スポットライト

スキルの高いオペレーターの専門知識の活用

あらゆる状況のアクションと成果を関連付けることによって、専門家であるオペレーターのアクションから学習します。そのようにして収集した知識を用いてさまざまな運用条件に適したセット・ポイントを計算し、スループットの最大化、品質の最適化、エネルギーの最小化につながる適切なアクションをオペレーターに毎日指示します。

工場の作業現場のデータに隠れた洞察の発見

高度な機械学習の技法を用いて、収集した工場の作業現場のデータから洞察を導き出します。プロセス・エンジニアは、さまざまな工場のプロセスの効率をベースライのパフォーマンスと比較して、プロセス改善ステップを生成できます。

各種のKPIとプロセス変数のモニター

このソリューションは構成可能です。最適化のために特定のKPIを選択できます。例えば、セメントの場合なら、純度が重要な基準になります。エネルギーを多く消費するとしても、純度を最適化し、狭い許容範囲の中に収めることが必要です。その逆に、純度の差異が大きくなってもエネルギー消費を最小化しなければならない、というケースもあります。

オンプレミスとSaaSのデプロイメントの柔軟なサポート

要件に応じたさまざまなデプロイメント・シナリオが用意されています。価値実現までの時間を短縮し、インフラストラクチャー・コストの先行投資は回避したいお客様は、SaaSのデプロイを選択できます。独特のセキュリティー要件や、切断モードでの作業、またはニアエッジでの処理の特別なパフォーマンス・ニーズがあるお客様は、オンプレミスにソリューションをデプロイすることも可能です。

事前に構築済みの分析モデルとテンプレートによる高速デプロイメント

個々の製造工場のユース・ケースやプロセスに合わせて最適化される早期異常検出、異常スコアリング、リグレッション/予測、自動分類、最適化などのための事前に構築済みの高度な分析パイプラインがあります。これを活用すれば、データ・サイエンティストの労力を軽減し、価値実現までの時間を短縮できます。

すぐに使用可能な統合機能

EAMシステムとの二方向の統合(Maximo EAMとの緊密な統合など)が可能です。工場のメンテナンス責任者は、予測的なメンテナンス・アラートを評価した後にEAMチケットを送信できます。メンテナンス・ワークフロー全体でメンテナンス・チケットの状況をモニターできます。送信したすべての作業指示書のメンテナンス・チケットの状況に関する総合的なメトリックをダッシュボードで確認することもできます。

お客様による導入事例

  • 計画外のダウン時間による生産性の低下の軽減

    計画外のダウン時間による生産性の低下の軽減

    問題点

    計画外の停止時間は、設備全体の有効性に影響を与える最も重要な要因となります。 推定では、設備障害の約89%がランダムに発生していますが、多くの企業が依然として「障害発生まで稼働」するか、「時刻に基づく保守」を行っています。

    ソリューション

    資産の計測、接続、IoT、分析機能により、計画外の停止時間に対する可視化を実現し、予測によって影響を大幅に軽減して、運用と保守で差し迫った資産障害に事前に対応することができます。

  • 品質低下に起因する損失を軽減

    品質低下に起因する損失を軽減

    問題点

    成功している企業でも、品質低下に起因するコストは、運用全体の10%から15%を占めていることが推定されます。 製造プロセスで品質の問題を確認するのが早いほど、設備全体の有効性とコスト節約に対するプラスの影響が大きくなります。

    ソリューション

    生産設備が規定の調整値から離れる傾向があり、欠陥のある部品を生産する危険があるときに特定します。 問題の原因を特定して、プロセスの変動を軽減するための手順を推奨します。

技術的詳細

ソフトウェア要件

IBM Production Optimizationにはソフトウェア要件はありません。

    ハードウェア要件

    IBM Production Optimizationにはハードウェア要件はありません。

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