生産業務データ分析（製造業は生産現場のデータ分析をどのように行うべきか）

製造業は生産現場のデータ分析をどのように行えばよいのでしょうか？

製造企業は競争力の向上と変革において厳しい課題に直面しています。インテリジェント製造が企業の重要な焦点となり、拡大再生産の需要と設備アップグレードの機会に直面している中、企業は情報化とインテリジェンスの深い融合を実現し、品質管理、プロセス改善、サービスアップグレードなどの管理および意思決定能力を強化することが急務となっています。

ビッグデータ技術が徐々にインダストリー4.0の標準技術の1つになるにつれて、製造企業ではデータに基づく生産と管理に対する需要がますます高まっています。モノのインターネット技術に基づくデータ収集および制御モジュールの広範な応用と企業の情報化への多額の投資により、企業は管理モデルと管理方法を変革および改善しながら大量のデータを蓄積し、非常に大きなデータソースを形成しています。従来のデータベース技術では、このような大規模なデータを保存、管理、分析することはできません。ビッグデータ技術を活用することで、企業は効率的なデータ分析能力を獲得し、品質管理、プロセス改善、サービスアップグレードにおける管理能力と意思決定能力を向上させることができます。ビッグデータの時代において、いかに有用なデータをマイニングし、重要な知識を発見し、有用な情報を抽出するかが、企業にとって重要なポイントとなっています。

企業の生産現場データ分析の重要性

ビッグデータ技術を採用し、スマート製造へ移行する

製造業の場合、データは膨大かつ分散しており、複雑な相関関係があり、さまざまなソースから取得されます。ほとんどの製造企業は従来のデータベース管理モデルを使用しており、オペレーターはシステム機能フレームワーク内のデータのみを観察でき、クラスターを使用してパフォーマンスを向上させたりデータを処理したりすることはできません。従来の方法とテクノロジーだけでは、膨大な量のビッグデータを処理し、生産性を向上させるという企業のニーズを満たすことができなくなりました。そのため、研究開発や生産など複数のリンクにビッグデータ技術を導入し、産業用ビッグデータ分析プラットフォームを構築することが、製造企業の変革とアップグレードの具体的な方向性となっている。製造企業の既存のデータリソースに基づいてビッグデータ分析プラットフォームを構築し、サプライチェーン情報と生産・製造プロセスデータの完全なモデルを確立します。徹底的な採掘と分析を生産および製造技術の理論的知識と組み合わせることで、企業の生産と開発のあらゆる側面に科学的かつ正確な意思決定のガイダンスを提供します。

ある程度のデータが蓄積されているものの、生産工程データを有効に活用して有効な価値を得ることができていない企業や、データ分析の効率を早急に向上させ、データからより有用な情報を得て、分析結果を用いて生産を導き、工程を改善する必要がある企業にとっては、ビッグデータ分析を緊急に行う必要があるものの、どこから始めればよいのかまだ混乱していることがわかります。

生産・製造面では、長年の発展を経て多くの企業の生産プロセスが安定してきました。しかし、製造業の実際の生産工程では、加工中の部品の磨耗による設備の故障、ロットやメーカーによる部品の違いによる品質の変化、作業者の操作ミスによる手戻り、予期せぬシステムダウン、生産資源の無駄な浪費など、部品、人員、工具などにおいて定量化できない予測不可能な不確実性が多く存在します。これらの不確実性は、生産プロセスや生産スケジュールに関する判断や決定の正確性に直接影響します。ビッグデータ技術を導入し、ビッグデータ分析ツールを使用して大量のデータに基づいてこれらの不確実性を分解して定量化し、データの背後にある隠れた情報を明らかにすることで、これらの不確実性によって引き起こされるプロセス逸脱を減らし、生産プロセスの透明性を最大限に高め、製品品質を向上させることができます。企業は、完全なデータ分析結果に基づいて部品を交換し、設備を修理し、作業員をタイムリーに監督し、生産プロセスの厳格な実施を確保できます。

製品品質の面では、結果データとプロセスデータをモデル化して分析することで、製品品質の等級評価システムを確立し、従来の単一の品質管理モデルを排除し、工場内の生産プロセス制御とリアルタイム設備の相互接続を実現し、生産プロセスを効果的に監視して製品品質を向上させることができます。

設備メンテナンスの面では、同じ生産工程、同じ原材料サプライヤーによる大量の製品の生産データを分析することで、企業は生産設備の違いに関する情報を取得し、潜在的な設備故障情報を発見して事前に設備メンテナンスを実施できるため、設備の耐用年数を延ばすだけでなく、製品の歩留まり率を向上させることができます。

サプライチェーンに関しては、生産プロセスの理論モデルに基づき、ビッグデータ分析プラットフォームを使用して、さまざまなメーカー、さまざまな部品のバッチ、さまざまな使用段階の履歴データを分析および解釈します。比較することで、異なるメーカーやバッチの部品の品質を評価し、部品の使用効率を高く維持することができます。

データ処理の面では、ビッグデータ分析プラットフォームを構築することで、生産プロセスにおける大量のデータの収集、保存、マイニング、適用の能力を最適化し、データ処理を高速化し、生産プロセスの各リンクで生成されたデータの管理と分析を調整し、データの利用率を向上させることができます。

製造業は生産現場のデータ分析プラットフォームをどのように構築できるのでしょうか?

企業にとって、実稼働データ分析プラットフォームを構築する前に、まずはビジネス需要のシナリオ、ビッグデータ分析プラットフォームを通じてどのような価値ある情報を得たいのか、どのようなデータにアクセスする必要があるのか​​を明確にし、シナリオのビジネスニーズに基づいてビッグデータプラットフォームに必要な基本機能を明確にする必要があります。次に、プラットフォーム構築プロセスで使用するビッグデータ処理ツールとフレームワークを決定します。

一般的に、製造企業の生産データ分析プラットフォームの機能には、主にデータ収集、データの前処理と保存、データモデリング、データ分析、データ駆動型の意思決定が含まれます。製造業では、共通プロセス制御システム、MES、ERPなどのシステムが企業内で広く使用されています。これらのシステムは、企業が製品の生産、製造、販売、保守の過程で生成するプロセスデータと管理データを保存します。したがって、ビッグデータ分析プラットフォームは、これらのシステムのデータベースに直接接続して関連データを取得することができます。さらに、同社の生産現場では、センサーから得られる社内データや社外からのデータなど、さまざまな産業リンクから収集されたデータも取得する必要があります。第二に、データ前処理およびストレージ層の主な目標は、データの予備的なクリーニングと統合を実現し、産業システムとデータオブジェクトを関連付けることです。これには主に、データの前処理、データストレージなどが含まれます。データモデリングレベルでは、企業のビジネスプロセスに応じて、データに基づいてユーザー、機器、製品ライン、工場、プロセスなどのデジタルモデルを構築できます。処理されたデータを基に、海外のQlikや中国のGuanshutaiなどのBIツールを活用し、企業の生産販売調整分析、生産エネルギー消費分析、製品品質分析、出力値分析、設備状態分析、生産遅延警告などのデータ分析を構築します。データ レポートが提供され、結果が視覚化されて、さまざまな企業の意思決定のサポートが提供されます。データ収集から設備、生産現場、企業運営管理まで、継続的な最適化のクローズドループを実現します。これにより、企業はパーソナライズされたカスタマイズ、インテリジェントな生産、共同組織、サービス指向の製造などの革新的なモデルをさらに実現できるようになります。

Yice Guanshutaiは企業がデータに隠された価値を発見するのを手助けします

ビッグデータの時代において、製造業にとって、膨大な量のデータを活用して事業開発と変革を推進し、コールドデータを活用して企業の意思決定プロセスを変えることは非常に重要です。 Yice Guanshutai は、ビッグデータ テクノロジーに基づく予測分析およびビジネス インテリジェンス ソリューションを企業に提供し、企業が新たな洞察を得られるよう支援します。

IoTプラットフォームとHadoopビッグデータ分析を組み合わせることで、企業は完全な製造ビッグデータ分析ソリューションを実現できます。

どの企業も、データ分析の結果をできるだけ短時間で確認したいと考えています。データソースへの接続に関しては、Yiceguanshutai はエンドツーエンドのビッグデータ プラットフォーム テクノロジーをベースとしており、強力なデータ統合、データ マイニングと予測分析、高度な分析機能を備えています。ファイルベースのソース、アプリケーション固有のソース、ビッグデータ ソースなど、ほぼすべてのデータ ソースに接続できます。独自のメモリ技術により、YiCe 観測プラットフォームはわずか数秒で複雑な分析結果を生成でき、観測プラットフォームのメモリに保存されるデータも圧縮されます。同時に、インメモリ テクノロジにより、ユーザーはビジネス システム データに直接アクセスし、豊富で強力な UI を使用してフロントエンド分析インターフェイスと分析プロセスを迅速に構築できるようになります。わずか数日でデータ分析のビジネスブループリントを実現し、プロジェクト実装サイクルを大幅に短縮し、コストとプロジェクトリスクを削減するのに役立ちます。 Yice Guanshutai は、IoT プラットフォームと Hadoop ビッグデータ分析プラットフォームを組み合わせることで、企業の複数のシステムとさまざまな構造からの膨大なデータを統合し、予測分析と事前に確立された産業モデルを使用して、異常や障害モードを検出し、品質を向上させ、リスクを特定し、先制的な措置を講じることができます。企業が設備の予知保全、生産プロセスの品質分析を実現し、運用効率を向上できるよう支援します。

電力設備会社は、Yiceguan のデジタルソリューションに基づいて、84 の工場にある 10 万台のデバイスから提供されるデータを分析しました。通常 3 ～ 4 日かかっていたデータ抽出が、ほぼリアルタイムで完了できるようになりました。同社は、設備パラメータを正確に評価・分析することで、定期メンテナンスモデルをリスクベースメンテナンスに変革し、設備メンテナンス作業をより合理的に手配し、部品交換プロセスを最適化し、事故予測の精度を向上させて根本原因分析結果を共有し、データの使用を認識して洞察を得る能力を向上させました。

ある自動車会社は、Guanshutai の強力なデータ処理機能を活用して、社内外のデータソースを統合しています。ビジネスニーズに応じて一部のデータを分析できます。生産トレーサビリティ分析を実装する場合、最大1億8000万行のデータを分析できます。以前は、問題の根本原因を見つけるのに少なくとも 10 時間を要していましたが、現在では 5 ～ 10 分で完了できるようになり、コストの削減、生産性と製品品質の向上に役立っています。

Yiceguanstuの製造業向けビッグデータソリューションのメリット

同時に、インテリジェントなビジュアル BI として、Yiceguan Digital BI はデータの準備、収集、分析、レポートを統合し、製造企業に強力で関連性の高い洞察分析と視覚化を提供して、ユーザーがさらに検討および調査できるようにします。製造業は、生産管理コックピットを構築し、大型データ画面と組み合わせることで、さまざまな次元やスクリーニング条件から生産業務を分析できます。例えば、日々の生産量、生産稼働状況、設備状況、受注実行状況、その他の早期警戒情報など、企業の生産現場における重要なデータを正確かつ効率的に表示できます。数字と視覚的なグラフィックを組み合わせることで、複雑なデータとのつながりを確立し、企業がその中のパターンや特徴を発見するのを支援します。これにより、企業経営者の意思決定や判断を支援し、ビジネス担当者の問題の発見と診断を支援し、企業に新たな洞察をもたらします。さらに、Yiceguanshu の強力なモバイル機能は、企業に重要なモバイル レポートを提供することもできます。リーダーはモバイル レポートに基づいて会社の生産と運用の動向を閲覧でき、重要な KPI を携帯電話で把握できます。同時に、WeChat上で定期的なプッシュ通知やリマインダーを実施することで、関係者が詳細情報を閲覧し、さまざまな警告を実施できるようになります。

今後、わが国の製造企業の知能レベルが向上を続けるにつれ、易関デジタルシステムは、製造企業がデータの価値を自由に探索・採掘し、より効率的な生産・運営管理を実現し、より迅速かつスマートなビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。