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最先端の技術で駆け抜ける

タイヤ製造メーカの市場は、見通しが良好です。しかし、かつてないほどの課題に直面していることも事実です。

実際に、世界のタイヤ需要は2019年過ぎまで毎年約4%の増加が見込まれています。それと同時に、製造メーカは世界市場での競争が激化しており、内燃機関、ハイブリッド、および完全な電気自動車を含む自動車製造の動向に合わせて、より多くの種類のタイヤを生産する必要があります。

タイヤメーカはどうすれば市場の状況に最適に対応し、品質と収益性を最適化できるのでしょうか?

生産性と問題解決の素早さを強化するために、トップレベルの製造メーカはよりスマートな工場フロア技術を採用しています。しかし、多くのメーカが、製造フロアのデジタル資産を組み合わせ、情報に対応した生産環境を構築することに苦労しています。

本当の意味でのデジタルトランスフォーメーションに必要なのは、インテリジェント資産からの関連データの収集だけではありません。そのデータを、企業のすべてのレベルの従業員がよりスマートに、かつより生産的に働くことを可能にする情報に変換することも必要なのです。

タイヤメーカは品質や収益をどうすれば最適化できるのでしょうか? データを活用してよりスマートに。その方法をここでご覧いただけます。

従来のクラウドベースプラットフォームを超越する拡張性

近年、プラントフロアでスマートな資産が数多く使用されるようになり、生成されたデータを役に立つインテリジェンスに変換するよう設計されたクラウドベースの分析プラットフォームも広く活用されるようになりました。

従来のクラウドベースプラットフォームは、複数のソースからデータを集積できます。しかし、そのデータから製造やビジネスに関して洞察するには時間がかかります。また、データアーキテクト、ビジネス・インテリジェンス・エンジニア、およびその他の社内データ管理の専門知識が必要となる場合もあります。

さらに、クラウドとのデータ送受信は、すべてのアプリケーションに対して実用的であるとは言えません。従来のクラウドベースアプローチでは、プラントプロセスや、日々作業を行なう従業員にすぐに変化をもたらすようなスピードで状況に応じた情報を提供することができないのです。

コスト効率に優れた実践的な分散型インテリジェンスへのアプローチ

スケーラブルな分析プラットフォームは、企業のすべてのレベルにとって実用的なインテリジェンスをエッジデバイス、オンプレミス、またはクラウドで展開できる、コスト効率に優れた実践的な方法を提供します。

例えば、エッジデバイスに分析とマシンラーニング機能を組み込み、情報のソースとプラントレベルの意思決定者の最も近くにある、この新しい分析ソリューションをご覧ください。

プラグイン機器で納品され、簡単にセットアップできます。既存のスマートセンサの再配線は必要ありません。イーサネットに接続して約5分待つ間に、ソリューションが産業ネットワークを自動的に巡回してスマート資産を見つけます。デバイスが見つかったら、データが収集され、健全性ダッシュボードと診断ダッシュボードが構築されて提供されます。

故障の因果関係などのデバイスの相互関連性に関する情報が機器によって明らかにされると、展開されているシステムの理解が進み、規範的な推奨事項を提示できるようになります。例えば、ユーザのスマートフォンやタブレットに「アクションカード」を送信します。

分析へのスケーラブルなアプローチは、タイヤ製造メーカの多くの領域ですぐに効果が現れます。さらに、材料の混合や加硫などの複雑な製造工程では、機械学習によって製品品質、製造の機動性、およびエネルギー効率に劇的な効果を与えられるため、その重要性が非常に高まります。

しかし、これはソリューションの一部に過ぎません。このスケーラブルなプラットフォームは、複数ソースからのデータを自動的に統合する演算エンジンやツールをも搭載し、ユーザの共有性を高めるとともに、オペレーションやビジネスに関する洞察をより迅速に提供します。

その結果、タイヤ製造メーカはスケーラブルなアプローチによって、ローカルでのエンジニアリングやメンテナンスから企業のトップレベルにいたるまで、そしてデバイスからクラウドにいたるまで、企業の各レベルにおける製造工程の最適化により深く取り組むことができるようになります。

スケーラブルな分析およびタイヤ製造メーカ向けのソリューションのより詳細な説明をご覧ください。


Dominique Scheider
Dominique Scheider
Strategic Account Team Leader, Rockwell Automation
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