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スマート・マニュファクチャリングとは

Smart Manufacturing Leadership Consortium(SMLC)は、スマート・マニュファクチャリングを「ビジネス・レベルのスピード感でソリューションを実装し、同時に豊富な価値を創出することを可能にするオープン・インフラストラクチャを通じて既存および将来の問題を解決する能力」と定義しています。

Infiniti Researchのエキスパートによると、「スマート・マニュファクチャリングは全世界で製造の重点領域となっています」。「スマート・ファクトリーの形式で、またインダストリー4.0の採用により製造プロセスに浸透しており、従来の製造をより優れたものに変革しています。」

テクノロジーの急速な進化が、この新たな産業革命をリードしています。MIT Professional Educationによると、「この革命は、サイバーフィジカルな生産システムに基づいており、製造部門で業務を完了する従来の方法に挑戦し、ますます動的なものにしていきます」。

「スマート・マニュファクチャリングは、最新のデータ・サイエンスや人工知能で使用されている技術同士の集約により構成され、将来の工場で使用できるプロセスを生み出しています。しかし、なぜ今必要なのでしょうか。」

「スマート・マニュファクチャリング・テクノロジーによって効率性が向上し、システムの脆弱な点が排除されます。特徴として挙げられるのは、産業界の高度に連携されたナレッジ対応の企業であり、こうした企業は、すべての組織とオペレーティング・システム(OS)がリンクされ、生産性、サステナビリティ、経済性の向上を実現しています。」

スマート・マニュファクチャリングにより、メーカーは、クラウド・テクノロジーを活用し、大量の重要なデータを保存して使用することも可能になります。このデータは、工場内の製造アプリケーションやサプライチェーン全体にわたって、さらに使用できるようになります。

これまで、この種類のデータは効果的にアクセスしたり分析したりすることが非常に困難でした。今日では、メーカーは全体像を把握し、より的確で十分な情報に基づく意思決定を行い、それに従って行動することができます。

スマート・マニュファクチャリングによる競争力の獲得

スマート・マニュファクチャリング(SM)では、データへの接続性とリアルタイム・アクセスを活用して製造プロセスを改善します。

スマート・マニュファクチャリング・アプローチの利点

品質の向上: プロセスのデジタル化により、ヒューマン・エラーや失敗の可能性が減少します。これにより、プロセスとパフォーマンスをモニターして、歩留まりを高め、リソースをより効果的に使用できるようになります。

予知保全による運用コストの削減: スマート・ファクトリーにより、メンテナンスの問題をより適切かつ迅速に予測して解決できるため、コストのかかる機器の修理が減り、生産の中断を回避できます。

顧客満足度の向上: スマート・マニュファクチャリングにより、マネージャーはより正確なデータにアクセスできるため、重要業績評価指標(KPI)をより効率的に測定したり、より優れたサービスを顧客に提供してニーズにリアルタイムで応えたりすることができるようになります。

大幅なコスト削減: サプライチェーンと生産のデータや分析結果にアクセスしやすくなり、予測精度が向上して無駄が減るため、適切な需要管理を通じてコスト削減に役立ちます。

生産性の向上: 自律型の機械が相互に通信することで、大量のデータが生成され、新たな分析シナリオが実現します。こうしたデータにより、生産プロセスに対するリアルタイムのインサイトがもたらされ、マネージャーが効率性に関する計画を調整し、生産性を高めるのに役立ちます。

従業員満足度の向上: 最新のテクノロジーを利用することで、新しい人材を確保して維持できます。最新のテクノロジーによってヒューマン・エラーが減少するため、従業員は顧客の不満に関する問題を処理しなければならない回数が減ることになります。

エネルギー効率: すべてのメーカーは、無駄を削減することでカーボン・フットプリントを削減できます。しかし、エネルギー集約的な産業では省エネの点で得るものが最も多く、エネルギーの無駄が減るだけでなく、結果として製品をより手頃な価格で提供することもできるようになります。

デジタル時代に適応する製造業

先進的な製造4.0テクノロジーの採用が効率性、柔軟性、および製品のイノベーションを推進し続ける中で、将来の工場は競争力を必要としています。

あらゆる規模のメーカーが、競争力を維持するためにスマート・マニュファクチャリングの取り組みを導入しなければなりません。しかし、そのためには、まず組織のリーダーが新しい考え方を身につける必要があります。

スマート・マニュファクチャリング・アプリケーションの統合に向けて機器に投資することは、最初のステップとして適しています。この投資は時間の経過とともに、プロセスの改善、コストの削減、売上の増加に役立ちます。

デジタル化の拡大とテクノロジーの大幅な進歩により、スマート・マニュファクチャリングのイノベーションと成長がすでに推進されています。Dataplaceによると、「スマート・インダストリーは製造企業でよく知られているトレンドです。データ統合により、生産システムを連携し、企業、顧客、またはサプライチェーンのリアルタイムの変化に対応することが可能になります」。

スマート・マニュファクチャリング関連のテクノロジーとソリューション

スマート・マニュファクチャリング・ソリューションを適切に組み合わせて従来の製造プロセスに導入すると、要件を正確に予測したり、エラーを特定したりでき、イノベーションや製造プロセスをより管理しやすくなります。

スマート・マニュファクチャリング・アプローチを導入する際には、データ・レイクハウス・ソリューション、モノのインターネット(IoT)統合、AIや機械学習ベースの分析、デジタルツイン、拡張現実とロボット工学などの数多くのテクノロジーが特に重要になります。

データ・レイクハウス

データ・レイクハウスは、メーカーがあらゆる種類のデータを保存、理解、および分析できる最新のオープン・アーキテクチャです。データウェアハウスのパワーおよび豊富な機能を、メーカーで現在最もよく使われているオープンソース・データ・テクノロジーの幅および柔軟性と組み合わせたものです。

データ・レイクハウスは、さまざまなデータソース(請求書やフォームなど)やデータ形式(テキスト、音声、動画など)から新しいインサイトを簡単に集約、分析、発見でき、最新のAIフレームワークやデフォルトのサービスを利用できるようにします。

強力なソリューションを利用して、運用データのリアルタイムでの収集および集約、データからのインサイトの収集、スピーディなコミュニケーション、包括的かつ協力的な意思決定を行えることはすべて、効率的な意思決定プロセスにおいて不可欠な要素です。

代表的なユース・ケースは、さまざまなサプライヤーからの調達能力をサポートして、メーカーがサプライチェーンの耐障害性を実現するのを支援することです。データ・レイクハウスは、生産に必要な資材の輸送と供給に使用される在庫、倉庫管理および輸送システムを通じて販売管理を処理するERPシステムからのデータを統合できるようにすることで、これを可能にしています。


産業分野向けのモノのインターネット

産業分野向けのモノのインターネット(IIoT)は、スマート・マニュファクチャリングの適切な導入やビジネス・ゴールの効率的な達成において重要な役割を果たします。

IIoTの導入方法の例として挙げられるのは、コネクテッド・ファクトリーで機器のセンサー、カメラ、生産ロボット、その他のインテリジェント・デバイスをすべて5Gローカル・ネットワークを介して接続し、リアルタイムのデータを収集できるようにすることです。収集したデータをAI/機械学習(ML)ソリューションにプッシュし、そのソリューションからリアルタイムの提案を受けることで、予知保全、生産資産のリモート・モニタリング、資産活用、各種プロセスやタスクの自動化に関連する意思決定を十分な情報に基づいて行うことができます。


AI/ML

人工知能と機械学習は2つのタイプのインテリジェント・ソフトウェア・ソリューションであり、過去、現在、将来のテクノロジーがより人間らしい特性を模倣するようにどのように設計されるかに影響を与えています。

人工知能はその核心において、人間の知能を模倣してタスクを実行し、同時に収集した情報に基づいて自身を反復的に改良することができるテクノロジーやソリューション、システム、機械です。

機械学習はAIのサブセットであり、使用されるデータに基づいて、パフォーマンスを調べたり改善したりできるソフトウェア・システムの構築に重点を置いています。つまり、すべての機械学習ソリューションはAIソリューションですが、すべてのAIソリューションが機械学習ソリューションであるわけではありません。

メーカーは、機械学習を活用して、品質、歩留まりなどの運用上の問題に対する隠れた根本原因を特定しています。エキスパートは、深いインサイトによって、意思決定を迅速化し、生産におけるボトルネックを排除できます。

スマート・マニュファクチャリング・ソリューションは、人工知能と機械学習を活用して情報をコンテキストに当てはめて実用的なインサイトを提供するため、機械の故障を予測して、前もってメンテナンスを実施し、生産スケジュールを調整して、コストのかかるダウンタイムを回避できます。

そのため、メーカーは、在庫棚卸、ドキュメント処理、生産性や効率性の分析など、さまざまな内部プロセスを自動化して、動向に即座に対応し、全社的に品質を高めることができます。


異常検出

異常検出ソリューションは、製造機器の予知保全に使用できます。異常検出は、デフォルトのアルゴリズムを使用して、時系列データのさまざまな異常を検出することで、ハードウェア機器の修理、交換品や消耗品の注文、予防措置の実施による中断の回避、効率性の向上など、製造のプロセス、タスク、意思決定を自動化します。

予測分析と複数のデータソースによって、工場の効率性をモニターし、異常な生産動作を検出します。機器の異常動作を検出および予測するための機械モニタリング・プラットフォームを使用し、予想される障害を修復するための次の最善アクションを推奨および自動化します。

品質モニタリングを生産サイクル全体で導入して、品質の逸脱を検出し、予測アラートを生成します。これにより、即時の根本原因分析を実行して、品質の問題のソースを特定し、過去にあった品質の問題の実際のデータを使用してベストプラクティス・トレーニングを設定できます。

スマート・マニュファクチャリングを使い始める

スマート・マニュファクチャリングは、新しいアプローチやスマート・テクノロジーの支援により、メーカーの耐障害性を高めるのに役立ちます。

その場合、オラクルのスマート・マニュファクチャリング・ソリューションをご覧になり、人工知能と機械学習を活用して情報をコンテキストに当てはめて実用的なインサイトを提供し、ますます動的になる部門において競争力を獲得する方法をご確認ください。

以下の実現を目指している場合は、ぜひご検討ください。

  • 工場全体のコスト、効率および品質への可視性の向上
  • 本番のパフォーマンスを監視し、メンテナンスの失敗を予測
  • AIによる意思決定の改善と迅速化
  • 品質を監視し、ベストプラクティス・トレーニングを適用