IIoT(産業用IoT)の3つの方法

ボトムラインに貢献するメリット

目次

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製造業の課題
IIoTとスマートファクトリー
IIoTによるメンテナンス
およびコンプライアンスの簡素化
機械の健全性の
リアルタイムモニタ
スマートデータによる優れた
オペレーショナルインテリジェンスの実現
Plexについて

製造メーカは、マシンのダウンタイムやリアルタイムな生産状況の可視性の欠如に常に苦慮しています。その結果、多くのプラント運営は予防的ではなく、事後対応型となっています。ダウンタイムはボトムラインに影響を与えるため、小さな異常の可視化によって、故障の防止や無駄の削減につながる新たな手法を実現できます。 この電子ブックでは、次世代のスマートファクトリーインテリジェンスであるIIoTを活用し、企業全体の管理および保守負担を軽減しながら大きな効果をもたらす3つの重要領域について解説します。

産業用IIoTがボトムラインにもたらす3つのメリット

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製造上の課題

多くの工場では、設備投資の寿命を延ばそうとするプラントマネージャーの努力にもかかわらず、老朽化した機械に苦慮しています。機械が老朽化する一方で、企業はコストを最小限に抑えながら総合設備効率(OOE)の向上に努めています。競争が激化する市場において、利益率への圧力は、設備とオペレーションの両方から生産性を最大限に引き出すことを意味します。

従来の保守計画は本質的に事後対応型であり、機器に問題が発生したり故障した場合、予定外のダウンタイムが発生することがよくあります。また、多くの組織が定期保守のアプローチを採用していますが、保守を頻繁に実施しすぎることで収益を取りこぼしていることに気づくことが多く、定期的に保守を行っていても機械は故障してしまいます。

いかなるダウンタイムも生産能力、顧客満足度、そしてビジネスのボトムラインに影響を与えます。最終的に、各設備の状態に対する可視性の欠如は以下につながる可能性があります。

• 機械が仕様外で稼働することによる製品品質の問題、その結果として保証コストの増加、顧客への納期遅延、全体的なビジネスリスクの発生
• ダウンタイムを補うための追加シフトや残業の必要性、その結果としてコストの増加と利益率の低下
• スクラップや手直し率の上昇によるコストのさらなる増加
• 顧客満足度に影響を与え、高額なプラントフロア監査につながる可能性のある製品品質の問題

以下のページでは、これらの課題を克服するためにIIoTをどのように活用できるかについて説明し、IIoTがプラントフロアの効率性および組織のボトムラインに実証された影響をもたらす3つのシナリオを紹介します。

産業用IIoTがボトムラインにもたらす3つのメリット

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IIoTおよびスマートファクトリー

IIoTは革命的ではなく、進化的なものです。IIoTシステムは、単に「スマート」な機器とデータフローを接続し、全体的なスマート企業の一部として連携できるようにするものです。 IIoTは実際には数十年前、プラントフロアに最初の単純なセンサーとアクチュエータが導入されたときに始まりました。時間の経過とともに、これらのデバイスはより高度な知能と自動化を獲得し、運用を制御・最適化する監視制御およびデータ収集(SCADA)システムやCNCシステムへと進化しました。

IIoTシステムはこれらの始まりから発展し、次世代レベルの自動化、全体的な運用に対するより深い可視性、多くのプロセスの自律的な運用を実現しています。オープンかつ標準的なインターネットおよびクラウド技術に基づき、接続されたIIoTデバイス(レガシー機器でも新しいスマート機器でも)が連携し、新たなレベルの洞察、効率性、セキュリティを実現することで、安全性と性能のより良い管理につながります。

組織にとってのメリットは多岐にわたり、以下が含まれます。

• リアルタイムの設備状態やプロセス条件の自動データ取得を含む企業全体のデータの可視化
• 製造メーカを問わず幅広い機械のサポート(IIoT時代以前に設計されたレガシー設備のサポートを含む)
• 故障発生前に対策可能な機械の非理想的状態の早期通知
• 組織内の各施設の独自運用を「学習」する人工知能および機械学習(AI/ML)ツールの適用
• いつでもどこでも任意のデバイスからアラートやステータスにアクセス可能なクラウドベースのSaaS機能

IIoTは、既存のSCADA、製造実行システム(MES)、ERP、CRM、サプライチェーン管理(SCM)システム間の接着剤となり、それらのデータを他のITおよび運用システムに接続(性)することで、ビジネスのあらゆる側面を網羅する運用の全体像を実現します。これにより、事後対応型から予測型、さらには処方型の運用へと成長を促進する新たな高度な分析ツールが実現します。

次の3章では、IIoTが収益性、セキュリティ、イノベーションを向上させると同時に、無駄(コストおよび資源利用の両面)を削減する方法を示すユースケースの概要を説明します。

IIoTによるメンテナンスおよびコンプライアンスの簡素化

最初のIIoTユースケースはメンテナンスを中心としています。なぜそこから始めるのでしょうか。まず、メンテナンスはIIoTパイロットプロジェクトに最適な領域です。メンテナンスの改善による成果は組織全体ですぐに可視化され、メリットも容易に定量化できます。

典型的なプラントフロアのメンテナンスプログラムは、積極的に実施されることはまれであり、その有効性を測定するのは多くの場合困難です。多くの組織がメンテナンスの性能指標として全体運用効率(OOE)を使用していますが、計画メンテナンス割合(PMP)、MTBF、予防保全遵守率(PMC)などの他の指標もよく考慮されます。

「これまでに確認した[Plex]のROIに基づくと、予定外のダウンタイムコストの30%削減、プラントメンテナンスの約10%削減、[そして]作業切り替え時間の約10%削減が見込まれます。」

–Bob Bierwagen, VP of Digital Strategy, MPI Corporation

どの指標を利用する場合でも、手動のサポート手順によって設備の問題に常に対応していると、組織の時間と生産能力が奪われ、全体コストが増加します。IIoTは、メンテナンスを事後対応型から予防型、さらに予測型へと進化させることで大きな違いを実現します。これにより、スケジュール型メンテナンス費用を大幅に削減できるだけでなく、機械が通常の動作範囲外で稼働することによって発生する無駄も削減できます。

IIoTは、機械のパラメータを監視し、故障や不規則な動作、仕様外の動作によって異常が発生した場合にアラートを実現します。IIoTシステムがプロセスや機械が通常の動作範囲から外れていると判断した場合、オペレーターまたは他の機械に警告を発し、迅速な対応によってダウンタイムの回避を実現します。

IIoTベースのメンテナンスの主な利点は、故障している機械や仕様外の機械に対して追加のコンテキストが実現されることです。優れたIIoTソリューションは、部品番号、ジョブ番号、関係する注文、関係するオペレーターなどの製造実行システム(MES)からの情報とともに、すべての関連する機械データを統合し、デバイスや機械からのOTデータと、クライアント、注文処理、生産スケジューリングシステムからのITデータを組み合わせることができます。この追加されたコンテキストは、ダウンタイムによる損失の可能性を特定できるだけでなく、MESとIIoTを統合することで、プロセス、運用、マシンレベルのデータ(リアルタイムおよび履歴)を組み合わせた意思決定が可能となり、特定の問題に対する最善の行動方針を決定できます。

IIoTメンテナンスプログラムにより、管理者は真のリアルタイムでマシンの稼働状況を追跡・測定でき、差し迫った停止によってどの顧客が影響を受ける可能性があるかをオペレーターや管理者に警告できます。ワークセンターや個々の資産のライブビューおよび履歴ビューを実現することで、IIoTは利害関係者に重要な情報へのアクセスを、いつでもどこでも指先一つで実現します。

典型的なプラントフロアのメンテナンスプログラムはプロアクティブであることはほとんどなく、その効果を測定することはしばしば困難です。

機械の健全性のリアルタイム監視

2つ目のユースケースは、機械の健全性のリアルタイムモニタに焦点を当てています。プラントフロアではスマートマシンの数が増加していますが、それらが常に接続されているわけではありません。ある調査によると、接続されて他の機械、人物、またはアプリケーションにデータストリームが利用可能なのは約7台に1台に過ぎません。IIoT以前のシステムでは、大量の手作業によるデータ収集が必要であり、これは退屈で労働集約的であるだけでなく、収集時に転記ミスやその他の人的エラーが発生しやすいという問題があります。その結果、機械データは通常、リアルタイムではなく事後に収集されるため、収集される時点ではすでにかなり古くなっている可能性が高いです。

対照的に、IIoT生産監視は、オンデマンドまたは継続的に、データ収集と分析の両方を自動化できます。IIoTダッシュボードは、ステータスが変化した際に異常な兆候を色分けで示す一目でわかる健全性レポートを実現します。さらに重要なのは、IIoTシステムが、今発生している問題が後にスケジュールされている生産にどのような影響を及ぼすかを示す点です。

リアルタイムでのデータアクセスと分析により、従来は専用ハードウェアとソフトウェアを備えたデータサイエンティストのチームでのみ得られた新たなレベルの洞察が実現します。現在では、組織が専門アナリストやソフトウェアエンジニアのチームを雇用することなく、さまざまなベンダーの多様な機械から集約されたリアルタイム通知をワンクリックで受け取ることができます。

IIoTの大きな利点は、機械が動作範囲外になる前であっても、リアルタイムでの対応を実現できることです。機械データが範囲外の状態に向かうデータトレンディングを検知することで、IIoTシステムは予防的な措置を起動し、廃棄物の削減または排除、ダウンタイムの大幅な削減または排除、さらに運用情報をリアルタイムで収集・分析することで定期保守の必要性を低減できます。これらの利点は、メンテナンスプログラムの向上、顧客満足度の向上、支出の削減につながります。

スマートデータがより高度な
オペレーショナルインテリジェンスを実現する方法

企業はデータの洪水の中に存在しており、ITとOTにあらゆる角度から情報が押し寄せています。そして、より多くのデータがより良い意思決定につながる可能性がある一方、よりスマートなデータは、ビジネスを変革するために情報を活用する全く新しい方法を実現します。IIoTの場合、組織は、よりスマートでコンテキスト化された機械データを活用することで、新たなレベルの運用知見を得ていることが分かっています。

製造メーカは人工知能や機械学習を活用したいと考えていますが、既存の機械データの価値は多くの場合、単一のシステムに閉じ込められています。これらの異なるデータストリームがIIoTを活用して接続および統合されることで、追加のコンテキストが明らかになり、情報の新たな活用方法や新しい自動化の機会、さらにプラントフロア内外のワークフローを最適化する手法が実現します。

複数のアプリケーション(MES、ERP、CRM)および複数の機械からのデータを統合することで、IIoTシステムは以前には利用できなかった重要なリアルタイム情報を実現し、以下のような質問に対応します。

• どの注文が特定の設備に依存しているか、また各設備のダウンタイムが全体にどのような影響を及ぼすか?
• 機械が故障した場合、どの顧客が影響を受けるか、また停止が発生した場合に主要取引先に適切なサービスを実現するために、生産スケジューリングをどのように管理できるか?
• 需要を満たすためにどれだけの残業または何シフトの追加が必要か。その需要がダウンタイムによるものか、季節的なビジネスの急増によるものかを問わず?
• どの従業員が特定の機械を操作する際に最も高い生産性を示すか、また同じ設備でどこで生産性を向上できるか?
• 機械が動作範囲外にある場合、それが品質にどのような影響を与えるか、また影響を受けた部品や製品の正確な系譜は何か?

スマートマシンデータとCRM、ERP、MES、IIoTシステムの統合により、プラントフロアから経営層まで響き渡る、新たな深さと広がりを持つ知識によって意思決定が強化されます。

より多くのデータがより良い意思決定につながる一方で、
よりスマートなデータは、情報を活用してビジネスを変革するまったく新しい方法を実現します。

産業用IIoTがボトムラインにもたらす3つのメリット

Plexについて

Plex Systemsは、世界をリードするイノベーターが優れた製品を生み出すことを可能にする、初のスマート製造プラットフォームを実現しています。クラウドベースのPlex Smart Manufacturing Platformには、MES、ERP、サプライチェーン管理、IIoTが含まれています

IIoTと分析を活用し、人、システム、機械、サプライチェーンの接続を実現。

Plex IIoTは、最も幅広い種類の機械をサポートし、事実上あらゆる資産やデータストリームへの接続(性)を実現するベンダー非依存のプラットフォームであり、接続された機械やセンサーからの複数のデータストリームもサポートします。

Plex IIoTは100%クラウドベースのSaaSソリューションであるため、数ヶ月ではなく数時間でIIoTを立ち上げて稼働させることができます。いつでも、どこでも、どのデバイスからでも、使いやすいインターフェースでビジネスクリティカルな情報にアクセスできます。Plex IIoTは、導入に多くの作業を必要とするツールキットではなく、起動した瞬間から機械データにコンテキストを追加する、すぐに使える完全なソリューションです。

Plexは、施設からワークセル、さらにマシンや資産レベルまでドリルダウンできるライブダッシュボードを実現し、わかりやすい色分けと各資産のステータス(オフ、サイクル中、アイドル、問題、その他)のリアルタイムビューを表示します。ダッシュボードおよびレポートは、記録された資産ステータスや過去のイベントログのビューを含む、リアルタイムおよび履歴の両方の視点を実現します。

プロセスデータ、運用データ、機械データを組み合わせたコンテキストデータの洞察を実現することで、Plexは必要な時と場所でグラフィカルなトレンドラインによる経時的なデータの可視化を実現し、認可されたユーザーのみにアクセスを制限するセキュリティ制御を備えています。

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