デジタルトランスフォーメーションが目前に迫り、企業は業務改善に活用できる高度な製造データ分析プラットフォームに目を向ける企業が増えています。顧客の期待と競争の激化がこのトレンドを後押ししています。デジタル化が普及するにつれ、この業界で競争力を維持するためには、製造分析ソリューションが必要になります。
デジタルトランスフォーメーションと製造アナリティクス
デジタルトランスフォーメーションは、ほとんどすべてのものに影響を与えている。製造業にとっては、デジタル技術とビッグデータ管理ツールを活用し、IoTパイプライン・モニタリングからのデータを使用してプロセスと生産高を改善することを意味する。その結果、効率が向上し、生産物の品質が向上し、市場が変化したときに迅速に対応できるようになり、最終的には収益性が向上する。
では、IIoTとIoTとは何か？IoT（Internet of Things）とは、物理的な物体から収集されるデータの広範なカテゴリーであり、IIoT（Industrial Internet of Things）とは、製造業などの産業で収集されたデータをデジタル的に集約したものである。技術の進歩により、このデータはリアルタイムで収集され、製造プロセスに関する最新の情報を得るために使用することができる。この種のデータは時系列データと呼ばれ、SightlineのEDM製造分析ソフトウェアは、この圧倒的な量の情報を分析し、チームのために可視化と洞察を生成することができます。
時系列データ分析とは？
時系列データは、通常は予測可能な間隔で、一定期間にわたって繰り返し収集されます。この種のデータは、天気予報から犯罪統計まで、どこにでもあり、IoTパイプライン監視システムを通じて収集される最も一般的なデータタイプです。実際、その偏在性は時系列データの最大の問題の1つであり、組織が製造データ分析ソフトウェアを必要とする理由でもあります。IIoTは数百万ポイントのデータを生成します。従来のスプレッドシートをベースとした製造アナリティクスを使用するだけでは、データ入力にかかる労力と時間を有益なものにするのに十分な強度と速度がありません。
製造分析ソリューション は、この膨大な量のデータを取得し、過去のデータと組み合わせて、現在のプロセスとオペレーションのステータスに関する洞察を生み出し、時間の経過とともに発生したパターンを強調することができます。これらの製造分析ツールは、異常が検出された場合にアラートを送信することもでき、予定外のダウンタイムを回避し、何かが発生した場合に迅速に行動するための時間を確保するのに役立ちます。
時系列データはデータインテリジェンスの基礎であり、データインテリジェンスは未来予測に役立つ。
データインテリジェンスの現状
要約すると、IIoTとは、製造装置のような物理的な物体からデータを収集し、デジタル的に集約するプロセスである。製造データ分析とは、そのデータを分析してパターンを確認し、異常を検出するプロセスである。データ・インテリジェンスとは、製造データ分析ソフトウェアが機械学習と人工知能を適用して、将来の事象についてますます正確な予測を提供する方法である。
これらの予測分析ツールは多くの利点を提供するが、最も重要なのは、今後の生産能力の変化を予測し、運用を最大化するためにメンテナンスを計画し、計画外のダウンタイムを完全に排除する能力である。
2022年には、より多くの企業が次のことを要求するようになると予想される。 予測分析のためのデータインテリジェンスツールを製造分析ソリューションに組み込む.SightlineのEDM製造データ分析ソフトウェアは、IoTパイプライン監視データをシームレスに集約し、分析し、可視化し、異常を警告し、根本原因分析を行い、AIと機械学習を活用して予測分析をほぼリアルタイムで行います。 データ分析ソフトウェア 製造業のために特別に作られたこの製品は、問題を瞬時に検出すると同時に、今後起こりうる潜在的な問題を警告してくれるはずだ。
製造業向け予測分析ツール
堅牢な高度製造分析プラットフォームであるSightline EDMは、センサーやその他のシステムからのリアルタイムデータを使用して、生産予測レポートを迅速に作成することができます。また あらゆるメトリクスに対するアラート 許容されるパラメータから外れている。これらのカスタマイズ可能なレポートは、現在と将来の両方で、労働力の利用可能性、修理、供給、およびロジスティクスに関する情報を提供することができます。
さらに、Sightline EDMは、収集したリアルタイムデータを過去のデータトレンドと組み合わせることで、設備全体の生産に関する基準値を確立し、需要の変動に基づくリソースの要件に関する分かりやすい情報を生成することができます。これは、製造組織が直面しうる最大の財務的損失のひとつである計画外ダウンタイムを効果的に排除できることを意味します。このケーススタディでは ある電子機器メーカーは、ダウンタイムと問題対応時間の両方を削減しました。 Sightline EDMの製造業向け予測分析ツールを使用。
異常検知
Sightline EDMの製造分析ツールは、生産施設全体の数百のOTおよびITメトリクスを、ユニットまたはプロセスレベルまで照合します。センサー、モニター、機器、労働力、サーバー、アプリケーション、ネットワーク・デバイスから収集したデータを単一のダッシュボードに統合し、視覚化することで、データが何を物語っているかを迅速かつ容易に理解することができます。
このダイナミックなソフトウェアは、ビッグデータ管理ツールのパワーを提供するため、業務全体を積極的に監視することができます。様々な入力に対して独自のパラメータを設定した後、Sightline EDMは、製造プロセス全体を通して何かが間違っていることを示す可能性のある異常値や異常値をデータから検出すると、リアルタイムでアラートを送信します。この情報により、チームは迅速に状況を把握し、望ましいプロセスから逸脱したものを修正するために迅速に対応することができます。この使用例では 包装メーカーがサイトライン放電加工機を活用して廃棄物を削減し、効率を最大化リアルタイムでのシステム更新と予測分析の両方を使用している。
根本原因データ分析
異常が検出されると、Sightline EDMの製造分析ツールは直ちに異常発生箇所の特定に取り掛かります。自動化された根本原因分析プロセスにより、Sightline EDMの高度な相関エンジンは、すべての設備、オペレーション、機器、サーバー、アプリケーション、データベースにわたるイベントを分析し、異常が検出されるとほぼ同時に根本原因を特定します。この製造アナリティクス・ソリューションにより、過去の問題と解決策がシステムに記録されるため、チームは影響を限定し、長期にわたってより多くの価値を提供するために、迅速な行動を取ることができます。機械学習による予測分析ツールにより、Sightline EDMは、今後発生する同様の問題を検出する能力がますます向上し、過去に発生した事象に対する調査メモや推奨される解決策など、サービス問題の文書化を提供できるようになります。
このユースケースは Sightline EDMの先進的な製造分析プラットフォームは、根本原因を調査し、製造組織に具体的な利益をもたらします。.
キャパシティ・プランニング 予測データ分析
キャパシティ・プランニングは製造業にとって不可欠である。これを効果的に行うには、組織は最大キャパシティがいくらか、いつそれに達するか、どのような需要が予想されるか、そしてすべてがどのように交差するかを知っていなければならない。キャパシティプランニングの予測分析を正しく活用することは、効率性の向上、オペレーションコストの削減、適切な量の製品の供給、効果的なリソース管理を意味する。
Sightline EDMのキャパシティ・プランニング・レポートは、これを簡単にする：
- データ収集の効率化とリアルタイムでの分析
- オペレーションと生産のベースラインを確立する
- 予想される仕事に対する予想されるキャパシティを比較する
- キャパシティ・プランニングの予測分析を自動化し、いつ、どこでキャパシティが不足するかを予測する。
- 生産維持・拡大のための資源配分を明確に示す
Sightline EDMは、生産予測レポートや、システムや設備全体のキャパシティしきい値制限を含むアラートを展開することで、ボトルネックが発生しそうな場所や、生産能力が不足しそうなタイミングを示します。最終的に、Sightlineのキャパシティ・プランニング・レポートは、数年先までの過去の利用率に基づき、将来の需要を満たすのに自社のオペレーションと利用可能なリソースが十分かどうかを正確に予測するのに役立ちます。
産業・製造業データ分析に最適な予測データ分析ソフトウェア
産業および製造データのすべてを、使いやすい1つのインダストリー4.0プラットフォームに収集します。Sightline EDMで時間とコストを節約しましょう。 会話を予約する Sightlineがお客様の製造業の効率化にどのように貢献できるか、EDMのエキスパートにご相談ください。
よくある質問
デジタル技術とビッグデータ管理ツールを活用し、IoTパイプラインモニタリングからのデータを使用して、プロセスとアウトプットを改善する。
製造アナリティクス・ソリューションは、リアルタイムの時系列データと過去のデータを組み合わせることで、現在のプロセスやオペレーションの状況に関する洞察を生み出し、時間の経過とともに発生したパターンを浮き彫りにする。
製造データ分析ソフトウェアソリューションに組み込まれた機械学習と人工知能（AI）ツール。
サイトラインEDM。
ブランドン・ウィッテは、リアルタイム・パフォーマンス・モニタリングおよび分析ソフトウェアの世界的リーダーであるSightline SystemsのCEOです。20年近くにわたりSightlineの指揮を執るブランドンは、業界を横断するイノベーションを推進し、最近ではAQUA Sightlineを発表して養殖業にも進出しました。
バージニア工科大学パンプリンビジネスカレッジで経営科学の理学士号を取得した経験豊かなエグゼクティブであるブランドンのキャリアは、エンタープライズソフトウェア、IT戦略、プロフェッショナルサービスなど多岐にわたります。
ブランドンのリーダーシップの下、Sightlineは高度なアナリティクスを通じて実用的な洞察を提供することで高い評価を得ています。