製造現場向けデータ利活用支援サービス
身近な現場データの利活用を体感・体験することにより 解決思考の醸成を支援します。
製造現場向けデータ利活用支援サービス とは
当社の製造現場経験者が事前に課題や関連データについて現状のヒアリングを実施し具体的な改善や対応案を議論。データ利活用により、現場課題との関係性を分析し考察・議論を実施。その利活用の考え方や分析手法を具体的にお客さまにて体感・体験いただきます。
このようなお悩みはありませんか?
- 課題
- 解決
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課題
- 現場ではカンコツによる改善をせざるを得ない状況である。しかし、人による差が大きい。例えば、良品条件設定において、根拠がわからない場面がある。
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解決
データ利活用により対策前後の状態を数値やグラフで確認でき、効果を数値で表わすことができる。
自身の理解向上や関係各所への説明力も向上します。
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課題
- 現場でIoT化やスマートファクトリーを進めたいが、データ利活用が上手くできず中々進まない。
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解決
データ利活用の体感・体験を通じて、実際の現場の課題に対して取組みをすることによりデータをどのように活用するとメリットがあるのか実感・説明できる。
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課題
- 取得したデータを有効活用できていない。どのようにデータを加工・見える化すれば現場で喜ばれるかわからない。など、新たなデータ取得も進まずIoT化が進まない。
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解決
常時取得しているデータはそのまま活用することは難しく、データ成形や特徴抽出などの処理が必要となる。
そのノウハウ習得により現場でのデータ活用を支援します。
概要
身近なデータ利活用から現場のスマートファクトリーを促進
近年の製造業の傾向として自分たちの手でシステムを構築して自分たちにあったものを作るという内製化志向があります。
現場業務に従事している技術者がデジタル技術を活用してシステムを内製したいという声に対し、その製造業の内製化志向に対し現場にあるデータの利活用法を実際に当社在籍の現場経験者がサポートします。
現場のデータを分析し、そのプログラムをお客さまにて実際に体感・体験いただくことでノウハウを習得いただきます。データの扱い方やメリットを実際に経験することで現場でのスマートファクトリー推進を加速することができます。
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Before
カンコツ対応の現場 -
Step1
日立ソリューションズ
データ利活用実践 -
Step2
お客さまへ
利活用法伝授+体感体験 -
GOAL
これまでの知見とデータ利活用を内製化
特長
現場の改善力向上
射出成形やロボット塗装において、現場改善ではモノを確認して原因を追究し対策すると思います。モノを見ることは一番重要となりますが、その対策や改善の根拠は過去の経験に左右されることがあるのではないでしょうか?
そこで、データ利活用方法を実際にお客さまにて体験・体験することで活用法を習得いただきます。
これら現場改善において、データ利活用を進めることでその根拠が明確になり、モノ+データで現場の改善力をさらに向上できます。
現場経験者によるサポート
よくあるデータ分析支援では「プロのデータサイエンティストが分析」とあり、分析した結果は良いがその後の議論が進まない、といった経験があるのではないでしょうか?
そこで、実際に製造現場の品質課題や仕入先の支援など現場経験者が考察や議論をするため、次のアクションや効果確認など技術的な面からも議論ができます。さまざまなデータを見て技術的観点と合わせることで新たな気づき・発見に繋がります。
検査レスへの挑戦
人員・リソース不足と言われる中で、現場での課題として「省人化・無人化」などが挙げられます。しかし、具体的にどのように進めていくのか実現するのかわからないという声が多くあります。
品質保証や設備管理といった点でデータを活用する方法が一番重要なこととなり、データ利活用を進めることで実現方法が議論できるようになります。
そこで、生産加工データを活用し、データで品質の根拠を明確にしリアルタイム監視を実施するこで1歩ずつ検査レスへの挑戦などを一緒にご支援させていただきます。
機能
プログラムの提供と体感・体験
可読性の高いPython言語でデータ利活用のプログラムを当社で作成します。そのプログラムを少しの操作だけで実施できるよう準備します。
実際にお客さまにてデータの活用方法を体験していただき実際に現場でトライしたデータで分析を行っていただき業務遂行とあわせて実施頂けます。
その後、お客さまがプログラムを変更するとで、そのほかの課題でもご活用いただけます。
リアルタイム監視
実際にデータ利活用の体感体験を通して、データ分析で得られた結果から設備の監視に繋ぐことも考えられます。
リアルタイム監視としてエッジ型解析モジュールをご提供しその監視設定のサポートも可能です。
ユースケース
昨今、スマートファクトリーの推進がさまざまな業界で活発になっています。
しかし、思ったように上手く進んでいないという企業・現場が多く見受けられます。例えば、「自分たちで推進したいが中々うまく進まない」、「何から始めれば良いかわからない」などといった声が多くあります。
その原因の1つに「データ利活用がうまく進まない」といった例があります。
「自働化のためにどのデータを取得すべきか?」、「センサーを取り付けたがどう活用するか?」このような声に対して、日立ソリューションズとしてデータ利活用をご支援し、製造現場のスマートファクトリー推進をともに加速させたいと考えています。
射出成形
課題
「シルバー不良が中々改善しない」「仕掛時にショート不良が原因不明で発生する」
アプローチ
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【支援イメージ】
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課題に応じて成形機からどのようなデータが有効かをご支援
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取得したデータから特徴量の作成をご支援
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分析対象の紐づけや分析をご支援
改善例
① 射出圧力波形の重ね書きからバラツキのある部分を分析
② 計量後退速度をショット順に並べ樹脂粘度を代用評価 -
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ロボット塗装
課題
「スケ・タレ不良の原因を追究したい」「単なる取得済データの可視化では役に立たない」
アプローチ
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【支援イメージ】
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課題に応じて塗装におけるどのようなデータ取得が有効かをご支援
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取得したデータから特徴量の作成をご支援
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分析対象の紐づけや分析をご支援
改善例
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吐出量と発生不良の相関分析と可視化
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可視化によりフレッシュ材の最適投入が図れた
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価格
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最終更新日:2023年1月13日