SEG Automotive社は、人工知能で生産ラインに精度とスピードの向上をもたらす

Automotive

April 3, 2022

Infor AIにより、故障の検出・診断が99%高速化し、不良品率を下げ、OEEと資産利用率を向上させています(こちらは、英語で公開されたブログを日本語にしています。)。

機械部品

人工知能(AI)技術の最新開発と最新のクラウドプラットフォームの統合により、ビジネスプロセスへのAIの組み込みは、もはや高価で時間のかかるプロセスではなくなりました。グローバルサプライヤーであるSEG Automotive社は、インフォアとパートナーシップを組みし、わずか1ヶ月弱で製造生産ラインにAIアプリケーションを導入し、イノベーションへの迅速なアプローチを披露している業界リーダーの1社です。

SEG Automotive社では、生産ラインの作業員やエンジニアがプーリーの組み立て工程における不良品を管理するために、以前は複数のステップを経た手作業で行っていました。AIによる異常検知により、このプロセスは根本的に変わりました。機械学習は、プーリー組み立ての生産ラインにある数百万レコードのIoTセンサーデータを処理して、不良品率が増加する可能性があるかどうかを10分ごとに積極的にチェックするからです。そして、不良の根本原因を示唆することで、作業者は生産ラインの問題を迅速に解決することができるのです。AIの導入により、不良品率は過去最低レベルにまで低下しました。

測線マン

AIモデルの精度とスピードは、Infor Data Lakeに格納された生産ラインと機械のセンサーの2年分のデータを基に、機械学習(ML)モデルをトレーニングして、プーリーの締め付け工程が正常な動作から外れて不良品率が上昇するタイミングを観察しているものだそうです。SEG Automotive社では、今後もMLモデルの学習と最適化を継続し、時間の経過とともに不良率をさらに低下させることが期待されており、ビジネス上の成果は驚異的です。

  • 故障の検出と診断が99%高速化(1日から10分)され、不良品率が低下し、設備全体の効率(OEE)と資産利用率が改善
  • 製品の一次通過品質の向上
  • スクラップや部品の再加工を減らし、顧客へのオンタイムな受注をさらに安定させる
  • 複数の生産ラインや工場にAIアプリケーションを迅速かつ容易に拡張可能に

「革新的で高品質な製品をお客様に提供することは、当社のDNAです。私たちは、製造工程のセンサーデータをソフトウェアで活用し、製造工程の早い段階で問題を特定し、より早く解決することでそれを実現します。分析、ML、AIサービスが統合されたインフォアのクラウド技術プラットフォームは、生産工程におけるインテリジェントな監視、検出、解決を可能にし、業界をリードする品質基準の維持に貢献しています」とSEG Automotive社のグローバルIT部門長/CIOのPhilip Katzschmann氏は述べています。

SEG Automotive社は、すでに所有し、クラウド上でプロビジョニングしていたインフォアのテクノロジーを活用し、高品質でプレミアムな製品を顧客に提供するという同社のDNAの中核となる製造工程をAIで最適化しました。例えば、SEG Automotive社は、Infor OSを利用して、スペイン工場のプーリー組み立て工程で理想的なAIの使用事例を特定しました。その結果、工程内で増加する不良率を早期に検知し、診断によって問題を解決することで、生産ラインの健全性やOEEを向上させることができました。また、SEG Automotive社の工場はInforのクラウドテクノロジープラットフォームで接続されているため、同じMLモデルを他の生産ライン工程に再利用し、すべての工場でOEEを最適化することが可能です。

OEEは、製造業の生産性を測定するためのゴールドスタンダードです。例えば、OEEスコアが100%であれば、良い部品だけを可能な限り速く、停止時間なしで製造していることを意味します。OEEの用語では、100%の品質(良い部品だけ)、100%の性能(できるだけ速く)、100%の稼働率(停止時間なし)を意味します。

機械部品

OEEと資産利用率を測定することは、製造プロセスを体系的に改善するための重要な洞察を得るための製造のベストプラクティスです。SEG Automotive社では、統合されたビジネスインテリジェンスとレポートダッシュボードを使用して、不良品率、OEE、その他の主要業績評価指標(KPI)をリアルタイムで追跡しています。インフォアのクラウドテクノロジープラットフォームを導入する前は、一部のレポーティングプロセスはほぼ手作業で行われていました。Infor Birstを導入したことで、60以上の関連するロジスティクスと生産のKPIを組み合わせたロールベースのダッシュボードにより、プロセスが簡素化・自動化されました。さらに、生産ラインのレポーティングにオンデマンドでアクセスできるようになり、セルフサービス機能で独自の分析を行うことで、より迅速な意思決定ができるようになりました。

  • 不良品率や生産ラインのパフォーマンスを、月次からほぼリアルタイムで把握可能
  • セルフサービス、ロールベースのダッシュボードによる意思決定の改善
  • 6ヶ月以内にダッシュボードを稼動開始

「工場の現場でリアルタイムのレポートと分析を行うことで、ユーザーは問題をより早く特定し、シフト終了後に生産工程を調整するのではなく、適切な調整を行うことができます。IT 部門の人間が情報を説明したり明確にしたりしなくても、ユーザーは最新のセルフサービス・ソリューションを通じて実行可能な洞察を得ることができるため、ユーザーが行動を起こすスピードは製造パフォーマンスに直接影響します」と Katzschmann 氏は述べています。

SEG Automotive 社は、財務計画と連結のために Infor EPM の導入も計画しています。このプロジェクトが始動すると、事業計画が大幅に簡素化されるだけでなく、SEG Automotive社は、レポートや分析用のすべてのツールがInfor Data Lakeから信頼できるデータにアクセスできるようになり、真に単一真実情報源を実現することができるようになります。SEG Automotive社は、インフォアのクラウドテクノロジープラットフォームを利用して、予測分析や規定分析を使って、レポートをスプレッドシートからアナリティクスに昇華させた優れた例です。

インフォアのクラウドテクノロジープラットフォームを活用することで、Infor CloudSuiteの完全なロールアウトを必要としませんでした。SEG Automotive社は、Infor CloudSuite Automotiveのグローバル展開を進めるとともに、クラウド、オンプレミス、インフォア以外のシステムなど、データの管理場所を問わずデータを活用するローコードプラットフォームを通じて、イノベーションの機会をより多くつかむためにインフォアと協働しています。

実際、SEG Automotive社がソフトウェアプロバイダーとしてインフォアを選択した主な理由は、分析プラットフォームであるBirstが他のEnterprise Application Platformと緊密に統合されており、アナリティクスにとどまらず、インテリジェントなデータ管理、自動化、統合、ワークフロー、AI、MLなどのソリューションを、拡張可能かつ迅速に展開できることに起因しています。

「インフォアとSEG Automotive社は、イノベーションを目指すという共通の志を持っています。新しいERPを探す際にインフォアとのパートナーシップを開始しましたが、話し合いの中でコアERP以上のものがあることがわかりました。基盤となるクラウド技術は、データを活用し、お客様に最適な製品を構築する機会を与えてくれます。私たちが最近経験したAIを活用し、他のプロセスにも展開することで、顧客体験を向上させる生産エリアだけでなく、従業員体験を向上させるバックオフィスエリアにも大きな可能性があります」と、Katzschmann 氏は述べています。

SEG Automotive社は、スターターモーター、ジェネレーター、電動化用コンポーネントの世界的なリーディングサプライヤーで、全世界に約7,000人の従業員と14カ国に生産工場を有しています。SEG Automotive社は、ドイツのエンジニアリング・テクノロジー企業であるボッシュから切り離され、2018年に独立した企業となっています。ドイツのエンジニアリングスタンダードと高速性、適応性の結合を目指すSEG Automotive社は、イノベーションを渇望する世界の自動車産業にとって信頼できるパートナーです。

「インフォアは、マルチテナント型の業界特化型クラウドソリューションを提供するユニークなアプローチを持っています。自動車業界に特化したインフォアの専門知識とソリューションに個人的にアクセスできることで、我々はイノベーションを続け、成長し、業界最高の企業としての評価を維持することができます」とKatzschmannは述べています。

車内の部品を映し出す

2024年4月、Infor Coleman AIはInfor Artificial Intelligence(AI)に改名され、簡素化されました。Coleman AIの機能とサービスは、Colemanの名前が廃止された後も、InforOSエコシステム内で利用可能です。

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