最初からやり直すことなく、ラインやサイトを追加できます
まずは、紙ベースまたは従来のMES 上で稼働している1つのユースケースから始め、数週間で本番稼働させ、実績のあるテンプレートに基づいて次のラインや新規サイトを立ち上げます。変更内容は現場に反映される前に承認プロセスを経るため、新しいサイトはすでに実績のある仕組みを基盤として開始されます。
設計の変更があっても、スループットと歩留まりを安定させてください
設備の運用担当者は、承認された設計変更を確認し、各シリアル番号を追跡し、不具合を早期に発見します。
手作業による多段階の組み立てを行っているエレクトロニクスやロボティクスのチームの場合、製造のたびに設計が変更され、製品投入までの期間が限られています。歩留まりを安定させるには、通常、承認された変更内容が製品の製造担当者にどれだけ迅速に伝わるかが鍵となります。
Tulip これは、コンポーザブルなMES を実現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 、PLM、および既存の機械やデバイスと連携して動作するため、各チームは各ビルドを管理し、作業の進行に合わせて系譜情報を記録し、成功した手法を次のラインに引き継ぐことができます。
各工程ごとの写真や確認事項を盛り込んだ段階的な手順書により、作業員には最新の改訂版が提示されます。設計変更が承認されれば、作業員はその内容に基づいて作業を行い、組み立てを行います。また、新入社員も、ベテラン社員に数週間も付き添って見習うことなく、すぐに業務に慣れることができます。
各工程における作業指示書やシリアル番号付き製品を追跡し、仕掛品がどこに滞留しているかを確認した上で、その解消ができる担当者にアンドンアラートを送信します。監督者は、シフト内に挽回できる時間がまだ残っているうちに、ラインの停滞に気づくことができます。
Tulip Visionによるカメラ検査では、ユニットが次の工程に進み、手直しにかかるコストが高くなる前に、ステーションでの異常を検知します。これにより、オペレーターの検査負担が軽減されます。欠陥は写真とともに記録されるため、発見された時点から追跡が可能となります。
各シリアル番号にどの部品ロット、工具、作業者、および検査結果が使用されたかを、バーコードスキャン、ビジョンシステム、またはRFIDによって記録します。現場からの返品があった場合、前後を追跡して、影響を受ける可能性のある他の製品を特定します。
ガイド付きキット作成により、資材担当者は各作業指示書および改訂版に応じてどの部品をピッキングすべきかが明確になるため、キットは完全かつ正確な状態で生産ラインに届けられます。作業ステーションでの部品の欠品や誤りが減れば、組み立て開始後の作業停止や手直しの回数も減少する傾向にあります。
新しい行から、コンポーザブルなMES を開始するか、本番環境を稼働させたまま、レガシーシステムをユースケースごとに置き換えていきます。各ユースケースは1つのデータモデルを共有しているため、次の行は前の行で実証された内容に基づいて開始されます。
電子機器およびロボットメーカー各社は、柔軟性に欠けるMES や個別のツール、汎用アプリプラットフォーム、あるいは紙の伝票に代わって、単一のコンポーザブル・プラットフォームを活用することで、生産にリスクを加えることなく、各製造工程を最新の状態に保ち、各ユニットの追跡を行い、新しい生産ラインを接続しています。
まずは、紙ベースまたは従来のMES 上で稼働している1つのユースケースから始め、数週間で本番稼働させ、実績のあるテンプレートに基づいて次のラインや新規サイトを立ち上げます。変更内容は現場に反映される前に承認プロセスを経るため、新しいサイトはすでに実績のある仕組みを基盤として開始されます。
あるシリアル番号に関する作業指示書、検査記録、機械データ、および履歴情報が、1つの共有データモデル上に集約されているため、保証請求やコンテインメントに関する質問にも、1か所で回答することができます。エンジニアは「AI Insights」を活用し、平易な言葉でそのデータに質問を投げかけることで、グラフ形式の回答を得ることができます。
作業指示書は、ツール、スキャナー、ビジョンシステムと連携し、作業ステーションでの組み立て工程におけるミスを未然に防ぎます。また、機械はOPC UA、MQTT、Modbusを介して接続され、700種類以上のデバイスが対応しています。AI Composerは、紙のSOPやPDFを、オペレーターが確認する前に承認プロセスを経る「最初の動作確認用バージョン」に変換します。
電子機器メーカーでは通常、設計の変更に伴いオペレーターが常に最新の改訂版を使用できるようにし、シリアルレベルの変更履歴を記録し、ERP (PLM)や、すでに生産ラインに導入されている機械・デバイスと連携できるソフトウェアが必要となります。「Tulip 」は、その実行層として機能するコンポーザブルな現場運用プラットフォームであり、一部のメーカーではこれを利用してコンポーザブルなMES を導入しています。多くの場合、1つの生産ラインにおける単一のユースケースから導入を開始します。
改訂管理型の作業指示書、工程内検査、シリアル番号およびロットの追跡、ERP 、PLM、および機械との連携、そして製品ラインや拠点を超えて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、まずは1つのユースケースから始め、後で追加していくのも有効です。Tulip では、これらが1つのデータモデルを共有しているため、新しいユースケースを追加するたびに、前回のユースケースで取得されたデータに基づいて構築されていきます。
指示書が印刷されたPDFやバインダーに収められており、誰かがそれらを取り替える必要がある場合、設計変更が現場に伝わるまでには時間がかかりがちです。リリースされたリビジョンに紐付けられたデジタル指示書であれば、オペレーターには承認済みの内容のみが表示されるため、そのタイムラグを短縮できます。『Tulip 』では、構成やリビジョンに応じてワークフローを分岐させることができ、オペレーターに表示される前に各変更が承認されます。
立ち上げ段階でのエラーは、生産開始後に作業指針やトレーサビリティが追加されると、さらに悪化する傾向があります。そのため、最初の製造段階からこれらを整備しておくことが有効です。「Tulip 」を使用すれば、プロセスエンジニアは新製品の作業手順やチェック項目を作成し、設計が確定するにつれてそれらを更新することができます。また、各バージョンは、オペレーターが確認する前に審査と承認を受ける仕組みになっています。
不具合は、追加作業が発生する前に、その原因となった工程で修正するのが最もコストがかからない傾向にあります。各ワークフローに組み込まれた検査(ゲートチェックや写真撮影を含む)により、通常、問題を早期に発見することができます。Tulip では、不適合事項は記録されると同時に、審査と処分のために適切な担当者に振り分けられ、Tulip Visionは、検査中にオペレーターが異常を発見するのを支援します。
トレーニングは、作業員が作業手順を作成する際と同じ指示書に基づいて、現場で行われる方が定着しやすい傾向があります。そのため、設計変更が行われると、トレーニング内容も更新されることになります。Piaggio Fast Forward 社は、新しい自律型ロボット生産ラインのMES としてTulip を採用し、作業員のトレーニング時間の短縮を実現したと報告しています。ゼロから作業手順書を作成するチームの場合、AI Composerを使用すれば、既存のSOPやPDFを、段階的な手順を記した最初の動作可能なバージョンに変換することができ、現場に導入される前に承認プロセスを経ることができます。
はい。Tulip は、お客様がすでに運用されているERP やPLMと連携して動作します。これらのシステムは引き続き「システム・オブ・レコード」としての役割を果たし、Tulip にどのデータを保持し、どのデータをそれらのシステムに転送するかは、お客様ご自身で決定いただけます。REST API、データベースコネクタ、および機械向けのOPC UA、MQTT、Modbusを介して接続が可能で、700種類以上の対応デバイスに加え、SAP S/4HANA、NetSuite、PTC Arena、Arasなどを含むライブラリコネクタが利用可能です。
はい。中央チームが一度標準仕様を作成し、それを各工場に展開します。各拠点では、その仕様を現地の設備や言語に合わせて調整しますが、その根底にあるプロセスは同一のままです。ロールベースのアクセス制御、バージョン管理、承認ワークフローはプラットフォームレベルで管理され、生産ラインや拠点を超えて一元的に把握することができます。
Tulip REST API、データベースコネクタ、および機械向けのOPC UA、MQTT、Modbusを介して接続し、700種類以上のデバイスに対応しています。また、SAP S/4HANA、NetSuite、PTC Arena、Arasなどを含むコネクタライブラリも備えています。お客様のERP 、PLM、その他のシステムが引き続き「真実の源」として機能する一方で、Tulip は、オペレーターに必要なデータをリアルタイムで提供します。
Tulip AIは、お客様の実際の運用データやドキュメントに基づいて動作します。「AI Composer」はSOP(標準作業手順書)をアプリの最初の動作可能なバージョンに変換し、「AI Chat」はお客様のドキュメントに基づいてオペレーターの質問に回答し、出典も明記します。また、「AI Insights」により、エンジニアは平易な言葉で運用データについて質問することができます。運用データは、LLMプロバイダーによって保持されることはなく、そのモデルの学習にも使用されません。
個別生産メーカーが、ガイド付き組立、進行中の作業のリアルタイム追跡、およびシリアル番号レベルの生産履歴管理によって、どのように生産量を向上させているかをご覧ください。