デジタル時代がさらに進むにつれ、リーン生産方式の導入が広まるにつれ、日常的な生産工程から、ビジネスに大きな変化をもたらすデータを生み出す機会がかつてないほど増えています。
これは主に、ビッグデータの成熟によるものである。ビッグデータとは、膨大なデータセットのために開発された一連の保存、整理、分析手法を総称する言葉である。
この記事では、ビッグデータに関する主要な概念に加え、製造業におけるビッグデータ分析の主な活用事例や応用例についてご紹介します。
製造業におけるビッグデータの定義
ビッグデータとは、数十億行や数十億のパラメータに及ぶ可能性のある、極めて大規模なデータセットのことを指します。製造業において、ビッグデータには、機械、装置、作業員からのデータを含め、生産のあらゆる段階で収集されたデータが含まれます。
このデータは、構造化データでも非構造化データでもかまいません。
大規模なデータセットの膨大な量と複雑さ、そしてそれらを扱うための専用ツール、手法、ベストプラクティスの数が増加したことで、製造業およびその関連分野におけるデータサイエンスとビッグデータ分析の分野は成熟期を迎えている。
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ビッグデータの概念
ビッグデータの拡大が製造業のデータ分析にどのような変革をもたらすかについては、いわば「内部の仕組み」を理解していなくても把握することは可能ですが、いくつかの重要な概念を把握しておけば、大いに役立つでしょう。
まず第一に、ビッグデータ分析は単なるソフトウェアの問題ではないということを理解しておくことが重要です。
AI、機械学習、およびディープラーニングのアルゴリズムを支えるには、膨大な量のハードウェアとインフラストラクチャが必要となります。
多くの場合、製造データはクラウド経由でデータレイクに保存され、従来のCPUプロセッサではなくGPUクラスタ上で処理されます。要するに、現代の工場で生成される膨大なデータ量に対応するためには、最新のストレージおよび処理ツールが必要だということです。
データ分析において、最も洗練された手法でさえ、その背後にある結果やプロセスには、いくつかの基本的なアプローチしか存在しない。
相関と因果関係を確実に区別する
特に製造業においては、継続的な改善のためには根本原因の把握が不可欠です。
したがって、2つの変数間に相関があるかどうかを判断したり、どの変数が因果関係にあるかを推測したりするためのツールが極めて重要であることは、驚くに値しないだろう。線形回帰のような標準的な手法は数十年にわたり大きな成果を上げてきたが、機械学習アルゴリズムの登場により、より大規模でノイズの多いデータセットにおいても相関や共分散を見出すことが可能になった。
外れ値と内れ値の抽出
大規模なデータセットを扱う際には、どのデータポイントが傾向としてまとめられるか、またどのデータが外れ値であるかを把握することが極めて重要です。
これは、データの質が高ければ結果の精度も向上するという点だけでなく、異常値の検出が、異常を検知し、それを機械の故障や部品の劣化と関連付けることを前提とする予知保全のようなプログラムにとって重要であるという点でも重要です。
十分なデータがあれば、ニューラルネットワークや機械学習による分析（ランダムフォレスト、アイソレーションフォレスト）を活用することで、データポイントの検出、分類、および重要度の測定が可能になります。
新しい分類体系の構築
機械学習がもたらす最も注目すべき成果の一つは、人間の力では容易に見つけられないような、組織の新たな分類構造や階層構造を導き出せる点です。通常「教師なし学習」や「クラスター分析」と呼ばれるこれらのアルゴリズムは、データに内在するパターンを検知することで、データセット内の情報を解析・分類します。製造業において、分類アルゴリズムの応用例としては、機械監視プログラムの一環として収集されたデータから、機械の効率性に関する新たな知見を引き出すことが挙げられます。
結局のところ、これらの手法は、与えられたデータセットを用いて「学習」し、新たな入力ごとに信頼性の高い出力を生成する能力、処理可能なデータセットの規模、そして分類・予測・見通し策定能力の信頼性において、他と一線を画している。
製造業におけるビッグデータの活用事例
予知保全
多くのメーカーでは、何らかの予防保全（PM）スケジュールに従っています。予防保全では、予期せぬ故障によって多額のコストがかかる計画外のダウンタイムが発生する前に、設備を修理するため、管理者が定期的（あるいは不定期）にダウンタイムを設定します。
予測品質
ここでの考え方は、予知保全と似ています。品質の成果には、数十もの要因が関わっています。これらの要因を追跡している製造業者にとって、ビッグデータ分析は根本原因の特定や、不適合につながる要因の特定に役立ちます。
異常検知
加工部品の品質における基準からのわずかな逸脱であれ、加工機自体が発する熱量であれ、ビッグデータ分析により、有用な情報と雑音を区別することが可能になります。最新のアルゴリズムにより、統計的に極めて有意な異常を特定することが可能となっています。
コンピュータビジョン
コンピュータビジョンは、人間の動的な行動をリアルタイムで分析するためのツールです。AIや機械学習の進歩により、コンピュータは人間の行動が展開する様子を観察し、分類し、それに応答することが可能になりました。
工具のライフサイクル最適化
工具の寿命を延ばすためのコツはいくつかありますが、実際には難しい場合があります。これは、時間の経過とともに工具がどのように摩耗するかには、多くの要因が影響するためです。ビッグデータ分析を活用すれば、根本原因をより確実に特定することが可能になります。
サプライチェーン・マネジメント
タイミングがすべてです。ビッグデータを活用することで、サプライヤーが合意通りに納品するかどうかをより確実に予測できるようになり、リスクを低減するためにサプライチェーンを最適化することが可能になります。
生産予測
需要を予測することは、生産を最適化するために極めて重要です。業務、事業、およびサプライヤーに関するデータを収集することで、将来に備えるための準備をより万全なものにすることができます。
スループットと歩留まりの向上
生産収量に影響を与える要因は数え切れないほどあります。ビッグデータを活用すれば、プロセスに潜むパターンを見出し、より確かな根拠に基づいて継続的な改善に取り組むことが可能になります。
ワークセルの最適化
作業セルの構成は、効率性にとって極めて重要です。AIは、人と環境の相互作用からパターンを見出し、可能な限り効率的な製造システムを設計することを可能にします。
製品ライフサイクル管理（PLM）
一部の業界（製薬やバイオテクノロジーなど）では、市場に製品が投入される月数に応じて、その製品の生涯価値は倍増します。AIは過去の製品データや重要な市場要因から洞察を引き出し、製品が長期的に生み出す価値を最適化するお手伝いをします。
結論：データの10年
ここで紹介したイノベーションはほんの一例に過ぎません。製造業におけるビッグデータの活用法やユースケースは、他にも数え切れないほど存在します。
しかし、これらすべてに共通する点が一つあります。それは、実現するにはデータが必要だということです。製造オペレーションシステムに関するデータの収集を早く始めれば始めるほど、データサイエンスの最新のイノベーションをいち早く活用できるようになります。
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