データ解析コンサルティング

横河の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」では、横河の計測・制御技術をベースとした「解析ノウハウ・経験」と、お客様の「プロセス知見」や「運転知見」とを融合させて、お客様製造現場の操業改善を目指します。データ活用を通して、お客様と共に一歩先のものづくりを探求するソリューションです。

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。

目次

  1. 製造業においてデータ解析活動が進まない理由とは
  2. YOKOGAWAのデータ解析コンサルティング

           A. 要因究明
             「運転は"いつも同じ"はずなのに、品質が"いつもと違う"」
           B. 指標化
             「ベテラン製造スタッフの暗黙知を見える化し、技術伝承」

  1. こんなお客様に
  2. メッセージ
  3. 解析チームメンバー
  4. 関連情報
  5. 導入事例

          Case A. プロセス知見とデータ解析技術の融合による高品質なものづくりの実現~機械学習を用いたデータ解析事例~
              「部署横断で皆で集まって知見やアイディアを出し合い、形に残すというのは、教育の面からも良かったです。」
              お客様:住友精化株式会社様  製品:特殊ポリマー製品(機能性化学品)
              ご相談内容:品質のバラツキの要因を突き止めたい

          Case B. プロセスデータ解析がもたらした、プロセスの安定化と運転員の現場力向上
              「取り組みは、大成功で幕を閉じました。プロセスは安定し、運転員の笑顔は増えました。」
              お客様:三菱ガス化学株式会社様  製品:芳香族系石油化学品
              ご相談内容:プロセスの安定化による運転員の負荷削減と、原単位安定化によるコスト削減

          Case C. プロセスデータ解析をとおして互いの知見を共有し高め合う文化を構築
              「『ここがおかしい』 と感じていたことが、データで証明されました。
               なにより業務が効率化できたことは大きいと思っています。」
              お客様:本州化学工業株式会社 和歌山工場様  製品:高付加価値化学品
              ご相談内容:品質合格率100%への引き上げと、品質目標を満たしながらの製品の収率向上


 

製造業においてデータ解析活動が進まない理由とは

ビッグデータ、AI、IIoTといったキャッチーな言葉が飛び交う昨今、製造業の改善活動においても技術革新の一環としてデータ活用に取り組む企業が増えています。しかし、製造業におけるデータ活用への取り組みは、スピーディーに進まない場合がほとんどです。このページをご覧になっているあなたのプラントでも、次のような課題が当てはまらないでしょうか?

◇ モチベーション

  • データ活用が経営課題の解決に直結するイメージが沸かない。
  • 活動がうまくいくかは現場のやる気に左右されるため、対象工程を決めきれない。

◇ データ収集

  • 現場では紙の帳票で管理されている項目があり、データが電子化されていない。
  • 蓄積したデータを取り出す手間が非常に大きい。
  • 解析するのに十分なセンサーが取り付けられていないと感じる。

◇ データ解析

  • 解析作業は、その他の様々な困難な業務をこなせるスーパーマンに託されている。
  • たまにはデータを用いた客観的な評価が必要だ、という現場の風土はない。
  • 解析で用いるソフトウェアの選定ができていない。投資対効果も不安。

◇ 改善への応用

  • データ解析自体が目的となってしまっている。
  • 完璧な結果が出るまで現場への適用はできないと思い込んでいる。
  • 現場への適用はいつもイメージだけで語られて、具体的なアクションに落とし込めない。

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YOKOGAWAのデータ解析コンサルティング

YOKOGAWAはデータを活用した製造業のお客様の改善活動を強力にサポートしています。上で述べた製造業におけるデータ活用の課題を、以下の強みを生かして解決します。

  1. 200件以上のデータ解析実績を通して蓄積されたプロセスデータ処理のノウハウ
  2. 製造現場のお客様に密着し、時にはお客様とチームを結成してのデータ解析
  3. 計測・制御の知見を活かした、具体的な改善アクションの考案

お客様の抱える課題に対し、大きく分けて2通りの解析アプローチをご提案しております。

    要因究明

        品質異常やプロセス不安定化の要因究明を行います。

    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。

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要因究明

横河は、お客様と共に課題解決・操業改善に取り組みます。

データ解析コンサルティング"要因究明"の流れ

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

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、収益性の向上
【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

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の昇華
【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

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向上
【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変革

 

目下の課題である品質安定化だけでなく、属人的運転の解消や働き方改革といった中長期的な課題への効果、そして分野横断的コミュニケーションや解析文化の定着といった、貴社の風土への効果も期待されます。

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指標化

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。

データ解析コンサルティング"指標化"の流れ

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。

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
異常予兆監視指標や品質値指標のシステム化の例

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こんなお客様に

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
  • 運転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

貯まったままのプロセスデータを活用して操業革新を起こし、新たな価値を創造したい!そんなお客様をお待ちしております。

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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プロセス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、統計学やデータ解析への知識、横河の制御・計測の知識だけでなく、多様な得意分野・視点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

横河データ解析部隊エグゼクティブマネージャー

 

解析チームメンバー

多様な経験・スキルを有する解析エンジニアが、お客様と協業して課題解決・操業改善を目指します。ここでは、YOKOGAWA解析チームメンバーの一部をご紹介します。

統計学やデータ解析への知識や、YOKOGAWAの制御・計測の知識だけでなく、メンバーそれぞれが有する多様な得意分野・視点がYOKOGAWAデータ解析チームの強みです。

些細な課題から工場全体規模の大きな内容まで、私たちがご相談をお受けします。お近くの営業担当、または以下の問い合わせページより、お気軽にお問い合わせください。

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概要:
  • 住友精化株式会社姫路工場様の部署横断プロジェクトによる品質安定化の成功事例です。
  • お客様のもつプラント知見とデータ解析技術の融合により、品質安定化、運転の改革、現場力向上を成し遂げました。
業種:
概要:

三菱ガス化学様は改善活動の一つとして、プロセスデータ解析を採用しました。
プロセスの安定化により、原料原単位の削減、オペレータ負荷の低減に成功しました。

業種:
概要:

プロセスデータ解析によって製造方法の難しいレシピの品質異常を100%削減
プロジェクトを通じてお互いの知見を共有し合う風土が醸成され、現場力がさらに向上

業種:

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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