はじめに
救命・救急医療のためのトレーニング、教育、治療製品を提供する世界有数の企業であるLaerdal Medical社は、Tulip ビジョンと独自の強力なソリューションを構築し、組み立てたキットのすべての部品が完成したことを確認してから顧客先に出荷しています。
このソリューションは舞台裏で機能し、チームメンバーがキットを組み立てる様子を継続的に監視します。チームメンバーが部品を選んで木箱に入れると、Tulip ビジョンが自動的に部品を認識し、部品表から部品をチェックします。すべての部品が配置されると、将来の参照と遠隔目視検査のためにキットの写真がキャプチャされ、技術者はキットの出荷を続行できます。
このシンプルなソリューションにより、キットが完全であることが保証され、潜在的な保証請求のためのデジタル・リファレンスが提供されます。
問題点
グローバルメーカーであるLaerdal Medical 社は、顧客の要求に応えるため、世界各地の施設間で価値の流れをシフトさせることがよくあります。20年にわたり人間の胸像のファクシミリを一箇所で製造してきたレールダル社のチームは、製造施設を移転する必要がありました。この新しい施設では、レールダル社は、医療用胸像とその他の補助装置をキット化し、新しい業務ラインを最適化するための生産データを収集するソリューションを必要としていました。
元の施設では、チームは部品漏れのないキットを確実に顧客に送っていました。
を漏れなくお客さまにお届けしていました。しかし
新しいプロセスでは、レールダルのチームは
新しい施設の最前線にいるチームメンバーをスピードアップさせるため
新しい施設の最前線にいるチームメンバーをスピードアップさせるために、レールダルのチームは急な学習曲線に直面しました。
品質はレールダル製品の中核をなすものです。そのため、製造や組み立てをある施設から別の施設に移管する際、品質が妨げられないようにすることが重要です。バリューストリームを横断して製造を移管する際の指針は以下の通りです:
- 各キットが正しい製品で組み立てられていることの確認
- キットには必要な製品がすべて含まれています。
最後に、レールダル社のデジタル化のオーバーホールの一環として、生産性と品質のデータ(リアルタイムと履歴)を表面化し、プロセス改善を推進することが要件の1つとなっています。
データを(リアルタイムで、また過去にさかのぼって)表示し、プロセス改善を推進することです。
解決方法
レールダルのチームが構築したソリューションは舞台裏で機能し、チームメンバーがキットを組み立てる様子を継続的に監視します。チームメンバーが部品を選んで木箱に入れると、Tulip ビジョンが自動的に部品を認識し、部品表から部品をチェックします。すべての部品が配置されると、将来の参照と遠隔目視検査のためにキットの写真が撮影され、技術者はキットの出荷を続行できます。
このシンプルなソリューションにより、キットが完全であることが保証され、潜在的な保証請求のためのデジタル・リファレンスが提供されます。
Tulip Visionは、オペレーションチームが1行もコードを書くことなくカスタムコンピュータビジョン対応アプリを構築できる、非常に多機能かつ強力なツールです。Laerdal社のチームは、新しい施設での課題の解決策として、多くの小売業者から入手可能な市販の推奨カメラの1つを購入し、技術者がキットの組み立てをガイドするアプリを構築しました。
チームは各組立ステーションにカメラを下向きに設置し、Tulip ビジョンに接続しました。これにより、技術者は特定の順序に従ったり、長い部品表リストから手作業で部品をチェックしたりすることなく、部品を選ぶことができるようになりました。また、生産中の視覚的な補助や、将来的な工程改善の参考にもなりました。
Laerdalチームは、プロセスのサイクルタイムと品質不良の可視性を拡大することもできました。Tulipビルトイン分析機能を使用することで、Laerdalのエンジニアリングチームは、リアルタイムのデータを分析・可視化し、データに基づいてプロセス改善の意思決定を行うことができるようになりました。
Tulip Tulipは、AWSクラウドのスケーラビリティと俊敏性を活用してLaerdalをサポートしています。Tulip Visionによって取り込まれた画像は、Amazon SageMakerを使用してMLモデルを構築するために使用されます。Amazon SageMakerはフルマネージドAWSサービスであり、開発者やデータサイエンティストが大規模に機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイできるように支援します。
結果
レールダル社では、Tulip ビジョンをソリューションに組み込んで以来、何千ものキットを組み立てていますが、不良品や部品漏れはゼロです。これにより、レールダル社は欠品した部品を顧客に発送したり、返品クレームを処理したりする手間を省き、生産全体のコストと時間を削減することができました。
結論
Tulip Visionは、通常、機械学習の専門知識を持つソフトウェア・エンジニアだけが使用できるツールを製造エンジニアやプロセス・エンジニアに提供します。Tulip使用することで、オペレーションに最も近い個人やチームは、シンプルな市販のカメラを活用して、緊急のビジネスニーズに対応することができます。
デジタルトランスフォーメーション
アプリで構成したシステムが、業務の連携とアジャイルな運用を実現する仕組みをご覧ください。