スマートファクトリーは、企業が「製造」から「インテリジェント製造」に移行するのを支援します。

インテリジェント製造は新産業革命の「魂」ですが、その核心は、高品質の設備やより高度な技術をいかに獲得するかではなく、設備と技術を深く統合し、全自動かつ完全にインテリジェントな運用と保守管理を通じて、製造業チェーン全体の高い価値を実現するかにあります。スマート工場がスマート生産の主な担い手であり、スマート生産がスマート製造の主な流れである場合、スマート工場は製造業がスマート製造を実現するための基盤となります。インテリジェントで相互接続性があり、俊敏で安全な持続可能なスマートファクトリーを構築することによってのみ、製造企業は「製造」から「スマート製造」への壮大な変革を真に達成することができます。

今こそ「スマート製造」への変革の時です。あなたの工場はどれくらいインテリジェントですか?

現在、多くの製造企業が、消費者の嗜好を分析してパーソナライズされた製品の生産を誘導したり、モデリングやシミュレーション技術を使用して製品を最適化したりするなど、特定の分野でスマートファクトリーの生産プロセスを試験的に導入し始めています。しかし、真のスマート ファクトリーは、研究開発、生産、運用、販売などの特定の製造プロセスだけでなく、産業チェーン全体の上流と下流のすべての参加者、さらには製造エコシステム全体を含んだ全体である必要があります。スマート ファクトリーは、従来の自動化システムから、インテリジェントで相互接続された俊敏かつ安全なシステムへの飛躍を表しています。

具体的には、スマートファクトリーとは何でしょうか?データを自動的にキャプチャ、統合、分析し、洞察力に富んだ生産上の意思決定を生成し、リアルタイムまたはほぼリアルタイムで新しい知識とテクノロジーを学習し、生産プロセス全体をインテリジェントに制御できるインテリジェントなシステムである必要があります。成熟したスマート ファクトリーは、人間の介入を最小限に抑え、効率的で中断のない生産プロセスを保証し、消費者の個別のニーズを満たす高品質の製品を生産し、大量のデータのビジネス価値を最大限に活用して、生産の最適化、問題の予見、自動修復を導く必要があります。さらに、成熟したスマート工場では、リスクの高い反復的な作業を可能な限り手作業ではなくロボットで実行することを選択するでしょう。次に、成熟したスマート ファクトリーによって実証された 3 つのコア最適化について説明します。

データの最適化と共同相互接続: 成熟したスマート ファクトリーには、クラウドベースの産業用インターネット アプリケーションと多数のセンサーが装備されており、システムはデータを継続的にキャプチャして統合し、大量のデータを分析して、ビジネス上の意思決定の予測可能性を高めることができます。同時に、生産、運営、業務システム、サプライヤー、顧客、さらにはさまざまなアプリケーションからのデータを統合し、産業チェーンの上流と下流の間のデータとビジネスの障壁を打ち破ることで、ビジネスにおけるデータ共有と相互運用性、共同イノベーションの実現に役立ち、市場のグローバル化の文脈において、企業がさまざまな地域にまたがって協力し、双方に利益をもたらす結果を達成したいというニーズを満たします。

生産の最適化、品質の改善、効率の向上: 人工知能、機械学習、デジタルツイン、モデリング、シミュレーションなどの高度なテクノロジーにより、スマートファクトリーはより俊敏でインテリジェントになります。人工知能と機械学習により、生産プロセスの包括的な最適化が可能になります。顧客個別のニーズの分析から原材料の量や比率まで、すべてを完全自動かつインテリジェントに処理できるため、顧客の個別のカスタマイズと柔軟な生産のニーズを満たすことができます。デジタル ツインおよびモデリング シミュレーション テクノロジーにより、生産プロセスと製品を継続的にシミュレートして最適化し、製品の故障率を低減し、アジャイル生産の効率を向上させることができます。先進技術を生産プロセス全体に大規模に適用することで、工場の生産効率と資源利用率が向上するだけでなく、生産停止時間を削減し、製品の生産サイクルを短縮することにもつながります。

セキュリティの最適化、災害復旧:スマート ファクトリーはデジタル ファクトリーとも呼ばれ、膨大な量のデータに基づいて構築されるファクトリーです。データはスマートファクトリーの生命線であるだけでなく、業界全体の革新的な発展にも影響を与えます。スマート ファクトリーのデータ ソースは幅広く、モバイル性が高く、頻繁にやり取りされ、クラウド、センサー、アプリケーション、生産、販売などのさまざまなインターフェイスからの膨大な量のデータが含まれます。これには、強力な集中管理ソフトウェアを使用して、すべてのデータ入口と出口ポートのリアルタイム監視と潜在的な危険検査、データのリアルタイムバックアップとセキュリティ保護、および災害復旧システムの構築を実施し、スマートファクトリーの安全で安定した運用を確保する必要があります。

AWS は企業のスマートファクトリー構築を支援

AWS は、世界中の製造業ユーザーにエンドツーエンドのスマートファクトリーソリューション クラウド サービスを提供します。さまざまなポートからのデータのキャプチャ、調整、分析、視覚化、実行、および AWS クラウドが提供する IoT サービス、エッジコンピューティング、データレイク、高度な分析ツールを適用することで、製造会社の運用効率を改善および最適化し、品質の向上、出力の増加、総合設備効率 (OEE) の向上を実現できます。同時に、AWS の人工知能および機械学習サービスは、リアルタイムおよび予測分析機能も提供できます。

AWS は、スマート ファクトリーが「データ、生産、セキュリティ」の包括的な最適化を実現できるよう支援します。

膨大な量のデータを正確に分析して、共同イノベーション機能を向上させます。AWS の統合サービススイートは、ユーザーがデータレイクを迅速かつ簡単に構築および管理し、データ分析を実行するのに役立ちます。 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) の中央データレイクを使用すると、データの収集と取得の効率が大幅に向上します。 Amazon Athena を使用すると、膨大なデータの効率的なインタラクティブ分析を実現できます。 Amazon EMR を使用すると、大規模なデータを簡単、迅速、かつコスト効率よく処理し、企業の生産設備にリアルタイムの予測分析を提供できます。

生産プロセス全体を最適化し、俊敏な製造を実現します。AWS IoT Greengrass を使用すると、さまざまな種類のデバイスをクラウドに接続し、デバイスを相互接続する IoT ソリューションを迅速に構築できます。 Amazon SageMaker は、すべての開発者とデータサイエンティストに、機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイする機能を提供します。 Amazon SageMaker を使用すると、トレーニング済みのモデルをワンクリックで本番環境に簡単にデプロイし、リアルタイムまたはバッチデータの予測を生成し、生産プロセスの最適化を加速できます。

クラウドのセキュリティを確保し、強力な災害復旧計画を提供します。AWS はクラウドのセキュリティを最優先事項と見なしています。 AWS のお客様は、セキュリティを最も重視する組織の要件を満たすように設計された AWS のデータセンターとネットワークアーキテクチャを活用し、そのメリットを享受できます。さらに、Amazon S3 やその他のストレージ サービスは、強力な災害復旧計画を提供します。 Amazon S3 ストレージ、S3 クロスリージョンレプリケーション、その他の AWS コンピューティング、ネットワーク、データベースサービスを使用すると、ユーザーは災害復旧アーキテクチャを簡単に作成し、自然災害、システム障害、人為的エラーによる中断から迅速かつ簡単に回復できます。

ジョージア・パシフィックはAWSにより生産ライン当たり数百万ドルの利益増加を見込んでいる

ジョージア・パシフィックは、ハンカチ、トイレットペーパー、包装材、建築資材などの製品を製造・販売するアメリカの企業であり、フォーチュン500企業のひとつでもあります。業務量が増加し続けるにつれて、生産プロセスにおける次のような問題が徐々に現れてきました。

Georgia-Pacific 社は、材料の品質、水分含有量、温度、機械の校正などを分析するために、さまざまなソースから大量のデータを取得していましたが、そのデータは価値あるビジネス上の意思決定に活かされていませんでした。同社は、データの将来予測性を向上させることで、エンドツーエンドのプロセス最適化とリソースの最適な割り当てを実現し、それによって市場へのサービス提供能力を向上したいと考えています。

紙の生産には特殊で複雑な生産プロセスがあります。 Georgia-Pacific がティッシュの親ロールを製造したり、親ロールをティッシュ製品に変換したりすると、破れや破損が発生し、製紙機械や関連する生産ラインが停止する可能性があります。生産ラインの停止は数百万ドルの損失をもたらし、150以上の加工生産ラインを持つ同社にとってはまさに「致命的」です。さらに、収益の損失につながる可能性のある計画外のダウンタイムを排除するために、資産の故障を 60 ～ 90 日前に予測する必要があります。

ジョージア・パシフィックには、同社の各拠点の特定の機械やプロセスに関する情報を持つ専門家の小規模なチームがいますが、その多くが退職間近であり、工場は熟練した人員と中核的なスキルを失うリスクにさらされています。

上記の問題に対処するために、Georgia-Pacific は、主要なプロセスを最適化して利益を増やすことを期待して、AWS クラウドベースのソリューションを作成することを選択しました。 Georgia-Pacific は、Amazon Kinesis Data Firehose を使用して、製造設備からのリアルタイムデータを Amazon S3 ベースの中央データレイクにストリーミングし、構造化データと非構造化データを効率的かつ大規模に取り込んで分析できるようにしています。 Amazon Athena を使用すると、アナリストは Amazon S3 上の生データを照会できます。さらに、Georgia-Pacific は AWS SageMaker を使用して、生の生産データに基づいて大規模な機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイし、機械の速度やその他の調整可能な変数に関するリアルタイムのフィードバックを機械オペレーターに提供することで、経験の浅いオペレーターでもシートの破損を早期に検出し、品質を確保できるようにしています。

AWS は、Georgia-Pacific が多くの施設にわたって主要な製造プロセスを最適化するのを支援します。

ジョージア・パシフィック地域のストランドボード工場では、AWS データ分析を使用して、切断プロセスに関連する廃棄物を 30% 削減し、年間数百万ドルの利益を増加させました。同社の別の大規模製紙工場のリサイクルプロセスも最適化され、化学物質の消費量を削減しながら全体的な生産量を増やすことができました。

AWS データ分析により、Georgia-Pacific はティッシュロールの品質に基づいてティッシュラインを変換して破れを防ぐ最速速度を正確に決定できるようになり、そのラインの破れ率が 40% 削減され、各ラインの利益が数百万ドル増加しました。さらに、正確なデータ分析により、設備のダウンタイムをより自信を持って計画できるようになり、資産の活用と製紙工場の操業安全性が向上し、計画外の生産停止による収益損失を効果的に回避できます。

AWS 機械学習ソリューションにより、Georgia-Pacific は一部の専門家への依存を減らし、機器や製造プロセスに関する知識を獲得できるようになりました。同時に、同社は、より価値のある技術的決定を得るために、特定分野のより多くの専門家を集めるコラボレーションおよびサポート センターを設立しました。

スマート工場の構築は、中国の製造業がインテリジェント製造を実現するための必須条件であり、企業が「製造」から「スマート製造」への変革を実現するための基礎でもあります。中国の製造企業が、完全自動化、完全インテリジェントな運用・保守管理を通じて、スマート工場設備と技術の深い統合を実現し、製造業チェーン全体の最高の価値を実現したい場合、世界的な先進技術サービスプロバイダーである AWS が唯一の選択肢となります。 AWS は、データ、生産、セキュリティから始まり、スマートファクトリーの初期構築から運用と保守、製品とサービスの最適化、そして産業チェーンの再構築まで、製造業のユーザーに包括的な技術サポートを提供し、低コストで高品質の「製造」から「インテリジェント製造」への変革を実現できるよう支援します。