製造アナリティクスによる業務改善

Covid-19の大流行後の数年間、製造業者はかなりの生産難に直面しています。サプライチェーンの混乱、労働力の動態の変化、消費者の要求の進化は、製造業者が対処している主要な課題のほんの一部に過ぎず、多くのビジネスリーダーは生産努力を最適化する機会を模索しています。

このような最適化の機会を特定する最善の方法の1つは、生産データを分析して、一般的なビジネス環境全体のパターンを見つけることです。これらの分析を活用することで、製造業者は自社の業務に影響を与えている力を理解し、継続的な改善努力の指針となる洞察を引き出すことができます。

そのため、製造業は、ビジネス・オペレーションからより多くのデータを取得・分析するために、堅牢なデジタル・ソリューションへの投資を増やしています。これらのツールを使用することで、製造業者は自社の業務についてより正確な洞察を得ることができ、必要に応じてプロセスを最適化し、全体的な業績を向上させることができます。

この記事では、製造アナリティクスの重要性と、デジタルツールを活用してデータ収集を効率化し、業務からより有意義な洞察を引き出す方法について説明します。

硬直化した従来の製造システムを捨てて、次世代MES 包括的なガイドをダウンロードしてください。

製造データとアナリティクスはしばしば同じ意味で使われますが、根本的に異なります。

製造業では、毎日、あるいは毎時間、膨大な量のデータが生成されます。しかし、このデータは、管理者や監督者が意味のある洞察を引き出せるような方法で情報を処理する手段を企業が持たなければ意味がありません。

一方、製造アナリティクスとは、製造施設内で収集されたデータからパターンと傾向を発見することです。

今日、多くの製造業がさまざまなシステムを使用して業務を遂行しています。 MESや ERP などのオペレーション・プラットフォームがあります。これらのシステムは、機械やプロセスによって生成されたデータの収集、保存、通信を支援します。

より伝統的な製造環境では、オペレーターやスーパーバイザーが各機械やプロセスからこのデータを手作業で収集し、多くの場合ペンと紙を使っています。その結果、意思決定者は生産や市場の変化に迅速に対応できず、製造業は不利な立場に置かれることになります。

しかし、インダストリー4.0により、企業は現在、IIoT（Industrial Internet of Things）、エッジコンピューティング、コンピュータビジョン、AI対応アナリティクスなど、データを収集・分析するさまざまなツールを手にしています。

これらの先進技術は、メーカーがビジネスに応用することで、さまざまなメリットをもたらします。

継続的な改善イニシアチブを推進するには、製造アナリティクスを生産のあらゆる側面に浸透させる必要があります。これらのアナリティクスは、意思決定者にビジネスを前進させ、競争力を高めるために必要な洞察を提供します。

製造アナリティクスを活用するメリットは以下のとおりです：

機械のダウンタイムの削減：現代の製造業がアナリティクスを活用する方法の1つは、機械の性能を評価することです。これにより、スーパーバイザーはプロセス全体の機器の有効性を判断できます。

製造アナリティクスは機械の動作性能の変化を特定し、完全に故障する前に機器を修理できるようにすることで、予知保全を促進します。これにより、ダウンタイムが短縮され、生産ラインがスケジュール通りに稼働し続けることが可能になります。

リソース活用の向上：製造アナリティクスは、生産プロセスをより明確に可視化し、リソースの活用状況を示します。リアルタイムの分析により、生産管理者は、生産ラインの稼働を維持するために、より多くのリソースを配置できる場所を知ることができます。

サプライチェーンの透明性の向上：サプライチェーンの管理はますます難しくなっており、非効率や無駄が生じる機会がいくつもあります。そのため、製造業はデータ分析を活用して、より良いサプライ・マネジメントの欠点や機会を特定する必要があります。

これにより、メーカーは需要予測、在庫管理、価格最適化などの側面を最適化し、より良い業績を上げることができます。

総コストの削減：製造業に製造アナリティクスを適用することで、組織全体の最適化が可能になります。前述したように、企業はデータ分析を活用して、生産前、生産中、生産後のプロセスを最適化できます。

その結果、企業は非効率を迅速かつ容易に特定することができ、ビジネスリーダーは是正措置を講じ、無駄を省いて大幅なコスト削減につなげることができます。

このような利点を考えると、メーカーは可能であれば、データ収集と分析をビジネスのあらゆる側面に適用することを目指すべきです。

ここでは、製造環境におけるアナリティクスの最も一般的な応用例を紹介します：

プロセスの自動化 従来の製造現場では、多くの反復的でデータ集約的なタスクやワークフローが手作業で処理されていました。しかし、データ分析は、管理者がこれらのプロセスを最適化し、必要に応じて自動化する機会を特定するのに役立ちます。

自動化が現実的でなくなった場合、企業はこのデータを活用してオペレーターのワークフローを補強し、ヒューマンエラーが発生しやすいプロセスを特定し、チームがより効率的かつミスの少ない作業を行うためのツールを開発することができます。

品質管理：製造アナリティクスはスクラップの傾向を追跡し、製品の品質に関する明確なイメージを描くことができます。これらの傾向により、管理者は品質不良の原因を特定し、今後品質問題が発生しないようにするためのソリューションを導入できます。

顧客体験：製造業者は、ビジネスデータを活用して、顧客の嗜好、購買傾向、市場ダイナミクスを特定することができます。これにより、オーダーメイドの顧客体験を提供し、満足度を高めてビジネスの収益性を高めることができます。

製造アナリティクスのメリットを享受するには、現代の製造業者はデジタルツールを使用する必要があります。これらのソリューションは、製造オペレーションのあらゆる側面に接続し、重要なデータをリアルタイムで収集し、それを分析して実用的な洞察を提供します。

Tulip 使用して、業務全体の人、機械、プロセスからデータを収集する方法にご興味がある方は、今すぐ弊社担当者までご連絡ください、 今すぐ弊社チームまでご連絡ください。!