製造 — 小規模工場の OEE と欠陥追跡
25 分。2 つの CSV。3 機械のジョブショップの工場長を演じ、欠陥が急増した機械を見つける。
シナリオ
あなたは Riverstone Machining の工場長、12 人のジョブショップ。3 つの機械 — 射出プレス、CNC ミル、レーザーカッター。平日 1 シフト 8 時間。顧客は仕様を満たす部品にお金を払い、あなたは廃材のコストを負担します。
今週のデータは何かおかしい。答えたい:
- OEE は何か？ — 正準な製造メトリクス（Availability × Performance × Quality）。
- どの機械がパフォーマンス不足か？ — 出力損失への寄与でランク。
- 支配的な欠陥モードは何か？ — それは新しいか慢性的か？
- 早期警告シグナルでアラートできるか — バッチを廃棄する前に？
サンプルデータのダウンロード
OEE は何か？
| 機械 | A | P | Q | OEE | WoW |
|---|---|---|---|---|---|
| M1 · 射出プレス | 0.87 | 0.89 | 0.99 | 76% | +1pp |
| M2 · CNC ミル | 0.61 | 0.82 | 0.76 | 38% | -30pp |
| M3 · レーザーカッター | 0.89 | 0.92 | 0.99 | 82% | +0pp |
保存: ＋ 日次 Report として保存。毎朝 07:00 に実行。7:15 ハドルにはその日の OEE ボードが事前構築されています。
M2 の支配的な欠陥タイプは？
Agent が浮かび上がらせる: M2 の寸法欠陥がベースライン比 5 倍に上昇。他の欠陥タイプは変化なし。重大度は「重大」と「廃棄」に偏る（化粧的ではない）。これは材料問題ではなく工具摩耗または校正問題を指します。
保存: ＋ Script として保存 — OEE がトリップしたときに任意の機械に再利用可能。
サイクルタイムクリープ検出
Agent は機械ごとのサイクルタイムをプロット。M2 では、欠陥スパイクの 3 日前からサイクルタイムが上方ドリフト — 古典的な早期警告パターン。早く捉えていれば、廃棄率が跳ね上がる前に介入できました。
保存: ＋ サイクルタイムクリープウォッチ — 日次、任意の機械の 3 日平均サイクルタイムがベースラインを 8% 超えるとアラート。
ショップフロア Dashboard
Dashboard が右パネルにレンダリング。公開リンクをコピー、工場フロアの TV のブラウザで開き、全画面化。チームはシフト全体のライブ OEE を見ます。M2 が再び滑り始めたら、全員が知ります。
25 分で構築したもの
- 1 Report — 日次 OEE、ハドル前準備済み。
- 1 Script — 欠陥深掘り、機械ごとに再実行可能。
- 1 Watch — サイクルタイムクリープアラーム。
- 1 Dashboard — ショップフロア TV ビュー。
顧客が部品を返す前に M2 の寸法欠陥問題を見つけました。次のステップは物理的根本原因 — ただメンテナンステックをどこに向けるかは分かりました。
この業界の次のステップ
- 実データを接続 — MQTT がモダン機械の標準。IoT、MQTT、カメラ を参照。PLC / MES がサイクルイベントを直接パブリッシュ可能。
- メンテナンス記録を追加 — スケジュールされたメンテナンス間隔に対する故障を JOIN。予知メンテナンス。
- 製造業界ページを読む — より深いシナリオ: SPC コントロールチャート、段取り時間分析、ユニットあたりエネルギー。