Toyota + IBM | さらにスマートで よりデジタルな工場へ – Maximo動画

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トヨタ・インディアナ工場では、1分に1台の新車が組立ラインで出来上がります。

その車両の組み立てにおける各プロセスは完璧でなければならず、ダウンタイムと欠陥をゼロにすることがビジネス上重要です。

トヨタが、IBM Maximo Health and Predictを使用し、さらにスマートで、よりデジタルな工場を作り出す方法を、動画でご覧ください。

 

 

下記は、動画の字幕を書き起こしたものとなります。どうぞご活用ください。

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今、自動車業界はとてもエキサイティングです。大規模なトランスフォーメーション、デジタルで改善される顧客体験、モビリティー・エコシステムの再構築が進んでいます。

しかし、それらは前例のない挑戦でもあります。

パンデミックによる不確実な需要、世界的なサプライチェーンの混乱、そして部品不足。再び、工場の生産性が重要視されています。

 

その解決策は「スマート・マニュファクチャリング」です。

AIとIoTを駆使して製造現場のデータを活用することで、ダウンタイムを50%、故障を70%、全体の保全費用を25%削減することが可能です。

−− Rafi Ezry | Managing Patner US Industrial Market, IBM Services

 

トヨタ・インディアナでは、東工場の連続稼働を目指した取り組みを進めています。

組立工場では、毎分1台の新車が組立ラインで出来上がります。生産ベースを維持しながら、それぞれの組立プロセスは確かな品質が求められます。

お客様に最高品質をお届けするためダウンタイムの最小化と欠陥ゼロが重要です。

−− Brandon Haight | Croup Manager, Toyota North America Indiana

 

 

現在、機器保全をサポートする複数のITツールがありますが、共通のプラットフォームに統合し、次世代の保全作業員の育成や、よりよいユーザー・エクスペリエンス、高速かつデータ主導の予測的、処方的な意思決定を実現させます。

AIとIoT技術を組み合わせた設備は、ダウンタイムと欠陥を削減する重要な知見を生み出します。

 

私たちは、Maximoを全社的な設備管理システムとして使用しています。

新しいクラウド・ベースのMaximo Application Suite（MAS）の試験導入をIBMに依頼しました。

その新しいMASプラットフォームはPLC、センサー、作業指示書のような、既存データをコンテキスト化して統合し、AIでより良い知見を取得します。

−− Trever Whiter | Group manager & Divisional Infromation office, Toyota North America

 

ロングライフ・クーラント充填プロセス（LLC）でトライアルを実施しています。

熟練のチームメンバーは、機器とそのコンポーネントの状態をMaximoで確認します。異常なアクティビティを監視し、予測ソリューションを使用して、保全作業を「事後」から「事前」の対応に改善します。加えて、保全作業の有効性と効率性を測定できます。

これらは全て、Maximo Application Suiteという1つのソフトウェア・ソリューションで可能です。

−− Brandon Haight | Croup Manager, Toyota North America Indiana

 

 

これは次世代のソリューションで、新しいオペレーティング・モデルです。

監視と異常検知はAIを利用しています。機器の状態を常に把握し、故障を予測することで、先のことを見通せます。それがMaximoの価値で、すべてが1つにまとまりやるべきことに集中でき、価値を提供するために必要な、自動化とオペレーションの改善を実現します。

オペレーション、保全、信頼性を、1つのスイートにまとめたソリューションです。

−− Joe Berti | VP Product Management, AI Applications, IBM

 

トヨタは、リアクティブなサイクル・ベースの製造から、24時間作業を支えるプロアクティブな信頼性中心保全（RCM）へ移行しています。

未来の保全業務に対するビジョンが工場の連続稼働を可能にし、よりスマートで、デジタルなファクトリーへ継続的な移行を実現します。

−− Brandon Haight | Croup Manager, Toyota North America Indiana

 

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