生産ライン停止のリスクを減らせる

製造現場においては、製品の安定生産と品質保証が最も重要な課題の一つです。そのため、生産ラインの急停止を防ぐことは、安定した運用と高品質な製品提供を実現するために欠かせない取り組みといえます。
特に近年は製造納期の短縮化が求められており、生産停止が発生すると取引先企業への影響も大きくなるため、生産ラインの停止防止が必要不可欠です。

安定的な生産ラインの確保には予知保全を実施する必要があります。
例えば、異常検知システムを導入し稼働状況データを活用することで、故障・不調が実際に起きる前にその可能性を検知し、予防保全へつなげるといった手法もあります。

従業員間のノウハウ継承が容易になる

データ利活用によって、ベテラン社員と新人社員の間でノウハウ継承が実現されます。
データ利活用でベテラン従業員の作業を定量化できるようになり、従業員間のノウハウ継承が容易になります。例えば外部検査AIや異常検知AIでは、ベテラン作業員の判断を再現することが可能です。

品質管理コストを削減できる

製造コストを削減するためには、品質管理コストの削減が必要です。
設備機器の稼働状況データと品質検査データを組み合わせて相関関係を解析すれば、品質悪化要因を特定できる可能性があります。
これにより、品質悪化要因が起こりやすい設備に絞ってリソースを投入することができ、品質管理コストの削減が可能です。
またデータに基づくリスク予測や異常の予兆検知は、機器の故障を抑止できることから、製造コスト全体のコスト削減にもつながります。

設備機器の故障・不調時の復旧が迅速になる

設備機器の故障や不調は、稼働データに基づく分析により、その原因を素早く特定できます。
原因がすぐに判明できることからリカバリー処置を迅速に行え、設備機器の停止時間を最小限に食い止めることが可能です。また設備機器の故障・不調が発生したときの稼働状況データを蓄積することにより、さまざまな故障・不調の原因を迅速かつ正確に解明できます。
なお、予防保全についてはこちらでさらに詳しく解説しているので、あわせてご確認ください。

労働災害を抑止できる

製造現場において最も重視されることは「安全」です。従業員が設備機器を操作する際に、機器の故障が原因で事故に巻き込まれるケースもあります。
ニュースになるような大きな事故が発生した場合には、企業の信頼低下につながるリスクもあるでしょう。また、再発防止策の検討が必要なため、多くのマンパワーと時間・コストがかかります。
設備機器から得られるデータを活用して異常の早期検知ができれば、事前に設備機器の障害前兆を捉えられるため、労働災害の抑止が可能です。
また監視カメラの映像データとAIを活用すれば、従業員の異常行動を検知できるようになり、事故につながる従業員の危険な動きを監視できるため、労働災害の防止策として有効といえます。

データ管理のコスト負担が増える

データ利活用を効率的に進めるためには、今まで蓄積してきたデータの整理が重要です。特に、紙やExcelに保管されているデータは、データベースへの移行が必要となります。そして、自社にデータベースサーバがない場合は、データを保管するためのサーバを設置する必要もあります。

サーバ設置には、サーバ機器費用・周辺機器費用・ソフトウェア設定費用など、初期投資として高額なコストがかかる場合があります。また、空調設備や電源工事、物理的なセキュリティ対策など、導入時の負担も大きいです。

これに対して、データセンターを活用する方法を採用すれば、初期費用を大幅に抑えることが可能です。さらに、月々のランニングコストも数十万円程度に抑えられるため、コスト面での負担を軽減しながら、効率的な運用を実現できます。また、データセンターは許可された人のみ入館可能とするセキュリティ対策も施されるため安心です。

データを正しく使える人材がいない

収集したデータを正しく使える人材がいない点も課題です。データ利活用の知見がない場合はデータ間の規則性や関連性を正しく把握できず、データに基づいた最適な提案ができません。
データ利活用のためにはデータサイエンティストなどの人材が必要となりますが、人手不足状態が続いています。

データ人材がいない場合は、AIを活用して分析するとよいでしょう。AIでは稼働状況データを学習することによって、異常時のデータの特徴を分析し、設備機器の故障・不調の前兆を検知できます。

さらに、最近では直感的に操作できるAIツールや、専門知識がなくても活用可能なソリューションが登場しており、AIを効果的に活用するために必ずしも高度な技術者が必要とは限りません。これにより、データ利活用のハードルがさらに低くなり、多くの現場で導入が進めやすくなっています。そのため、データ人材を採用できなくても、データ利活用を進められます。

セキュリティ対策ができていない

利活用の対象となるデータのなかには、企業機密として取り扱うべきデータも含まれています。設備機器が出力したデータをそのまま利用すると、サイバー攻撃によって漏洩してしまう可能性もゼロではありません。そのためデータ利活用の際には、機密データはマスキングなどの前処理が必要不可欠です。
しかしデータマスキングは煩雑な作業であるため、データ加工負荷が高く対応が難しい面もあります。そのため、データマスキングツールを導入することも一つの方法です。

推進体制の整備

データ利活用の目的は、自社のビジネス課題を解決するためにあらゆるデータを分析し、課題の改善策を見出すことです。また、データ分析がしやすいようにデータベースを構築することも重要です。

しかし、人材不足が続いている状況を踏まえると、専門家をすべて配置することが難しい場合もあるでしょう。その際には、既存のスタッフで推進体制を構築しつつ、直感的に利用できるAIツールやソリューションを活用することで、専門人材の有無にかかわらずデータ利活用を進めることが可能です。

データ利活用目的の共有

データ利活用で最も重要なポイントは、データ利活用の目的を自社内で共有することです。製造現場・経営層・営業・販売部門で目的が共有されていないと、全社視点でみると返って課題が増えたり、課題がより複雑になり深刻化する恐れがあります。
なおデータ利活用目的をスムーズに共有するためには、まず製品不良原因の特定など製造現場におけるデータ利活用の目的を明確にする必要があります。データ利活用の目的を関係者間で話し合い、共有を進めましょう。

対象データ・分析結果の可視化

データを利活用する際には、対象データをグラフや表で可視化しましょう。
可視化しないと、ただのデータの羅列に過ぎずデータ間の関係性などが人間では直感的にわからないためです。可視化によって、データ間の規則性や論理的な関係を明らかにできます。
また、データを分析した結果も、グラフや表・画像によって可視化しておくことが重要です。

製品品質低下の原因分析

設備機器の稼働データは製品品質向上に寄与し、それを蓄積し分析することで不合格品発生の条件が明らかになります。
データ利活用ツールでは品質悪化を招いている原因の可視化ができるため、設備機器の不具合を迅速にメンテナンスでき、製品の品質低下の抑止が可能です。

例えば過去に発生した不合格品のデータを収集し、そのときの製造工程を可視化すれば、不合格になる原因を解明できます。
一定品質を保ちつつ顧客満足度を向上させるためにも、品質管理チェックにおけるデータ利活用は重要性を増していると言えるでしょう。

設備機器の故障検知

設備機器の故障を防ぐために、設備機器から取得した稼働状況データとAI異常検知システムを活用する企業が増えてきています。
例えば過去の装置ログからAI異常検知システムが故障時期を予測し、設備機器の故障を自動で検知する取り組みが進められつつあります。
故障の前兆を検知できれば、設備機器の部品交換・点検・整備などの予防保全が可能です。

組み立て系製造業A社の事例

設備保全業務の効率化が課題となっていた組み立て系製造業A社では、設備機器の制御装置にSAILESSを導入し、自社の課題に合わせた異常検知モデルと、データベースを構築しました。
SAILESSで構築したAIモデルでは、設備機器の稼働状況データを分析することによって異常検知を自動化することができます。実際にA社では、設備機器の異常検知が自動化されたことにより、設備保全業務の効率化を実現しました。

セメント製造業B社の事例

セメント製造業B社では、設備機器の故障・不調にともなう、製品の品質低下が課題となっていました。特にセメント原料クリンカの生成機器「キルン（回転窯）」の故障や不調によって、クリンカの品質が低下していたことに大きな課題を感じていました。
そこでキルンの故障・不調を事前検知するシステムを構築するために、SAILESSの導入を決めました。システムを構築した結果、キルンの故障前兆を迅速かつ正確に検知できるようになり、クリンカの品質低下防止につながりました。