Piaggio Fast Forward

一から始める

歩行環境の改善に伴い、世界中の都市でマイクロモビリティが拡大する中、Piaggio Fast Forward PFF）のチームはそこにビジネスチャンスを見出しました。こうして、象徴的なフォルムと、歩行するユーザーにシンプルかつ容易に追従し、荷物を運ぶという独自の機能を備えた二輪の半自律型ロボット「gita」が誕生しました。PFFがgitaをプロトタイプから量産システムへと移行させるにあたり、プロセスをゼロから構築する必要がありました。 従来のTulip 、チームは独自にデジタルソリューションを拡張・発展させ、業務全体に新しいアプリを展開することが可能になりました。

PFFは、組立ラインの構築過程でTulip 統合することで、包括的なデータ収集の基盤を築くと同時に、新しい生産プロセスにおける品質基準を確保するための簡潔な作業指示書を展開することができました。

複雑な新製品

試作段階から量産段階へと移行する中で、PFF社は自社業務におけるニーズと要件を特定しました。まず、作業員向けの再現性のあるデジタルマニュアルと研修資料が必要でした。新たに採用された作業員は、極めて複雑な製品の組み立てを担当することになります。各ギタには150もの異なる部品が使用されており、ラインの最終段階で一貫性のある製品を完成させるためには、作業員が各工程で何をすべきかを確実に理解していることが不可欠です。

Tulipを活用することで、PFFは組立およびサブアセンブリの各工程で従業員をトレーニングし、彼らが現在取り組んでいる作業内容について最新の指示を提供することができました。トレーニングの効率化により、生産の立ち上げがさらに加速しました。

「[オペレーター]は、そこにあるすべての部品と工程を把握しています。ですからTulip。」 - Ha Nguyen、Piaggio Fast Forward主任組立工

Tulipノーコードプラットフォームを活用すれば、チームは新しい指示や生産状況の変化に合わせて、ソリューションを簡単かつ迅速に更新することができます。

ベースラインデータ

PFFは、指示書や研修資料に加え、プロセスのあらゆる段階でデータを収集できる体制を整えたいと考えていました。サイクルタイム、流量、タクトタイム、不良数を把握することで、生産ラインの変化や拡大に向けた基準を確立できるからです。このデータは、成功を左右したり、gitaロボットの生産立ち上げを遅らせたりしかねない直感的な判断ではなく、十分な情報に基づいた意思決定を行う上で不可欠なものでした。

組織全体でのデータの分析と共有は、PFFチームが行うあらゆる業務において極めて重要です。Tulip することで、プロセスのあらゆる段階において、業務全体を通じてデータを生成、活用、追跡することが可能になります。Tulip 、AWSクラウドの拡張性と俊敏Tulip 、PFFを支援しています。

結論

今日の生産環境において、変化に迅速に対応し、分析結果に基づいて意思決定を行うことが重要です。Tulip 、PFFのチームがgitaを再現性のある製造プロセスで構築し、すべての工程におけるデータを追跡することをTulip 。これにより、不具合や実行時の問題を迅速に特定・解決でき、最終的にはより優れた製品を提供することが可能になります。

Piaggio Fast Forward すでに生産データから得た知見を、新たに投入する製品にPiaggio Fast Forward 。同社が事業規模を拡大し続ける中、Tulip 、消費者に高品質なロボットを提供するために必要な柔軟性を同社にTulip 。