特長
データを現場に役立つ形で見える化 工場専用設計の“情報基盤”
IoTデータを単に表示しただけでは、工場の現場に価値ある情報とはなりません。
Visual Factoryは、生産現場のシステム・FA機器の制御に長年携わってきたシーイーシーが、そのノウハウを活用して専用に設計した「工場情報基盤」です。モデルユーザーの知見を元に、「工場現場が知りたい情報」を起点として開発した画面テンプレートを提供。工場のデータを価値ある“気づき”として見える化します。
また、シーイーシーが多数手がけてきた工場IoTシステムの開発経験を活かして開発した、工場データ専用のマッピング機構「工場データモデル」を搭載。人、モノ、設備の情報をはじめとするデータを処理するエンジンとして、製品品質向上の取り組みや製造プロセス改善へのデータ活用を支援します。
QCD改善への“気づき”を可視化する画面テンプレートを提供
モデルユーザーの知見を取り入れ、QCD改善につながる“気づき”を可視化する画面テンプレートを提供。あんどん、設備総合効率(OEE)、ワーク通過履歴など、生産現場で使いやすく、役立つテンプレートが数多く用意されており、必要に応じて選択することができます。
「データを見る」のではなく、対処すべき突発事象の把握/品質向上・歩留向上・トレーサビリティ/設備効率向上/作業効率向上といった「目的にあわせてデータを整理する」発想で設計された画面が、現場の迅速な意思決定を支援します。
ゼロから画面を構築する場合、データの定義付けから、表示項目、グラフの要素決めなど、要件定義に膨大な時間を要することが一般的です。Visual Factoryは、あらかじめ用意された画面テンプレートを活用することで、こうした導入リードタイムを短縮します。また、ご要望に応じた画面カスタマイズも承ります。
「工場データモデル」で工場DXに向けたデータ活用を支援
工程が進むにつれ識別キーが変化するなど、工場データは複雑でその整理や紐づけは困難です。また生産現場では、さまざまなシステムが目的別に構築された結果、そのデータが分散・分断しており、これらのことが工場データ活用の妨げとなっています。
Visual Factoryは、シーイーシーが多数手がけてきた工場IoTシステムの開発経験を活かして開発した、工場データ専用のマッピング機構「工場データモデル」を搭載。工場内の人、モノ、設備の情報や工程間で発生する製品構成のデータ連携(紐づけ)、整理・統合・加工を行うデータ処理エンジンとなっています。
既存システムやデータ資産を活かし、製品品質向上の取り組みや製造プロセス改善へのデータ活用を支援、工場DXを進めるための情報基盤として活用いただけます。
用途例
活用例1:稼働・進捗のリアルタイム把握と通知で 突発事象への対応を支援 |
設備の稼働状況やアラートとともに、出来高や作業予実を一覧できる「作業予定あんどん」画面を提供。
計画に対する進捗表示や設備状況のリアルタイム監視で、ボトルネックを可視化し、すばやい対処が必要な突発事象への迅速対応を支援します。
重大アラーム発生時には画面で強調表示するほか、作業者の現在地、スキルに紐づけた応援呼び出しが可能な通知システム(連携製品:SmartFollow)の活用で、作業者の手元にあるスマートデバイスへも通知、迅速な対応を促すことも可能です。
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活用例2:品質向上・歩留向上・品質管理を支援する 生産トレーサビリティ |
製品・部品単位の作業条件や生産方法、部品構成、品質状態を工程・単一ライン・複数ラインで確認、分析できる生産トレーサビリティ画面を提供。
素材から完成品までの識別番号を紐づけ、ワークの通過履歴・滞留・移動、通過時の設備状況、品質測定値を追跡でき、品質不良発生時のトレースバック/トレースフォワードを支援します。
また、品質不良が発生しやすい部品群の抽出や、製品/構成部品間の品質相関分析、製造条件/品質の相関分析機能も用意。製品品質に影響する構成部品・製造条件の特定に役立ちます。
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活用例3:工場・ラインを俯瞰して出来高低下を把握、 設備稼働や作業の効率を確認して改善を指示 |
出来高の低下など、すぐに対処すべき事象を把握できるよう、工場やラインを俯瞰できる画面を提供。
以降、中間在庫の確認、設備総合効率(OEE)、作業総合効率などと順を追って確認することで、改善指示のポイントをあぶりだすことが可能です。
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活用例4:設備停止・不良でロスが多発、3Mチャートの確認で本質的な原因を発見 |
大きなロスにつながる設備停止。 ロス要因分析画面をチェックし、設備停止・不良が多い場合は、さらに状況を詳細に確認するために、設備・人・ワークの状態を確認する3Mチャートを用意しています。
「有識者が多台持ちのため、設備アラーム発生時の対応遅れが常態化している」といったことを発見することが可能。 本質的な原因の追及に役立ち、改善に向けた対処の検討につながります。
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