横河電機株式会社
横河ソリューションサービス株式会社

DPI 運転評価ツール

製品品質のバラツキ問題に対し、現場で手軽に使えるデータ分析ソフトウェア「DPI運転評価ツール」。原料や装置、工程トレンドデータを製品品質データに紐づけて一元化し、見える化することによって、製品品質のバラツキ要因を分析できます。

News

▽導入事例
2020/8 DPI関連の新しい導入事例が公開されました!
組織横断のワイガヤとDPIによる解析で、独自の課題解決メソッドを確立

▽リリース情報
2020/6 DPI運転評価ツールがR1.03にアップデートされました!

目次

  1. 製造業におけるデータ活用が抱える課題
  2. ものづくり専用データ分析ソフトウェア「DPI運転評価ツール」
  3. DPI運転評価ツールの機能詳細
  4. DPI導入のための伴走サービス
  5. お客様の声
  6. 関連情報

 

製造業におけるデータ活用が抱える課題

品質安定化の分野でデータ活用の成果が出にくい原因のひとつは 、データサイエンティストや汎用データ解析ツールが製造現場とうまく融合できていないことです。そこでYOKOGAWAは「ものづくり専用解析ツール」と「製造現場のための実践型データ解析教育」をご提案します。

品質安定化でデータ活用の成果が出ない理由

 品質安定化という課題の要因は、複数関連部署の事情が絡み合っていることが多いため、改善策を打つためには要因を広く深く掘り下げる必要があります。そして要因を掘り下げるためには、現場の知見とデータの両面からのアプローチが重要となります。言い換えると、現場のものづくりエンジニアとデータ解析との融合が求められるのです。
 すなわち、品質安定化でデータ活用が満足な成果を上げられない原因のひとつは、複数関連部署の現場知見の連携とデータデータサイエンティストや汎用解析ツールが製造現場とうまく融合できていないことである、というのがYOKOGAWAの考えです。

YOKOGAWAのご提案

 このような課題を解決すべく、YOKOGAWAは ものづくり専用解析ツール製造現場のための実践型データ解析教育 をご提案します。ものづくりエンジニアの方々の知見や経験、実践型データ解析教育、ものづくり専用解析ツール、この3つを掛け合せることで、製造現場の品質課題に対し、従来では難しかった「満足な成果」に大きく近づくことが期待できます。

このページでは、ものづくり専用解析ツール「DPI運転評価ツール」をご紹介します。
実践型データ解析教育「DPI仮説検証型ワークショップ」の詳細については、こちらをご覧ください。

 

ものづくり専用データ分析ソフトウェア「DPI運転評価ツール」

YOKOGAWAのものづくり専用解析ツールを使えば、製造現場の知見から新たな知恵を生み出すことができます。DPI運転評価ツールは、データ分析という手段を用いて、製造現場の暗黙知を形式知に昇華し、現場の改善サイクルを素早く回すためのソフトウェアです。

ものづくり専用解析ツール「DPI運転評価ツール」を使うと、何ができるのでしょうか?

その答えは、「現場の知見から新たな知恵を生み出すことができる」です。

 例えば、「圧力の上げ方は緩めが良いよ」というベテランエンジニアの知見があったとします。しかし、このような言葉のままでは継続的な技術伝承は困難です。そこで、DPI運転評価ツールを用いてこの知見を定量的に表します。具体的には、その圧力の上昇傾きを指標化し、品質値との関係性を調べるのです。そこで圧力上昇の傾きが品質値にどう影響するかがが明らかになれば、現場はその知恵を皆で共有することが可能になります。現場の知見をもとに作った指標なので、現場の納得感も得られやすく、新たな管理ポイントとしての運用もスムーズです。

 DPI運転評価ツールは、属人化したノウハウや文書化されていないコツ、ベテランの勘といった暗黙知を、データ分析という手段を用いて現場で共有され誰もが使える形式知に昇華し、現場の改善サイクルを素早く回すための道具なのです。

 

DPI運転評価ツールの機能詳細

DPI運転評価ツールでは、4Mデータやトレンドデータを品質データと紐づけることで、4M条件が品質に与える影響を明らかにできます。また、製造現場の知見をもとにした機械学習を活用することで、データの違いを網羅できます。

4M条件の品質値への影響が、分かる!

 製造現場では、4Mデータが複数の部署に個別に存在し、別々に管理していることが多いです。しかし効率的なデータ分析のためには、それらのデータを個別ではなく合わせて見ることが必要です。DPIでは、4Mデータと品質値データを簡単に紐づけて一元化することができます。

トレンドの動きがどう品質に影響するか、分かる!

 製造現場では、多くのトレンドデータを蓄積しています。品質値や4Mデータとトレンドデータを紐づけてデータ分析したいけど手間がかかってなかなか出来ていない、という方も多いのではないでしょうか?DPIでは、品質値や4Mデータとトレンドデータとを紐づけ、それぞれを関連させたバラツキの解析が可能です。
 ここで、運転のバラツキは、トレンドデータの波形に表れます。しかし、波形のバラツキを比較・解析したくても、トレンドデータからその波形の特徴を数値化することは容易ではありません。DPIでは、トレンドデータから波形の特徴量抽出を簡単に手間なく実行することができます。

運転条件ごとの4M⇔品質⇔トレンドの関係性の違いが、見える!

 製造現場では、銘柄切り替えや生産量変更、装置洗浄など様々な変更やイベントがあるため、全てのロットを同様に比較することはできません。DPIでは、ヒストグラム、散布図、管理図を全てのパラメータに対して一括表示します。さらに、あらゆる運転条件を揃えて見える化するまでを、簡単な操作で素早くやってくれます。

機械学習の力を借りることでデータの違いを、網羅できる!

 製造現場では、複数パラメータの関係が品質に影響することも少なくありませんが、人間がグラフで確認できるのは一般的に3次元か4次元までです。かと言ってAIや機械学習に全てを委ねても、製造現場特有の運転条件や制約条件を考慮しない回答が出てくることになります。DPIでは、現場の知見をもとにした機械学習により、人間が見落としてしまうパラメータを助言してくれます。さらに、PQCDSに対する4M管理指標を作成することができます。

 

DPI導入のための伴走サービス

◆導入教育ワークショップ ~現場導入をスムーズに!まずはDPI運転評価ツールの基礎を押さえよう!~

◆仮説検証型ワークショップ ~現場の知見を活かしてLet’sデータ分析!WSでフレームワークを習得!~
  詳しくは、仮説検証型ワークショップ製品ページをご覧ください。

◆その他、お客様の状況やご要望に合わせたコンサルティングも可能です。お気軽にお問い合わせください。

 

お客様の声

●これなら忙しい現場でも使えそう!データ活用を始めたかったので丁度いい。(機能性化学/品質管理担当)
●今は某ソフトで分析しているが、DPIがあればその時間が10分の1以上短縮できる。(鉄鋼/製造担当)
●DPIで見える化したことで、何年も解けていなかった課題が解決した。(化学/品質管理担当)
●解析の手順が学べたので、次回以降は自分たちで改善が進められそう。(食品/製造担当)
●先人の知恵が数値化された。複数関連部署の知識が繋がった。(化学/製造担当)
●他部署と協働できたのは大きい。現場のリアルを知る機会にもなった。(化学/研究開発担当)
 

関連情報

DPI仮説検証型ワークショップ(製造現場のための実践型データ解析教育)

DPIコンセプトムービー

Process Data Analytics(製造現場のためのプロセスデータ解析ソフトウェア)


※本ページに記載の会社名、製品名はそれぞれの会社の商標または登録商標です。

詳細

関連情報

概要:

大阪ガスケミカル株式会社様は、DPIによる解析と組織横断メンバのワイガヤを組み合わせて長年の課題を解決しました。
YOKOGAWAの「仮説検証型の解析ワークショップ」をご採用いただきました。

業種:

動画

概要:

全ての生産活動から得られる情報を解析・コントロールするとともに作業者の安全に配慮し原料品質、設備劣化、技術伝承、製造環境整備の課題解決を実現します。

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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