メガリコールを未然に防ぐ、自ら考える工場の実現

Lumadaで協創！業務の見える化で課題を探る

不良発生率を予兆診断モデルで低減

製造現場での、製品の信頼性・安全性確保について考えてみましょう。

製品不良がもたらすマイナス効果

製造現場では日々、数多くの製品が製造されています。現場のルールに従って画像検査やX線検査などを実施しても、これらの工程では検知できない、重要な潜在不良が発生してしまうおそれがあります。特に、高い信頼性・安全性が求められる製品に重要不良が発生すると、リコールで製品を回収することになり、お客さまに多大なご迷惑をおかけすることになります。

また、複数の製品で使用する部品や、共通する手順に問題があると、回収・修理の対象となる製品が増大し、「メガリコール」と言われる大規模なリコールに発展します。現場では、原因の調査や不良製品の廃棄といった多大なロスコストが発生し、製品だけでなく、企業全体の信用を失うことになりかねません。

不良発生率を低減する予兆診断モデルを構築

製品の信頼性・安全性を確保するためには、検査工程で検知できない潜在不良を見える化し、その発生率を低減することが課題となります。こうした課題を解決するには、過去の実績やデータを分析するだけではなく、「今何が起きているのか」をとらえて、これから起きるであろう事象を予測し、最適な対策を検討する必要があります。

そこで、製品不良の発生を予兆診断するLumadaのソリューションを取り入れることで、 AIによるビッグデータ解析でお客さまの課題を解決に導きます。具体的には、収集され続けるデータを4M（作業員の行動、機器の状態、製品の材料、作業の方法）の観点で解析し、不良率が高い条件から予兆診断モデルを構築。一括管理されているデータを予兆診断モデルで解析すると、潜在不良の発生兆候を自動で診断でき、不良発生率の低減につながる、新しい価値を創出できます。

AIによる解析結果を現場へフィードバック

フィジカルの世界とサイバー空間をつなぐ「CPS」

このような価値創出を推進するためには、現実世界（フィジカル空間）で収集されたデータが、クラウド上に構築されたサイバー空間のAIなどによって解析され、現実世界の課題を解決する手段としてフィードバックされる「CPS(Cyber Physical System)」の考え方が有効です。

現実世界と、デジタル技術で現実世界を投影したサイバー空間を接続し、「見える化（Sense）、分析（Think）、対策（Act）」のサイクルを回すことで、現実世界の課題を継続的に解決します。

変化し続ける現場の状況をとらえ、最適な製造の仕組みづくりに欠かせないCPS。
その具体例の1つとして、Lumadaのソリューション「Σ-Factory (シグマ ファクトリー) 」をご紹介します。

製造現場のデータ収集とビッグデータ解析の融合

自ら考える工場を実現「Σ-Factory」

Σ-Factoryは、製造現場から収集するさまざまなデータを解析し、潜在不良の発生兆候を自動検知します。

製造現場のデータを活用する仕組み

Σ-Factory がめざすのは『自ら考えて生産・管理する工場』。
製造現場をデータ発生のエンジンととらえ、現場データをΣ(総和)することにより、データの潜在力を引き出し、新たな価値を創出することをめざすソリューションです。

このソリューションを活用しビッグデータを解析することで、現場データから仮説を導きます。フィットする仮説は現場へ適用。これまでの現場ノウハウのみでは思いつかない、客観的な案の適用が可能となります。

ソリューションの活用例

他拠点への拡張性と、拠点レベルの課題解決を両立する例を示します。

ソリューションの詳細については、こちらをご覧ください。