工場のスマートファクトリー化は、クラウド、機械学習、エッジコンピューティング、そして産業用 IoTの進歩によって実現できます。このスマートファクトリーは、現場と経営、製品ライフサイクルをつなぐことで、フレキシブルな生産体制を構築する取り組みです。製造装置のセンサーやデバイスを含めた工場内のあらゆる機器をデジタル化して、設備・品質・工程・生産に関する情報を”見える化”することで、設備・品質・工程・生産に関する情報間の”因果関係を明確化”することができます。これにより、多くの方が悩まされている”品質不良”にまつわる製造現場の課題を抜本的に改善することができます。
SpotfireおよびTIBCOのテクノロジーは、このスマートファクトリー内部の設備・機器・製品との接続、データ収集、見える化、高度な分析、分析結果の共有までトータルに支える機能を提供します。膨大なデータから機械学習・AIを用いて創出したデータサイエンティストの分析結果をビジネス現場に共有する仕組みや現場のビジネスユーザーでも扱うことのできるデータ分析環境も備えています。
機械学習や統計的工程管理（SPC）を用いて各所に散在している複数のデータソースに存在する大量のマシンデータを分析することにより、総合設備効率（OEE）を改善し、欠陥品を削減して品質を向上させることができます。リアルタイムに問題を対処することで生産と運用のコストを削減します。
品質に関わる問題は早期把握が非常に重要です。デジタルツインに組み込んだ機械学習や根本原因解析、シックスシグマ分析を自動化することで、プロアクティブな対応が可能です。また、原因の早期発見や不正請求の検知をAIによって実現し、サプライヤーからのコスト回収が可能となります。
製造業のデジタル化の加速やIoTデバイスの普及に伴い、継続的なストリームデータが発生します。これらを素早く活用するために、リアルタイムモニタリングと予測モデルを用いることで、複雑な工程で発生する品質のばらつきをAIで制御します。状況の変化にリアルタイムで対応することで無駄な稼働を削減することができます。
測定装置を用いた生産設備のコンディション・モニタリングだけで競争優位を保つことはもはや不可能です。IoTデータを集約して継続的に分析することで、設備の状況をリアルタイムに把握できます。これらのデータを基に機械学習モデルを構築し、「いつもと違う状態（アノマリー）」を自動的に検知することで、高度な分析ノウハウを必要とせず、異常や故障に繋がる状態の変化を高精度、かつリアルタイムに捉えることができます。
サプライチェーンのデジタル化は、コスト削減だけでなく収益拡大の機会をもたらします。リアルタイムデータを活用することで、変化する顧客やサプライヤーのニーズを即座に把握し、プロアクティブに対応することができます。また、IoTや機械学習を組み合わせることで、スマートな在庫管理、リアルタイムの需要予測、サプライヤー管理、ロジスティクスの最適化を実現します。
コンプライアンス・セキュリティの観点から不正行為をリアルタイムで検知できる環境を構築することで、製品の品質・価値・安全性を担保します。生産工程を最適化し、是正措置の有効性を評価し、規制当局向けのコンプライアンスレポートを自動的に生成します。組織横断型のプラットフォームにより、コンプライアンス違反によるリスクを管理することができます。
総合設備効率（OEE）の改善、コスト削減、プロダクトミックスの最適化、納期通りの出荷を実現します。複数のデータソースに接続し、結合して統合的に分析することで、工場や生産装置のオペレーションを監視および最適化するグローバルなビューを作成します。
製品や製造プロセスでのデータを収集し、AIと機械学習を活用するとデジタルツインの歩留まりモデルを構築できます。生産工程で発生する未知の要因を可視化し、製品の品質・信頼性・歩留まり率を改善します。
統計的工程管理（SPC）により、工場全体の生産工程を監視します。さらにIoTデバイスから取得される時系列データの異常検知を行うAIモデルを作成することで、全工程をリアルタイムに監視しオペレーションの最適化を図ることが可能となります。
工場設備の故障や不具合の発生を未然に防ぐアプローチとして、機械学習を利用し、故障を事前に予測することにより、予防保全を行います。装置や組立ラインの故障および修理の発生を予防し、オペレーションへの影響を最小限に抑えます。
サプライチェーン全体を分析することで、需要予測、受注管理、在庫の最適化を実現できます。サプライヤーのパフォーマンスを管理し、ロジスティクスに関する新たなインサイトを活用することで、オペレーションを最適化します。
内部または外部からの規制要件に対応するための分析およびコンプライアンスレポートを自動的に作成できます。
近年の機械学習技術では、複数のデータセットで各々学習を行い、ベストなモデルを自動的に構築するアルゴリズムが利用されるようになっています。これにより、統計学やモデリングの専門知識がほとんどないアナリストが、複雑な問題を解決できるようになってきています。
勾配ブースティングアルゴリズムは、単⼀の決定⽊を繰り返し強化するアンサンブルモデリング手法です。こちらのモデルは幅広い活⽤⽅法がありますが、ここでは製造分野における根本原因分析にフォーカスします。
世界中のあらゆるメーカーがデータの重要性を理解しています。一方で適切なデータを適切なタイミングで適切なユーザーに届けることは今日のメーカーにとって最も大きな課題の一つとなっています。1980年代にジャストインタイム方式が製造業のオペレーションにイノベーションをもたらしたように、データ仮想化は製造業が抱えるデータに関する課題を克服する方法においてイノベーションをもたらします。
本資料ではデータ仮想化は製造業におけるデータ仮想化の効果と6つの事例について解説します。
