工場フロアでコンピューターで作業している2人の製造担当者

つながる工場(コネクテッド・ファクトリー)

全社規模で信頼性を改善し、想定外の故障に起因するコストを低減

SAS® が「つながる工場」を実現する方法

Industry 4.0(第四次産業革命)時代の多種多様なデータソースを連結。モニタリング、診断、予知保全といった技法を組み合わせて適用することで、設備資産や製品の信頼性を改善するとともに、想定外の稼働停止に起因するコストの削減も実現。

オペレーション状況の総合的な把握

  • 縦割り管理されている業務システム間の障壁を取り除き、工場フロアや製品使用現場における最新状況を完全に「見える化」
  • プロセス/製品/顧客の「声」を取りまとめ、プロセスおよび製品品質の両方を一元的かつ包括的に把握
  • 構造化/非構造化を問わず、社内の様々なソースから業務データを統合

予知保全

  • 計画外の稼働停止を最小化し、重要な設備資産の可用性を向上
  • 総合設備効率(OEE)を最大化
  • 総資産利益率(ROA)を向上。それと同時に、平均修理時間(MTTR)を短縮することで保守整備コストを削減
  • 部品の緊急配送、修理作業の超過時間料金、過剰な緩衝在庫をいずれも回避

潜在的な問題の早期警告

  • 品質に特化したデータモデルと特許取得済みのアナリティクスを適用することで、品質問題や信頼性問題の萌芽の早期警告、データ駆動型の根本原因分析、プロセスに関する理解の深化を推進
  • 設備やプロセスに壊滅的な打撃を与えかねないインシデントの発生予測を支援
  • 設計や製造の欠陥を速やかに特定し、問題の拡散を未然に防止

柔軟な導入オプション

  • 特定の設備資産に関する1つのユースケースから小規模に開始することが可能。その上で、よりスマート性とコネクテッド性を高めた工場の実現に向け、アナリティクス成熟度を高め、適用対象のユースケースを増やしながら、導入規模を拡大していくことが可能

「つながる工場」にSAS® を選ぶ理由

IoTデータ、センサーデータ、その他の装置パフォーマンス・データに予測モデルを適用することで、設備故障や製品パフォーマンス不良が発生する可能性について早期警告を取得できます。これに基づき適切に行動することで、装置の稼働停止時間の削減、設備資産パフォーマンスの改善(=歩留まりや効率の改善)、アフターサービス関連コストの削減、SLA達成率の改善などを図ることが可能です。

稼働停止時間の削減と歩留まりの向上

自社の「つながる工場」の生産プロセスを構成する全ての機械について操業効率の最大化を図ることで、歩留まりとスループットの向上、エネルギー消費の削減を促進できます。

保守整備コストと運用コストの削減

対応コストが高くつく「計画外の稼働停止時間」を最小化し、保守整備サイクルを最適化することができます。

新たな収益源の創出

現在の製品売上を「利益率の高いサービス収益」で強化することで、より大きな価値を市場から獲得できます。

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