繊維製造における生産設備の稼働データ分析により、トラブル発生の前兆を検知しOEE改善に貢献

概要

繊維製造現場において切断などのトラブルが発生すると、ライン停止など、工場の生産コストに大きな影響が生じます。多くの場合、製造時のパラメータが急速に変化する事で異常が事前に顕在する事がありますが、その直後にトラブルが発生する為、検知できても回避出来ない事が多いです。
より早い段階での予兆検知を目指して、各種製造装置のデータを収集し解析を進めたりしても、扱う属性が多い事と、各属性間が独立していない事から、分析は非常に煩雑になり、中々進んでいないのが実情です。

課題と解決策

課題

生産工程において特定のトラブルが発生した場合には生産ラインが全て停止するため、収益性の悪化や生産計画への混乱を招いていました。また、トラブルは特定設備の稼働状況により顕在化しますが、その時点ではもう手遅れであり回避が避できない状況でした。

解決策

１．基礎調査

直接現場の状況をヒアリングし、設備の正常稼働時とトラブル発生時で特徴的なパラメータを検討しました。

２．マッピング解析

BIGDAT@Analysisを利用してマッピング解析を実施しました。トラブルが発生する前段階に着目し、状態を示すデータ分布が時系列的にどのように推移していくかを調査しました。正常状態から異常状態へ遷移する前に特徴的な分布を行っている事が判明し、トラブル発生の予兆を示している事が分かりました。