工程のDX化って難しいですよね DX版のQC7つ道具ってご存じですか？

今は猫も杓子もDX化といわれて、奮闘されている方々も多いかと思います。

製造業の工程のDX化ってなかなか難しいです。特に効果を出すところとか、そもそもデータ分析なんかしてこなかった現場の人たちにどう分析させるか…。

工程にデータはたくさん溜まっているけど、全然見ていないとか、どう改善に結びつけていいか分からない、そんな悩みもあるのではないでしょうか？

QC7つ道具

工程改善のツールとしては誰もが知るQC7つ道具。最近はソフトウェア化されてだいぶ便利になってきています。が、これは電子化でDXではないですね。合理化とか高効率化にはなりますが、作業が自動化されただけで、何か変革要素があるかというとつらいものがある…。

あと、工程のIT化でたくさんのデータが集まるようになってきていますが、せっかく集まったデータはいわゆるビッグデータであることが多く、QC7つ道具のほとんどの機能で扱うことができません。折角集めたデータを活用できない、これ結構致命的です。電子化や自動化されればいい、というものではないんです。

DX版のQC7つ道具 DN7

GitHubにオープンソースとして公開されている分析ツールです。QC7つ道具をベースとして開発された工程改善用のデジタルツール群です(と紹介されていますが、QC7つ道具とはだいぶ別な機能と考えた方がいいかも)。

GitHub - apdn7/AnalysisPlatform
Analysis Platform ＋ DN7 for Industorial DX

いろいろなデータベースやCSVなどからデータを集約して、紐付けして、いろんな工程改善に活用できる分析ができるようになっています。工程のエンドユーザでも簡単にグラフ化できるとか、自動で最新の情報を表示し続けてくれるとか、気の利いたソフトウェアになっています。クラウドも必要なく、Windows PCが1台あれば動くとのこと。私もノートPCに入れて使っていますが結構なデータ量でも問題なく動いています。

全体的にデータドリブンを前提として作られています。データの前処理もある程度自動的にやってくれるので、外れ値などで悩まされることも少ない、ここらへんはBIツールと大きく違うところですね。工程のデータは汚いことが多くBIツールなどでは骨が折れますがうまいことやってくれていて使いやすいです。

7つの分析機能では、個体管理・変化点検出・デジタル版魚の骨・長期変動/変動パターン把握・多変数の相関分析・層別・共起性検出など、工程改善に役立つような分析が数クリックでできたりします。普通の分析ツールやBIツールではどう組み立てれば工程に役立てられるか、といったことなどを考えて作ったりしないといけないですが、それが専門的な知識なくスパッとできるところがいいですね。

こういう分析ツールがオープンソースなんて、いい時代になりましたね。