異なる生産設備の情報を一元管理

●改善に必要な生産現場の製造データがつながる

製造データとは

生産実績	生産数、不良数、サイクルタイム
設備稼働	制御信号、アナログ信号(電流・電圧等) イベントメッセージ（停止、段替等）
アラーム	ON/OFF,種類,メッセージ(異常・警告)
加工条件	４M(作業者、設備、条件、材料)
加工状態	加工点データ(温度、速度、圧力、流量等)
加工結果	不良モード、検査・測定結果
環境	製造現場の温度、湿度

データ収集作業のゼロ化
（設定１つで処理の自動化）

●データ分析プロセスにおける全体の
“8割の作業をレス化”

手作業で実施していた前処理作業を自動化することで本来の改善業務に集中とスピード化が図れる

データ収集作業とは

データ取得	現場(設備)からのデータの吸上げ
データ変換	単位変換、日付変換で管理軸の統一
ノイズ除去	不要なデータを閾値判定で除去
粒度整形	管理したい時間間隔へ分解・集約
関連付け	時系列データとイベントデータを結合

製造設備のロス改善支援
（稼働・性能ロス分析）

●設備異常停止を”素早く簡単”に気付ける
●ロス分析で改善の優先順位が”一目”でわかる

【経営者】

設備を無駄なく利用する

【管理者】

ロス分析による正確な改善指示を出せる

【担当者】

ロス原因がわかれば自ら行動に移せる

良品率向上支援
（改善ポイントがわかる）

●影響調査、原因の追及を”素早く簡単”にできる
（熟練者の知識・経験と同等）
●未来を予測し、“的確な判断・制御”ができる

【経営者】

不良品を作らないよう工場を安定化

【管理者】

ポイントを絞って適切に改善指示ができる

【担当者】

改善箇所がわかれば自ら行動に移せる