重機のスマート・マニュファクチャリング

重機のスマートマニュファクチャリングに不可欠な要素は、さまざまなレベルでのデジタル情報共有です。これには、設計組織と製造組織の間、製造組織内のチーム、パートナーやサプライヤーとの広範なエコシステム全体が含まれます。これは、すべての情報を保存して最新の状態に保つことができる強力で柔軟性のあるオープンデータインフラストラクチャを特徴とする共通の 製品ライフサイクル管理 環境を介して、すべての関係者をつなぐことで可能になります。このデータ共有は、製造組織全体でのコミュニケーションとコラボレーションの改善の基盤であり、全体的な効率と柔軟性が大幅に向上し、企業はリスクなく変更要求に迅速に対応できます。

毎回、失敗することなく最高の品質基準を達成することは、大規模で多様なサプライヤーやパートナーを抱えるグローバル組織で働く場合、困難です。ETO(Engineer-to-Order)の文脈で高度にカスタマイズされた製品やユニークな製品を製造する場合、欠陥ゼロの製造は、最初から正しく行うことに帰着します。これは、起こりうることすべてを前もって分析し、実装する前にプロセスを仮想的に検証することで予測する場合にのみ可能になります。製造の実行中には、世界中のパートナーやサプライヤーが行ったものを含め、実行されているすべての手順と決定を注意深く監視し、収集されたデータに基づいて是正措置を講じることも重要です。これには、生産プロセスのデジタルツインを作成する機能と、グローバルな製造エコシステム全体にわたる 製造オペレーションに対する包括的なクローズドループアプローチ が必要です。

重機のスマートマニュファクチャリングとは、製造組織がデータドリブンなスマートな意思決定を行うのに役立つツールとプロセスを導入し、生産性、持続可能性、品質など、運用のあらゆる側面を大幅に改善することです。共有データに基づく継続的なコミュニケーションとコラボレーションを可能にすることで、ステークホルダー間の相乗効果を発揮し、設計の製造可能性など、問題や機会を早期に特定することができます。製造プロセスのデジタルツインを作成することで、組織は実際に意思決定を実装する前にその影響を仮想的に評価し、what-ifシナリオを実行してさまざまなオプションを検討できます。最後に、実行中に収集されたデータに基づいてフィードバックループを展開することで、製造組織はプロセスを継続的に改善し、運用を改善し、KPI間の最適なバランスを見つけることができます。

リーン生産方式は、プロセスを分析し、それらを遡及的に適応させることにより、生産性、品質の向上、材料、時間、リソースを含むあらゆる形態の廃棄物の削減に焦点を当てた生産方法論です。リーン生産方式のアプローチは、バリューチェーンを合理化し、運用フローを改善することにより、製造プロセスの最適化に非常に成功しています。しかし、今日では、製品とそれに関連する製造プロセスはより複雑になり、製造オペレーションの一部の新しい要件はリーン生産方式の原則でカバーされていません。一例として、今日の顧客は、パーソナライズされたリクエストと、その過程でそれらを変更する能力に対してより大きな期待を抱いています。もう1つは、ソーシング戦略はもはやジャストインタイムの原則やコストに基づくのではなく、サプライチェーンのレジリエンスや持続可能性など、定量化できない側面も考慮する必要があるということです。このような製造業の課題には、継続的なリアルタイムの意思決定と改善のために即座に利用できるより多くのデータが必要であり、製造エコシステム全体でのより高度な統合が必要です。リーン生産方式とは対照的に、 スマート製造方式のアプローチは 、クラウド、データ分析、機械学習、自動フィードバックループ、デジタルツインなど、今日の新しいデジタルテクノロジーを活用します。

新製品の売上利益率は、重機メーカーにとって特に困難です。これは、製品の研究開発や製造インフラへの多額の投資を必要とする一方で、カスタマイズされることが多く、その結果、数量が比較的少なくなるためです。シーメンスの重機スマート・マニュファクチャリング・ソリューションにより、OEMは設計と製造を結びつけることで時間とコストを大幅に削減し、製造可能性の問題と機会を早期に特定することができます。また、シーメンスのスマート・マニュファクチャリング・ソリューションは、OEMがミックスモデル生産を推進しながら、運用効率と柔軟性を向上させるのにも役立ちます。シーメンスのソリューションにより、OEMはデジタルツインアプローチを採用して 、製造プロセス を事前に評価および改善し、what-ifシナリオを実行して意思決定を促進し、専用の生産計画と詳細なスケジューリングツールを使用して運用の流れを最適化できます。