スマート製造の波に乗ろう
2020年は、世界中でデジタルトランスフォーメーションが驚くべき加速をはじめ、半導体需要を急増させ、半導体工場の現場におけるマニュアル作業削減の必要性が高まりました。半導体業界では、生産スピードと効率を向上させるための自動化を促進するために、データ駆動型の可視化、分析、スケジューリング、工程管理手法を導入する必要性が高まるにつれ、考え方が大きく変わってきました。
インダストリー4.0をめぐる新たな刺激を受けて、チップメーカー各社は、IIoT、ビッグデータ、機械学習、自律走行型自動車（AIV）などの新技術の開発を急速に進めています。しかし、多くのチップメーカーは、総合的なデジタルトランスフォーメーション戦略を欠いているため、スマート工場構築への道筋がはっきりしていないのが現状です。
スマート製造は、さまざまな技術やソリューションを網羅した幅広い概念であり、総合的なビジネス戦略に根ざした中長期的なデジタル化戦略が非常に重要となります。製造業をインダストリー4.0に即座に移行させる近道はありません。むしろ、この変革は、自然な進化を伴うステップバイステップの取り組みなのです。
マニュアルのままにすべきタスクもある－今のところは
半導体産業は、チップのマスカスタマイゼーション（カスタム製品の量産）や遠隔オペレーションを支えるためには、もはやマニュアルプロセスでは効率が不十分となっています。自動化の背後には様々な技術と標準化の進歩があり、装置のロード/アンロード、ロットの追跡やデータ収集など、工場の最も労働集約的なタスクのいくつかを合理化し、操業コストの削減に貢献しています。
しかし、タスクの中には、自動化が非常に困難なものがあります。例えば、予測することが難しいエラーや例外の処理が最大の課題となっています。さらに、エラー処理を自動化するコストは、法外なものとなる可能性があります。
コネクティビティのギャップをなくす
装置間の統合、製品品質のモニタリング、材料のトラッキングが不十分なために、重要なデータソースが利用できない場合があります。このようなコネクティビティのギャップが埋まれば、データを収集し、分析や報告のための情報を提供することができ、そして工場全体の継続的な操業改善、最適化、効率化の推進が可能になるのです。しかし、データ統合ひとつだけでも困難な作業になることを覚えておいてください。必要なデータを選択し充実させる作業は、多くの場合、単なる術的な問題ではありません。分析と最適化の対象となる製造ステップの深く詳細な知識が必要となるのです。
データが存在しても、それが他部門と連携をとっていないサイロ化したシステムの中にあって、有用な情報に統合・変換するためにマニュアルのプロセスが必要となる場合は、意思決定や改善の実施が困難な場合があります。このレベルの問題は解決が可能ですが、非常に時間がかかります。マニュアルでの統合作業は効率が悪いばかりでなく、コストがかかり、工場の時間、人的資源、資金を浪費していまいます。データの潜在価値を引き出し、改善を可能にするためには、データの正しい背景情報が不可欠です。分散されたソリューションでは、様々な職務や人、事業体にまたがるプロセスを制御することができません。作業現場において全てのアプリケーションを制御するバックボーン・ソフトウェアが、スマート製造の中心となります。
データ駆動型製造
半導体業界はデータ収集のエキスパートであり、この分野で他の多くの業界をリードしています。多くの場合に問題となるのは、チップメーカーが業務効率の改善に必要な分析をするために収集した情報の、ごく一部しか活用していないことです。分散しているすべてのデータを、常に利用可能なひとつの場所にある単一の正バージョンに統合できれば、企業はデータ分析と問題解決をほぼ問題なく行うことができます。データプラットフォームとエッジソリューションは、製造業の場合は、まっさらな状態への導入とはならないことを留意してください。
確かな自動化アーキテクチャを構築することは、機械学習や人工知能（AI）などの新技術を導入することによってのみ実現可能であり、利益を生むことができます。過去のデータを分析することで、重要なコンテキストが得られ、予期せぬプロセス時間、異常な材料の蓄積、材料輸送の問題などの逸脱が明らかになります。新たに収集したデータポイントに対する迅速な制御アクションを統合することで、製造オペレーションは、問題が起こってからの受け身な解決から先手を打った分析とオペレーションの改善へと移行することができるのです。
製造業の自動化のためのAIへの関心と投資が著しく高まっているのは、大量のデータを生成する低コストのセンサーと、そのデータを低コストで保存・処理するためのソリューションが利用可能になったからにほかなりません。AIやその他の最先端技術は、データから本質的な情報を抽出するという重要であっても退屈なプロセスを、すべての製造業者が瞬時かつ合理的に達成可能なものに変えたのです。
スマート製造の成熟度は、工場がどれだけデータ駆動型であるかにかかっています。そのためには、トレーサビリティ、コネクティビティ、リアルタイムオペレーションを改善するための基礎的な投資が必要であり、最終的には、何をいつすべきかをデータが明らかにしてくれるようになるのです。
Ricco Walterは、シンガポールのSYSTEMA Automationのマネージングディレクターです。