よりスマートな自動車製造を短期間で実現

自動車産業はビッグデータに出会うのが初めてではありません。何十年にもわたって、自動車メーカは保証クレームや保守レポートからデータを収集して分析し、消費者体験、販売店のパフォーマンス、車両品質を向上させるために、よりスマートでよりコネクテッドな車両の開発を進めてきました。

このような動きが世間の注目を浴びる一方、自動車製造メーカと部品製造メーカがデジタルトランスフォーメーションとスマート技術の採用を進める中で、プラントフロアのビッグデータも増大しています。製造スペースの課題は、スマートな資産が生成する膨大な量のデータを、短期的/長期的なパフォーマンスの向上に最適に活用するにはどうすればいいかということです。

正しいサイズの選択

クラウドベースのサービスと分析プラットフォームがスマートデバイスと共に成長し、製造メーカはデジタル投資の価値を簡単に取り込めるようになりました。また、自動車メーカの中には、クラウドベースのプラットフォームを採用して、データを収集、分析し、強力なビジネスインテリジェンスに変換しているところもあります。

しかし、このような進歩にも関わらず、多くのメーカが、プラントフロアでリアルタイムのパフォーマンスゲインを進めるための情報をオペレータに提供するのに苦労しています。

なぜでしょうか? クラウドベースのプラットフォームにデータを送信するのは、ビジネスレベルの分析や、タイムラインにもっと余裕のある企業レベルの意思決定に適しています。しかしながら、分析タグが加えられた過剰なネットワークトラフィックは、プラントフロアで是正措置を行なうことのできるステークホルダに、状況に当てはまったタイムリーな情報を提供するのを妨げます。

つまり、「分析と制御システム間の情報の循環」を早く閉じることができず、ただちに効果が現れないのです。

スケーラブルな分析: 末端での最適化を早める方法

スケーラブルな分析プラットフォームは、分析およびマシンラーニング機能を情報のソースとプラントレベルの意思決定者の最も近くに埋め込むことで、ビッグデータとプラントフロアとの間で情報を素早く循環させることができます。

例えば、標準の自動車組立工場では、マテリアル･ハンドリング･コンベアのモータを制御するのに、可変周波数ドライブを使用しています。最新のACドライブは、モータの機械部品と直接的に相関のある出力トルクと電流を継続的にモニタします。ドライブは、パラメータが制限値を超えると警告を出すよう設定できます。さらに、温度センサ、振動センサ、その他のセンサがギアボックスの状態に関する重大な情報を捕捉して報告します。

これらのパラメータやその他の動作パラメータの継続的なモニタと分析により、ギアボックスとベルトの摩耗や滑り、またはモータベアリングや巻線の問題を、予期しないダウンタイムが発生する前に予測できます。しかしながら、最適なメンテナンス戦略では、このような分析をタイムリーに可視化する必要があります。