ジョージア・パシフィックは、多くの紙面変換作業で「デジタル・メザニン」と呼ばれるAI搭載ソリューションを導入し、データを分析し、意味のあるパフォーマンス向上のための実用的な洞察を特定しています。
今日の急速に変化する産業環境において、意味のある改善を見極めることが競合に先んを行く鍵となります。ジョージア・パシフィックでは、革新的な自社開発ツール「デジタル・メザニン」が、AIと機械学習の力を通じて生の機械データを実用的な洞察へと変換する手助けをしています。
デジタルメザニンは複数の施設間で機器を変換する際のデータを継続的に取り込み、機械がいつ、なぜ、どのくらいの期間故障状態に入るかを綿密に分析します。しかし、問題を見つけるだけではありません。どの 問題が解決できるかを理解し 、それらの問題をより迅速に解決することが大切です。
Digital Mezzanineの創設者アダム・ダニガン氏は、これらを「圧縮可能な機会」と呼んでいると述べています。故障データを時間経過や機械・施設間で比較することで、通常のベースライン運用に含まれる問題と、正常外で改善可能な問題を特定し区別できます。まるでスマートウォッチが「昨夜は普段ほど眠れなかった」と通知してくれるようなものです。
「デジタル・メザニン以前は、トップ損失を狙うことがすべてでした」と彼は語りました。「私たちは紙の破れのようなシステム的な問題を解決しようと壁に頭を打ち付けることになるだろう。こうした問題は避けられません。そうした問題はある程度必ず起こるものであり、トップロス法だけを取ると解決不可能または非現実的な問題に取り組んでいることになります。Digital Mezzanineは、単なる損失だけでなく、実績のある価値のある機会を特定し優先順位付けします。」
多くの施設にとってはパラダイムシフトです。介入に関係なく最もダウンタイムが発生しやすい問題だけに焦点を当てるのではなく、デジタルメザニンは解決された後に生産性、信頼性、安全性の測定可能な改善
につながる問題に焦点を当てています。アダムは、パレットタイザーで起きた故障を一例挙げました。パレットは、商品ケースをパレットに積み重ねて配置し、取り扱い、保管、出荷を行う機械です。この場合、故障はグリッパーによって失われたスリップシートでした。AIモデルは故障箇所を分析し、どの製品が動作していたかを把握し、過去のデータを分析して「良好」とは何かを見極めます。オペレーターは1日に5回の故障を想定すべきでしょうか、それとも50回も、あるいは全く起こらないと考えるべきでしょうか?
アダムは、この場合、そういったものは全く見るべきではないと言い、過去4時間で5つの断層を見ました。
「このままこの断層を認識し続けるなら、今後24時間で80回の停止条件が出ることになる」と彼は述べた。「つまり、彼らには本当に悩んでいることがあるんだな。」
問題が認識され、明らかにされた今、高度な大規模言語モデルは膨大な機械マニュアルやドキュメントのリポジトリを活用し、カスタマイズされたトラブルシューティングステップを生成します。これらの提案されたソリューションは、オペレーターが確認する前に安全と実現可能性を確保するために、上級技術者や専門家によって検証されています。
「デジタルメザニンソフトウェアは、すべての情報を統合し、この故障モードが進み始めたら解決するために取るべきステップを次のように簡潔に示す出力を生成します。」とアダムは説明した。
彼は、これがジョージア・パシフィック地域全体で最も成功したAIツールの実装の一つであると述べました。この技術を採用したジョージア・パシフィックの施設は、限定的な初期投資で平均 15%の機械効率向上を報告しています。
プラットフォームのスケーラビリティも大きな強みです。ジョージア・パシフィックはできるだけ多くのマシンにデジタルメザニンを展開し、ガーディアンなど他のコッホ企業ともこの先進技術を共有しています。
最終的に、デジタルメザニンは単なる損失削減のツール以上のものです。これはパラダイムシフトであり 、複雑なデータの山を明確で優先された改善の道筋へと変えています。これにより、エンジニアやオペレーターの双方が何が 問題なのかだけでなく、 なぜ問題が発生しているのか、そして安全かつ効率的に修理する方法を理解する のに役立ちます。
「これにより、問題を迅速に理解でき、小さな問題が大きく進むのではなく対処できるようになります」とアダムは語りました。「技術も我々の能力も進化し続けているから、追いかけたいものは尽きるわけがない。」
