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業界

AIビジョンシステムで非効率な製造工程を可視化し改善
実績
Worker at small parts manufacturing factory in China, reaching up to press button on control panel

今まで見えなかった製造現場の動きを可視化

i-5Oを導入後、これまでは見えていなかった製造プロセスやボトルネック等の見える化を実現

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i-5Oが選ばれる理由

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理由その１

各製造工程におけるこれまで見えなかった部分までも見える化

理由その２

生産状況、品質管理・保証についてリアルタイムでデータ管理

理由その３

生産設備を監視し、ダウンタイムの予測や管理

理由その４

作業のバラつきを最小限に抑制

理由その５

生産量の増加

スマートファクトリー化へ

私たちのビジョンは、人と機械が調和して働く未来を創ることです。   

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人件費の最適化

継続的な生産プロセスを持つ重工業のメーカー様は、製造工程の自動化に投資しておられ多くの作業が自動化されているにも関わらず機器のセットアップ、メンテナンス、および切り替えは依然として人による作業で行われていました。この課題は、生産設備の基準設定を作業員の経験に依存いうことでした。機器を手動で誤って操作すると、欠陥のある製品が製造され、再加工または廃棄しなくてはなりません。

i-5O導入後は、作業員が生産設備で作業する際に標準的な操作手順に沿って作業を行うことを促し、セットアップ、メンテナンス、および切り替えで発生していたミスを減らすことで、スクラップややり直しを軽減することに成功いたしました。

ミスやスクラップ率を低減

マクロ経済の逆風に直面していたとあるメーカー様は、生産効率の向上をすることが激しい市場競争に生き残れないと危機感を感じ解決策を探されていました。 設備総合効率を計算できるように、機械データを取得するセンサーを既に導入してましたが、生産力に関しては全体的な生産効率を把握するためにタイムレコーダーと製造エンジニアが行う時間と動きの研究のみが実施されていました。

この時間と動作研究には限界があり、作業の生産効率を継続的に把握できなかったため、非常に不正確で偏ったデータのみが存在していました。多くて週に1時間の時間調査を実施し、監視されているときにオペレーターがパフォーマンスを向上させることに気づきました。時間研究が行われたときと行われなかったときでは生産量に大きな違いがあったため、産業エンジニアはこれを知っていました。これはこの会社にとって大きな問題でした。生産チームの誰も彼らの真の全体的な労働効率が何であるかを知らず、上級管理職は能力計画の目的でこれらの数値を必要としていました。この業界は非常に循環的であったため、人員の大きな変動を回避するために効率的にスタッフを配置する方法を知ることが不可欠でした。

i-5O導入後は、人手作業による製造工程のサイクルタイムを継続的に計測し、全体的な生産効率をリアルタイムでより詳細に把握できるようになりました。 i-5Oが提供する指標により、生産プロセスを合理化し、人件費の削減に成功いたしました。

より効率的な生産計画

U字型の組付け作業セルを備えたメーカー様は、クライアントの需要に基づいた生産を行っているため、クライアントの需要に応じるために、セル自体や作業員のスケジュール等も再構成しなければなりませんでした。 セルの構成方法を理解し、人員配置のニーズを理解するために、組立セルについて1時間に及ぶ長時間の研究を行うために製造エンジニアを派遣しました。 3シフト操作であったため、1時間で生成されたデータサンプルはプロセスを正確に表しておらず、人員不足で生産目標を達成できないか、人員過剰による人件費が発生するなどの課題が浮上していました。

i-5O導入後は、組み立て作業の継続的な可視化に成功し、作業員ごとの生産能力も把握しています。よって現在、効果的に生産を計画し、市場の需要を満たすことが可能になりました。

人手作業の一貫性向上

複雑な組み立て作業を要し、部品番号ごとに25以上の製造工程があるメーカー様は、1つ1つの部品ごとにそして作業場所ごとに各工程の情報や説明を提供する製造実行システムを駆使していたのにも関わらず、作業員ごとに作業にバラつきが発生しておりました。

この問題により、生産に大幅に遅れが発生し約1か月分の収益の損失にあっていました。そこで、i-5Oの導入前は、主要な作業場における組み立て作業の改善方法を見つけるために時間研究が実施されました。製造実行システムで取得された長期的なデータによって作業のバラつきがある程度示されていても、時間研究では作業員ごとによる作業のバラつきは最低限のものであるというデータがでており、矛盾が発生しておりました。

i-5Oを生産現場に導入後は、人手作業に関するデータを継続的に生成し、作業員のパフォーマンスの大きな違いは、作業工程の順序の変化によって発生しているという事実が発覚しました。ここでの気づきは、最も生産効率の高い作業には特徴があり、その作業の流れが文書化されていないということでした。

この気づきを活かし、主要な作業場でのトレーニングプロセスを改善し、最適な組み立て作業場の構築のためにレイアウトを変更し、作業の標準化も行いました。これらの取り組みにより、サイクルタイムの一貫性の向上が実現され、それによって毎月の生産量も増加、生産問題による遅延を最小限に抑えながら市場の需要を一貫して満たすことができました。

Artur Iatsko

Full-Stack Developer
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Stefanie Martillo

Business Development Associate
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Khizer Hayat

CTO & Co-Founder

Khizer is the CTO of i-5O and leads product development at the company. His educational background is in AI & Robotics having graduated with Masters from the University of Pennsylvania and he spent 4+ years optimizing production processes using automation at Toyota Motor Corporation and Schlumberger Technology Corporation before joining the start-up world. In his free time he loves travelling, outdoor activities and is an avid Arsenal fan.

Albert Kao

CEO & Co-Founder
Albert is responsible for building relationships with team members, customers, and investors at i-5O. Albert is a technology sales professional with experience selling data, analytics, and AI products to create new markets at innovative startups such as MixRank and App Annie. Prior to joining the tech industry, Albert promoted foreign direct investment into ESG sectors at the United Nations and corporate social responsibility at the Business Humanitarian Forum. Albert double majored in Economics and Diplomatic History at the University of Pennsylvania. In his free time he enjoys swimming and golf.