公開日08 Aug 2017
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レイモンド?贵?ジョーンズが1962年に発表した小説『サイバネティック?ブレインズ』では、近未来の人间社会のあらゆるニーズが、死亡した个人から取り出された体外离脱した脳によって制御される巨大な自动化工场によって満たされている。この本特有の不気味な筋书きや运命论的な结末を省くなら、それはまさに今日の世界を映す镜となりうる。インダストリー4.0の台头により、工场は自己学习、自己评価の自动化された空间へと変貌を遂げ、生产と配送のチェーンに革命をもたらしている。书によると、インダストリー4.0を导入している调査対象公司の35％が、今后5年间で20％以上の収益増加を见込んでいる。このように期待される年间収益の増加は、プラットフォーム全体で発生するコストを大幅に削减することによってのみ実现できる。製造业の観点からは、机械、セル、组立ラインなど、いくつかのプロセスの効率と有効性を改善することが、この潜在的成长率の达成に役立つ。
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長い間、ダウンタイムの削減はメーカーにとって不可欠なKPIと考えられてきた。しかし、ダウンタイムの監視と最適化だけでは、パフォーマンスとプロセス効率の全体像を把握することはできませんでした。総合設備効率（OEE）の導入により、設備の稼働率、生産性、品質に関するデータが統合され、特定の生産ラインがどのように機能しているかを総括的に評価できるようになった。インダストリー4.0の出現により、このようなデータストリームの可用性は大幅に増加した。スマート製造システムは、生産性データ分析と機械学習を前提としており、生産、機械、工場管理全体の歩留まり率を積極的に向上させる。ある世界的な大手ハイテク複合企業は、生産能力を20％向上させる一方で、材料消費率を4％低下させた。IoT対応の機械学習は、社内のITシステムの統合を支援し、クロスプラットフォームの目標達成を支援する。生産ワークフローや在庫の最適化からバリューチェーンの意思決定まで、このようなスマートシステムはOEEを飛躍的に向上させる。生産努力の大部分には、メンテナンスと予防保全の改善、修理とオーバーホールのパフォーマンスにおけるより高い精度の達成が含まれる。機械学習データベース、アプリ、アルゴリズムをクラウドプラットフォームに統合することで、条件ベースのモニタリングシステムを実装するための基盤が構築される。ある大手テクノロジー企業は、自动车OEMと提携し、状態監視プロセスを導入することで、。
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坚牢な翱贰贰モニタリング?システムの导入は、データ処理?分析ソフトウェアを导入するだけにとどまりません。工场が拡大するにつれ、翱贰贰ソリューションは有机的に进化する必要がある。また、既存のレガシーシステムに翱贰贰ソリューションを统合する际には、そのセキュリティと整合性を维持するために注意が必要です。スケーラブルで持続可能な翱贰贰モニタリング?プラットフォームは、必要最小限のサポートとメンテナンスも保証します。製造业では、製品の入れ替えやシフトチェンジが繰り返されることが多く、1日24时间、週7日に及ぶこともあります。翱贰贰ソリューションは、このような変动する作业パターンをシームレスに统合する必要があります。製造工场では、すべての作业が予定されており、设备や製品の交换、メンテナンスのための计画的なダウンタイムもあります。また、アイドリングや小规模な停止とは别に、技术的な故障が発生した场合にも时间が费やされる。计画外の时间ロスは、生产速度に影响を与え、生产物质に好ましくない影响を与える可能性が非常に高い。翱贰贰は、全体的なパフォーマンスを正确に把握するために、これらすべての変数を考虑する唯一の碍笔滨です。そして、スマートな製造环境では、误りに打ち胜ち、完璧に近い生产サイクルを达成する可能性を秘めている。
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よると、インダストリー4.0市場は2016年に666億7000万ドルと評価され、2017年から2022年の年平均成長率は14.72%で、2022年には1523億1000万ドルに達すると予想されている。スマート工場は、あらゆるものに対して実用的な洞察を提供することができる。エコシステムは、企業に業務に関わる包括的な概要を提供するだけでなく、流通後の製品モニタリングをリアルタイムで支援する。これにより、最終的には効率的で品质管理された生産が前提となる、新たなビジネスモデルを模索する可能性が広がる。スマート工場環境にOEEソリューションを導入することは、まさにその実現に役立つ。
