データドリブンなモノづくりを支えるSPSSの利活用

2021/11/05に開催されたSPSS 秋のオンラインユーザー会のご講演
日本ガイシ株式会社　齊藤 隆雄 様
「データドリブンなモノづくりを支えるSPSSの利活用」
のスライド資料です。

Transcript

1. 1 /22 2021 IBM SPSS Modeler 秋のオンラインユーザー会 2021.11.05 データドリブンなモノづくりを支えるSPSSの利活用
2. 2 /22 ©2021 NGK INSULATORS, LTD. 内容 １．日本ガイシ（NGK） 会社紹介 ２．データ利活用に関わる取組み ３．考え方の共有と標準化 ４．DX人材育成
3. 3 /22 ©2021 NGK INSULATORS, LTD. 日本情報通信様より導入当初から活用サポート（有償） 問い合わせ先：teamspss@niandc.co.jp 日本ガイシにおけるSPSSの利用状況 と 活用サポート 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 SPSS Modeler Authorized 試行 SPSS Modeler Authorized 拡大 SPSS Modeler Concurrent 試行 SPSS Modeler Concurrent 拡大 SPSS Modeler Authorized 拡大 SPSS Modeler Concurrent 拡大 国内 海外 ～SPSS選定のポイント～ ①自動処理可否 ②グローバルで購入可否 ③サポートの質（使用方法・解釈） 国内 ｻﾎﾟｰﾄ 2022~ 新たな支援も企画中 海外拠点：４拠点へ導入済み 2022年 ２拠点追加予定
4. 4 /22 ©2021 NGK INSULATORS, LTD. 日本ガイシの概要 ▪ 社名 日本ガイシ株式会社 ▪ 設立 1919年（大正8年）5月5日 ▪ 資本金 698億円 ▪ 代表者 会 長 大島 卓 社 長 小林 茂 副社長 蟹江 浩嗣 副社長 丹羽 智明 ▪ 従業員数（連結） 19,695人（国内 4割：海外 6割） ▪ 連結会社 45社 （国内15社＋海外30社） 2021年3月末現在 2021年3月末現在
5. 5 /22 ©2021 NGK INSULATORS, LTD. 日本ガイシ グループビジョン 稼ぐ力を高め成長への循環を生む 商品の社会実装の強化 全体変革の推力とする ESGを経営の中心と位置付け “New Value 1000”の達成 ありたい姿 独自のセラミック技術でカーボンニュートラルとデジタル社会に貢献する なすべきこと ５つの変革により事業構成を転換する
6. 6 /22 ©2021 NGK INSULATORS, LTD. 日本ガイシグループのグローバル展開 2021年3月現在 日本 中国 タイ ポーランド ベルギー フランス 南アフリカ オーストラリア インドネシア メキシコ 米国 カナダ 韓国 インド ドイツ イギリス マレーシア 海外生産拠点 18社（11カ国） 海外売上高 7割 海外販売拠点・支店 ミャンマー 28% 21% 20% 29% 2% アジア 日本 北米 欧州 その他
7. 7 /22 ©2021 NGK INSULATORS, LTD. 日本ガイシ 組織の説明 品質保証部 本社部門 業務監査部 品質経営統括部 環境安全衛生統括部 ESG推進統括部 ESG推進部 コーポレートコミュニケーション部 DX推進統括部 企画部 製造DX推進部 ICTセンター 経営企画室 新事業企画部 秘書室 人材統括部 企画部 人事部 ダイバーシティ推進部 グループコンプライアンス部 財務部 法務部 知的財産部 総務部 資材部 ガイシ事業部 エナジーストレージ 事業部 品質統括部 営業統括部 技術統括部 本社部門 企画部 エネルギーインフラ事業本部 企画部 セラミックス事業本部 企画部 ウエハープロジェクト NCMプロジェクト CCDプロジェクト ECDプロジェクト ZNBプロジェクト ACBプロジェクト 基盤技術研究所 次世代技術戦略室 研究開発本部 管理部 製造技術統括部 施設統括部 グローバルエンジニアリングセンター 製 造 技 術 本 部 製造統括部 センサ事業部 HPC事業部 産業プロセス事業部 金属事業部 電子部品事業部 企画部 安全品質環境部 エレクトロニクス事業本部 企画部 品質保証部 プロセステクノロジー事業本部 ADC事業部 電子管理部 電子営業部 2021年～
8. 8 /22 ©2021 NGK INSULATORS, LTD. モノづくりDXへの挑戦 （変革への挑戦） 2010~ 製造設備 IoTの推進 2014~2016 ものづくり構造革新 2017~2020 ものづくり構造革新Ⅱ 2021~2025 モノづくり∞革新 現在 Engineering Chain 生産準備 工程設計 製品設計 製品企画 保守 物流 ｱﾌﾀｰ ｻｰﾋﾞｽ 受発注 部品 調達 生産 検査 組立 加工 材料 Supply Chain 販売 生産 計画 Phase-2 製造LTの短縮 開発LTの短縮 各工程のデジタル化 全プロセスをシームレスに連結  部門横断の新製品やサービスへ 全社プロジェクト Phase-1（基盤づくり と 標準化） Phase-2 （変革への挑戦） Phase-1 IoT化と生産性向上を推進
9. 9 /22 ©2021 NGK INSULATORS, LTD. 日本ガイシにおけるデータ利活用の取組み 工場IoT着手 2010年～ 改善実行組織の結成 2018年～ データサイエンス組織結成 2020年～ ・自前で設計～導入 ・手作業 ・BI導入 見える化 （KPI策定） 改善実行 データ分析 （全社人材育成） ・自動化 ・データ解析 見える化 分析 改善実行 （意思決定） 見える化 分析 改善実行 （意思決定）
10. 10 /22 ©2021 NGK INSULATORS, LTD. セラミックスの製造工程 原料 混合 混練 成形 乾燥 中間 検査 焼成 中間 検査 加工 従来・・勘と経験  どの様な製造情報が生産性や品質へ影響するかを現場から聞き出し収集し見える化 成形工程 加工工程 焼成工程 職人的作業 500～2000℃ 搬送 在庫 経験と勘 リードタイム 組立 検査
11. 11 /22 ©2021 NGK INSULATORS, LTD. 見える化 ～ 設備総合効率 各拠点の情報を集約しグローバル情報を見える化した 設備総合効率をもとに なぜなぜ分析が３回深堀りできる情報を収集 映写のみ
12. 12 /22 ©2021 NGK INSULATORS, LTD. 解析支援 改善実行組織の活動を支援するデータを提供 ロスの発生要因を推定 １．従来の“勘と経験”に基づく取組みをデータ解析で支援 ２．トラブルや品質不良に対し機械学習・等を用いて 人が気づかない視点を見える化 時間稼働率 （設備の稼働） 性能稼働率 （チョコ停・動作速度） 良品率 （不良） 従来 “勘と経験” “データに基づく” 解析支援 A不良 →粒度が粗い伝票やロット情報で分析 →傾向が見えない場合は、勘と経験を頼る A不良の原因を推定  現場は原因の確認と対策に注力 設備トラブル →目や耳で現地現物で故障原因を把握 設備不具合の兆候検知や 不具合原因（条件）を数値化  故障前に対策、条件の見直し チョコ停や設備部位の劣化 →短時間のチョコ停は主要項目から対策 →劣化による速度ダウンは気が付かない 設備部位の経年劣化を検知  故障前に対応（掃除・給油・・・） 設備総合効率
13. 13 /22 ©2021 NGK INSULATORS, LTD. トラブル解析支援 トラブル発生の主要因とその数値を見える化 対策の切り口・裏付けとして活用 １．おおよそ電圧値が高い傾向は掴んでいたが バラツキがあり確証が無かった ２．機械学習にてデータ目線で確認、製品毎でも傾向が異なるなど 数値的根拠を示した 電圧値 電圧値 トラブル発生率（%） 決定木を用い トラブル信号を分析 電圧値①とトラブル発生率 電圧値が主要因 7.7以上で発生率UP 製品毎でも 傾向が異なっていた 見える化 （BI） データ分析 データ処理 データ収集・蓄積 データの流れ 電圧値
14. 14 /22 ©2021 NGK INSULATORS, LTD. 品質解析支援 日々の品質不良トップ３と その推定原因を見える化 思わぬ発見として活用 １．従来はロット毎など粗い粒度で分析 もしくは この不良はこの原因 の前提で対応 ２．機械学習にて 勘と経験から異なる要素が出てくる場合もあり その思わぬ発見を活用 映写のみ 見える化 （BI） データ分析 データ処理 データ収集・蓄積 データの流れ
15. 15 /22 ©2021 NGK INSULATORS, LTD. 品質解析の進め方をヒモトク 生データ データ 加工 分析 結果 出力 見える化 12:00 12:40 センサA センサB センサC xml 生データ（時系列データ） 製品毎データ （トラッキングデータ） Step1 プロセス系のモノづくり情報を分析し易い形に変換 Step2 変換されたデータを用いて分析 Step3 必要とするユーザーへ見える化
16. 16 /22 ©2021 NGK INSULATORS, LTD. 見える化 ～ 設備の状態を兆候監視（予知保全） 設備のいつもと異なる変化を色で表示 １．省人化・自動化が進む生産ラインではセンサーは増えるも 人の気づきの機会が低減 ２．いち早く設備状態の変化に気付ける仕組みを構築 設備状態を色で表示 •良好 •上限越え •下限越え 監視数に対する 異常個所を表示 選択した項目の 長期的なトレンドを確認 朝礼時に保全メンバーで確認 見える化 （BI） データ分析 データ処理 データ収集・蓄積 データの流れ
17. 17 /22 ©2021 NGK INSULATORS, LTD. 見せる化 ～ 設備の状態を兆候監視（予知保全） 設備のいつもと異なる変化をメールで見せる化（通知） １．人の気づきの機会を増やすため 見せる化を実施 ２．保全メンバーや製造メンバーが必要とする情報を いち早く届ける仕組みを構築 見える化 （BI） データ分析 データ処理 データ収集・蓄積 データの流れ 見える化 見せる化 毎朝メール自動送信 ライン名_粉じん質量濃度_Max :D2008 センサ情報 PLCアドレス Min: -0.01 下限しきい値 Max: 0.2 上限しきい値 Actual: 0.816 実績値 memo: 現場対応中 対応状況 AlarmCount: 12 過去の発生回数 Pythonを利用することで 自分達が必要とする情報を 自分達で自由にカスタマイズ 痒い所に手が届く
18. 18 /22 ©2021 NGK INSULATORS, LTD. 設備知識の必要性 取得したいデータをどの様に収集するか、データエンジニアリングが求められる １．あるべき姿は 最も上流＝設備側で必要とするデータを出力 ２．生データを確認しないと設定できないことが多く、下工程で必要とするデータへの加工を実施  データサイエンティストに設備の知識が求められる（ノイズ除去、平均値・中央値・等のデータ処理） エアーシリンダー 光量センサー モーター電流 モニタリングしたい推移 設備はON/OFFを繰り返す モニタリングしたい推移 製品がある場合は光量ゼロ モニタリングしたい箇所の推移 間欠運転で開始・終了時の値は不要
19. 19 /22 ©2021 NGK INSULATORS, LTD. グローバル連携の仕組み構築 データセンター 本社統括サーバ 情報蓄積・解析 見せる化・予防保全 つながる設備情報 拠点サーバ 設備 設備 設備 AGV ロボット ロボット 注力技術 ・各設備IT化の普及 ・解析技術・事例の向上 ・見せる化技術（BI）の向上 データをグローバルで共有し 解析・活用できる仕組み構築 グローバルネットワーク環境構築 ⇔ データ収集の拡大・展開（量） 情報蓄積&解析技術 ⇔ 解析人材の育成・組織構築（質） 情報の見える化・共有化 ⇔ 早期意思決定 拠点サーバ 拠点サーバ
20. 20 /22 ©2021 NGK INSULATORS, LTD. グローバル連携を支える仕組みの標準化 見える化 データ分析・データ処理 データ収集・蓄積 国内外全工場で 同じ情報を閲覧 共通プラットフォームで 設備からの情報を収集 品質解析 （機械学習） 設備異常検知 ※Python連携 国内外共通のデータ分析プラットフォーム データエンジニアリング データ活用 インフラ設計 ポイント：システム構成の標準化 １．システム活用ノウハウの共有 ２．システム保守ノウハウの共有 ３．NGK内でコミュニティー化 ４．外部支援を窓口一本化 DX推進統括部で全体をマネージメント ～ NGKモノづくり領域ではデータ収集と活用プラットフォームは標準化し導入～ 共通BIソフト 共通解析 ソフト 共通収集 ソフト
21. 21 /22 ©2021 NGK INSULATORS, LTD. データドリブンなモノづくりを支えるDX人材育成 DXﾘｰﾀﾞｰ Total 110人 4人/初年度 DXﾘｰﾀﾞｰ 2030 ありたい姿 2025 2022 2021 2023 2024 5-15人/年 長期計画 階層別教育 DXﾘｰﾀﾞｰ： 事業部でDXを推進するﾘｰﾀﾞｰ DX推進統括部へ留学しﾓﾉづくり×ﾃﾞｼﾞﾀﾙ技術を学ぶ DXｻﾎﾟｰﾀｰ： DXﾘｰﾀﾞｰをｻﾎﾟｰﾄ ※2022年度開始 年間10日でNGK標準ｿﾌﾄの活用を教育 DXﾋﾞｷﾞﾅｰ： 人材統括部主催の教育 Total 35人 DXｻﾎﾟｰﾀｰ 20-30人/年 Total 100人 DXｻﾎﾟｰﾀｰ Total 300人 DXﾋﾞｷﾞﾅｰ 20-40人/年 Total 300人 DXﾋﾞｷﾞﾅｰ Total 600人 ITﾘﾃﾗｼｰおよびﾃﾞｰﾀﾘﾃﾗｼｰ を習得した者 DX ｴｷｽﾊﾟｰﾄ DXﾘｰﾀﾞｰをｻﾎﾟｰﾄ 技術取得者 DXﾋﾞｷﾞﾅｰ (人材統括部) 事業部で DXを推進するﾘｰﾀﾞｰ DXﾘｰﾀﾞｰ DXｻﾎﾟｰﾀｰ DXｴｷｽﾊﾟｰﾄ （DX統部ﾒﾝﾊﾞｰ+事業部へ異動） DXｴｷｽﾊﾟｰﾄ DXｴｷｽﾊﾟｰﾄ Total 20人 2-3人/年 ＿＿＿ Total 6人 2030年を目標にDX人材1000人を育成、部門を越えた開発力向上に取組む データを利活用する機会を増やして生産性を上げつつ、部門を横断した新製品やサービスの開発へつなげる
22. 22 /22 了 10年前から、DX発想。 10０年前から、SDGs発想。