ブログ

最新情報をお届けします。

製造業におけるデータ分析と自動化

データ分析 2019.10.9

著者:Brendan Doherty、Seagate Technology

原文:https://www.knime.com/blog/embedding-knime-in-a-manufacturing-environment

「Seagate Technology」は、世界最大規模の電子データ・ストレージ・テクノロジーおよびソリューションのメーカーです。

同社は、ネットワーク接続型ストレージ、ハイパフォーマンスコンピューティング、データ保護アプライアンス、内蔵ハードドライブ、バックアップおよびリカバリサービス、フラッシュストレージ、および関連ソリューションを含む製品とサービスを開発しています。

同社は垂直統合型の企業であり、世界中の多くの場所に製造工場があります。HDD用の読み取り/書き込みヘッドは、北アイルランドのDerry Cityで製造されています。これらのデバイスは非常に複雑であり、製造サイクル時間が長く、製造中に大量のデータを生成します。工場には多くの異なるグループがあり、そのすべてが日々さまざまなソースからのデータを使用しています。

「Seagate Technology」のOperations Technology Advanced Analytics Group(OTAAG)は、世界中のさまざまなSeagateサイト(米国、アジア、ヨーロッパ)において、より良いデータ駆動型の意思決定を支援し、多くの反復的な手動データタスクを自動化するために、「Seagate」の従業員が働くデータ中心の世界に「KNIME」を適用する可能性を見出しました。

図1:KNIME利用者のアイデアの相互交流を促進する

 

データエンジニアリングのニーズを満たすための、すべてのユーザーのためのツール

下の図2は、工場における「KNIME」の取り込みを可能にするために私が実施したいくつかの段階を強調しています。

この時点より前には、さまざまなグループに渡ってデータ工学とデータサイエンスについてもっと学びたいという明確な関心と欲求がありましたが、ユーザーエクスペリエンスと能力のレベルの違いのために、この野望は達成されませんでした。

「KNIME」を使用する前に過去に多くの言語でプログラムを作成していたので、私はすべてのレベルのユーザーがデータ・エンジニアリングのニーズに取り組み、それを達成できるようにするためのツールとして「KNIME」を使用することを推奨する機会に遭遇しました。

最初のステップは、「KNIME」を使った実践的なトレーニングを、さまざまなグループの多くのユーザーに提供することでした。

すべてのレベルのユーザーに対応する特定の工場指向の例を使用することで、ユーザーは「KNIME」を使用するメリットと機会を即座に確認できます。

このトレーニングは、ネイティブではないプログラマーが簡単に例を理解でき、知識に圧倒されないようなペースで開催されました。

図2:製造工場におけるKNIMEデータの分析と自動化のための経路

 

短時間で習得した新しいスキル

ほとんどのユーザーは、実際にトレーニングを受けた後、多くの場合1~2週間以内にすぐに独り立ちし、分析を実行できることがわかりました。

この興味深い例の1つに、入社したときにプログラミングのスキルが乏しかったインターン生による事例があります。彼らは「KNIME」の使い方に素早く慣れることができ、新たに習得したスキルを活用する機会を得たのです。

インターン生は、複雑なディスパッチシステムルールに従っていないツールでソリューションを作成したため、製造ラインに少なからず影響を及ぼしました。そこで、影響を受けるツールを強調表示し、是正措置を講じることにより、材料の移動速度が向上し、製造サイクルのタイミングが改善されました。

短期間のうちに、会社はインターン生から投資収益率を得ることができました。また、インターン生はそのプロセスで貴重な経験を得るとともに、新しいスキルセットを開発し、現実世界のソリューションを作り出すことによって投資収益率を達成したのです。

 

時間のかかるタスクを自動化する

従業員が「KNIME」を迅速に導入してビジネスソリューションを作成できたもう1つの好例は、エンジニアリング部門です。エンジニアが「KNIME」のトレーニングを完了すると、グループにとって非常に時間のかかる作業を自動化する可能性を秘めていることがわかりました。

この作業には、製造ラインで保留になっている製品を特定する文書をまとめるために、さまざまなGoogleドキュメントおよび、データベースを毎日巡回するエンジニアのリストが含まれていました。私たちの工場はGoogleのツールと高度に統合されていますので、「KNIME」とのGoogle API統合は多くのケースで非常に有益です。

この自動化されたソリューションにより、エンジニアリング時間を毎月約90時間節約できます。また、報告書が作成、送信されるのを待つのではなく、この部署のスタッフが、毎日オフィスに入ってきてすぐに保留状態の製品に対処できるようにすることで、サイクルタイムを短縮します。

 

早期利用者の事例セッションとシチズンデータサイエンティストプログラムはエンゲージメントを改善する

「KNIME」ユーザーがコミュニケーションをとり、有用な文書や提案を共有できる共有エリアとGoogle+サイトが設置されましたが、これらはすべて、工場内で成長し続けるKNIMEコミュニティーとの関わりとコミュニケーションを改善するためのものでした。

私はプロジェクトとユーザが十分に増えてきたと感じたので、その後、早期利用者の利用事例セッションを促進し、「KNIME」を使用してメリットを得たユーザーが開発したソリューションについて同僚に紹介しました。このクチコミは、これまで「KNIME」を使ったことのない人たちの支持を集めました。

「KNIME Spring Summit2018」で私の同僚(Allan Luk と Eric Lin)の何人かは、「Seagate Technology」で展開されたCitizen Data Scienceプログラムで発表をしましたが、このプログラムの重要な要素は、ガイド付きの分析に「KNIME」を使用することです。この取り組みは、「KNIME」を工場内に埋め込むこととよく合いました。

 

機械学習の発見と応用を促進する

「KNIME」を使用している人が多くなった現在、これはシチズン・データ・サイエンス・プログラムともうまく機能しています。機械学習技術の発見や応用をこれまで考えたこともなかった人々に、データサイエンスの世界に足を踏み入れる力を与えたのです。

KNIME は無料でダウンロードが可能です。
ぜひお試しください。

このサイトでは、クッキー (cookie)などの技術を使用して取得したアクセス情報等のユーザ情報を取得しております。
この表示を閉じる場合、プライバシーポリシーに同意いただきますよう、お願いいたします。