Service Lines IoT Data-Driven Manufacturing Solution URL:www.abeam.com/jp ABeam IoT Solution IoT Data-Driven Manufacturing Solution 高まり続ける品質要求、超短納期への対応、労働力減少と匠世代の退職、製造業を取り巻く環境変化により、生産における 付加価値の創造は難易度を増しています。 また、ドイツの Industrie4.0に端を発し、IoTや AI などのテクノロジーを活用した生産工程のデジタル化、省人化・自動化、 つながる設備を活用することによる製造業改革の波へどう対応していくかも問われています。 アビームコンサルティングは、実績あるIoTソリューション/ 活用シナリオ/ 最新分析技術 /IoT Platform/ データドリブンアプ ローチなどのアセットを元に、製品品質や生産性向上を実現する生産現場のデジタル化を支援いたします。 生産現場改善の取組みテーマ 製品設計・開発・生産による市場の信頼獲得と、効率化による競争力向上に向けた取組みは、製造業における永続的課題となります。 生産性 製品品質 設 計 生 産 検査 /トレーサビリティ 設備稼働 全体スループット 市場での製品劣化状況把握 と設計活用 設備挙動のバラツキを監視し 製品品質の均一化 人では発見できなかった 不良原因の特定 チョコ停改善ドカ停殲滅 止まらないライン作り 部品 / 仕掛品 工場をまたいだ 無駄な在庫圧縮 顧客要求とのズレ、工場間 すりあわせなど品質基準調整 設備設定、品質検査など 高品質を支える 匠の技伝承 トレーサビリティ強化 による品質改善 スピード向上 過度な予防保全や補修部品 在庫の適正化 日々起こる生産調整 の状況把握と 最適な作業組立 データを活用し製品品質と生産性を向上する IoT ソリューション 製品・設備・生産プロセスのデータ解析と結果のパターン化から得られる洞察を元に課題解決を実現し、製品品質と生産性向上を実現します。 業務課題解決目線を持った データアナリティクスと分析モデル 高度な解析 製造業知見による （機械学習 / 深層学習） 課題仮説と事象解明 データ活用を業務に組込むための IoT Platform 自動化した基礎分析を含む サイクル型業務適用方法論 データ加工 / 基礎分析 ツールによる短期化 主要な各種クラウドから選択可能な構築済み環境 ・データHUB 繰返しモデルを チューニング ・業務プロセスコントロール ・マネジメント基盤 IoT 活用シナリオ 生産設備と検査データを活用した製品品質向上 検査機器データから 品質原因の相関を分析モデル化 製品 加工設備 設備 検査 機器 検査機器 市場製品のデータを活用した設計改善 品質検査の高度化と 設備 / 生産プロセス改善活用 設備不調傾向と 加工品質影響のチェック 単純な閾値検査ではなく 検査中の時系列変化把握 製品内センサーデータから 製品稼動をモデル化 新品 新品 製品 耐久品 不良品 部品 部品 不良品 使用品 加工設備 加工設備 設備 傾き 電流 温度 設備稼働モニタリング 効率的なメンテナンス業務活用 設備不調の 早期対応 遠隔地からの リモート対応 設備 再設計シュミレーション への利用検討 制御ソフト 生産設備データを活用した稼動監視 / 故障予測 設備センサーデータ 状態検知 / 故障予測分析モデル化 誤動作の検知 / 原因分析と 製品設計改善活用 生産計画 / 稼動データによる工場 CPS 化 スケジューリング / 実稼動データから 工場全体俯瞰モデル化 生産計画 設備 検査 機器 ライン 検査機器 加工設備 設備 設備 ライン 生産管理 / 現場作業指示 業務活用 緊急指図対応作業 シミュレーション 工場俯瞰モニタリング / 生産計画精緻化 Service Lines IoT Data-Driven Manufacturing Solution 業務課題解決目線を持ったデータアナリティクスと分析モデル 高度な解析技術による IoT 課題の解決 高度な解析技術 利用の課題 膨大なセンシングデータの中から、発生頻度が低くても 問題の発見・予測が可能です。 多品種少量生産の中での製品ごとの不良要因 製品 / 設備の故障発生タイミング など 結果にいたる過程がブラックボックスで納得感がなく 業務改善への活用に繋がらない。 ABeam の IoT アナリティクス 製造業に関する知見を加えることで、製品 / 設備 /プロセスで起きる現実事象と データを照らし合わせながら分析し、可読性が高く高精度な予測を実現します。 問題の難易度 展開／高度化 深層学習 課題の解決に必要な 本質的な特徴量の発見 現場実務担当者の経験や知見と いった現場目線を踏まえてデータを 解釈し仮説を構築 ブラックボックス化させない 可読性の高いデータ解析 機械学習 データから反復的に学習し、 そこに潜むパターンを発見 データ マイニング 特徴抽出・予測分析 データの構造化 ISO 等の国際規格や機械工学の 応用学術知見等に基づきデータを 構造化 さまざまなアルゴリズムの組合せ や独自のチューニング技術により 結果を導出 データ量 統計学 現状把握／仮説の構築 解析結果を現場業務・システム に組み込み、継続的な改善サイ クルを回す データ活用を業務に組み込むための IoT Platform 製品や設備のセンサーデータ / 各種エンタープライズデータを収集・蓄積・分析する IoT Platform を、構築済みの主要な IoT クラウド サービスから選択し、ビジネス・業務に合わせチューニング、適用していきます。 データ発信 データ収集 データ蓄積・加工 分析 見える化 データ連携 ABeam IoT Platform Device 制御機器 機器通信 選択可能なハイブリッド環境 見える化ツール 機器通信 センシングから エンタープライズまで 多様なデータ種への対応 RDB Sensor ERP 主要 IoT クラウドから Device 制御機器 データ連携 ストレージ Enterprise System データ活用 Sensor 加工処理 収集サービス NoSQL DB 分析モデル 加工処理 大容量 DB データ加工や分析を Enterprise System 連携サービス MES 簡易化するライブラリ群 ERP MES QM 分散処理 WMS 通知サービス 監視サービス PLM QM デプロイ済みの分析モデルと WMS それを学習・運用する管理ツール PLM 自動化した基礎分析を含むサイクル型業務適用方法論 最新のデータ分析技術・IT・製造業知見を持つ専門家が、分析 / 結果評価 / 改善のサイクルを回し、対象の製品 / 設備 / プロセスに即した 形での分析モデル構築とデータ活用の仕組み作り、それを活用した業務適用と定着を推進していきます。 シナリオ / 効果仮説出し IoTシナリオ/ 期待効果 策定 分析範囲 設定 ビジネス命題を決定し課題仮説と、 効果が見込める活用シナリオを創出 アビームコンサルティング株式会社 既存データ分析 既存データ 分析 活用データ/ 分析手法 収集可能な既存データを弊社分析 ツールで クイックに加工 / 分析を実施 データ活用の仕組み構築 データ収集 / 分析システム 構築 分析モデル 構築 /システム 組込み 製品・設備などのデータを収集 / 蓄積 / 見える化する仕組みと 分析モデルを構築 業務改善 / サービス化 業務改善 / サービス開発 活用データと その方法の 最適化 構築した仕組みで業務改善や サービスを運用しながら適宜 モデルをチューニング 2016.12 本資料の無断転載・複製を禁じます Copyright©2016 by ABeam Consulting Ltd., All rights reserved.
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