スマートマニュファクチャリングは持続可能な製造です

成功は製造戦略を定義することから始まります。このプロセスには、初期の決定が製造要件に与える影響を理解するためのファーストオーダー評価が含まれます。これには、サプライヤーから購入すべきもの、社内で製造する製品コンポーネントの決定、パートナーとサプライヤーの慎重な選択、新製品の製造場所などが含まれます。これらの決定はそれぞれ、ビジネスの成功に直接影響します。多くの場合、持続可能なオプションを選択することが長期的な成功の解決策です。

エネルギー利用、資源消費、二酸化炭素排出量、循環性慣行の影響を考慮すると、購買戦略は劇的に変化する可能性があります。メーカーは、製品の機能的ニーズに合わせて最もコストの低いコンポーネントを購入するのではなく、選択したコンポーネントのコストとそれに伴う二酸化炭素排出量のバランスを取る必要があります。材料と部品は持続可能な考え方を共有するサプライヤーから調達する必要があり、商品の移動戦略は早い段階で定義する必要があります。幸いなことに、デジタル化と自動化は、この再定義された製造戦略プロセスにおける複雑さの増大による負担を軽減するのに役立ちます。

関連データを収集して分析することで、自信を持って意思決定を行うことができます。新製品の製造能力を高める必要がある場合は、デジタル世界の施設のニーズと目標を理解することで、建設による環境への影響、製造ラインからのエネルギー使用量、推定生産率のバランスをとるために、新しいプラントの場所とレイアウトを決定するのに役立ちます。Digital Twin でさまざまなシナリオを評価できるようになったため、エネルギー効率などのSustainability KPIがよりシンプルになりました。

このテクノロジーにより、意思決定者は、照明や気候制御からサプライチェーンの環境への影響まで、あらゆるものをシミュレートできます。最初からこの情報を備えていると、組織はより適切な意思決定を行うことができます。

持続可能性を統合するための次の段階は、ライン、プロセス、プラントの設計です。最初にデジタル世界で生産のための詳細なモデルを構築することで、企業はさまざまなシナリオをシミュレートして、工場環境全体のパフォーマンスを最適化できます。

デジタルの世界で設計する場合、企業は効率の低下を避けるために、より高度な自動化と生産の合理化を実現できます。たとえば、アイドリングマシンは稼働しないことによる機会費用が発生しますが、引き出されるエネルギーによる運用コストが発生します。その結果、そのエネルギー源に基づいて二酸化炭素排出量に影響が及ぶと同時に、物理的な材料への投資コストが削減されます。

モーターを必要以上に長く稼働させたり、必要以上に材料を輸送したりしても、製品単位では大きな影響はないかもしれませんが、これらの非効率性はすぐに積み重なります。これらの一般的な問題に対する持続可能な解決策は、グリーンフィールド環境に限定されるものでもありません。設計プロセスはブラウンフィールド施設にも適用されます。これは途方もない取り組みのように思えるかもしれませんが、より多くの生産能力を同じ床面積に収めるように製造ラインを再編成し、市場の成長に合わせてプロセスと機械を更新するか、ハードウェアシステムを更新してエネルギー消費量を削減し、ソーラーアレイやバッテリーストレージなどのインフラストラクチャを設置して再生可能エネルギー源をより有効に活用することで達成されます。

たとえば、シュヴァーベンの機械メーカーであるヒューゴ・ベックは、Digital Twin を活用して包装業界とそのビジネスを変革することに成功しました。シーメンスのテクノロジーを活用して、エンジニアはDigital Twin を使用して、パッケージングを製品の寸法に合わせて調整し、デジタルシミュレーションを通じてパフォーマンスを最適化する機械を設計しました。Hugo Beckは、その革新と環境目標とビジネス目標の両方に取り組むソリューションを見つけることへの取り組みにより、エネルギー使用量を20％、試運転時間を50％、包装材料を 30％、包装量を10％削減しました。全体として、Digital Twin は、企業がニーズを早期に概説し、さまざまな可能性を評価して持続可能なプロセスを見つけるのに役立ちます。メンテナンス戦略が不十分だと、工場全体のパフォーマンスが5〜20％低下する可能性があります。言い換えれば、過剰なメンテナンスは過剰な支出と同じであり、Digital Twin は効率的な工場運営にとって不可欠なコンポーネントとなっています。

デジタル化への投資が価値を発揮するのは生産計画です。材料、人、機械を効率的に使用することは、ビジネスを効果的にします。また、包括的なシミュレーションと要件検証が意思決定やサプライチェーンパートナーの選定に役立つ場でもあります。さらに、組織はより安全な労働条件を作り、労働者をより適切に訓練し、従業員の教育とスキルアップに投資することができます。

データインサイトがあれば、企業は持続可能な材料を選択し、原材料の使用を最適化してスクラップ率を最小限に抑えることができます。また、リサイクル材料を使用した場合の影響をシミュレートしたり、どの機器プロバイダーがスループットやコストに加えてエネルギー効率や修理性を向上させることができるかを判断したりすることもできます。アイドル時間を最小限に抑えることで、エネルギー需要と製品単価が削減されると同時に、二酸化炭素排出量の削減にも貢献します。

機械のメンテナンスが必要な時期を把握しておくと、生産中の切り替えを減らすのに役立ちます。同様に、物流ルートを計画することで、輸送距離とそれに伴う二酸化炭素排出量を最小限に抑えると同時に、問題が発生した場合にインテリジェントな在庫管理により柔軟に対応できます。

生産計画とは、企業が循環型資材フローを実現するための接続点を構築する方法です。避けられない廃棄物がどこで発生するかを早期に把握することで、残った材料を再利用、リサイクル、または再利用するための計画を立てることができます。

生産の実行は持続可能性の目標を達成するための鍵ですが、持続可能なプロセスの追跡と実施は大きなハードルになる可能性があります。設計時に生産をシミュレートすることは解決策を見つけるのに役立ちますが、現実世界の複雑さでは、多くの場合、デジタルシステムと物理システムの間のクローズドループ接続が必要です。

幸いなことに、デジタルソリューションは品質と利回りを向上させる機会を提供します。経験豊富な製造業者でさえ、新規生産を開始する際に非効率性に直面し、材料、エネルギー、時間の浪費につながります。現実世界のデータをデジタルツインと統合することで、より迅速な最適化が可能になり、収益性と持続可能性の両方が促進されます。

一部の地域ではエネルギーコストが上昇しており、効率化がより重要になっています。実行をより大規模なシステムの一部と見なすと、コストと排出量の削減が明らかになります。たとえば、高効率のモーターはエネルギー使用量を最大 30% 削減でき、高エネルギープロセスは太陽光発電と連携させることができ、イントラロジスティクスを最適化することで不要な工場への移動を減らし、エネルギー需要と二酸化炭素排出量の両方を削減できます。

大手睡眠製品メーカーであるPikolinは、Simatic Scadaとエネルギー管理ツールを新しい施設に組み込むことで、持続可能性戦略を真剣に受け止めています。Pikolinの新しい工場では、原材料から完成品までの生産を統合し、効率を最大化しながら高品質を確保しています。持続可能性と収益性を重視して設計されており、ISO 14001および50001のエネルギー基準を満たし、コストを削減し、生産性を向上させます。Pikolinの施設では、持続可能な取り組みの結果、天然ガスの消費量を 40% 削減しながら、生産能力を 30% 向上させました。これは、プラントの最適化がもたらしたポジティブな成果を示しています。

生産が本格化した今、次の段階はモニタリングです。工場と生産を継続的に監視することで、メーカーは積極的に生産を改善できます。機械を最高の効率で稼働させ続けるための予知保全や、問題が発生する前に問題を検出することは、この予測戦略の一部です。このモニタリングがどのように製造を最も効果的に向上させるかは、ビジネスのKPIによって決まりますが、一般的なものとしては、機械、ライン、プラントレベルの分析におけるエネルギー消費、資材の流れと資源の利用、労働者の安全などがあります。

自動化により、従業員は人間工学的でない動きを制限し、危険なプロセスから遠ざけることができます。しかし同時に、工場のロボットは現場の作業員にとって安全なものでなければなりません。すべての自動化タスクを完全に分離できるわけではなく、工場の効率性と持続可能性が高まるにつれて、危険な労働条件を監視することは非常に貴重になります。

持続可能な生産への道のりの最後の変化は最適化です。これは、企業が投資から最大の見返りを得ることができる場所です。生産を継続的に最適化することで、メーカーは競合他社の一歩先を行くことができます。

ITデータとOTデータを統合することで、工場長は傾向を特定して予測できるようになり、計画外の混乱に対応できるよう業務や資材調達を積極的に調整できるようになります。これにより、電力使用量、水消費量、サプライヤーデータを追跡し、バリューチェーン全体にわたる生産プロセスの二酸化炭素排出量を判断できます。

さらに、機械または製造プロセスの一部に障害が発生した場合は、修理や改修のために目を向ける必要があります。製造と生産をクローズドループで行うデジタルツインがあれば、故障を防ぐために機器を変更する場所、交換する部品、修理手順に従う最善の方法などの意思決定に役立ちます。

例えば、繊維技術のSpinnovaは、オートメーションとデジタルツイン技術を統合し、業務を最適化し、市場投入までの時間を短縮することで、繊維生産を加速しました。バーチャルコミッショニングによって工場の設定が合理化され、リアルタイムのデータ分析により効率が向上し、ボトルネックが特定され、原材料から完成した繊維まで一貫した品質が確保されました。エネルギーの最適化により事業がさらに強化され、会社の生産の回復力と費用対効果が高まりました。Spinnovaは、シーメンスのXceleratorテクノロジーを活用することで、規模拡大を早めただけでなく、持続可能な製造の新たな基準を打ち立てました。これは、効率性と環境への責任が繊維産業において両立できることを証明しています。