EVの設計変更に遅れを取らないようにする
EVや新車の発売に伴い、研究開発部門から頻繁に設計変更が持ち込まれる傾向があります。エンジニアの皆様は、各構成や改訂ごとに影響を受ける工程を自ら更新しますが、再実装が必要な一元化されたMES は存在せず、オペレーターには変更が承認されてから初めて反映されます。AI Composerは、既存のSOPをレビュー用の最初の動作可能なバージョンに変換することができます。
需要の変化に応じて生産量を増やし、すべての部品の追跡可能性を確保する
ミス防止組み立て、シリアル番号やロット番号による部品の追跡、および量産立ち上げ時のボトルネックの特定を行います。
EVや運転支援システムへの需要は絶えず変化しており、納期が厳しい新規契約が次々と舞い込み、新規の事業者は長く続かないことがよくあります。それでも、お客様はどの注文においても、常に同じ品質と納期厳守を期待されています。
Tulip これは、コンポーザブルなMES を実装するために使用される、コンポーザブルなフロントライン運用プラットフォームです。ERP や機器、各種ツールと連携するため、エンジニアはガイド付きで追跡可能なワークフローを作成し、設計や契約に変更があった際にそれらを更新することができ、現場に反映される前に承認を得ることができます。
デジタルワークフローは、経験の浅いオペレーターからベテランのオペレーターまで、複雑な組み立て工程を段階的に案内し、各ステップでミス防止策を講じています。オペレーターが行き詰まった場合、監督者に通知が送られます。これは、新入社員がまだ生産ラインの作業を習得している段階において、特に重要な役割を果たします。
バーコードのスキャン、ビジョンシステム、またはRFIDを活用することで、作業の進行に合わせて、各部品、サブアセンブリ、および工程をシリアル番号やロット番号と紐付けます。これにより、シリアル番号の取り違えや注文の混同を防ぎ、チームが前工程や後工程を追跡して、問題のある製品を特定・隔離することが可能になります。
各ステーションで適切な手法が適用され、記録されていることを確認してください。例えば、デバイスの接続機能を通じて測定されたドライバーのトルク値などが挙げられます。コンピュータビジョンによる検査により、生産ライン上で欠陥を検知できるため、ラインの稼働を遅らせる手直しや廃棄となる部品の数が減少する傾向にあります。
OEMからトレーサビリティの義務付けを受けているサプライヤーの場合、生産データや製品履歴データを、顧客が指定する形式に変換して提供したり、サプライヤーポータルに直接送信したりすることができます。また、生産環境全体を公開することなく、APIを通じて特定のデータセットをOEMと共有することも可能です。
ランピングラインの各工程を通過する各作業指示書を、シリアル番号、ロット番号、または単位ごとに追跡します。シフトが進行中のうちにボトルネックが明らかになり、その解消ができる担当者へアンドンアラートが送信されます。
機械や装置のデータを収集し、稼働停止時間とその原因を追跡し、重大な事象が発生した際には共有チャネルにアラートを送信します。新ラインの立ち上げ段階では、予期せぬ停止が最も大きな打撃となる傾向があります。
Tulip が、自動車業界のチームに対し、設計変更に迅速に対応し、各部品に何が組み込まれたかを証明し、ステーション間のデータを安全に連携させる上で、柔軟性に欠けるMES や、個別のポイントツール、汎用的なローコードプラットフォーム、あるいは紙やスプレッドシートと比較して、どのように役立つかについてご説明します。
EVや新車の発売に伴い、研究開発部門から頻繁に設計変更が持ち込まれる傾向があります。エンジニアの皆様は、各構成や改訂ごとに影響を受ける工程を自ら更新しますが、再実装が必要な一元化されたMES は存在せず、オペレーターには変更が承認されてから初めて反映されます。AI Composerは、既存のSOPをレビュー用の最初の動作可能なバージョンに変換することができます。
記録に不備があると、チャージバックや保証に関する紛争は高額になりがちです。「Tulip 」は、作業の進行に合わせて各部品、サブアセンブリ、工程をシリアル番号またはロット番号と紐付けます。そのため、顧客から部品について問い合わせがあった際、御社のチームはその部品に何が使用されたかを提示し、影響を受けた製品のみに対象を限定することができます。
各ステーションでは、トルク測定結果、視覚検査結果、および機械データが収集され、シリアル番号またはロット番号と紐付けられます。記録用システムとしてERP に転送するデータは、お客様ご自身で決定いただけます。Tulip はSOC 2認証(タイプIIレポート)を取得しており、SAML SSO、ロールベースのアクセス制御、監査ログ機能を備えており、お客様のITアーキテクチャに適合します。
産業用および多目的車両のメーカーであるTICO Tractors社は、品質検査と手直し工程をデジタル化しました。
「Tulip がなければ、生産量を倍増させることはほぼ不可能だったでしょう。」
RFK Racingでは、Tulip を活用して部品の在庫管理やレースカーの組み立て状況を把握し、レース後の分解・点検にかかる時間を短縮しています。
自動車部品サプライヤーや自動車メーカーは、一般的に、シリアル番号やロット番号による部品の追跡を可能にし、契約やプラットフォームごとに変化する組み立て工程をオペレーターに案内し、ERP や、生産ラインにすでに設置されている機械・工具と連携できるソフトウェアを必要としています。「Tulip 」は、コンポーザブルなMES を実現するためのコンポーザブルな現場運用プラットフォームであり、チームは通常、1つの生産ラインにおける1つのユースケースから導入を開始し、その後、段階的に拡大していきます。
シリアル番号およびロット単位のトレーサビリティ、顧客が求める形式でデータを送信する方法、作業現場でのエラー防止ガイド、ERP や機械との連携、そして工場間で一貫して適用される変更管理機能に注目してください。また、1つのユースケースから始めて、そこから拡張できることも役立ちます。Tulip は、これらすべてを1つのデータモデル上で実行するため、新しいユースケースは毎回、前回の段階よりも有利なスタートを切ることができます。
OEMのトレーサビリティ要件の多くは、各シリアル番号またはロットにどの部品、工程、結果が組み込まれたかを、顧客が承認する形式で証明することに帰着します。Tulip は、すべての部品、サブアセンブリ、および工程をシリアル番号またはロットに関連付けることで、部品の完全な系譜を把握します。そのデータは、顧客が指定する形式に変換して提供したり、サプライヤーポータルに直接送信したりすることができます。
各ユニットの系譜(どのロット、工具、作業者、検査結果が使用されたか)がすでに把握されている場合、問題の封じ込めはより迅速に進みます。「Tulip 」では、各工程を作業指示書、シリアル番号、またはロットに紐付け、タイムスタンプ、作業ステーション、作業者、結果、および写真を添付します。これにより、チームは、例えばロットYから製造されたすべてのユニットを遡及・追跡し、その他の潜在的な欠陥製品を特定することができます。
現場での指導により、新人オペレーターがベテランの作業を見学する期間が短縮されます。『Tulip 』では、作業手順書がツールやビジョンシステムと連携しているため、各工程でミスが発生しないよう対策が講じられています。また、AI Composerは既存の手順書(SOP)やPDFを草案に変換し、現場に展開される前に承認プロセスを経る仕組みとなっています。
Tulip REST APIやデータベースコネクタを通じてERP に接続し、OPC UA、MQTT、Modbusを介して生産ライン上の機器と接続します。対応デバイスは700種類以上です。ライブラリコネクタには、SAP S/4HANA、NetSuite、PTC Arena、Arasなどが含まれます。お客様のERP およびPLMは引き続き基幹システムとして機能し、Tulip はそれらのデータを生産現場のオペレーターにリアルタイムで表示します。
Tulip SOC 2 認証(タイプ II レポート)を取得しており、SAML SSO、ロールベースのアクセス制御、監査ログ、および保存時および転送中のデータ暗号化機能を備えています。OEM から生産データの提供を求められた場合、生産環境全体を公開することなく、API を通じて特定のデータセットを共有することができます。Tulip に残すデータと、ERP や PLM へ転送するデータは、お客様ご自身で決定いただけます。
はい。Tulip では、中央のチームがプロセスを一度作成し、それが第2のサプライヤー拠点であれ、新しいEV生産ラインであれ、各工場に展開します。各拠点は、そのプロセス自社の設備や用語に合わせて調整します。バージョン管理、承認ワークフロー、および役割ベースのアクセス権限はプラットフォームレベルで管理され、全生産ラインにわたるパフォーマンスや品質の状況を一元的に把握することができます。
Tulip AIは、御社の文書や生産データに基づいて動作するため、現場での活用に非常に役立ちます。プロセスエンジニアは、AI Composerに既存のSOPから組立手順書の草案を作成させ、確認・承認を得ることができます。また、トルク順序が分からないオペレーターは、AI Chatに質問することで、御社の文書に基づいた回答を得ることができます。さらに、不具合の傾向を追跡しているエンジニアは、AI Insightsに平易な言葉で生産データについて質問することも可能です。LLMプロバイダーは、御社の運用データを保持したり、モデルの学習に利用したりすることはありません。
自動車部品サプライヤーや自動車メーカーが、エラー防止対策が施された組立工程、シリアル番号単位のトレーサビリティ、そして顧客が活用できるレポートを通じて、生産ラインを円滑に稼働させ、各部品を確実に管理している様子をご覧ください。