優れたデータが金属製造における作業の性質をどのように形作るか

情報の透明性がインダストリー 4.0 ショップを推進します。画像: トルンプ

板金業界では変化が起きています。 30 年前にこのビジネスに参入した人は、長年の経験を経てその技術の専門家になりました。現在、最新のレーザー、パンチングマシン、プレスブレーキを備えた製造業者は、製造初心者を非常に迅速に生産性の高い従業員に変えることができます。

実際、生産性を高めるために必要な知識は以前に比べて大幅に減少しています。現代の工場でもスキルは依然として重要ですが、新入社員の学習曲線は短くなります。しかし、人々が成長し進歩するためには依然として知識が必要ですが、その知識を新しい方法で応用することも必要です。

金属加工がインダストリー 4.0 に向けて進むにつれて、特に変化や新しい考え方を受け入れる人たちにとって、新しいキャリアパスは新たな機会につながるでしょう。その多くは、機械やソフトウェア内のデータ駆動型インテリジェンスによって先導されます。学習意欲が高く、自分が形成している部分や切り取っている巣の先を見据えている人は、その恩恵を受けるでしょう。

何十年にもわたって熟練労働者不足が続いているため、機械メーカーやソフトウェアメーカーは、経験の浅い人でもこれまでよりも多く、より高品質の生産を可能にするテクノロジーでニーズに応えるようになりました。 30 年前の職人が紙と鉛筆を使って計算していた作業をソフトウェアが実行するため、伝統的な知識は「焼き込まれ」ています。

この変化により、人々のキャリアの過ごし方が変わりました。 30 年前に製造現場で働き始めた人たちは、おそらくキャリアのすべてをそこで過ごしたでしょう。彼らは 1 つの部門で昇進したり、さまざまな部門を渡り歩いたりして、最終的には部門の責任者または監督者になった可能性があります。現在、板金の初心者は機械オペレーターとしてスタートし、その後機械プログラミングに進むか、CAD/CAM 技術者になることができます。また、テクノロジーのおかげで、オペレーターは 1 種類の機械に特化する必要がなくなり、店舗全体でのトレーニングが容易になります。

3D モデルは、このようなデジタル指向のキャリアパスをこれまで以上に一般的なものにするのに役立ちます。新入社員は、キャリアの初期段階、おそらく入社して最初の数日または数週間のうちに、自分たちが製造している部品の 3D モデルを見ます。これらの 3D 表現は、彼らの仕事生活に組み込まれます。

店舗によっては、新入社員はペーパートラベラーが何なのかを知らないこともあります。必要なのは作業チケット、ドットマトリックスコード、またはバーコードだけです。パーツにマーキングを付けると、添付の用紙が不要になります。そして、青写真、3D モデル、作業指示書、基本的なトレーニング資料など、タブレット、ラップトップ、コンピューター端末、または機械制御自体のいずれであっても、画面上ですべてにアクセスします。彼らはキャリアを通じてソフトウェアに携わっており、製造現場の現実を知っているため、製造現場からオフィスへの移行は大きな飛躍ではありません。

「オフィス」と「店舗」の区別は薄れていくでしょう。 3D モデルはオフィスで開始され、プログラミングとスケジューリングを経て、潜在的なボトルネックを予測しながら最適な方法でプロセスがシミュレーション、プログラム、順序付けされます。製造現場では、最前線の従業員が画面を見て次の作業を確認します。彼らは紙の山をかき分けたり、予期せぬボトルネックを解消したりするのではありません。彼らは顧客がお金を払っていることをやっているのです。つまり、良い部品を作っているのです。

昔の製造業界では、オペレーターは一日の始まりとして、機械の近くのパレットに並べられたジョブごとにパケットを確認し、見上げると上司が彼女に向かって素早く歩いてくるのを目にすることがありました。彼は過去 30 分間、オフィスと店の間を必死に歩き回っていました。顧客はすぐに何かを必要としており、それを実現するためにオペレーターにすべてをドロップするように求めています。

ということで、消火活動が始まります。オペレーターは部門責任者と話し合い、フォークトラックの運転手がブランクを納品するのを待ち（すべての仕掛品を取り回し）、上司に再度確認してから曲げ加工を開始します。その間ずっと、プレスブレーキのラムは動かなかった。彼女は工具を交換し、いくつかのテストベンドを実行し、そしてついに - 走行を開始します。その間、彼女のワークステーションにある仕掛品で満たされたパレットのコレクションは減っていません。

紙の旅行者の代わりに、オペレーターが知る必要があるすべての情報が画面上で利用可能になります。

新しいインダストリー 4.0 の製造世界では、ブレーキオペレーターがシフトに到着し、店舗のダッシュボードをチェックし、ブレーキの横にあるタブレットで作業スケジュールを確認します。リストの最初の項目は、顧客が直前に変更し、すぐに必要になったジョブです。関係ありません。オペレーターはそれをリストの次のジョブとして認識します。彼女は適切なツールを持っていることを確認し、曲げ加工を開始します。

このような自動化された情報の流れでは、実践的な管理はあまり必要ありません。直感的なコントロール、視覚的な合図、その他のテクノロジーによりセットアップが簡単になったため、専任のセットアップ担当者に頼る必要がなくなりました。現在、最新の機器を扱う新人オペレーターである彼女は、必要な公差を確実に満たすために、手動で曲げ控除を計算したり、曲げシーケンスや測定戦略を開発したりすることに日々を費やすつもりはありません。これらのインテリジェンスはすべてソフトウェアに組み込まれています。

それでも、彼女は V ダイで半径がどのように形成されるか、材料の厚さのわずかな変化が結果にどのように影響するかを知っています。実際、彼女はマシンコントローラー上でプロセスシミュレーションを確認しています。彼女はマシンの使用率がいかに重要であるかを知っており、実際、マシンの使用率レポートを画面上ですぐに見ることができます。

この新しい製造の世界では、データが運転席にあります。オペレーターはプロセス内での作業を減らし、プロセスに集中します。実稼働中 (プロセスで作業しているとき)、次に実行する必要があるものだけが表示されます。シフト全体でどれだけの作業を完了しなければならないかを心配する必要はありません。パーツの生成を開始し、次に画面に表示されるものを実行します。この時点で、ソフトウェアはジョブシーケンスを最適化し、最適なフローを確保します。顧客が変更を要求すると、ソフトウェアはフローを再シャッフルします。

その間もオペレーターは部品を作り続けます。自動フォークリフト (AGV) がブランクのパレットを積んでワークセンターに到着します。次のジョブがオペレータの画面に表示され、オペレータは必要に応じて工具を交換し、プログラムを呼び出して、曲げを開始します。

この新しい世界では、特定の作業場での生産高 (1 時間あたりのポンド数や 1 時間あたりの個数など) はあまり重要ではありません。それは、それがどれほど変動する可能性があるかを誰もが知っているからです。結局のところ、1 回曲げの部品のサイクルタイムは 8 回曲げの部品よりもはるかに短くなります。代わりに、マシンの利用がこれまで以上に重要になり、オペレーターが真のプロセス所有者になるのはここです。センサーはマシンの使用状況を自動的に追跡します。シフト終了後の打ち合わせや翌朝の簡単なミーティング中に、オペレーターとチームリーダーは、前のシフトで実行されたジョブに関連した稼働率の数値について話し合います。このマシンのアイドル状態が予想よりも長かったのはなぜですか? 材料待ちだったのでしょうか？なぜ？

製造業者の自動化が進むほど、生産を方向付ける上で使用率の数値がより重要になります。自動化されていない 12 kW レーザーの使用率は、単に人間が機械にエネルギーを供給し続けることができないため、低くなる可能性があります。自動セットアップで同じレーザーの使用率が低い場合は、何か問題が発生しています。材料が足りないのでしょうか？予期せぬ故障はありましたか？

これらの故障に関しては、今日この分野に参入する人は、まれに事後メンテナンスを経験することになります。予知保全のおかげで、機械は完全に故障する前に、病気になりつつあることを効果的に人々に「伝える」ことができるようになりました。メンテナンス技術者はスマートフォンアプリを通じて機械ベンダーとやり取りします。多くの場合、マシンベンダーは、コントローラーで一連のエラーメッセージを検出すると連絡します。メンテナンス機能は完全にデータ駆動型になりました。

新しいオペレーターが初めて床に足を踏み入れるところを想像してみてください。同僚のオペレーターが安定したペースで作業しているのが見えます。もちろん休憩時間はありますが、マシンから離れているときは、危機を解決するために走り回っているわけではありません。彼らは、前日またはおそらく前の 1 時間のマシン使用率などの指標を研究し、運用をどのように改善できるかについて話し合っています。彼らは機械から離れていないとき、着実に部品を作り、必要に応じて部品を切り替え、次から次へと効率よく作業を進めています。

その初心者チームはトレーニングを開始します。多くの人は、仮想環境に慣れるのに役立つオンライントレーニングクラスを受け、青写真の読み取りの基本を学ぶだけでなく、3D モデル環境にも慣れます。彼らは、多肢選択式のテストに合格するだけでなく、業務のデジタルツインに没頭することになります。

インダストリー 4.0 ショップでのキャリアはさまざまですが、金属製造全体を通じて共通点はあります。それは、優れたデータが意思決定を促進するということです。

オンライントレーニングと従来のトレーニングを組み合わせて、採用後わずか数日または数週間以内に優れた部品を作成できるようになります。それでも修行は止まらない。彼らは仮想学習ツールを使用してプロセスの基礎を吸収し続け、その後数週間、数か月にわたって複数のトレーニングセッションを受けます。彼らはソフトウェアについて学びますが、さまざまな金属が特定の製造プロセスにどのように反応するかについても学びます。このトレーニングは、新入社員が金属加工の基礎を理解するのに役立ちます。また、ソフトウェアを、その知識を最大限に活用して仕事をできるだけ効率的に行うのに役立つツールとして見ることも学びます。

これらの新入社員には、さまざまなキャリアパスの可能性が目の前にあります。彼らはソリッドモデルを採用して機械プログラミングに進むことも、CAD/CAM 技術者やエンジニアリングの役割に進むこともできます。あるいは、プロセスを受け入れて、運用管理、データ分析、または継続的改善の役割に進むこともできます。実際、インダストリー 4.0 の運用では、見積から出荷までのプロセス全体のフローを分析する、何らかの改善の役割にさらに多くの人員が雇用される可能性があります。最も重要なのは、彼らは直感や単に馴染みがあるからではなく、データに基づいて意思決定を行うことです。

あるいは、従業員が販売、見積り、購買の役割に昇進することもできます。ただし、インダストリー 4.0 の世界では、これらの職務は現在とは大きく異なる可能性があります。堅牢なデータにより、作業全体で顧客の需要に近い生産が可能になり、作業センター間の仕掛品や未加工在庫が減り、結果的に工場の運転資本の量が削減されます。

レーザー切断センターのタワーに 0.25 インチのシートが 10 枚あるとします。材料。ショップではそれらのシートを 5 枚ネストしました。同時に、ソフトウェアは、受信した注文にはさらに 8 枚のシートが必要であることを認識します。これにより購買行動が開始され、資材がすぐに発注されます。

もちろん、インダストリー 4.0 によって生の在庫が不要になるわけではありません。最近のサプライチェーンの課題が十分に証明されているため、店舗には緩衝材が必要です。とはいえ、インダストリー 4.0 では、購買管理者が直感ではなく実際のデータに基づいて決定を下せるようになります。

購買担当者はそのデータに注目し、購買手配の合理化に取り組んでいます。注文処理を行う側も同様の処理を行い、場合によっては顧客のエンタープライズリソースプランニングシステムに直接接続します。大量の注文書を手動で入力するのではなく、取引は電子的に行われるため、人間の介入は必要ありません。

営業や見積もりを担当する人は、仕事の「見積もり」にはあまり重点を置かなくなります。実際、優れたデータがあれば、実際の機械料金や実際の材料費と人件費に基づいて、見積もりがより科学的になります。プロトタイプや少量の注文の見積もりもさらに自動化され、顧客は 3D CAD ファイルをアップロードし、その後すぐに、場合によっては数分から数秒以内に見積もりを受け取ることになります。

営業と見積もりの役割は、特殊な仕事や長期契約に集中します。大きな違いは、データを活用して、実際の能力と実際のコストに基づいて交渉することです。

インダストリー 4.0 ショップのキャリアパスを結びつける共通の糸は、優れたデータとそこから得られる実用的なインテリジェンスの重要性です。多くの点で、データの透明性はサイロを解体するのに役立ちます。

注文処理はその代表的な例です。歴史的には、これらの処理注文はスケジューラに「壁を越えて」投げられ、スケジューラは大量の出張者をシャッフルし、その後現場に送られていました。プラントはメトリクスを生成するのに数日から数週間かかりました。ようやく利用可能になったとき、それらは役に立たなかった。問題とその後の消火活動はすでに起こっては消えていました。逆に、インダストリー 4.0 ショップでは、データが総合的な結合者の役割を果たします。スケジューリングは電子的に行われ、そのスケジュールを実行するアルゴリズムは時間の経過とともに完成します。

インダストリー 4.0 の従業員は、最初の見積もりから最終出荷に至るまで全体像を把握でき、データの透明性によりバリューチェーン全体に沿った改善の文化が促進されます。切断や曲げの技術を完璧にするのに何年もかかるわけではないかもしれませんが、データを使用して作業全体をより効率的にし、ストレスを軽減し、最終的にはより良い職場にする方法を学ぶことになります。

インダストリー 4.0 の製造業者では、機械の利用状況を理解することがさらに重要になります。