データ解析コンサルティング「品質安定化ソリューション」

お客様製造現場が抱える課題に対し、横河の計測・制御技術をベースとした解析技術・経験と、お客様の「プロセス知見、化学工学的知見、運転知見とを融合させて、お客様と新たな価値を共創するソリューションです。

操業改善のポテンシャルCHECK!

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以下の課題に一つでも当てはまれば、お客様の製造現場には操業改善のポテンシャルがあります。

  • 「良品」と判断した製品に、出荷後クレームが入る
  • 多品種少量生産であるため4M*条件がバラつき、歩留まりが悪い
  • 同じ運転条件で製造しているはずなのに、品質が安定しない
  • 操業がベテラン作業員の経験と勘に依存している
  • 操業改善のために試行錯誤しているが、思うような効果が出ない
  • 課題解決に取り組みたいが、そもそも時間がない、どのように解析すればよいか分からない

*4M・・・huMan(人)、Machine(装置)、Material(原料)、Method(方法)

製造現場における課題 
 

YOKOGAWAが提供できるアウトプット

品質安定化ソリューションのアウトプットは、大きく分けて以下の2種類があります。

要因解析

品質異常やプロセス不安定化の要因を究明します。

指標化

設備異常の予兆指標や、品質の判定指標の構築を行います。

データ解析コンサルティング"要因解析"の流れ

横河は、お客様と共に課題解決・操業改善に取り組みます。以下のコンサルティングの流れをベースに、お客様のご希望や状況に合わせてご提案いたします。

特徴量抽出から相関分析や多変量解析、機械学習を通して、課題の要因究明を行います。

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課題のヒアリング、時系列データの整理ののち、プロセスの変化点を表す特徴量を抽出します。
抽出された特徴量を用いて相関分析や多変量解析、機械学習を用いて要因究明を行い、
その結果をもとに改善ソリューションを提案します。

期待される効果

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課題解決

【品質の安定化】 4M条件の変動に強いプロセスへと革新

中期的な改善

【収益性向上】 歩留まり向上やリードタイム短縮により、収益性の革新
【運転条件標準化】 属人的運転を解消し、バラつかない運転へと革新

長期的な改善

【技術伝承】 熟練スタッフの暗黙知のリスト化により、運用可能な形式知へと革新
【働き方改革】 製造現場の高効率化と一部自動化により、働きやすい環境へと革新

次世代改革への基盤作り

【解析文化の定着】 解析ソフト導入と教育により、現場スタッフのデータ解析スキルの革新
【分野横断的コミュニケーション】 課題解決を目指した部署・部門混合の議論を通じて、風通しの良い現場へと革新

 

メッセージ

近年、ビッグデータ解析による業務改善や新規ビジネス開拓という取り組みがトレンドとなっています。しかし、そういったトレンドにただ便乗するだけでなく、本当の意味でビジネスに活かせるビッグデータ解析を行うためには、どのような要素が必要なのでしょうか?―それは、そのビジネス領域の専門的な知見と経験である―と、横河は考えます。これまで計測と制御を通してあらゆる製造現場のお客様に寄り添ってきた横河だからこそできる「ビッグデータ解析」が横河の強みです。我がデータ解析チームには、制御工学のみならず、化学工学や統計学、システム開発など、多様な強みを持ったメンバーを揃えております。お客様のプラントに貯まっているビッグデータを活かして、横河と共に操業革新に取り組みませんか?

横河データ解析部隊エグゼクティブマネージャー
博士(工学) 大谷 哲也

 

データ解析コンサルティング"指標化"の流れ

お客様プロセスにおける設備の異常予兆指標の構築や、品質の判別指標の構築を行います。

お客様の課題・目的に適した変数の選択や学習期間の選定を行い、機械学習を用いて「いつもと違う」を見える化します。作成したモデルの有効性や汎用性の評価を経て、リアルタイム監視システムを構築します。

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お客様の課題・目的に適した変数の選択や学習期間の選定を行い、
機械学習を用いて「いつもと違う」を見える化します。
作成したモデルの有効性や汎用性の評価を経て、リアルタイム監視システムを構築します。

 

 

指標化の事例

  • 設備の劣化具合の指標化:ベテラン運転員の勘による設備交換時期を見える化
  • 品質のソフトセンサ化:離散的な検査データを連続推定することで品質値の見える化
  • 異常予兆の指標化:原因不明の設備異常の予兆検知をシステム化

 

 

本件に関する詳細などは下記よりお問い合わせください


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