YOKOGAWAは、お客様製造現場の4M（原材料・設備・工程・人）データの関連性をもとにした操業改善を支援します。
期待される効果
- 品質安定化：操業における品質管理のポイントを作成、ポイントにそって4Mデータを把握することで、操業悪化を未然に防ぐ
- 運転の標準化：ベテラン作業員の製造ノウハウ可視化
- データ解析ノウハウの習得：お客様自身でデータ解析を行い、継続的な改善を実現
導入事例
某社（データ解析による改善）
お困りごと
同じ原材料、製法、設備にもかかわらず製品品質にバラツキがある。製造に関する各種データはあるがどのように分析したら良いかわからない。
効果
複数システムの製造にかかる4Mデータを集約、データ分析が可能な解析ツールを導入。YOKOGAWAのモノづくり変革ソリューションの仮説検証ワークショップを通じて根拠のあるデータに紐づいたQC活動が実施できるようになった。自分達でデータ解析を行いその結果から改善サイクルを回せるようになった。
実現方法
4Mデータの関連性把握と品質管理のポイントを定義により逸脱時にアクションできる仕組みを構築
適用ソリューション
 品質安定化システム「Digital Plant Operation Intelligence (DPI)」 |
 DPI仮説検証型ワークショップ |