製造業における予測分析のメリット：オペレーションにおける成功の最大化

データなしで稼働している製造施設で成功しているところは存在しません。予測分析によって最適化された、正確で、測定可能で、意味のあるデータがなければ、工場は競争力を失うだけでなく、非効率、無駄な製品、最適化されていない生産性にかかる費用も失います。

に至るまで、すべての製造業務が重要である。 飲食料品 に消費財を供給している。 パッケージング とテキスタイルへの投資 データおよび人工知能ソフトウェア 品質を犠牲にすることなく生産性を向上させ、消費者の要求と期待に応える。

データは企業の生命線です。24時間365日、未開発の情報にアクセスできます。データ収集プロセスを最大限に活用し、データが工場に利益をもたらす結果を正確に予測しているか、自信がありますか？

過去にとらわれず、未来を見据えること

ほんの数年前のことだ、 製造業の約半数 は、工場の業績をモニターするために、まだスプレッドシートと手作業によるデータ入力を使っていた。

しかし、この "伝統的な "手作業による収集手順には多くの問題がある。プロセスが面倒なだけでなく、非常にミスが起きやすく、不正確なのだ。 

意思決定のためにデータを使用する場合、データアナリストが以下のような方法で作業していることを確認する必要があります。 そもそも正確なデータである。IoTデバイス、センサー、そして IIoT データ収集のプロセスは容易になりつつあるが、アナリストはまだ以下のようなシステムを必要としている。 データを収集し、処理し、意味を持たせる をリアルタイムで行うことができる。適切な機械とオペレーションのモニタリングと予測ソフトウェアがあれば、アナリストがスーパーバイザーに状況を報告しやすくなるだけでなく、工場現場で作業員がより迅速でスマートな意思決定を行えるようになる。将来の結果や生産率を効率的かつ効果的に予測することはおろか、このようなことを可能にするために、手作業によるデータ収集に頼ることは不可能である。

製造業における予測分析活用のメリット

予測分析とは何か？

予測分析は、統計モデルと機械学習技術を使用してデータのパターンを特定し、将来の出来事や結果について予測を行うデータ分析の一種です。平たく言えば、予測分析は、過去と現在の出来事から大量のデータを収集し、これらの出来事に基づいて将来何が起こるかを予測します。

結局のところ、歴史は繰り返すものなのだ。

予測分析は、データをよりよく理解し、その洞察を活用して情報に基づいた意思決定を行い、業務を改善したいと考える企業にとって効果的なツールです。企業は予測分析を次のような目的で使用します。 データの傾向を予測する、 例えば、販売傾向や顧客行動の変化などである。例えば、企業が予測分析を利用して製品の需要を予測し、それに応じて生産を調整したり、潜在的なサプライチェーンのリスクを特定し、それを軽減する戦略を策定したりすることが考えられます。予測分析は次のような分野で応用されています。 さまざまな産業製造業では絶対に必要なものだ。

予測分析ユースケース

製造施設全体に接続されたデバイスがデータポイントを収集することで、アナリストやデータ収集ソフトウェアが、オペレーション全体を通じて、次のような数々の事象を予測することができる：

ダウンタイム、機械の故障、メンテナンスの必要性を削減

管理者は、予知保全を利用することで、機械が故障する前に、より簡単にメンテナンス計画を立てることができる。ここで重要なのは、予測分析によって、管理者や監督者は、メンテナンスが必要だと想定するだけでなく、実際にメンテナンスが必要になったときに必要な調整を行うことができるということです。

にあるマシンの多くは、そのようなマシンを使っている。 この全粒粉メーカー 部品やコンポーネントが密閉されていたため、定期的なメンテナンスの時期を知ることが難しかった。メンテナンスとオペレーションによる修理と使用に関する文書は、以前はすべて手書きでファイルされていた。メンテナンス・チームがそのメモを見直そうとすると、判読できなかったり、紛失していたりすることが多かった。

さらに、機械の問題をメンテナンスに報告した後、オペレーターがそのエリアを離れてしまうことが多く、メンテナンスがいつ到着し、機械の修理にどれくらいの時間がかかったのかがわからず、生産再開の遅れにつながっていた。その結果、生産再開の遅れが生じていた。また、このことは、部門間の請求に支障をきたし、通常、メンテナンスの予算オーバーの原因となっていた。

Sightline EDMが導入され、機械加工指標が期待値から外れた場合にオペレーターに警告を発し、異常を検出して根本原因まで追跡できるようになった。この迅速で便利な方法で潜在的な問題を特定することで、工場の稼働率と効率が向上し、初年度には1つのラインで約$10万ドルの節約につながりました。

品質管理と不良品の削減

予測分析により、管理者は無駄を削減または排除するために、プロセスを早期に停止または調整する貴重な能力を得ることができます。施設のオペレーターは、予測分析を使用して、製造プロセスの潜在的な欠陥や問題を示す可能性のあるデータのパターンを特定することで、品質管理を改善することができます。また、製造データ収集ソフトウェアを使用して、製造プロセスの接続デバイスやセンサーからの品質管理データを分析することもできます。これらの問題に積極的に対処することで、企業は製品全体の品質を向上させることができる。 

あるお客様ニュージャージー州の段ボール包装会社 フルラインのコルゲーターオペレーションを持つ同社では、手作業によるデータ収集を通じて、水分レベル、温度、圧力、接着剤ミックスを変更する実験プロセスを手作業で行っており、その結果、さらに多くの無駄が生じていた。

SightlineのEDM™ソリューションがビジネス最適化の武器となったことで、このクライアントは、接着剤の分配と速度の最も効率的な組み合わせを見つけるために必要なツールを手に入れ、求めていた実質的な結果を得ることができた。

製造現場で予測分析を導入するには？

製造オペレーターは、効率的かつ効果的に業務を遂行するために、競合する優先事項や課題のバランスを取る必要があります。製造施設に予測分析を導入することは、この目標を促進するのに役立ち、以下のようないくつかの方法で達成することができます：

• 機械学習： 機械学習アルゴリズムは、センサーや機械のログなど、さまざまなソースからのデータを分析して、メンテナンスの必要性を予測し、傾向とパターンを特定し、生産プロセスを最適化することができる。
• 予知保全： 予知保全システムは、センサーと機械ログのデータを使用して、機器が故障しそうな時期を予測し、事前保全とダウンタイムの削減を可能にする。
• 品質管理： 品質管理システムからのデータを監視し、予測分析を使って分析することで、製品の品質に潜在的な問題を指し示す可能性のある傾向やパターンを発見することができる。
• サプライチェーンの最適化： ユーザーは、サプライチェーンを最適化するために予測分析を適用し、需要の予測、ボトルネックの特定、在庫レベルの最適化を支援することができます。
• エネルギー管理： 製造施設では、予測分析を採用してエネルギー使用を最適化することで、コストを削減し、持続可能性を高めることができる。

最終的に、業界の専門家は、施設の様々な分野で予測分析を統合することができる。その目的は、予測分析が最も役立つ可能性のある特定のビジネスゴールと分野を特定し、その技術を企業に導入し統合するための計画を立てることです。

未来へ踏み出す時

Sightlineの製造分析ソフトウェアは、以下を目的として設計されています。 製造業を支援する は、応答時間を改善し、問題を防止し、従業員の安全を守ります。産業用モノのインターネット（IIoT）のインテリジェンスを利用して、複雑なプロセスを合理化し、効率を高め、収益を促進します。さらに、当社のIIoTプラットフォームにはキャパシティ・プランニングの予測分析が含まれており、製造業や工業企業が現在および将来の需要をよりよく理解し、対応できるよう支援します。当社のソフトウェアは、製造業がプロセスを合理化し、成功を収めるのを支援するために作られています。私たちは、貴社の工場現場が何を必要としているのかを理解しており、簡単に実装・統合できる予測分析ソフトウェアは、貴社の製造プロセスを最適化し、貴社の成功を最大化するための答えです。

の専門家たち。 サイトラインシステム を始めるのに役立つ。 お問い合わせ 当社のソフトウェアがお客様の製造オペレーションをどのように変革できるかについて、詳しくはこちらをご覧ください。