Pasteriot.mi 活用ケース

投資対効果を生む製造業DX
デジタルツインがインサイトを業務へフィードバック

デジタルツイン上でAIによる気づき・最適化を自動生成し、業務改善にダイレクトにつなげ効果を創出。

製造現場のDXが陥る問題

トップからのDX要請に応じ現場でスモールに取り組んでみたが、
投資に見合う効果が得られず継続する価値を見出せない。

01

生産状況の可視化現場の見える化に加えて必要なものとは?

これまでの取り組み

ITベンダーにDXのトライアル提案を依頼したところ、「BIツールを導入し現場の可視化から始めましょう」と提案を受け、現場の可視化を実現した。

取り組みから見えてきたもの

センサーで設備状態を可視化しても生産予実に紐づけることができない。
また、生産管理システムに実績が投入されておらずほしい情報がタイムリーに見えない。

02

IoTデータによるAI分析製造DXに必要なAI分析とは?

これまでの取り組み

設備メーカーにDXのトライアル提案を依頼したところ「AI機器を導入し故障や不良の予測から始めましょう」と提案を受け、現場にAI分析を導入した。

取り組みから見えてきたもの

発生頻度の低い設備故障は、AIの学習に時間とコストが掛かり、改善される効果に対しコストが見合わない。

投資対効果を生む真のDX

「デジタル化→生産予実の連携→気づき・最適化→業務へフィードバック」のループが
小規模でも投資対効果を伴う真のDXを実現する。

03

生産進捗のリアルタイム把握ITとOTの融合が真のDXを実現する

生産予実の把握

生産データ(IoT)だけでも計画データ(生産管理)だけでも気づき・最適化は導出できない。両システムに簡単に接続し両データをリアルタイム統合。

生産実績の登録

生産データはIoTだけでなくPLCや人の実績入力も必要。スマホ・タブレットアプリを含めたこれらすべての入力インタフェースを提供。

04

生産計画の最適化生産計画の最適化を実現する

製造指示の最適化

日々の生産活動において突発的に発生する問題に合わせて製造指示の最適な組み換えを行う。

生産計画の最適化

週次・月次などの中長期スパンの生産計画に対して、取引先の計画データや外部機関のデータを取り込むことで随時計画精度を向上させる。

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