生産計画やスケジューラー、製造実行システムなど個々の技術断面から高機能なソリューションを選んだとしても、それらを“足し算”することで必ずしも最大の効果を得られるとは限りません。IBMから「お客様に寄り添って、生産性倍増プロジェクトの目的を達成するために最適なシステムを一緒になって作り上げていきます」という言葉をいただき、ソリューションの導入はもちろんのこと、プロジェクトを推進するパートナーとしてIBMを選びました

京セラ株式会社, デジタルビジネス推進本部 Dx推進センター長, 前田 岳志氏

Business Challenge

京セラは、「今後、早期に売上高を1.6兆円から2兆円に拡大する」という目標を打ち出し、ものづくりの生産性を2倍に高めることで原価を下げ、コスト・リーダーシップによる競争優位を確立することで、既存事業の売上を伸ばすことを目指す「生産性倍増プロジェクト」を推進しています。AIとロボットを組み合わせた無人化による生産効率改善を実証するモデルラインを各地に立ち上げ、2019年4月からは、無人ラインを全社に展開しています。生産を止めない、不良を出さない製造ラインを実現するためには、ITを活用し、工場内のデータをリアルタイムに分析できるデジタル・プラットフォームを構築して、“自律化”を図ることが必要であると考えました。

Transformation

自律化ラインを実現するために、京セラはデジタル・プラットフォームの構築に取り組みました。スマートファクトリーの構築やデータ活用に関するソリューションをトータルに有するIBMをプロジェクトのパートナーに選定し、最適な月次投入数および調達を立案する生産計画や、最適な日次のリソース計画を立案するスケジューラーにGIView Planner、製造計画立案、製造工程の状態把握およびオペレーターへの指示出しや設備制御を行う製造実行システムにMES Express+GIView PSを導入。生産現場からIoTデータの収集およびリアルタイム分析を行うエッジコンピューティングの仕組みとして、CFC analysis platformを活用、さらに、全社のあらゆるデータの連携・格納・加工および分析とモデル管理を担うデータ活用基盤としてIBM Cloud Pak for Dataを導入しました。

Benefits

2018年5月のモデルラインの立ち上げとともにこのデジタル・プラットフォームの稼働を開始し、多くの工場の製造ラインで品質改善の成果をもたらしています。例えば、40年近い歴史の中で高度なノウハウを蓄積してきているファインセラミックスの製造工程で、CFC analysis platformに組み込まれたIBM SPSS Modelerで開発したAIモデルを活用したところ、不良改善の結果として6%近い歩留まりの向上を実現しました。システムから得た洞察によってオペレーターが自らの行動を変え、より創造的な仕事にシフトしていき、最終的にはデータ連携基盤を超えた人間と人間、人間と機械のコミュニケーション基盤として活用できるように、京セラでは、デジタル・プラットフォームの進化を模索しています。

 

[ 製品・サービス・技術 情報 ]

当事例で使用されている主な製品・サービスは下記の通りです。

Solution Category

  • Cloud
  • Services
  • Supply Chain
  • Internet of Things