ハイライト
  • データサイロを克服し、ビジネス全体でインテリジェンスを共有するという目標を掲げました
  • 仮想マシンを介してLitmus Edgeを展開することで、わずか数日でデータの収集を開始しました
  • 現場での状況を可視化するために、業務全体ですぐに利用できる分析機能を活用および共有しました
  • スケジューリングの最適化に向け、メンテナンスシステムとデータを統合しました
  • 分析するデータをAzureに送信すると共に、エッジで機械学習モデルを展開しました

全世界でボトリング・プラントを運営するボトル入り飲料水メーカーは、製造業務の可視化を図るために、インダストリアル IoTプラットフォームの採用を決定しました。同社では、データのサイロ化を引き起こす複数タイプのマシンとデータ収集システムを所有しており、この状況を改善するために、ITチームが工場データを統合して業務全体で共有することができるソリューションを探していました。

熟慮の結果、同社はLitmusプラットフォームを選択し、散在する全てのデバイスへの接続を行い、データを収集して正規化の上、その分析を行いました。また、仮想マシンを介して各プラントのデータセンターにLitmusを展開し、わずか数日で接続してデータを収集。さらに、素早く視覚化機能およびプリビルドのKPIを有効化し、OTチームとITチームの双方で主要なデータインテリジェンスを共有して、データのサイロを排除。高品質で完全な製造データを元にした分析を可能にする、安定的なストリームを生成して全社で利用できるようにしました。

導入したデータ可視化および分析機能は、ダウンタイムの削減やコスト削減を実現するなど、素早く真のビジネス価値をもたらしました。同社は、異常検出などのユースケースを追加することで運用の品質を向上させ、またOracleメンテナンスシステムとの統合を行い、自動作業指示書の生成を開始しました。

ITチームは、既にクラウド分析プラットフォームとしてAzureを使用していましたが、Litmus Edgeがこのプラットフォームをネイティブに統合し、迅速なデータ共有と処理を実現しています。同チームは、マシンの障害を予測するための統計モデルを作成し、品質、効率、およびメンテナンスの改善に向け、これらのモデルをエッジに展開しました。このように同社では、エッジ分析および視覚化からスタートし、マシンの動作について観察を行い、その結果に基づいて、複数のプラントに対してより高度なユースケースを素早く拡張することができました。