お客様へのご提案
包装機械の機械装置メーカであるHarpak-ULMA社にとって、デジタルトランスフォーメーションは自社だけでなくお客様の業務能力も拡張することができます。
包装機械とエンド･ツー･エンドの包装ラインのオートメーションソリューションのメーカは、2018年にデジタルトランスフォーメーションの導入を開始しました。多面的で長年におよぶこの取り組みは、Harpak-ULMA社にとって収益成長率を加速し、新しいビジネスラインを創出することを目指しています。しかしそれだけではなく、スマートでネットワーク接続された包装機によりお客様を支援することで、食品や医薬および産業マーケットのエンドユーザの変革をも目指しています。
俊敏性の向上
Harpak-ULMA社にとって、デジタルトランスフォーメーションの価値はマーケットの変化にお客様がより良く適応することを助けることができる点にあります。
Harpak-ULMAの社長であるケビン･ローチ氏は次のように述べています。「デジタルトランスフォーメーションの永続性には理由があります。デジタルトランスフォーメーションではデータを活用して伝統的な障壁である時間、コストおよびリスクを扱いやすくすることで変革を促進し、私たちがより多くのことをより速く実行することを可能にします。」
同社はデジタルトランスフォーメーションの取り組みを2018年10月に開始し、4つの段階を含むテクノロジーロードマップを設定しています。
最初の段階は、単一の標準化された制御プラットフォームへの移行により、スマートでネットワーク接続されたお客様向け基盤を確立することです。Harpak-ULMA社は、ロックウェル･オートメーションのコントロールとコンポーネントによる標準化を選択しました。これによって同社はスマートなネットワーク接続されたマシン向けにオープンアーキテクチャの基盤を利用できるようになりました。ロックウェル･オートメーションの制御ソリューションは、VuforiaやThingWorxなどのPTCの革新的なIoTソフトウェアアプリケーションとの統合済みの互換性も提供します。これらのソフトウェアは、人々がどのように生産資産を運営し維持するかについて再考するのに役立ちます。
第2の段階では、拡張現実(AR)のワークフローを実装し、生産性の向上を支援しています。
「お客様へのインパクトという観点から見て、即座に理解できる視覚的トレーニングやガイダンスを提供したり、専門家のリソースと協業したりできることは、状況を一変させます」と、ローチ氏は述べています。
Harpak-ULMA社は、拡張現実(AR)技術によって提供されるオンデマンドの専門知識と視覚的なガイダンスにより、場所を問わずお客様をサポートし、バーチャルの工場受入れ試行などの新しい機能を導入できます。一方、お客様はこの技術を使用してオペレータの学習曲線と新人研修期間を短縮することもできます。
新しい知見を生み出す
Harpak-ULMA社は第2段階で長足の進歩を遂げ、現在、第3段階に向かっています。第3段階では、より多くのIoTタッチポイントの統合が必要になります。ここれは基本的に包装機械とそのデジタルツインを組み合わせることによって、高度な操作体験と情報統合を提供します。
「組み込まれたIoTの幅と深さを拡張することによって、詳細なマシン操作をリアルタイムで生産スタッフに伝える高度なIoTアプリケーションを統合することが可能になります」と、ローチ氏は述べています。
お客様にとってのより多くのデータとは、よりリアルタイム性の高い、状況にあった生産情報がスタッフおよびオンボード診断の両方で利用可能であることを意味します。
ローチ氏は次のように述べています。「この段階では、私たちはより深いリアルタイム機能のセットを提供するためAR機能を拡張します。これによってスタッフは透視能力と呼ばれる機能を利用できるようになります。マシンのデジタルツインを見ることによって、インタラクティブに詳細を知り正確な診断ができるようになります。」
例えば、技術者がマシンの問題に関する警告を受けた場合、マシンをシャットダウンし、ロックアウト/タグアウト手順を実行し、問題を調査するために制御キャビネットを開いて見る必要はありません。かわりに、ARヘッドセットやスマートフォン、またはタブレットを使用するだけで、マシンのデジタルツインを確認し、障害を特定することができます。
将来の予想
Harpak-ULMA社のデジタルトランスフォーメーションのの第4段階では、生産中に収集された膨大な量のデータに機械学習と人工知能を適用します。この取り組みはまだ計画段階ですが、同社はクラウドベースの予知保全やベンチマーキングサービスを導入することにより新しいビジネスモデルを作り出すことが可能になります。
ローチ氏は次のように述べています。「この最終段階は、お客様と機械装置メーカとの関係性に関する発展の一段階に当たります。機械学習と人工知能を活用するビッグデータソリューションは、市場における予知保全分析の聖域にまで到達可能になるでしょう。」
お客様にとって、予知保全は計画外のダウンタイムを減少させ、時代遅れの保守やコストモデルを見直すことが可能になります。また、業界全体でのベンチマーキングは、生産プロセスの有効性の新たな理解を得る機会を提供します。
もちろん、これらのコンセプトをお客様の生産環境で実現することは困難を伴います。
ローチ氏は次のように述べています。「私たちはデータ所有者の問題を解決し、予知保全モニタによって生じる接続性の問題を克服する必要があります。しかし、前例がないというほどの問題ではありません。航空機のエンジンでこれが実現できるなら、包装生産環境でも実現可能なはずです。」
公開 2020年12月1日
