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BSHトルコはインダストリアルエッジで生産性を高めます

Siemens、Industrial Edge・テクノロジーを使用して、BSHトルコで洗濯機用のプラスチック浴槽の製造をデジタル化しました。

BSH Home Appliances

BSHトルコでの洗濯機用プラスチック浴槽、プラスチック浴槽、物流用自律走行車の製造

BSH 家電製品トルコは、トルコの大手家電メーカーで、グローバルなBSH Hausgeräte GmbHグループの一員です。同社は1990年代半ばから国内で事業を展開しており、ボッシュ、Siemens、ガッゲナウ、プロフィロなどの有名ブランドで電化製品を製造しています。

イスタンブールに本社を置くBSH Türkiyeは、5つの生産拠点と、チェルケズコイにある同社最大のグローバル研究開発センターの1つを運営しています。そこから、革新的でエネルギー効率の高い家電製品が開発、製造、150か国以上に輸出されています。

生産における透明性と効率性の向上

最先端の洗濯機浴槽生産ラインを想像してみてください。しかし、その潜在能力は未開拓のままです。これはまさにBSHが直面した状況でした。その能力にもかかわらず、同社はいくつかの重大な課題に取り組みました。当初、システムの透明性は厳しく制限されていました。これは主に、製造現場の通信プロトコルが標準化されていないため、生産の包括的な概要が妨げられ、重要なデータにアクセスできなくなったためです。

さらに、品質問題の根本原因を特定することは、プロセスパラメータを製品ごとに個別に綿密に収集して分析する必要があり、リソースを大幅に浪費するため、複雑で時間のかかる作業であることが判明しました。これらの障害は、不必要なダウンタイムや品質不良につながり、最終的には全体的な業務効率と生産性を妨げました。

BSHトルコでの洗濯機用プラスチック浴槽の製造。大型プラスチック射出成形機の内部です。
BSHトルコのプラスチック浴槽製造、タブレットを持つ男性

したがって、BSHの明確な目的は、トレーサビリティ、生産性、ラインパフォーマンスを大幅に向上させることでした。同時に、品質問題とエネルギー消費量の大幅な削減が最も重要でした。その核となる目標は、品質問題の根本原因を迅速かつ正確に特定して、持続可能な方法で生産を最適化し、ラインの可能性を最大限に引き出すことでした。

お客様の成功事例

BSH_トルコ_プラスチック_チューブ_プロダクション_04、ソフトウェア付きの画面

Industrial Edge はデータ統合と生産最適化を推進します

これらの重大な課題に対処し、BSHの生産ラインを変革するために、Siemens Industrial Edge テクノロジーに基づいたBSH向けの包括的なソリューションを実装しました。これにより、生産ライン全体でシームレスなデータ統合と高度な分析が可能になりました。データはIndustrial Edge アプリを使用して効率的に収集され、Industrial Information Hub(IIH)内でOPC UAモデルとして構築され、BSHのMESシステムに公開されました。重要なのは、製造されたタブごとに固有のIDが生成されてアーカイブされたことです。これにより、プロセスパラメータの一貫したリンクが可能になり、完全で正確なトレーサビリティを確立することが重要な目的です。

運用パフォーマンスをさらに向上させるために、Siemens スはPerformance Insight、Energy Manager、Notifier、Anomaly Detection などの強力なアプリケーションを導入しました。これらのInIndustrial Edge アプリにより、BSHは射出成形機の非効率性を特定し、エネルギー消費を最適化し、異常を早期に検出することができました。標準のSiemens InIndustrial Edge アプリとカスタム開発アプリケーションをインテリジェントに組み合わせることで、製造現場のデータへの効率的なアクセス、ITシステムとのコミュニケーションの改善、BSHの透明性と全体的な生産効率の大幅な向上が可能になりました。

Siemens 産業管理画面のスクリーンショット
Industrial Edge アプリのおかげで、生産と消費の指標を迅速かつ履歴的に簡単に監視および分析し、必要に応じて改善し、増大するニーズをシステムに簡単に追加できました。
セファ・ボヤチさん, ITインダストリー4.0のプロジェクトマネージャー, BSH トルコ

BSHにとってのメリット

データが表示されたラップトップ画面を示すアイコン。

データアクセス

Industrial Edgeアプリでデータを収集し、それをIndustrial Information Hub(IIH)でOPC UAモデルとして構築し、それをMESに公開してより良い分析と最適化を行うことで、システムの透明性が高まりました。

品質アイコンは8a6a88da-248f-4d36-8cba-7e442d06360から取られ、色が太い緑に変わりました

品質問題の特定

製品ごとに固有のIDを作成してアーカイブし、関連するすべてのプロセスデータにリンクすることで、品質問題の根本原因とその原因を明確に分析できます。

上向きの矢印が付いた上昇棒グラフの青緑色のアイコンで、成長、進捗、または財務実績を表します。

OEE が高く、エネルギー消費量が少ない

OEE は 20% 増加し、エネルギー消費量は 25% 削減され、ダウンタイムが短縮され、品質の問題も最小限に抑えられました。これは、Performance Insight、Energy Manager、Notifier、Anomaly Detection アプリを使用することで実現しました。