特長

設備稼働率の向上支援

設備稼働率の向上支援は主に、みる、わかる、きづく、の３つとなります。
まずは、設備の現状把握を行い、稼働、性能のロスがないかなど状態を確認する「みる」。
次に、その状態を分析することで、現場の改善に必要な情報を抽出する「わかる」。
そして、その抽出した情報を監視することにより、異常を早期発見できる「きづく」。

これらを活用しサイクルをまわすことで、設備稼働率の改善に向けた支援をします。

良品率向上支援

良品率向上支援では、「トレーサビリティ」や過去の不良発生状況の「分析」を行うことによって 影響の特定、原因追及を素早く簡単に行うことができます。
そして、原因となる条件を監視し異常を予防、良品条件を最適化し予測するといった未来を先読みし、的確な判断・制御に繋げていく支援をいたします。

構成イメージについて

構成イメージについては以下の通りです。
①現場の様々な設備から、データを収集します。その際、変換や除去といったクレンジングすることもできます。
②収集したデータを分析しやすい形式に変換し、クラウド上に蓄積します。
③蓄積されたデータを自動分析し、人では気づけない特徴を抽出します。
④分析した結果をもとに、設備の担当者がいち早く異常に気付き、アクションを起こせるようご支援いたします。

また、分析したデータは、ＰＣのみでなく、タブレットなどでも確認可能で様々な現場で対応が可能です。

動画

用途例

【稼働率の 向上支援】　 対象: 量産ラインの包装工程	＜背景＞ 　 慢性的にロスが発生しているが、数値としてではなく感覚でしか把握できていない。　 ＜目的・狙い＞ 　 ライン別に生産状況(稼働停止、回転数、不良数等)を見える化することで 問題の把握を共有、数値上の比較・判断を行い、改善着手のスピードアップを狙う。 ＜導入効果＞ 　 ・設備から収集した情報からロス件数・時間を数値化 　 ・タブレット入力を可能にし、人作業ロスを顕在化 　 ・データから適切なメンテタイミングが分かり生産効率UP 　 ➡人がアクションを起こせるデータの『見える化』と『活用』
【良品率の 向上支援】　 対象: 量産ラインのビルドアップ工程	＜背景＞ 　 不良発生時の分析の際、データが点在していることによる収集、また解析用に加工するために時間が掛かっている。 要因推定が熟練者の知識・経験で行われている。 ＜目的・狙い＞ 　 仕損費改善に向けて不良発生傾向調査をスピードアップさせ、改善業務の時間を確保したい。不良の解析作業を素早く、正確に情報を捉えて、改善効率の向上を目指す。 ＜導入効果＞ 　 ・収集時間を短縮し、一元管理することができる 　 ・人が扱いやすいレベルに自動で情報化できる 　 ・知識・経験に左右されない統計分析が誰でも可能 　 ➡解析時間を短縮し、是正判断までの時間を３割削減。