あらゆる企業が、かつてないほど効率的でダイナミックになることを目指しています。そこで、製造メーカの95%がスマートマニュファクチャリング技術を使用または評価しています (ロックウェル･オートメーション「第9回スマートマニュファクチャリング報告書」)。
データがこれらの需要を満たす鍵であることは一般に知られていることですが、市場環境の変化に応じて競争力を維持するには、単にデータを収集する以上のことが必要となります。また、毎日生成される膨大な量のデータを、生産性を促進する実用的な情報に変換する必要があります。
これは、製造メーカが工場において新しい価値を実現し、運用全体に新しいレベルのインテリジェンスをもたらすことができるように、マシンがデータを整理、コンテキスト化し、共有できる必要があることを意味します。
機械装置メーカがデータを自社製品の中核として設計可能に
データは、現代の最新工場の至る所にあります。しかし、現在どのようなデータが必要か、そして明日成功するために何が必要かを正確に定義するのは往々にして難しいことです。同時に、機械装置メーカ(OEM)とエンドユーザの間で新たなダイナミクスが生まれ、発達しています。機械装置メーカが機械の成功のために長期間にわたって依存され、トレーニング、アドバイス、および周囲のプロセスへの統合などの領域でより積極的な役割を果たすことが必要とされているのです。
このため、機械装置メーカは、製品を強化してより多くのデータを提供するだけでなく、そのデータをコンテキスト化して送信し、他のシステムと容易に共有できるようにする必要があります。データ対応スマートマシンの世界に飛び込みましょう。
スマートマシンをデータ対応にする理由
データ対応テクノロジを使用してマシンを設計することで、動作データの使用を大幅に向上させることができます。これらのマシンは、情報を整理し、コンテキスト化して送信できるようにし、ユーザが生産ライン、施設、および機器全体における新しい洞察を得るための道のりを提供します。
データを設計の中核に置くことで、機械装置メーカとエンドユーザは、必要な情報を定義し、それを機器レベルを超えたものとします。このようにして、不明確なデータ要件と高い先行投資費用のために両者が調節に苦労するデジタルトランスフォーメーションの行き詰まり状態を解決します。
製造メーカは今では、変化するデータ要件に適応し、より速く、より効率的かつ低コストで将来の需要にいつでも対応することができます。
見逃したくない3つの価値のポイント
このスマートな設計アプローチにより、ユーザは独自のニーズに合わせて、新しい拡張機能の導入、設計の再検討と調整、またはアプリケーションプログラムの変更を柔軟に行なうことができます。後になって変更できない決定に誰もコミットする必要はありません。データ対応スマートマシンは、データを構造化、送信し、ほとんどのあらゆる外部アプリケーションプログラムとデータを共有できるため、以下を介して価値を提供することができます。
- データの整理とコンテキスト化
- 情報フローのデカップリングと最適化
- 視覚化、データ分析、リモートアクセス、エッジ産業用モノのインターネット(IIoT)などの機能の組み合わせ
整理されコンテキスト化されたデータの詳細
機械装置メーカは、機器レベルでのデータの使用方法だけでなく、データが確実にマシンを超えてエンドユーザのデジタル環境の中に入ることができるようにする方法も考慮する必要があります。機器データは、多くの場合、情報の適合性に関する洞察をほとんど提供しない、大量の比較的平坦なデータポイントのリストとして表示されます。データをひとつのモデルに整理することで、個々のデータポイントをまとめて、相互関係を定義することができます。これには、モデルのさまざまな部分間の関係を定義するのに役立つ追加データが含まれており、包括的なプロセス全体で起こっていることに対してコンテキスト化することができます。
純粋なデータのすぐに使用できる情報への変換を開始するのは、この整理とコンテキスト化です。
プッシュ型とプル型: データフローのデカップリングと最適化
データがどのように消費されるかに対しては、意図が重要です。監視制御およびデータ収集(SCADA)システムやヒストリアンなどの外部アプリケーションプログラムによって引き出される安定したデータの流れが存在するかどうか、または、データは、制御レベルからイベント駆動式のアプリケーションプログラムまで適切なタイミングでプッシュされるより高度なトランザクション形式でなければならないかどうかを選択する必要があります。
次に、ユーザは最新のプラットフォームを使用し、さまざまなITフレンドリなプロトコルを介して、整理されコンテキスト化されたデータを提供する必要があります。意味のある情報を収集して提示するだけで、アプリケーションプログラムに必要なデータを特定するプロセスが簡略化されます。これらの最適化されたソリューションにより、送信するデータの量が大幅に削減し、時間の節約と生産性の向上につながります。
マシンレベルでの複合機能
また、視覚化、データ分析、リモートアクセス、エッジIIoTを組み合わせた最新のマシンレベルのソリューションが存在する必要があります。データを移動する能力は、差別化された製品につながり、市場で際立ちます。潜在的なお客様が、必要な情報を正確に把握していないことはよくあることです。データ対応アプローチにより、データに柔軟に対応することができるようになります。
製造メーカは、これまでマシンに閉じ込められていた価値を解き放つことで、すぐに効率と生産性を高めることができます。
機械装置メーカの成功事例
以前は、パフォーマンスの視認性はコンテキスト化されていないデータをローカルのSCADAシステムに送信することで達成され、通常はそこで停止していました。データレポートにおける違いは、多くの場合、機器のパフォーマンスの混乱と生産ラインの拡大をもたらしました。
データ対応スマートマシンにより、パフォーマンスデータを情報モデルに整理し、最新のプラットフォームを使用してマシンレベルでより良い洞察を得ることができます。同じ情報モデルで、ラインレベルまたはそれ以降のパフォーマンスのより完全な全体像を把握できます。
機械装置メーカも、単一の情報源から、これらの洞察を利用して有効性をモニタし、サポートを提供し、機器全体にわたる視認性を獲得することができます。
ロックウェル･オートメーションのゴールドレベルのOEMパートナであるDCCオートメーション社のロボティックソリューション担当ディレクターであるホリア･ソーレアン氏は、このアプローチを早期に採用しました。「当社の［エンドユーザ］のお客様は、実際に労働力不足という痛みを感じています。彼らは、制約を考慮して最高のOEEを達成するのに役立つ情報に基づく意思決定を行なう必要があります」と、ホリア･ソーレアン氏は説明します。
「当社の機器にデータレディなソリューションセットを実装することで、予知保全の取り組みや機械の電力使用量をサポートする情報を提供することができます。これにより、自身のリソースの使用について情報に基づいた意思決定を行なうことができるのです。」
変革的な効率
データ対応ソリューションは、企業がデータを活用できる方法を変革し、機械装置メーカとエンドユーザの両者が新しい効率性を見つけ、ビジネスの価値を高めることを可能にします。データの可用性が消費から切り離されると、ユーザは、いかにしてデータを整理するか、また、いかにして移動するデータを減らして効率を高めるかについて意図的となります。
さらに、エンドユーザは、視覚化と機器からデータを送信する機能を組み合わせた最新のプラットフォームの力を活用し、デジタルトランスフォーメーションの目標を達成するために必要な柔軟性を得ることができるようになりました。
