ますます多くの技術的進歩により、達成可能なプロセス最適化計画を実装することは、今やもっともらしいことです。 ただし、最初に製造オペレーションに最適なテクノロジとアプローチを見つける必要があります。 製造プロセスを最適化する鍵は、高度な技術を取り入れることです インダストリー 4.0 テクノロジー 今日利用可能です。 製造業に最適なテクノロジーを理解することで、プロセスの最適化に一歩近づくことができます。 これが意味することと、製造におけるプロセス最適化の主なテクノロジーの柱について、もう少し詳しく見ていきましょう。
「製造プロセスを最適化する鍵は、現在利用可能な高度なインダストリー 4.0 テクノロジーの一部を採用することです。」
-オーギュリー
インダストリー 4.0 テクノロジーの採用
製造における自動化の実装とデータの使用は、「インダストリー 4.0」と呼ばれるものであり、予知保全や予知品質などのユース ケースがあります。 インダストリー 4.0 には、プロセスの最適化に不可欠な次のテクノロジが含まれています。
- リアルタイムのデータ接続とキャプチャ: 産業用 IoT 接続を使用して、生産ライン資産に安全に接続し、オンプレミスまたはオンクラウドの中央時系列リポジトリでデータをキャプチャします。
- プロセスベースの機械学習: プロセスベースの人工知能を使用して、製造プロセス全体の全体的かつ詳細なビューを取得し、注意が必要なプロセスの問題を発見して表面化します。 機械学習アルゴリズムを使用してリアルタイム データを処理および分析することにより、プロセスの非効率性を特定できるだけでなく、それらを予測して回避することもできます。
- デジタルツインの可視化: デジタル ツインは、キャプチャされた生産ライン データを通じて、「物理的な」生産ラインの属性と運用メトリックを照合する仮想表現です。 生産ラインのデジタル ツインにより、パフォーマンスの異常とその根本原因をすばやく特定し、実用的な洞察を提供して生産ラインのコンテキストで提示できます。 このテクノロジーを使用すると、データ サイエンティストは必要ありません。システムは使いやすく、生産チームにとってアクセスしやすいものです。
プロセスの非効率性の主な原因
前述のように、プロセス エンジニアは、望ましくない副産物の形成、プロセスの不安定性、不純物など、プロセス ベースの人工知能を実装することで非効率性を特定できます。 これは、自動化された根本原因分析で行うことができます。
これがプロセスの最適化にどのように役立つかを理解する前に、従来の根本原因分析と自動化された根本原因分析の違いを見てみましょう。
第 XNUMX に、従来の根本原因分析には時間 (多くの場合、数日単位) と、複数のチームの専門家リソースが必要です。 毎分数千のタグから大量のデータが取得されるため、プロセスの非効率性につながる運用変数間の相関関係を見つけることはほとんど不可能です。
分析に時間がかかるほど、生産ラインで非効率なプロセスが発生します。 このため、生産チームは、生産の失敗につながる初期のイベントをより迅速かつ正確に検出する方法を必要としています。
自動化された根本原因分析は、履歴およびリアルタイムの資産データを充実させ、機械学習アルゴリズムを適用して、生産の失敗につながる一連のイベントの因果関係を自動的に追跡します。 そうすることで、調査チームはプロセスの非効率性の初期症状を迅速かつ正確に把握し、根本原因を特定して軽減することが容易になります。
プロセスの非効率性の予測
生産ラインで非効率なプロセスが発生する理由を特定できることは、非常に貴重です。 しかし、一歩前進すれば、いつ起こるかを正確に予測することもできます。
申請することで 産業予測分析、データを予測的な洞察に変換できます。 その後、機械学習アルゴリズムを実装して、関連するイベントを特定し、その結果を予測できます。 たとえば、望ましくない副産物がいつ形成されるか、または特定のプロセスの不安定性がいつ発生するかを予測します。 これにより、プロセス チームは歩留まりを向上させ、差し迫った品質障害を防ぐことができます。
プロセスの非効率性が発生する理由を理解し、発生する前に予測できるようになったら、これらの洞察に基づいて製造プロセスを最適化する方法を知ることが基本です。 予測シミュレーションは、プロセスがさまざまなシナリオでどのように動作するかをシミュレートし、予想されるプロセスの非効率性を防ぐ方法をシミュレートすることによって、特定の非効率性を根絶する方法を決定します。 予測シミュレーションを使用することにより、プロセス チームは次のことができます。
- ループを閉じて、分析の推奨事項に基づいてアクションを実行します。
- プロセスの非効率性を排除する生産設定のみを調整します。
- 生産設定の誤調整のリスクを軽減します。
実用的な洞察の機会
産業用人工知能、特に機械学習の時代の到来により、生産ラインのデータを活用して実用的な洞察を明らかにし、製造プロセスの継続的な改善を推進する機会がもたらされました。 さらに、デジタル ツインの視覚化により、プロセス エンジニアリング チームはデータ サイエンティストとは無関係にこれらの洞察を使用し、迅速に行動できるようになりました。
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