データ分析基盤による不良品防止の成功事例：東洋ガラスの取り組み

東洋ガラスの製造現場におけるデータ分析導入事例

東洋ガラス株式会社は、多種多様なガラス瓶の製造を行う会社として知られており、その品質を維持するために多くの工夫を重ねてきました。しかし、製造工程においてはさまざまな課題が浮かび上がります。最近、コベルコシステム株式会社が提供するIoTプラットフォームサービスの導入により、その問題がどのように解決されたのかをご紹介します。

導入前の課題

1. 品質リスクの変動
製造するガラス瓶の種類によって、ガラスの流量や温度が異なるため、製品の再現性を確保するのが困難でした。日々の生産プロセスにおいては、これらの変化に適切に対応する必要がありました。

2. 属人的な調整
マシン調整や温度管理は、職人による経験に依存しており、作業者による技能差が品質のばらつきを引き起こす要因となっていました。これにより、生産現場では熟練の職人の技術が不可欠であり、そのスキルを持つ労働力が限られるとの課題に直面していました。

IoTプラットフォームの導入効果

1. リアルタイムな不良防止

コベルコシステムが導入したIoTプラットフォームは、ガラス玉の落下状態をリアルタイムで監視し、これまでの作業依存から脱却しました。システムは遅れや異常を早期に検知することを可能にし、その結果、製品不良を未然に防ぐことができるようになりました。

2. データに基づく意思決定

職人の経験に依存することなく、定量データに基づく科学的な意思決定が実現しました。これにより、製造工程の見直しが容易になり、作業者間のスキルの差を克服する助けとなります。

今後の展望

東洋ガラスは、今後も現場とのコミュニケーションを強化しながら、データの可視化と分析を一層進めていく方針です。また、AIを活用した異常検知機能や不良検出装置の自社開発にも意欲を見せています。コベルコシステムとしては、独自のAIモデル開発とクラウドベースのデータ分析支援を通じて、製造業のスマートファクトリー化を進め、さまざまな課題解決に取り組んでいく所存です。

この導入事例は、現代の製造業におけるデジタル化の重要性を示す一例であり、データ分析がどのように品質改善に寄与するかを視覚的に示しています。