SAS® が製造品質の向上を実現する方法
製品／人員／場所／プロセスを横断して品質を一元的に把握。顧客が知覚する品質について深い知識を獲得。そして、潜在的な品質問題を早期に検知。
全社規模での品質データ管理
- 製品ライフサイクル全体にわたり、品質を一元的かつ包括的に把握
- データのサイロ（縦割り管理）を排除し、プロセス／製品／顧客の「声」を総合
- あらゆるソースから品質関連の構造化／非構造化データを統合
高度な早期警告アナリティクス
- AIを内蔵する予測的アナリティクス機能を用いて、膨大な量のデータを素早く統合・分析
- 問題を早期に（場合によっては発生前の段階で）特定し、結果の改善に向けた是正措置をプロアクティブ（能動的）に実行
- 特許取得済みの分析モデルを用いて、従来の早期警告技法よりも迅速かつ正確に新たな傾向を検知
予測的品質管理
- 予測モデリング技法（ニューラル・ネットワーク、回帰分析、クラスタリングなど）を用いて、高度なプロセス制御（APC）を実現
- 全ての製造プロセスの健全性を自動的にモニタリングすることで、製品品質の継続的な確保を促進
- 上流側のプロセスの結果に基づいて下流側のプロセスを設定することで、先行の品質問題に関する補償措置を実施
根本原因分析
- 廃棄を削減し、生産の歩留まりを向上
- 探索的分析から、実験計画と最適化、特性要因図に至るまで、市場をリードする高度なアナリティクス・ツールの包括的なラインナップを用いて、製造プロセスに関する理解を深化
- 根本原因分析によって問題を迅速に解決および是正することで、稼働時間を伸ばし、円滑な操業を実現
SASの製造品質ソリューションは製品の品質、歩留まり、OEE（総合設備効率）指標の改善に役立ちます。AIを内蔵したIoTアナリティクス機能を適用することができ、コーディングは一切不要です。その要点をビデオでご確認ください。
ハイテク通信装置製造のリーディング・カンパニーは、どのようにして自社工場における可視性と歩留まりを改善したのでしょうか？
SASはVecima Networks社を以下の領域で支援しました。
- 組織全体にわたって統制されたデータを視覚化および分析するための統合テクノロジーを実装
- 同社の製造パフォーマンスに対する詳細な可視性を確保し、製造プロセスを横断した「全体歩留まり（Rolled Throughput Yield＝直行率）」をモニタリングできる体制を実現。これにより、ソリューションの実装以降、平均32％の改善を達成
- 同社のアナリティクス環境を、事業方法における想定外の変革を推進しうる単一プラットフォームに移行。これにより、ハイペースで進化するハイテク製造業界の先頭を進み続けるための態勢が実現
