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
我々の目的は生産を改善することであり、データの生成や収集に時間を費やすことはありません。Makoto Miyamori Senior Manager of the No. 2 Manufacturing Innovation Section
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この事例で活用されているSAS® ソフトウェア
世界最大手の一角を占めるハードディスクドライブ（HDD）メーカーは、どのようにして不良品の可能性を生産工程の早い段階で特定し、歩留まりの変動を回避しているのでしょう？
SASはWestern Digital社を以下の領域で支援しました。
- 設備や機械に取り付けられたセンサーをモニタリングし、マシン間（M2M）データにタグ付けを実行し、不良品の予兆となるパターンを検出
- 歩留まりの変動を予測して適切な対策を打つことで、不良品の生産に起因する損失を低減
- 返品数の減少と、それによる派生効果としての、顧客のロイヤルティと信用の強化
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この事例で活用されているSAS® ソフトウェア
医療業界の世界的リーディング・カンパニーは、自動化によって研究室の稼働率を改善するために、どのようにアナリティクスを活用しているのでしょう？
SASとパートナー（mayato社）は、Siemens Healthineers社を以下の領域で支援しました。
- システムの可用性向上とサービスコストの削減を図るために、SAS Platformを基盤として予測型のサービスおよび保守整備ソリューションを開発
- 双方向のマグネット式ベルトコンベアで検体を移動させ、マルチカメラ・ビジョン・システムで全ての検体を個別に追跡することで、ワークフローと臨床パフォーマンスを最適化
- スループットを中断／低下させる要因を排除し、生産性が最大限に維持される状態を確保
- システムの可用性向上とサービスコストの削減を図るために、SAS Platformを基盤として予測型のサービスおよび保守整備ソリューションを開発
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この事例で活用されているSAS® ソフトウェア
C-130航空機のOEM企業は、複雑な装置の予知保全を変革するために、どのように機械学習を活用しているのでしょう？
SASはLockheed Martin社を以下の領域で支援しました。
- 人工知能（AI）、IoT、高度なアナリティクスを活用して部品の故障時期を予測することで、世界中の重要なミッションのために、より多くの航空機を空中に維持
- データのクリーンアップにかかる時間を95％も削減。これにより、稼働停止時間と顧客対応コストの削減につながる（はずの）分析結果を素早く生成することが可能に
- 保守整備の履歴を総合的に学習することで、航空機の保守整備に関するリアルタイムのベストプラクティスを形成
