人工知能のインダストリー4.0指標8つ

人工知能のインダストリー4.0指標8つ

インダストリー 4.0 における AI イニシアチブの主要な運用指標と主要業績評価指標 (KPI) を理解することで、組織はより優れたユースケースを採用して投資収益率を実現できます。

[[379247]]

工場現場の指標

適切なパフォーマンス メトリックを分析すると、特に産業組織が利益の最大化を目指している場合、工場の運用を改善できます。正確な指標があれば、産業組織は機械データの継続的なストリームにアクセスできるようになり、工場現場をより適切に制御および管理できるようになります。

産業組織のリーダーたちは、業務における予期せぬ生産のボトルネックを排除することで、より多くの利益、成長、生産性を獲得するために、工場の現場に AI テクノロジーを適用したいと考えています。フォーブスによると、世界の製造業者による AI と高度な分析への支出は 2021 年までに 2,320 億ドルを超えると予想されています。

産業組織のオペレーションマネージャーとして、次の 2 つの側面を評価する必要があります。

  • 組織が収益目標を達成し、より多くの利益を上げることを保証するための運営コスト。
  • 工場の製品が内部および外部の品質基準を満たしていることを確認するための製品品質。

複雑な製造環境では工場のパフォーマンスに影響を与える可能性のある変数が複数あるため、これを実行するのは簡単ではありません。

  • サプライヤーは組織に高品質の原材料を提供していますか?
  • 運用プロセスは標準的な製造慣行に準拠していますか?
  • 工場のフロアにある複数の生産ライン全体にわたって、監視ウィンドウは 1 つだけですか?
  • 最も大きな経費である人件費と材料費は効果的に追跡されていますか?
  • 計画外のボトルネックにより貴重な時間とリソースが無駄になっていませんか?

多くの産業組織では、複数の事業分野にわたる複数のユニットを処理し、各ユニットの上記の操作をすべて監視する必要があります。特定の主要業績評価指標を使用して工場や作業現場の数値を追跡、分析、測定しない限り、これらはどれも機能しません。パフォーマンスを追跡するには、正確な指標に代わるものはありません。

適切な指標は、産業組織が生産のピークや谷を見つけるのに役立ち、ビジネスを継続的に改善および改良するために必要な重要な洞察を提供します。したがって、以下に、運用の成功を確実にするために、プラントの運用ダッシュボードに反映する 8 つの選択された指標を示します。

1. 生産量

組織の運用サイクル中に生産された商品/サービスの量を追跡します。

トラッカーチェックポイント:

  • 工場の月間/四半期/年間の生産量はどれくらいですか?
  • 前年と比べてどうですか?
  • 各機械で何ユニット生産されましたか?
  • 最も性能の良い機械は、故障が発生したときに適切にメンテナンスされていますか?
  • 生産を妨げているボトルネックはありますか?

主要業績評価指標: ユーザーの需要を満たしつつ過剰在庫が蓄積されないように、工場の生産量を理想的なレベルに維持する必要があります。

関連指標:

  • 生産
  • 生産停止時間
  • 生産コスト

2. 制作品質

これは、産業組織が品質管理プロセスの有効性を理解するために最も広く使用されている従来の指標です。

トラッカーチェックポイント:

  • 初回合格率: 再実行ややり直しを必要とせずに、品質とコンプライアンスの両方の基準を満たす製品が生産される割合はどのくらいですか?
  • 総生産量: コンプライアンスと品質基準を満たすために再実行や再加工を必要としない製品の割合はどのくらいですか?

主要業績評価指標: 産業組織の運営には、大幅な手直しややり直しをせずに設定された品質基準を満たす生産出力が必要です。

関連指標:

  • 収益率
  • 欠陥密度
  • 初回合格率

3. 総合設備効率(OEE)

生産設備または生産ライン全体の全体的な効率を測定して、工場が効率的に運営されているかどうかを把握します。

トラッカーチェックポイント:

  • 操作の品質はどうですか?
  • 生産速度はどのくらいですか?
  • ダウンタイムはどのくらいの頻度で発生しますか?

主要業績評価指標: 産業組織の業務では、総合設備効率 (OEE) を高く示す必要があります。効率が高ければ高いほど、組織の製造業務の収益性とコスト効率が高くなるためです。

関連指標:

  • 総合設備効率 (OEE) = 品質 (良質な製品) + 100% のパフォーマンス (可能な限り高速) + 100% の可用性 (ダウンタイムなし)。

4. 生産コスト

複数の製品およびサービス ラインの生産全体にわたる運用コストを追跡します。

トラッカーチェックポイント:

  • 部品コストの何パーセントが最終製品ですか?
  • 追跡費用の単位コストの主な構成要素はどの項目ですか?
  • 組織が設定された目標価格を下回り、収益性を達成するのに役立つものはどれですか?

主要業績評価指標: 運用サイクル全体のユニットあたりの総コストを計算し、ユニット販売価格と比較して収益性と収益を評価します。

関連指標:

  • 生産
  • ボトルネック周波数
  • 単価
  • 労働効率

5. 運用スループット

特定の期間に機械、生産ライン、または工場で生産された製品の平均数を測定します。

トラッカーチェックポイント:

  • 1 分あたり、1 時間あたり、1 日あたり、1 週間あたりにどれくらいの製品が生産されますか?
  • 実際に完成した製品の数はどれくらいですか?
  • プロセスには、全体的なスループットを低下させるボトルネックがありますか?

主要業績評価指標: 収益性を確保するために、在庫と運用経費を最小限に抑えながらスループットを最大化します。

関連指標:

  • 生産能力
  • 生産量
  • 生産および処理時間

6. 初回合格率

組織の運用プロセスとパフォーマンスを最初から最後まで継続的に追跡します。

トラッカーチェックポイント:

  • 実行サイクル中に、再実行や欠陥なしで製品を生産できる頻度はどれくらいですか?
  • 特定の障害はいつ、どこで発生しましたか?
  • 失敗の根本的な原因は何ですか?
  • 一定期間内に同じ障害が何回再発しますか?

主要業績評価指標: (欠陥のない製品/サービスの総数/生産された製品の総数) * 100。

関連指標:

  • 欠陥密度
  • 収益率
  • 総生産量

7. 時間通りの納品

時間どおりに納品された製品/サービスの合計割合に基づいて顧客満足度を測定します。

トラッカーチェックポイント:

  • 製品/サービスが時間どおりに提供される頻度はどれくらいですか?
  • 顧客の納期を満たす製品の割合はどのくらいですか?

主要業績評価指標 (KPI) としての 100% 納期遵守という標準目標は、一定期間内に達成されていますか?

主要業績評価指標: 時間どおりに出荷されたすべての注文の割合を計算します。

関連指標:

  • 収益率
  • 注文完了率
  • 顧客満足度スコア

8. 在庫回転率

一定期間内に生産在庫が販売され、交換された回数をカウントします。

トラッカーチェックポイント:

  • 在庫を標準レベル以下に維持できる期間はどれくらいですか?
  • 特定の期間に在庫されている製品はいくつありますか?

主要業績評価指標: 在庫回転率は、売上原価 ÷ 平均在庫または売上高 ÷ 在庫として測定されます。

関連指標:

  • 平均在庫
  • 売上原価
  • 在庫の日々の販売

<<:  人工知能とはいったい何でしょうか?それは人間に取って代わるのでしょうか? AIのすべてを解説した本

>>:  2021年に自動運転はどのように発展するのでしょうか?

ブログ    
ブログ    

推薦する

NLP モデルは人間の言語を理解できないのでしょうか? Microsoft AdaTestはエラーの検出効率が5倍向上

自然言語処理 (NLP) モデルは人間の言語を理解できず、テキストを反対の意味として解釈しますが、こ...

次世代交通におけるAI世代の影響

次世代の交通手段は、電子機器、持続可能性、経験を設計の中核としており、Gen AI は、想定される次...

...

...

ガートナー:2025年までにデータセンターの半数がAI対応ロボットを導入

ガートナーは11月11日、2025年までにデータセンターの半数が人工知能と機械学習機能を備えた高度な...

AIはディープフェイクの世界から人々を救うことができるのか

業界の専門家マイク・エルガンが、偽造における人工知能の役割について説明します。例えば、彼はこう語った...

...

李開復氏:若者は人工知能に取って代わられない仕事を探すべきだ

AlphaGo が囲碁のゲームを解読した日、人類は自分たちの仕事が AI に置き換えられるのではない...

ChatGPTは、すべての過去のチャットの学習、記憶のリセット、および「読んだ後の書き込み」という新機能をテストするために公開されました。

ChatGPT は、大きな新機能をリリースしようとしている可能性があります。つまり、過去のチャット...

人工知能はリアルタイム分析のためのより強力なツールとなる

AI と機械学習は価値の高いデータに依存しているため、IT 部門はネットワーク内で何が起こっているか...

ベンチャー投資における機械学習の活用方法

過去 20 年間にわたり、Veronica Wu は多くの大きな技術的変化の始まりを目撃してきました...

人工知能の将来の動向

人工知能 (AI) が普及し、人生を変えるような意思決定に組み込まれるようになるにつれて、透明性の必...

TensorFlow から Theano まで: 7 つのディープラーニング フレームワークの水平比較

[[183874]]ディープラーニング プロジェクトを開始する前に、適切なフレームワークを選択するこ...

...

...