การใช้ Big Data เพื่อการพัฒนาสายการผลิตอย่างต่อเนื่องของ Omron ประเทศญี่ปุ่น

ในยุคของ Industry 4.0 และ IIoT (Industrial Internet of Things) เครื่องจักรการผลิตในโรงงานอุตสาหกรรมยุคใหม่ จะมีการเชื่อมต่อและส่งข้อมูลจำนวนมหาศาลเข้าสู่ระบบไอทีขององค์กรการนำข้อมูลเหล่านี้มาใช้ประโยชน์ดูจะเป็นเรื่องท้าทาย แต่สำหรับ ออมรอน คอร์ปอเรชัน แล้ว การประสบความสำเร็จในการนำข้อมูลจากเครื่องจักรต่างๆ มาใช้ประโยชน์มอบศักยภาพการทำธุรกิจในยุค Industry 4.0 ได้อย่างไรขีดจำกัดสร้างโอกาสการเติบโตในระดับโลก

000

ออมรอน คอร์ปอเรชัน เป็นผู้ผลิตอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ให้กับผลิตภัณฑ์ระบบอัตโนมัติและการแพทย์ ย้อนกลับไปเมื่อปี 2011 ออมรอนได้พัฒนา “Value Generation 2020” ซึ่งเป็นวิสัยทัศน์ด้านการบริหารของ บริษัทฯ ในระยะยาวถึงปี 2020 และยังได้สร้างเป้าหมาย ท้าทายให้ตนเองในด้านการเติบโตเพื่อก้าวสู่การเป็นบริษัท ระดับโลก ออมรอนเน้นย้ำเรื่องคุณภาพ ความปลอดภัย และสภาพแวดล้อม โดยให้การสนับสนุนนวัตกรรมการผลิตระดับโลก ด้วยเทคโนโลยีการควบคุมและการสัมผัสที่เป็นเอกลักษณ์

ออมรอนมีส่วนแบ่งในตลาดประเทศญี่ปุ่นคิดเป็น อันดับหนึ่ง (40%) ในส่วนของธุรกิจด้านระบบอุปกรณ์ควบคุม และระบบอัตโนมัติในโรงงาน (Factory Automation – FA) และมีการดำเนินธุรกิจใน 80 ประเทศทั่วโลกทั้งในทวีปยุโรป อเมริกาเหนือ ประเทศจีน และภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก นอกจากนี้ ออมรอนยังให้บริการโซลูชั่นการผลิตกับลูกค้า เพื่อช่วยแก้ไขปัญหาด้านจัดการอันหลากหลายที่เกิดขึ้นในโรงงานการผลิต พร้อมๆ กับมีการลงทุนอย่างต่อเนื่อง เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสายการผลิตในโรงงานของตนเอง โดยใช้ผลิตภัณฑ์และเทคโนโลยีการควบคุมของออมรอน

007

ค้นหาวิธีการเพื่อยกระดับการพัฒนาการผลิตอย่างต่อเนื่อง

ออมรอนแสวงหาวิธีการพัฒนากระบวนการผลิตอย่างต่อเนื่องเพื่อนำมาใช้ในโรงงานหลักที่ผลิตระบบอัตโนมัติ สำหรับอุตสาหกรรมของบริษัทฯ ในเมืองคูซัตซึ ประเทศญี่ปุ่น ซึ่งสายการผลิตของแผงวงจร ประกอบไปด้วยขั้นตอน 4 ขั้น ด้วยกัน โดยขั้นตอนที่หนึ่งคือการเตรียมแผงวงจรโดยใช้ การบัดกรีส่วนขั้นตอนอีกสองขั้นถัดไปจะเกี่ยวข้องกับการวางชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์ลงไปที่แผง และในขั้นตอนสุดท้าย จะผนึกชิ้นส่วนทั้งหมดไปที่แผงวงจรแบบถาวร

ข้อมูลล็อก (log data) จากอุปกรณ์แต่ละชิ้นในสายการผลิต จะมีการเก็บที่ฐานข้อมูลจำนวนมหาศาลจนเกิดเป็น Big Data ด้านการผลิตของโรงงานที่แยกต่างหาก เนื่องจากการบันทึกความผิดพลาด จากเครื่องจักรแต่ละเครื่องนั้นไม่ได้รวมกันไว้ในที่เดียว ทำให้การระบุต้นเหตุปัญหาทำได้ยาก ก่อนหน้านี้มีเพียงแค่พนักงาน โรงงานที่มีประสบการณ์แล้วเท่านั้นที่จะตรวจสอบบันทึกความ ผิดพลาดในระบบการผลิตและการควบคุมเพื่อหาปัญหาได้ และในบางครั้งการหาต้นเหตุของปัญหาก็เกิน ความสามารถของพนักงานเหล่านี้ เนื่องจากพวกเขาไม่สามารถตีความสัมพันธ์ระหว่างกระบวนการที่ซับซ้อนออกได้ โดยShinji Mizuno, Manager 1st Production Section, Production Department, Kusatsu Factory เล่าว่า “ในการก้าวสู่อีกขั้นของการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เราจำเป็นต้องมีข้อมูลในเชิงรูปธรรมด้วย”

003

เพื่อจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาล ออมรอนใช้ Big Data เพื่อช่วยให้คนทำงานหาวิธีการพัฒนากระบวนการผลิตแผงวงจรพิมพ์ โดยการบูรณาการข้อมูล ที่ได้จากแต่ละจุดของสายการผลิต เพื่อให้เห็นภาพการเคลื่อนไหวตั้งแต่จุดเริ่มต้นจนถึงจุดสิ้นสุด เพื่อเปิดทางให้มีการหาปัญหาและสาเหตุได้อย่างรวดเร็วและง่ายดายส่งผลให้ผลิตผลต่อหน่วยชั่วโมงเพิ่มขึ้นร้อยละ 30 ภายในระยะเวลาเพียงไม่กี่เดือน และยังคงมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง”

“ตอนแรกที่เห็นข้อมูล ผมประหลาดใจมาก เพราะโซลูชั่น เผยให้เห็นถึงการพัฒนาที่ผมตามหามายาวนาน และทำให้ความคาดหวังที่เรามีในการต่อยอดการพัฒนาสายการผลิต มีแนวโน้มที่จะเป็นจริงขึ้นมาได้” Shinji Mizuno กล่าว

พลังของ Big Data

ในการสนับสนุนให้คนมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ออมรอนร่วมมือกับพันธมิตรอย่างไมโครซอฟท์และฟูจิตสึ ในการทำพิสูจน์แนวคิด (Proof of Concept -PoC) การมองเห็น การเคลื่อนไหวของสายการผลิตแบบเรียลไทม์ โดยการเชื่อมแผงวงจรแต่ละแผงที่ผลิตเข้ากับประเภทข้อมูลแต่ละประเภท ที่มีการบันทึกในระบบการผลิตแต่ละระบบในสายการผลิต โดยจุดประสงค์หลักของการทำ PoC นี้ก็เพื่อระบุจุดที่ต้องมีการปรับปรุง ซึ่งเป็นจุดที่หาได้ไม่ง่ายนัก แม้แต่พนักงานโรงงานที่มีประสบการณ์แล้วก็ตาม

Mizuno ยังกล่าวอีกว่า “ควรมีสิ่งที่ให้เราพัฒนาให้เพิ่มขึ้นอีก” ระบบนี้ออกแบบมาโดยใช้อภิมหาข้อมูล (Big Data) ในการสนับสนุนพนักงานที่ทำงานในสายการผลิตทุกวัน

ในการรวบรวมล็อกข้อมูลจากอุปกรณ์แต่ละชิ้นในสายการ ผลิตแบบเรียลไทม์ ได้มีการใช้โปรแกรม Microsoft SQL Server, MS Excel และระบบ Sysmac NJ-series Machine Automation Controller ของออมรอนเอง ซึ่งช่วยควบคุมการเคลื่อนไหวของอุปกรณ์และเครื่องจักรแต่ละตัว โดย Omron ได้พัฒนาระบบที่สร้างรายงาน “Timeline Data Visualization (การมองภาพข้อมูลตามแนวเวลา)” ซึ่งเป็นรายงานที่เปิดโอกาสให้วิเคราะห์ข้อมูลตามจริงได้อย่างรวดเร็วภายในพริบตาเดียว โดยวิเคราะห์จากมุมมองแผงวงจร แต่ละแผงหรือกระบวนการผลิต และจะแสดงสถานะการผลิตที่ละเอียดกว่าแต่ก่อน แต่กระนั้นยังมีความง่ายพอที่ทุกคนจะเข้าใจได้

NJ Controller

นอกจากนี้รายงานยังแสดงแผนภาพการเคลื่อนไหวในสายการ ผลิตตามลำดับเวลา ซึ่งเปิดโอกาสให้พนักงานระบุได้ชัดเจนว่าผลิตผลมีการลดลงที่จุดไหนและเมื่อไหร่ และนำไปซ้อนทับกับข้อมูลอื่นๆ เพื่อค้นหาต้นเหตุที่แท้จริงของจุดที่เสื่อมประสิทธิภาพ

การเห็นภาพนำ‚ไปสู่ไอเดียใหม่ๆ

ด้วยระบบดังกล่าว แม้แต่พนักงานที่ไม่มีประสบการณ์ก็สามารถวิเคราะห์สถานะ การผลิตของแผงวงจรแต่ละแผงได้ ส่งผลให้มีประสิทธิภาพใน การแก้ปัญหาและการผลิตเพิ่มสูงขึ้นกว่าเดิม 6 เท่า ตัวอย่างเช่น ปัจจุบันพนักงานโรงงานหนึ่งคนสามารถวิเคราะห์ต้นเหตุของ ปัญหาที่มีความซับซ้อนได้ ซึ่งเมื่อก่อนต้องใช้พนักงานที่มี ประสบการณ์ทั้งหมด 6 คนในโรงงานผลิตมาช่วยวิเคราะห์ ทำให้พนักงานเหล่านี้มีเวลาเพิ่มมากขึ้น และจะใช้เวลานั้นไป มุ่งเน้นที่การออกแบบวิศวกรรมและกระบวนการผลิตแทน ส่งผลให้มีผลิตผลต่อหน่วยชั่วโมงเพิ่มขึ้น 30% ภายในเวลา 2-3 เดือน และยังคงเพิ่มขึ้นต่อเนื่อง

000

นอกจากนี้ ระบบใหม่ยังเปิดโอกาสให้พนักงานจากหลายๆ กะได้ร่วมมือกัน กล่าวคือ พนักงานสามารถเรียกดูแผนภาพการเคลื่อนไหวของการผลิตจากกะก่อนหน้า และระบุจุดที่ควรมีการพัฒนาได้

แผนการต่อไป ออมรอนวางแผนที่จะจับคู่ข้อมูลวิดีโอของกระบวนการการตรวจสอบเข้ากับข้อมูลอื่นๆ เช่น อุณหภูมิ บันทึกความผิดพลาด และข้อมูลคุณภาพตามลำดับเวลา และนำไปแสดงใน Dashboard เดียวกัน ซึ่งแผนกการผลิตและแผนกการวางแผนจะนำข้อมูลนี้ไปใช้ในการพัฒนาเทคโนโลยี วางแผนการผลิตและทางการเงิน

omrontimeline2

ออมรอนมีแนวคิดที่จะนำระบบที่ได้มีการพัฒนาและใช้งานอยู่ที่สายการผลิตในโรงงาน Kusatsu ให้มีการ ใช้งานที่จุดอื่นๆ เพราะนวัตกรรมในการมองเห็นภาพการผลิตนี้ จะนำไปสู่การเกิดไอเดียใหม่ๆ และมีการคาดการณ์ว่าห่วงโซ่นวัตกรรมนี้จะขยายการใช้งานไปตามแผนกอื่นๆ ขององค์กร รวมถึงสาขาอื่นๆ ของบริษัทฯ ในต่างประเทศด้วย

diagram_cr

Related posts:

แรนซั่มแวร์ยอดมหันตภัยไซเบอร์แห่งปี 2016 ธุรกิจถูกโจมตีทุก 40 วินาที
Huawei Agile Internet of Things เปลี่ยนรูปแบบการผลิตและบริการยุคใหม่
RAPAEL ถุงมืออัจฉริยะ ช่วยทำกายภาพบำบัดด้วย VR
ตลาดกล้อง Mirrorless ไม่หวั่นสมาร์ทโฟน เติบโตพุ่งเกิน 40 เปอร์เซ็นต์
ขึ้นรูปวัตถุ 3 มิติ ด้วย "แก้ว"
72% ของผู้ประกอบการการผลิตเอเซียแปซิฟิก ยังไม่มีแผนยุทธศาสตร์ดิจิทัล

Leave a Reply

Top
ปิดโหมดสีเทา