Piaggio Fast Forward

ゼロからのスタート

歩きやすさの向上に伴い、世界中の都市でマイクロモビリティが拡大する中、Piaggio Fast Forward ™（PFF）のチームはチャンスに気づきました。その象徴的なフォルムと、歩くユーザーの後をついていき、荷物を運ぶというユニークな機能を備えた、二輪の半自律型ロボット、gitaが誕生したのです。PFFはgitaをプロトタイプから生産システムへと移行させるにあたり、プロセスを一から構築する必要がありました。従来のMES Tulip 選択したことで、チームはデジタルソリューションを独自に拡張・成長させ、業務全体に新しいアプリケーションを展開することができました。

PFFは、Tulip アプリを組み立てラインに組み込みながら、不可欠なデータ収集の基礎を築き、新しい生産工程で品質基準を確保するためのシンプルな作業指示を展開することができました。

複雑な新製品

プロトタイプから生産に移行する過程で、PFFは業務に対するニーズと要件を特定しました。まず、反復可能なデジタル指示書とオペレーター向けのトレーニング教材が必要でした。新しく加わったオペレーターは、ギータ1台につき150もの部品がある、他に類を見ない複雑な製品を組み立てることになります。

Tulip導入したことで、PFFは組み立てやサブアセンブリーの各段階で従業員を教育し、作業内容に関する最新の指示を提供できるようになりました。トレーニングのスピードアップにより、生産がさらに速くなりました。

「オペレーターは）すべての部品とステップを持っています。Tulip使えば、ミスが少なくなります。"Piaggio Fast Forward、リード・アセンブラー、ハー・グエン氏

Tulipノーコード・プラットフォームを使えば、チームは新しい指示や生産への変更を反映させるために、簡単かつ迅速にソリューションを更新することができます。

ベースラインデータ

PFF社は、指示書やトレーニング資料に加え、あらゆる段階でデータを収集できるようにしたいと考えていました。サイクルタイム、フローレート、タクトタイム、不良件数を把握することで、生産ラインがどのように変化し、成長していくかの基準値を設定することができます。このデータは、成功に影響を与えたり、gitaロボットの生産立ち上げを遅らせたりする可能性のある直感的な反応ではなく、教育的な決定を下すために極めて重要でした。

組織全体でデータを分析・共有することは、PFFチームのすべての活動にとって非常に重要です。Tulip プラットフォームを利用することで、PFFの全業務において、プロセスのあらゆる段階でデータを生成、利用、追跡することができます。Tulip 、AWSクラウドのスケーラビリティと俊敏性を活用し、PFFをサポートしています。

結論

今日の生産環境では、変化に迅速に対応し、分析によって意思決定を裏付けることが重要です。Tulip 、PFFのチームが繰り返し可能な製造プロセスでギータを構築し、すべてのステップのデータを追跡できるよう支援します。不具合や実行時の問題を迅速に特定して解決できるため、最終的により良い製品を提供できるようになりました。

Piaggio Fast Forward すでに、生産データから得た教訓を、新たに導入する製品に活かしています。同社が事業を拡大・成長させていく中で、Tulip 消費者に高品質のロボットを提供するために必要な柔軟性を提供してくれるでしょう。