自動化された製造環境におけるOEEの測定

レイモンド・F・ジョーンズが1962年に発表した小説『サイバネティック・ブレインズ』では、近未来の人間社会のあらゆるニーズが、死亡した個人から取り出された体外離脱した脳によって制御される巨大な自動化工場によって満たされている。この本特有の不気味な筋書きや運命論的な結末を省くなら、それはまさに今日の世界を映す鏡となりうる。インダストリー4.0の台頭により、工場は自己学習、自己評価の自動化された空間へと変貌を遂げ、生産と配送のチェーンに革命をもたらしている。2016年の報告書によると、インダストリー4.0を導入している調査対象企業の35％が、今後5年間で20％以上の収益増加を見込んでいる。このように期待される年間収益の増加は、プラットフォーム全体で発生するコストを大幅に削減することによってのみ実現できる。製造業の観点からは、機械、セル、組立ラインなど、いくつかのプロセスの効率と有効性を改善することが、この潜在的成長率の達成に役立つ。

長い間、ダウンタイムの削減はメーカーにとって不可欠なKPIと考えられてきた。しかし、ダウンタイムの監視と最適化だけでは、パフォーマンスとプロセス効率の全体像を把握することはできませんでした。総合設備効率（OEE）の導入により、設備の稼働率、生産性、品質に関するデータが統合され、特定の生産ラインがどのように機能しているかを総括的に評価できるようになった。インダストリー4.0の出現により、このようなデータストリームの可用性は大幅に増加した。スマート製造システムは、生産性データ分析と機械学習を前提としており、生産、機械、工場管理全体の歩留まり率を積極的に向上させる。ある世界的な大手ハイテク複合企業は、生産能力を20％向上させる一方で、材料消費率を4％低下させた。IoT対応の機械学習は、社内のITシステムの統合を支援し、クロスプラットフォームの目標達成を支援する。生産ワークフローや在庫の最適化からバリューチェーンの意思決定まで、このようなスマートシステムはOEEを飛躍的に向上させる。生産努力の大部分には、メンテナンスと予防保全の改善、修理とオーバーホールのパフォーマンスにおけるより高い精度の達成が含まれる。機械学習データベース、アプリ、アルゴリズムをクラウドプラットフォームに統合することで、条件ベースのモニタリングシステムを実装するための基盤が構築される。ある大手テクノロジー企業は、自動車OEMと提携し、状態監視プロセスを導入することで、OEEを65%から85%に向上させた。

堅牢なOEEモニタリング・システムの導入は、データ処理・分析ソフトウェアを導入するだけにとどまりません。工場が拡大するにつれ、OEEソリューションは有機的に進化する必要がある。また、既存のレガシーシステムにOEEソリューションを統合する際には、そのセキュリティと整合性を維持するために注意が必要です。スケーラブルで持続可能なOEEモニタリング・プラットフォームは、必要最小限のサポートとメンテナンスも保証します。製造業では、製品の入れ替えやシフトチェンジが繰り返されることが多く、1日24時間、週7日に及ぶこともあります。OEEソリューションは、このような変動する作業パターンをシームレスに統合する必要があります。製造工場では、すべての作業が予定されており、設備や製品の交換、メンテナンスのための計画的なダウンタイムもあります。また、アイドリングや小規模な停止とは別に、技術的な故障が発生した場合にも時間が費やされる。計画外の時間ロスは、生産速度に影響を与え、生産品質に好ましくない影響を与える可能性が非常に高い。OEEは、全体的なパフォーマンスを正確に把握するために、これらすべての変数を考慮する唯一のKPIです。そして、スマートな製造環境では、誤りに打ち勝ち、完璧に近い生産サイクルを達成する可能性を秘めている。

2017年のレポートによると、インダストリー4.0市場は2016年に666億7000万ドルと評価され、2017年から2022年の年平均成長率は14.72%で、2022年には1523億1000万ドルに達すると予想されている。スマート工場は、あらゆるものに対して実用的な洞察を提供することができる。エコシステムは、企業に業務に関わる包括的な概要を提供するだけでなく、流通後の製品モニタリングをリアルタイムで支援する。これにより、最終的には効率的で品質管理された生産が前提となる、新たなビジネスモデルを模索する可能性が広がる。スマート工場環境にOEEソリューションを導入することは、まさにその実現に役立つ。