取得することで、計算を処理します。
最終的には、毎日のミーティングで実際に使用できる信頼性の高い数値が得られます。ラインやシフトの比較が簡単になり、データの収集方法よりも、何を改善すべきかについて話し合うことに時間を費やすことができます。

機械状態監視
生産データは一つの物語を伝えますが、機械の健全性は別の物語を伝えま す。振動、温度、または荷重を追跡するセンサーは、機器がどの程度 問題に近づいているかを明らかにします。
メンテナンスチームは、故障によって生産が停止する前に、修 理を計画することができます。時間が経つにつれて、問題が発生してから対応するのではなく、いつ問題が発生するかを予測するようになります。これこそが真の節約です。

No-Code ツールおよびコネクテッド・ツール
従来、これらのシステムを構築するには、IT部門や外部の開発者を待つ必要がありました。
ノーコードツールにより、エンジニアは機械やセンサーに直接接続する独自のフォーム、ダッシュボード、ワークフローを構築することができます。これにより、問題を特定してそれを追跡する方法を構築するまでのループが短縮されます。

その結果、派手なソフトウェアではなく、実際の現場での働き方に合ったセットアップになりました。

本番監視ツールのインストールは簡単です。本当の価値を提供するためには、より多くの作業が必要です。ツールは実際のオペレーションに適合したものでなければなりませんし、従業員は数値が伝えることを信頼する必要があります。

ここでは、導入時に起こりがちないくつかの問題と、それらに早期に対処するための実践的な方法をご紹介します。

1.Data Silos and Disconnected Systems
ほとんどのプラントは、すでにたくさんのデータを持っています。問題は、古いシステム、スプレッドシート、接続されることのない別個のソフトウェアなど、データが散在していることです。

情報がバラバラの隅にとどまっていると、誰も全体像を見ることができません。決断は遅くなり、問題は根本から解決されるのではなく、一層ずつ解決されることになります。

それを回避する方法は、すでに使用しているものと簡単に対話できる監視ツールを選ぶことです。オープンAPIやビルトイン・コネクタは、非常に有効です。コーディングやITのボトルネックなしに、すべてを1つのビューに取り込むことができるプラットフォームであれば、なお良いでしょう。統合は単純化すべきであり、子守りをするために別のシステムを追加すべきではありません。

2.指標に一貫性がない
各拠点が独自の方法で「ダウンタイム」を定義していたり、監督者ごとにOEEのトラッキングが異なっていたりすると、比較にあまり意味がありません。数値を改善するのではなく、数値を議論することになります。

修正はロールアウトの前に始まります。オペレーション、品質、メンテナンスと話し合い、メトリクスの定義と計算方法について合意します。それを固定します。すべての部門が同じものを同じ方法で測定するようにします。定義が一致すれば、パフォーマンスに関する議論はより明確になります。

3.オペレータのエンゲージメントの低さ
マシンを動かしている人がそれを使わなければ、派手なダッシュボードは役に立ちません。多くのオペレーターは、新しい監視ツールを、監視されるものであって、助けられるものではな いと考えています。

早期に導入しましょう。どのようなフィードバック、アラート、可視化が実際に数字を達成するのに役立つのか。ダウンタイムの原因にタグをつけたり、何か問題がありそうなときに簡単なメモを残したりできるようにしましょう。ひとたびデータが彼らにとって有利に働き始めれば、購買意欲は自然に高まります。

4.手入力が多すぎる
データを手で入力するのは、その場では速く感じますが、摩擦が増え、エラーの原因になります。オペレーターは、センサーやスキャナーで自動的に取り込めたはずの情報を、二重に扱うことになってしまうのです。

自動化できるものは自動化しましょう。機械の状態、カウント、材料の動きはすべてデジタルで追跡できます。手動入力は、文脈や判断、微妙なプロセスの合図など、センサーでは気づかないことに人が気づくために残しておきましょう。このバランスが、チームに過度の負担をかけることなく、正確なデータを維持します。

最新の生産監視システムは、現場の機器やIoT デバイス間の動的な相互接続を利用して、より包括的なデータセットを取得します。さらに、これらのシステムは高度な分析機能を備えており、リアルタイムで実用的な洞察を提供します。

先進的な生産監視システムには、視覚化とカスタマイズの機能もあります。そのため、製造業者はこれらのデジタルツールを独自の生産オペレーションに合わせてカスタマイズすることができます。それだけでなく、生産管理者は、カスタマイズ可能な製造ダッシュボードを使用して、数秒でデータを追跡し、視覚化することができます。

最後に、生産監視データは、資材調達や出荷といった製造の他の側面にフィードバックされ、財務、顧客対応、物流といった他のビジネス側面に情報を提供します。

長年にわたり、Tulip直感的でコード不要のプラットフォームを使って、何百もの企業の生産監視機能の向上を支援してきました。

Tulip利用することで、製造業は業務全体の作業員、機械、デバイスからのデータ収集を自動化することができます。このデータは、一元化されたデジタルダッシュボードで可視化され、非効率を特定し、是正措置を講じるために必要な洞察を企業に提供します。

Tulip どのようにリアルタイムデータを取得し、生産監視を合理化できるか、ご興味がおありでしたら、 弊社チームまでご連絡ください。!

プロダクション・モニタリングは、わずか数年で大きく進歩しました。かつては昨日の数字を表示していたツールは、今ではライブのコンテキストとより深い洞察を提供します。今後、工場がどのように決断を下し、問題を解決し、その瞬間に調整するかを形成するために、さらにそれを推し進めることになるでしょう。

モニタリングの次の波は、データ収集というよりは意思決定支援に近い感覚になるでしょう。システムは単に記録するだけでなく、プロセスを理解するようになるでしょう。

AIと予測分析
今日、ほとんどのモニタリングシステムは何が起こったかを報告します。次世代は、その理由と次に起こりそうなことを説明します。

予測モデルは、オペレータがノイズの中に見ることのできないパターンを発見することができます。振動のわずかな変化が故障の数日前にベアリングの摩耗を警告するかもしれません。温度スパイクと遅いサイクルタイムの組み合わせは、広がり始めているセットアップの問題を示唆しているかもしれません。

問題に対応する代わりに、メンテナンスチームや生産チームが早期に介入することができます。経験豊富なオペレーターが運転を重ねるごとに上達していくのと同じように、時間とともに、アルゴリズムはプロセス特有の癖を学習し、その精度を高めていきます。

デジタルツインとの統合
デジタルツインは生産ラインのバーチャルコピーです。ライブモニタリングデータと連動させることで、現実世界のテストベンチになります。

コンベアのスピードアップ、バッチルーティングの調整、ツーリングの変更など、安全に実験ができ、現場で変更を行う前に予測される影響を確認することができます。試行サイクルが短縮され、混乱が少なくなります。

このように、ツインは科学プロジェクトではなく、チームが仮定ではなく証拠に基づいて行動するための意思決定ツールなのです。

Human-Machine Collaboration
テクノロジーは経験に取って代わるものではありません。テクノロジーは経験に取って代わるものではなく、より良い使い方を人々に提供するものなのです。

オペレーターは、バインダーを調べたり、エンジニアが定型的な質問に答えるのを待つ必要はありません。独自のデータとドキュメントにリンクされたコンテキストAIアシスタントを使用すれば、機械が停止した理由、適用されるトルク仕様、確認すべき設定など、直接的な質問をすることができ、すぐに有益な回答を得ることができます。

監視は機械。判断は人が行います。このミックスこそが、製造インテリジェンスの次の段階を定義するものなのです。

リアルタイム・プロダクション・モニタリングとは、画面を見ることではありません。チームに何が起こっているかを明確に把握させることで、ダウンタイムの削減、品質の向上、安定した生産など、正しい方向にプロセスを進めることができます。

データが現場から直接流れてくれば、それはバックグラウンド・ノイズではなくなり、行動の原動力となります。小さな問題が停止に至る前にわかります。何がパフォーマンスに役立っているのか、あるいは悪影響を及ぼしているのかを理解することができます。うまくいくことは繰り返し、うまくいかないことは修正します。

OEEダッシュボード、ダウンタイムのトラッキング、AIベースのアラート、これらはすべて同じアイデアの断片です。

進歩し続ける工場は、素早く反応し、自らのデータから学び、調整し続ける工場です。生産モニタリングは、毎日、すべてのシフトにおいて、その手段を提供します。