EXC-MES 網站管理小幫手

産業の概要

企業がデジタルトランスフォーメーション（DX）やスマート製造の導入計画を検討する際、多様な技術やソリューションの中から、自社の短期・中期・長期的な事業計画や戦略、実行ステップに合わせた選定と実施が求められます。
IT（Information Technology）、CT（Communication Technology）、OT（Operation Technology）など、どの技術・製品・ソリューションを採用すべきかは、企業が属する産業構造やサプライチェーンのデジタル化の進度、
生産形態、工程能力、管理文化などによって異なります。

そのため、実際の計画・導入・運用フェーズでは、投資対効果（ROI）やシステムの適用範囲、データの必要性、操作性など、経営・運営の両面から慎重に検討する必要があります。デジタル化・スマート化を実現するためには、豊富な導入経験とコンサルティング能力を持つパートナーの支援が欠かせません。

NTT DATA のコンサルティングチームは、各産業の特性に応じて、ヒアリングとワークショップを組み合わせた「ブループリント策定方式」を採用しています。多くの企業では、短期間で全社の業務要件を正確に整理することは困難なため、NTT DATA ではまず関連ソリューションの教育セッションを実施し、主要ユーザーにシステムの機能や将来的な活用イメージを理解してもらいます。

コンサルタントは誘導型のヒアリングを通じて、各部門の業務要件を整理・統合し、システム活用の機能・シナリオを明確化します。これにより、要件定義段階でのブレや不確実性を減らし、システム導入後のプロセス改善・業務最適化・管理効率化の可能性を検討します。企業はこのプロセスを通じて、デジタル化後の新しい業務モデルを再設計し、
業務効率と競争力を大幅に向上させることができます。

NTT DATA のソリューション はマイクロサービスおよびコンテナ技術を活用した柔軟なアーキテクチャを採用しており、金属加工、繊維、化学、組立、射出成形、自動車・部品など、さまざまな業界で業界別テンプレートを構築しています。これにより、各業界の製造特性に最適化されたアプリケーションを短期間で導入でき、導入スピードとシステム適合性を同時に高めることができます。

産業別計画のポイント

一般的に、企業がデジタルトランスフォーメーションやスマート製造を進める際は、現在のデジタル化成熟度に応じて段階的に実施することが推奨されます。各段階の範囲は、業務の緊急度や予算に応じて柔軟に調整できます。

NTT DATA のソリューション

NTT DATA は、企業のデジタルトランスフォーメーションおよびスマート製造の分野で豊富な実績を持ち、提供範囲は MES 導入、AGV／AMR 自動搬送計画、設備ネットワーク構築（EAP／IIoT）、システム統合、ダッシュボード構築、データ中台、AI 応用、さらに Jira を活用したプロジェクト管理まで多岐にわたります。

企業の DX ブループリント、戦略、導入段階、実行計画を一気通貫で支援し、各業界で確立された豊富なテンプレートを基に、最も信頼できる DX／スマート製造パートナー として企業の変革をサポートします。

効果分析

企業がデジタル化やスマート製造を進める目的は、デジタルツールやプラットフォームを活用して競争力を高めることにあります。業界特性や経営スタイルに合わせ、専門のコンサルティングチームがカスタマイズしたプラットフォームを構築し、企業ごとの重点課題に焦点を当てた提案を行うことで、DX がもたらす具体的な管理・生産性向上効果を実現します。

NTT DATA は、その実現を支援するあなたの最適なパートナーです。
今すぐ無料コンサルティングをお申し込みください。

Step 1: IIoT

最初の段階は既存の機械のネットワーク能力を整理します。このステップは最も時間がかかり、最初に放棄されやすいステップで、まさに何事も始めるときが難しいことです。まずは機械のネットワーク能力は以下の5つのカテゴリに分けることができます。

1. 機械の改造が不可能で、たとえばスタートボタンとストップボタンしかなく、生産結果が表示されない機械。
2. 直接ネットワークに接続できないが、機械は定期的に生産に関連するデータを固定のディレクトリに保存します。
3. 機械はデータを固定のディレクトリに保存しないが、改造によって生産データを取得できます。
4. 接続可能ですが、単方向通信のみ可能で、機械はデータをシステムに送信し、システムは生産パラメータを機械の固定ディレクトリに配置し、機械が読み取り、生産を行います。
5. 上記の第4カテゴリの能力に加えて、機械はいつでもシステムの生産状況の問い合わせに応答し、機械連携ネットワークの最適な条件を提供します。

Step 2: データの保存

ビッグデータのトレンドが広まる前、多くの工場は、機械にデータがあっても、データベースに機械データを格納することはコストがかかるため、数ヶ月から数年後にはファイルを削除するなどの理由で、機械データを保存しませんでした。近年、ビッグデータデータベースの登場により、これらの大量の機械生産データを経済的に保存できるようになり、これらのデータを保存することで、後続のデータマイニングとAIの活用が可能になります。

Step 3: リアルタイムダッシュボード

ビッグデータを保存する前でも、リアルタイムダッシュボードを構築することができます。以前データのソースは、生産者または機器オペレーターのデータ入力に依存しており、リアルタイムでないことが最も大きな欠点です。これは、後続のOEEレポートの正確性にも影響を与え、実際の生産量と機器仕様に基づく生産量に差異が生じる可能性があります。IIoT(機械連携ネットワーク)の導入により、機器の状態がダッシュボードにリアルタイムで反映されるだけでなく、後続のレポートに正確なデータが提供されるようになります。

Step 4: データマイニング

IIoT(機械連携ネットワーク)のもう一つの目的は、ビッグデータからデータとデータの関連性を見つけ出すことです。例えば、機器が連続して特定の警告メッセージを5分間で表示し続けた場合、90％の確率で10分以内に故障する可能性がある場合、設備エンジニアに事前に対処を通知し、機器の故障停止の頻度と処理時間を減少させ、生産効率を向上させることができます。

データプラットフォームを理解し、異なるシステム間のデータを統合することで、AI、BI、アプリケーション、または内部システムなど、多様な用途に対応し、企業がデータ重複とデータ処理コストの削減を実現できます。

Step 5: AIoTスマートファクトリー

ビッグデータに基づいた論理的な分析と、リアルタイムな機器接続を活用することで、AIによる自動的な生産スケジューリング最適化、リアルタイムな機械状況に応じた生産パラメータの自動調整、リアルタイム映像を使用した高速品質検査など、スマートファクトリーで実現できることが増えています。第四ステップのデータマイニングと第五ステップのスマートファクトリーは非常に似ており、両方とも工場の生産効率を向上させるためにビッグデータを活用しています。違いは、データマイニングが既存のデータからデータロジックを見つけ出すのに対し、AIはリアルタイムデータを使用して将来を予測します。

AIを導入すると、既存のデータマイニングによって見つけ出されたロジックに加えて、AIがリアルタイムデータを監視し、データの関連性ロジックを見つけ出すことができます。つまり、受動的な監視から能動的な監視に切り替わり、問題を早期に発見して対処時間を確保することができます。

NTT DATA Taiwan当社は、ERP、MES、WMS、APSなどのシステムの導入をサポートするだけでなく、IIoTの連携とリアルタイムダッシュボードの設置、そして最後の段階であるAIoTスマートファクトリーの完成にも協力しています。我々は多くの実務経験を持ち、企業のデジタルトランスフォーメーションプロセスを加速し、試行錯誤の期間を短縮することができます。

いかがでしたか？
例え工場内のシステムが詳しくない方でも、製造や工場管理に関しての問題なら、私達は経験豊富なコンサルタントが支援できますので、まずはお気軽にご相談を。

品質管理システムとは？

品質管理システム（Quality Management System、QMS）は、製品やサービスが顧客の要求と期待を満たし、適用される法律、規制、および基準要件を遵守することを目的としています。通常、相互に関連するポリシー、手順、プロセス、、書類、役割、責任、およびリソースのシリーズから構成され、絶えず改善に焦点を当てた組織の管理体制の実現をサポートします。

品質管理システムの目的は、組織のさまざまな側面を調整、管理、プロセス化、最適化し、製品やサービスの品質を向上させ、効率を高め、エラーや無駄を減らし、顧客の要求を満たし、業務プロセスと組織文化を改善することです。QMSの実施により、組織は顧客満足度を向上させ、ブランド価値を高め、将来の機会と課題に備えることができます。

品質管理とは？

品質管理（Quality Control、QC）とは、製品やサービスの製造プロセスを監視するために手順や測定技術を使用し、製品やサービスの品質を測定・分析して、事前に定められた品質基準に準拠していることを確保することです。これは品質管理システムの重要な要素であり、製品やサービスが特定の基準と顧客の期待に適合しているかを検証するために使用されます。

品質管理には通常、次の手順が含まれます：
1.製品やサービスのプロセスと特徴を測定・分析する。
2.特定の製品やサービスを監視するための検査計画を策定する。
3.統計技術を使用して製品やサービスの適合性と一貫性を検査する。
4.収集されたデータを分析し、製品やサービスが特定の基準と顧客の期待に適合していることを確認する。
5.発見された欠陥や問題を追跡・処理する。

EXC-MESの品質制御モジュールの枠組みの下で、収集されたデータは制御チャートやプロセス能力レポートを生成し、管理層にリアルタイムなコントロールと後続の分析を提供します。

なぜEXC-MESを選ぶのですか？

なぜ品質管理が必要なのですか？そのメリットとは？

1. 製品やサービスが特定の品質基準と顧客の期待に適合していることを確保します。
2. 製品やサービスの製造プロセスを監視し、製造中または運用中の欠陥を発見し解決します。
3. 法律、規制、および業界の基準要件に準拠します。
4. 製品やサービスの品質を向上させ、顧客の信頼と満足度を高めます。
5. 製造およびサービスのコストを削減し、生産効率と利益を向上させます。
5. 製品やサービスを改善して、イノベーションと競争力を高めます。

MESに加えて、IIoTを組み合わせて装置や設備などのパラメータを収集・調整することで、品質管理をより包括的に行い、不良品の発生を減らし、生産効率を向上させることができます。

MESとIIoTの統合後の自動車産業における効果について

いかがでしたか？

一般的に、品質管理システム（QMS）を採用することは、企業が競争力を向上させるための効果的な手段の一つであり、組織が自身の運営の強みや弱点をより良く理解し、市場競争で優位性を確保することに役立ちます。品質管理（QC）は、製品やサービスが特定の基準と顧客の期待を満たすことを確保するための重要な手段であり、組織が製品やサービスの品質を向上させ、持続的な改善を実現し、顧客と市場の要求に応えるのに役立ちます。