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グローバルな自動車部品メーカーであるフォルシア(Faurecia)は、Clouderaが提供するIoTプラットフォームによって、生産稼動時間の最大化と製品の品質向上を図っています。

 

フォルシアは、自動車用シート、インテリア、そしてエミッションコントロールテクノロジーに特化した世界屈指の自動車部品メーカーです。世界35ヶ国に300ヶ所以上の拠点を擁し、フォルクスワーゲンやフォード、ルノー日産、PSAグループといった最大手の自動車メーカーと取引を行っています。

課題

他の多くのメーカーと同様に、フォルシアもまた、製造稼動時間の最大化や製造コストの削減を求めていました。しかし、各拠点に配備されたコネクテッド・デバイスや、マシンからのリアルタイムデータの活用を望んでも、既存のリレーショナルデータベースでは必要な拡張性やパフォーマンスを得ることができませんでした。「必要となる製造インテリジェンスや予測的インサイトを取得するためには、リアルタイムでのデータ収集が不可欠ですが、従来のデータ管理手法では実現することができませんでした」とフォルシアのエンタープライズアーキテクチャー担当のコアシステムチームは話します。

ソリューション

フォルシアは、Clouderaと共同でIoTのためのエンタープライズデータハブを構築し、数千台のマシンや数百万のセンサーから送られてくる様々なソースからのデータを収集および分析し、予知保全の推進や製品の品質向上を図っています。

フォルシアでは、マシンの温度、圧力、振動など、センサーから得られる300以上のデータフィードを収集、分析、トラッキングしており、その収集頻度は1秒あたり数回に上ることもあります。生産および品質に関するデータと、マシンから得られるデータを組み合わせることで、生産状況を包括的に捉えることが可能となります。

「世界中のあらゆる場所に配備されたマシンの稼動状況をリアルタイムに可視化し、データを分析することで、問題の発生を予測することができます」とGascon氏は述べています。

導入

フォルシアでは、この最先端のデータプラットフォームを、より優れたデータ駆動型の会社を実現するための基盤として捉えています。プラットフォームの導入にあたっては、段階的なアプローチが採用され、最初は少数のユースケースに対応しながら、あらゆる面から生産をサポートできるアーキテクチャーの構築を行っています。

Gascon氏は次のように述べています。「これは当社のプラットフォームに対する投資です。例えば、ビッグデータやCloudera、そして機械学習は、生産予測に対しても適用することができます。最終的に、製造、サプライチェーン、HRなど、当社の組織全体に関わる様々なユースケースに対応できる企業データレイクを実現したいと考えています」

導入効果

”工場の生産停止は、分刻みで大きな損失をもたらします。予知保全によって相関関係やパターンを特定することで、故障発生前に対応を取ることが可能となり、想定外の生産停止発生を避けることができます”

フォルシア コアシステムチーム担当マネージャー、Jose Gascon氏

同社は、製品の品質向上を図り、不良品の発生をゼロにするという目標に近付くことができました。「インテリジェントなデータによって品質上の問題や欠陥部品を特定したり、不要な労働コストや部材の削減に向け、早期にこれらの要素を製造工程から排除することができます」

IoTのためのプラットフォームは、製造工程の改善に止まらず、最終的には製品改革においても重要な役割を果たすとGascon氏は考えています。「IoTに対応することで得られた全ての知識を、未来型コックピットの開発プログラムに取り入れ、自動運転車両で活用することで、ドライバーや乗客により優れたエクスペリエンスを提供できるようになると考えています」とGascon氏は話します。