今や、Industrial Internet of Things (IIoT)について耳にしたことがあるでしょう。チームと話し合ったこともあるかもしれませんが、多くの中小規模の製造メーカと同様に、IIoTが貴社のビジネスにとって何を意味するのかを調査している初期段階にあるかもしれません。
まさにその通りです。この大きな技術革新を真剣に検討するには、確固たるビジネス上の理由(または複数の理由)が必要ですが、あまり長く待つべきではありません。LNS Researchが実施したIIoT導入に関する調査によると、回答者の約53%が2017年末までにIIoT技術を調査したか、投資を計画しています。
では、どのようにビジネスケースを構築すればよいのでしょうか。良い出発点は、IIoTが動作効率、生産性、品質の向上にどのように活用されるかということです。以下に、参考となる可能性のある4つのユースケースを示します。
1. 稼働中の資産の監視
機械や設備のメンテナンス戦略を検討する際、IIoTを適用することで、稼働中の資産を監視できます。例えば、ボトリング工場では1分間に数千本のボトルを充填し、数百台の小型モーターを使用しています。これらのモーターは通常、個別に監視されておらず、故障修理/交換のアプローチに従っています。最近IIoT技術を採用した大規模なボトリング施設では、これらのモーターを監視し、これらのモーターによる微小停止が工場における主要なダウンタイム要因の1つであることを発見しました。これらのモーターに向上したメンテナンスアプローチを適用することで、予定外のダウンタイムが10%以上低減されました。
2. 製品安全の向上
効果的な定置洗浄(CIP)プロセスは、製造メーカが製品安全に関連するリスクを減少または増加させることができる領域の1つです。ある大手飲料会社は、IIoTを使用してCIPを再考しています。CIPアクティビティが完了した後に各工場が生産ラインが清潔であると想定するのではなく、同社はIIoTを活用してCIPのグローバルな可視性を実現し、清潔度を継続的に測定し、ラインが清潔になったときにCIPを終了するモデルに移行します。通常の切り替え時間はライン当たり4時間です。同社は、切り替え時間を50%以上削減し、同時にCIP性能の中央リポジトリを持つことで食品安全リスクを劇的に削減することを見込んでいます。
3. レシピばらつき管理
ビール醸造は、ほぼ無限のレシピのバリエーションを含む複雑なプロセスです。米国最大級のクラフトビール醸造会社の1つは最近、機械学習と過去のプロセスデータを活用したIIoTプロジェクトに取り組み、重大な品質問題とバッチ全体の損失をもたらしていたバッチング問題を解決しました。ブリューマスターは問題が圧力と温度の関係にあると考えていましたが、実際には酵母の自然なばらつきによって決定されるバッチプロセスのタイミングの問題でした。収集したデータを活用し、ブリューマスターはレシピを変更し、以前は知られていなかった関係性に基づいてバッチを最適化するモデルを構築しました。新しいプロセスが確立されたことで、この品質問題による失われたバッチを排除し、失われたバッチごとに2週間分の追加容量を取り戻しました。
4. 品質テストコストの低減
品質テストと検証にはコストがかかり、企業が負担する品質の総コストに大きく寄与することがよくあります。これらのコストのため、品質のベストプラクティスでは、すべての完成品をテストするのではなく、生産工程自体を監視することが推奨されています。プロセスがエラーフリーであることを保証することで、結果として一貫した品質レベルが得られます。IIoTとスマートコネクテッド製品はこの状況を変えています。あるスマートコネクテッド製品会社は、最終製品における新しい接続(性)とインテリジェンス機能を活用し、生産中に品質テストを実施し、フィードバックをさらなる品質改善に活用しています。
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Source: LNS Research
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