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製造現場では、ビッグデータ、デジタルツイン、AI、機械学習といったツールの選定や導入に注力しがちです。「インダストリー4.0」といったバズワードが目標のように感じられることもありますが、実際の目標は常に、工場のパフォーマンスを向上させることにあります。バッテリー工場が生産量を拡大する中で、歩留まりに関する課題がパレート図の上位に現れることが予想されます。
歩留まり改善を促進するためのKPIには、問題の検出にかかる時間、意思決定が製品品質に与える影響（図1）、そしてそれらのイベントにかかるコストなどがあります。これらの指標を改善する容易さや拡張性は、システムの基盤的な実装方法に大きく依存します。
従来の手法
まずは、工場における設備およびプロセスの健全性評価に関する従来の手法を見てみましょう。多くの場合、イベントはドメインごとに分断されて評価されます。設備に関する問題はプロセスエンジニアの領域であり、設備エラーが発生すると、設備エンジニアがツールデータを分析して解決策を提示します。一方、SPC（統計的工程管理）エンジニアは製品を担当し、SPCイベントが発生すると計測チャートを確認して対応を決定します。
理想的には両者が連携すべきですが、実際にはそうならないことが多いのです。多くのバッテリーメーカーはグローバルに展開しており、設備エンジニアは本社に、プロセスエンジニアは現地工場にいることもあります。ドメイン、言語、タイムゾーンを超えて対応するには高いコストがかかり、それはスループット、製品品質、設備投資に影響します。
統合プラットフォームの構築
- 高度な分析やAI/ML活用に不可欠な標準化されたデータ構造
- イベントへの対応を標準化するための共通ツール
- すべてのアプリケーションで一貫性のあるユーザーインターフェース
- アプリケーション管理を効率化する統一された管理機能
- 専門知識を再利用し、投資を抑える標準化されたナレッジベース
- 工場の成長に応じて拡張可能なスケーラブルなアーキテクチャ
イベント検出の高速化
これらのシステムを統合することで、プロセスの分断が解消され、設備とプロセスの健全性評価の方法が変わります。イベントが発生した際には、ドメインを横断したデータ分析に基づく統合的なアクションプランが実行され、問題の解決だけでなく、プロセスの最適化も同時に可能になります。
ドメインを超えた分析により、イベントの早期検出が可能となり、リアクティブ（事後対応）からプロアクティブ（予防的対応）への移行が実現します。
まとめ
著者について
バッテリー製造と戦略的アライアンスを担当するセグメントマネージャーです。Applied Materials Automation Product Groupに入社する前は、Panasonic Connectでスマートファクトリーパートナーシップのマネージャーとして、生産性、自動化、MES、保守ソフトウェアの導入を担当していました。また、DePaul大学でファイナンスのMBA、イリノイ工科大学で機械工学の学士号を取得しています。
Applied E3自動化プラットフォームのグローバルプロダクトマネージャーです。以前はGlobalFoundriesでプロセスおよび設備制御のシニアエンジニアを務めしました。ニューヨーク州立大学プラッツバーグ校で物理学の学士号と中等教育の修士号を取得。
