製造業における効果的なセンターラインのためにデジタル技術を活用する3つの方法

今日の製造現場では、正確さがすべてです。一貫性のない、あるいは信頼性の低い生産結果では競争力を維持することは不可能であり、生産品質の低下が組織に大きな不利益をもたらすことは周知の事実です。1つの製品偏差がメーカーに与えるコストは、平均で$25,000から$55,000に上ります。製品ロスが発生した場合、このコストは100万ドルを超えることもある。 

何がこのような深刻な損失をもたらしているのだろうか？各施設や工場におけるプロセスの可視化不足である。プロセスのボトルネック、予期せぬダウンタイム、不正確なプロセスパラメーターなど、製造業者は社内で発生するいくつかの共通の課題に直面している。これらの問題に直接立ち向かう方法は、センターラインの戦略を活用することである。

センターラインとは何か？

センターラインオープン・エンベロープとも呼ばれるこの手法は、リーン生産方式でよく使われる手法で、一貫性を保証するために標準化されたプロセス設定とパラメーターを確立し、使用するために製造プロセスに適用することができる。 

基本的に、あらゆる製造工程内の各ステップやアスペクトは、上限と下限を持つ可変範囲で発生することができる。これにより、外部からの影響（機器の摩耗、規制成分など）に柔軟に対応することができます。センターラインは、製造プロセス内のこれらのサブ要素のそれぞれが、最適な生産結果を得るための理想的な値に指定されたときに発揮されます。 

製造工程を各段階に分解し、各段階で達成すべき仕様を正確に特定することで、今日の製造チームは次のようなことが可能になる：

• 信頼性の高い出力
• バッチまたは製品偏差の排除
• 廃棄物の最小化
• 納期の短縮
• 一貫した高品質の生産
• より安全な環境
• 収益性の向上

センターラインを導入することは、非常に有益なプロセスであることは間違いないが、適切なデジタル技術がなければ、不可能な作業に思えるかもしれない。では、どのようにすれば効果的にセンターラインを導入できるのか、その方法をご紹介しよう。

デジタルデータ分析技術を活用した効果的なセンターリング

ビジネス・ワークフローにセンターライン戦略やオープン・エンベロープ戦略を適用する鍵は、高度なデータ分析技術にあります。ほぼリアルタイムで業務データに明確にアクセスできなければ、プロセスを全体的に理解し、問題を先取りし、各変数の真の原因と結果を特定することは非常に困難です。

のようなソリューションがある。 サイトラインシステム は、製造チームが単一の場所で、過去の情報と時系列情報の両方を含むオペレーション全体の全データを収集、クレンジング、セキュア化、可視化、分析できるようにします。特にセンターラインを改善するために、このテクノロジーは以下のプロセスをシームレスに実現する能力を提供します。

1. センターライン設定

Sightlineのようなビッグデータ管理ツールを活用することで、チームは変数を迅速にテストし、センターラインの位置を決定することができます。これは、まず焦点となるプロセス内の主要な変数を確立し、次にそれぞれの許容限界値、つまり最終結果として許容できない製品品質を防ぐ測定可能な範囲を作成することによって行われます。 

限界値が特定された後は、これらの範囲内で特定の値をテストし、モニターして、許容できる製品品質だけでなく、最適な製品品質につながる理想的な数値を見つける番だ。従来のデータ分析技術では、手作業による記録を用いて、結果を文脈化し、特定の変数限界と関連付けようとするが、これではエラーの余地が大きく、データの選別に何ヶ月もかかることがある。

Sightlineは、機械学習や以下の技術を使用して、これらの理想的な限界の自動計算を提供することができます。 予測分析技術データインテリジェンス・ソリューションは、さまざまな運転条件下でデータを正確にモデル化し、分析します。データ・インテリジェンス・ソリューションは、お客様が必要とするあらゆる測定基準に関するリアルタイムデータを、お客様が注目しているあらゆる入力からシームレスに収集し、過去のデータの完全なコンテキストを分析し、変動する条件に基づいて将来の出力を確実に予測します。

これにより、中心線確立のプロセスが迅速化され、製造工程のすべての部分の目標値が定義される。

2. 異常検知と根本原因分析

さらに、Sightlineは、各プロセスがセンターライン設定後にどのように機能しているかを、エンジニアが簡単、確実、継続的に監視することを可能にし、望ましいプロセスパラメーターに関連する逸脱をほぼリアルタイムで警告する機能を備えています。これは 異常検知人工知能、機械学習、ビッグデータ分析を活用して、過去のアクティビティを測定・追跡し、カスタムパラメーターとアラートのコンテキスト内で潜在的なデータの異常値を特定します。

このシステムは、早期警告検出アルゴリズムを利用して、生産中断になる前に、中心線から外れたプロセス・パラメーターの問題を特定する。また、「スパイク・ファインダー」を視覚的に表示することで、生産上の重大な問題になる前に、システムや設備全体の予期せぬデータ・スパイクを表示する。 

そして、アラートが届いたとき、テクノロジーはそれだけにとどまりません。Sightlineは、高度な相関エンジンを使用して、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、およびデータベースのイベントを高度な分析エンジンで分析し、以下を迅速に特定します。 根本原因分析。 

これにより、問題が発生した原因であるプロセスパラメーターの中心線との不整合箇所を正確に特定するための当て推量や長いタイムラインを排除することができる。真の中心線に戻すためにワークフローを調整する必要がある箇所を明らかにすることで、生産成果が大幅に改善されます。

3. センターラインの洗練

貴社のオペレーションは、"画一的 "な手法では、長期にわたって存続できない可能性が高い。新しい製造規則が開発されたり、新しい材料や設備が導入されたり、新しい工程が導入されたりした場合、生産目標を達成するためには、センターラインを継続的に改良していくことが重要です。

そのための簡単な方法は、高度なデータ分析技術に頼って上記のステップを繰り返し、方程式に新たな要素を導入したにもかかわらず、最適な生産結果を維持するために変数を素早く再調整することである。

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