<span class="font-family-gotham font-style-extraBold" data-pluginid="FontStylePlugin"> 製造現場の成功への軌道を加速する

高精度のIoTセンサーから継続的にストリーミングされる機械的・電気的信号が、プロセスデータ、環境データ、その他のデータソースを伝達します。

高度な分析を実行し、プロセス制御変数の最適値を維持するために、エッジソリューションにデータが送信されます。

運用システムは、最適化されたプロセス制御変数を受け取り、パラメータをリアルタイムで調整して、歩留まりと製品品質を最大化します。

AI／MLアルゴリズムの継続的な学習を可能にするために、センサーデータの一部と分析結果がパブリッククラウドに送信されます。

潜在的なメリット

3〜5％

歩留まりの向上¹

15〜25％

製品の品質向上¹

リアルタイム制御のためのソリューションスタック

Lumenは、CognizantやLantechなどのトップクラスのサービスとテクノロジーの技術を活用して、生産の歩留まりと品質の向上を支援するために必要なエッジインフラストラクチャーを提供します。完全なソリューションスタックにすべてがどのように統合されるかをご覧ください。

リアルタイムプロセス制御のためのリファレンスアーキテクチャー

製造業のエッジのベストプラクティスに基づいて、Lumenは、エッジインフラストラクチャーのニーズを実現し、生産を効率のエッジに引き上げるのに役立つ特定のテクノロジーの概要を示すリファレンスアーキテクチャーを維持しています。

¹McKinseyによる製造業専門家へのインタビュー、2022年1月。

自動インライン光学検査の仕組み

生産中にキャプチャされた高解像度の写真をAI／MLが使用して、欠陥を検出し、フラグを立てます。

カメラは処理中インベントリの画像を継続的に撮影します。

エッジサーバーに画像が送信され、品質の欠陥を特定するためのパラメータ化とAI／ML分析が行われます。

分析結果が現場に表示され、オペレーターは欠陥品を取り除いたり生産を停止したりすることができます。

モデルトレーニングのために品質データはパブリッククラウドに定期的に送信されます。

潜在的なメリット

5〜10％

サイクルタイムの短縮に基づくスループットの向上¹

20〜30％

プロセスの再作業の削減¹

最適化された検査のためのソリューションスタック

Lumenは、DXCやCognexなどのトップクラスのサービスとテクノロジーの技術を活用して、スループットを最大化し、再作業を最小化するために必要なエッジインフラストラクチャーを提供します。完全なソリューションスタックにすべてがどのように統合されるかをご覧ください。

インライン光学検査のためのリファレンスアーキテクチャー

製造業界のエッジのベストプラクティスに基づいて、Lumenはエッジインフラストラクチャーのニーズを実現し、再作業を削減し、製造を最高品質に引き上げるのに役立つ特定のテクノロジーの概要を示すリファレンスアーキテクチャーを維持しています。

¹McKinseyによる製造業専門家へのインタビュー、2022年1月。

状態ベースの監視の仕組み

機器センサーデータはリアルタイムで分析され、状態を監視し、リモートで介入を計画します。

機器のセンサー（温度、圧力、振動など）は測定サンプルを継続的にストリーミングします。

機器の故障につながる可能性のある異常な状態に対してセンサーデータがリアルタイムで分析されます。

機器の状態は継続的に更新され、ローカルおよびリモートのメンテナンススタッフが利用できるようになります。

介入が必要な状態がすぐに検出され、適切なスタッフに通知されます。

潜在的なメリット

75〜90％

想定外のダウンタイムの削減¹

60〜80％

履行された注文の割合の向上¹

理想的な状態を維持するためのソリューションスタック

Lumenは、IBMやNvidiaなどのトップクラスのサービスとテクノロジーの技術を活用して、想定外のダウンタイムを最小化し、フルフィルメントを最大化するために必要なエッジインフラストラクチャーを提供します。完全なソリューションスタックにすべてがどのように統合されるかをご覧ください。

状態ベースの監視のためのリファレンスアーキテクチャー

製造業界のエッジのベストプラクティスに基づいて、Lumenは、エッジインフラストラクチャーのニーズを実現し、注文を順調に処理し生産を効率の限界まで引き上げるのに役立つ特定のテクノロジーの概要を示すリファレンスアーキテクチャーを維持しています。

¹McKinseyによる製造業専門家へのインタビュー、2022年1月。

予測メンテナンスの仕組み

センサーデータはクラウドで分析され、メンテナンススケジュールを更新して機器の故障を予防します。

外部センサーまたはOEMセンサー（熱、振動など）を備えたモーターやポンプなどのプラント機器は、オンプレミスのエッジクラウドソリューションにデータを送信します。

オンプレミスのエッジクラウドソリューションは接続された資産からデータを収集し、標準化し、分析します。

工場の従業員には、機械の故障を防ぐために最適化され更新されたメンテナンススケジュールが送信されます。

プラント設備データは定期的にパブリッククラウドに送信され、予測MLモデルと分析の改善に役立ちます。

潜在的なメリット

10〜30％

修理費の削減¹

8〜10％

インベントリにあるMRO部品の削減¹

先手を打った予防のためのソリューションスタック

Lumenは、AccentureやKeyenceなどのトップクラスのサービスとテクノロジーの技術を活用して、修理費およびインベントリに保管する部品数を最小化するために必要なエッジインフラストラクチャーを提供します。完全なソリューションスタックにすべてがどのように統合されるかをご覧ください。

予測メンテナンスのためのリファレンスアーキテクチャー

製造業のエッジのベストプラクティスに基づいて、Lumenは、エッジインフラストラクチャーのニーズを実現し、効率的な機器を維持し、生産をパフォーマンスのエッジに引き上げるのに役立つ特定のテクノロジーの概要を示すリファレンスアーキテクチャーを維持しています。

¹McKinseyによる製造業専門家へのインタビュー、2022年1月。

誘導型オペレーターワークフロー

AR／VRを使用して、オフサイトのエキスパートオペレーターはオンサイトのオペレーターが見ているものを確認し、それに応じて管理することができます。

ハンズフリーヘッドセットは、オペレーターがリアルタイムで見ている視野のビデオをキャプチャしてストリーミングします。

ヘッドセットのビューには、テキストによる指示、CAD画像、ARテクノロジーを使用したIoTセンサーデータを補完することができます。

ビデオは、エッジインフラストラクチャーを介して遠隔地にいる機器専門家や上級オペレーターにストリーミングされます。

リモートにいる専門家がオンサイトオペレーターに指示とサポートを提供します。

潜在的なメリット

60〜80％

年間オペレーターFTE予算の節約¹

50〜80％

新人の研修時間の改善¹

オペレーター制御強化のためのソリューションスタック

Lumenは、IBMやHTCなどのトップクラスのサービスとテクノロジーの技術を活用して、オペレーターの予算を最適化し、オンボーディング時間を最小化するために必要なエッジインフラストラクチャーを提供します。完全なソリューションスタックにすべてがどのように統合されるかをご覧ください。

誘導型オペレーターワークフローのためのリファレンスアーキテクチャー

製造業のエッジのベストプラクティスに基づいて、Lumenは、エッジインフラストラクチャーのニーズを実現し、オペレーターのスキルを最大化し、生産を最高の精度で実現するための特定のテクノロジーの概要を示すリファレンスアーキテクチャーを維持しています。