OGISデータ分析BAソリューション

生産ライン向けデータ分析ソリューション マドラー

概要 データ利活用 プラットフォーム 継続的利用 事例 講演資料

製造業はインダストリー4.0をはじめとするグローバルの潮流にあり、その生産ラインはさらなる高度化・効率化を求められています。

欧州発のインダストリー4.0では、工場内外、顧客も含めた大量のデータを利活用し、生産ラインを自動で組み替えていくなどといった「自ら考える工場-スマート工場」の実現を目指しています。
こういった世界の流れに日本の産業界も遅れをとらぬよう、「まずできることから」取り組みを進めています。

そのような中で、日本の生産ラインでは、センサーデータを活用した「不良要因の解析」と「状態監視(予兆検知)」に現在注目が集まっています。

その例として、 「現場の装置自体はログを出しているが、故障予兆の検知に活かせていない。せっかくデータがすでにあるのだから分析を試みたい」 、「工程全体の監視は、設備やレシピの変化に応じて継続的にしきい値などの設定を変更する必要があるが、手作業で対応し続けるのは難しい。精度の高い設定を自動的に出し、装置の稼働率をあげたい」などといった要望が上がっています。

マドラー(※)はフィジビリティスタディによる解析エンジン(機械学習・統計解析を含む)の現場合わせにくわえ、分析に必要なBIツール、データレイクが予め提供されているため「装置異常の予兆検知」「不良要因の解析」の実現を可能にします。 さらに、SPC管理などの従来手法と併用でき、監視対象全体をカバーします。

※マドラー:MAnufacturing Dynamic Operational Intelligence & Realtime Analytics

サービス概要イメージ

生産ラインの品質管理データを分析し 歩留まりの改善やコスト削減に貢献

■全工程の作業履歴/装置ログデータを用いて、出荷不可品の早期発見・設備故障予兆の発見

■アフターサービス等のデータも活用し、出荷済み不良製品の早期発見・要因特定を実現


サービス概要イメージ

マドラーで使用するデータ分析手法の一例
・単変量での監視
・変数間の相関の利用
・過去事例との近傍距離の利用
・変数間の変動同期性の利用

事例1: 生産ラインの品質管理データ分析

製品ロットの作業履歴を分析し、不良品の早期発見・コスト削減を実現

  • 過去の製品ロット履歴情報を分析し、ライン内検査結果より出荷検査の不良品傾向を把握。装置可動部の劣化などの手がかりを提示。
  • 抽出された条件を生産ラインに適用することで、生産性向上・コスト削減に貢献。

事例2: 生産ラインの故障予兆データ分析

装置の稼働状況データを分析し、故障予兆を発掘・稼働率向上を実現

  • 製造装置の稼働情報を分析し、故障の予兆を発掘。
  • 抽出された条件を生産ラインに適用することで、装置の稼働率向上に貢献。

ページトップへ戻る

お問い合わせ

お問い合わせ

ビッグデータに関するお問い合わせはこちら