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ビジネス 4.0 の導入
TimkenSteel がインダストリー 4.0 (従来の技術的概念) を採用し、それを使用してサプライ チェーンと信頼性に革命を起こした方法
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チャレンジ： COVID-19 パンデミックによって引き起こされた歴史的なグローバル サプライ チェーンの危機は、従来の調達慣行の非効率性を浮き彫りにしました。 TimkenSteel のチェンジ エージェントは、それを、ことわざのバンドエイドをはぎ取り、サプライ チェーンおよびコモディティ モデリング マネージャーのニコラス ガルビンセアが「最適化の考え方」と呼ぶものを通じて「身を乗り出す」機会と見なしました。
解決：それ以来、TimkenSteel は「Business 4.0」を実装しました。これは、保守、信頼性、運用 (MRO) にインダストリー 4.0 の原則を適用する Galbincea 主導のイニシアチブです。 JMP® 統計発見ソフトウェアは、ワークフロー全体を 1 つのエンド ツー エンド プラットフォームに自動化および統合する無駄のないソリューションを提供するため、会社の変革において重要なパートナーとなりました。
結果： JMP でイニシアチブを展開してからわずか 6 か月で、同社は 700,000 ドル以上を節約したと Galbincea 氏は言います。彼がモデルを改良し続けるにつれて、この数字は増える一方だと彼は予想しています。 金銭的価値に加えて、MRO プロセスは劇的に合理化され、TimkenSteel は 1 週間あたり 100 アイテムの処理から、同じ時間で 13,000 アイテム以上に移行できるようになりました。 「私はモデルを構築し、それが機能し、会社に利益をもたらすことを確認しました」と Galbincea 氏は振り返ります。 「私にとって、それは素晴らしいことです。 それが違いを生んでいます。」
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「[製鉄業のように] 長い歴史を持つどの業界でも、毎年同じように物事を行うことに巻き込まれるのは非常に簡単です。 しかし、それはもはや起こりえないことです」と、TimkenSteelのサプライチェーンおよびコモディティモデリングマネージャーであるNicholas Galbinceaは言います。 「どんなビジネスでも言える最も不健康なことの 1 つは、『これが私たちが常に行ってきた方法です』というものです。」
高性能合金鋼棒およびチューブのリーダーであるティムケンスチールは、近年、野心的な持続可能性目標を受け入れ、環境への影響を軽減し、年間約 120 万トンの溶解の効率を改善するために無駄のない実践と継続的な改善を活用しています。
ガルビンセアのユニークなビジョンと彼を支える革新志向のリーダーシップのおかげで、TimkenSteel はエンジニアリングの世界から戦略を取り入れています - インダストリー 4.0、スマート マニュファクチャリングの哲学 - ビジネスの他の側面を変革します。 この最適化の考え方は、現在、保守、信頼性、および運用 (MRO) におけるビッグデータの早期導入者として、同社が注目を集めるのに役立っています。
「アナリティクスは未来であり、その未来は今です」と Galbincea 氏は言います。 「乗船しなければ、ほこりの中に取り残されることになります。 決まり文句に聞こえるかもしれませんが、これまで以上に真実です。」
エンジニアリングを超えたリーンの理想のスケーリング
機械工学と材料科学の訓練を受けた Galbincea は、R&D の役割を開始した TimkenSteel に計算の視点をもたらしました。 2020 年の初めに、彼は会社の購買部門に異動し、現在は消耗品の直接調達を管理しています。 ただし、この動きのタイミングは Galbincea では失われません。
「見よ、それは、おそらく世界がこれまでに直面した中で最も困難なグローバルサプライチェーンの問題の1つであるクラッシュコースになるだろう」と彼は言う. 2020 年に世界中に急速に広まった世界的な COVID-19 パンデミックは、脱工業化世界の歴史の中で最も重大なサプライ チェーン危機を引き起こしました。 すべての大陸のすべての業界の製造業者は、彼らの制御を超えた驚異的な混乱に見舞われました.TimkenSteelも例外ではありませんでした.
コモディティ管理の新しい役割を開始してからわずか数週間で、歴史的な課題に直面した Galbincea 氏は、TimkenSteel が過去のサプライ チェーンの管理方法と完全に決別し、代わりに分析の変革を受け入れる機会を見出しました。 「それは完全に理にかなっています。 需要と会社のニーズに基づいて、何を購入すべきか、つまり在庫を相関させることはロケット科学ではありません。」
Galbincea の計画は、Industry 4.0 内で一般的な統計手法を使用して MRO を最適化することでした。 「マスター プランの予測に基づいて何を消費すべきかについて分析的アプローチを取り、それを購入すべきものと直接関連付けています」と彼は説明します。 「私はこれらの分析モデルを適用して、在庫を削減する方法を検討し始めました。 2020年はのビジネスが低調だったので、在庫を減らして体勢を整える時間です。」
大学院でのトレーニング中に材料科学への計算アプローチを研究した Galbincea は、インダストリー 4.0 のアイデア (少なくとも技術的応用において) をよく知っていました。 しかし、購入にアルゴリズム的アプローチを適用することは、TimkenSteel だけでなく、業界全体で比較的未知の領域でした。
「私たちは現在のビジネス状況に合わせて在庫を最適化し始めました。ここで、その [変曲点] から 2 年が経ち、会社は非常にうまくいっています。 2021年は、TimkenSteelにとって創業以来、記録的な年でした」と彼は言います。
JMP は、データ ワークフローを自動化するためのオールインワン ソリューションです。
TimkenSteel は、管理された倉庫環境で、常に数百万ドル相当の在庫を保管しています。 ポンプからナットやボルトまで、製造システムで破損や障害が発生した場合に備えて、コストのかかるダウンタイムを回避する必要があります。 何千もの在庫品目を管理することは、グローバル サプライ チェーンが中断なく実行されている場合でも困難な場合があります。
従来、在庫管理は、手作業で供給のインデックスを作成し、調達を開始するチームの範囲でした。 しかし、TimkenSteel の無駄のないアプローチは、ガルビンセアが統計を通じて新しい効率を生み出す必要があることを意味していました。
「（最初は）特定の直接商品の在庫モデルを構築していました。大規模なチームがいないと手動で行うのは面倒だったからです」と Galbincea 氏は回想します。 その時、彼はアイデアを思いつきました: システム全体を自動化することです。 「私はモデルを作ろうと言った。 すべてを処理するアルゴリズムを構築しましょう!」これを行うにはツールが必要で、そのツールが JMP® でした。
以前の研究開発職で統計的発見ソフトウェアを使用していた Galbincea 氏は、JMP は自然な選択だったと述べています。 「JMP自体は非常に使いやすいツールです。 インターフェイスの観点から見ると、それは美しいです。 データをナビゲートしてグラフ化し、線形相関を行うのは比較的簡単です。 機械学習 (ニューラル ネットワーク モジュール) でさえ簡単です。 すべての指標とパラメータの意味を理解していないかもしれませんが、JMP で実行できます。」
さらに、新しいツールに関連する学習曲線は、JMP では直感的な指導リソースによって大幅に緩和される、と彼は付け加えます。 「上部のヘルプ タブには短いチュートリアルがあり、検索ツールは、どの数式が既に組み込まれているかを把握するのに特に役立ちます」と彼は説明します。 「JMP には、[既製の] 式の巨大なデータベースがあり、自分でコーディングしたり理解したりする代わりに使用できます。」
「ビジュアライゼーションも素晴らしいです。 Graph Builder の使いやすさについては、称賛に値しません。 グラフ表現でデータを表示することは、単に数値を表示するよりもはるかに強力であり、インベントリを使用すると、モデルが最大値を示すべきであると私たちの管理を視覚的に、そして単一のグラフで示すことができます. それは理にかなっているので、非常に強力です。」
6 か月で 700,000 ドルの節約
耐火消耗品からミル工具やチューブミルまで、製鉄プロセスで使用される主要な商品から始めて、ガルビンセアは MRO 最適化モデルの開発を開始しました。 「JMP を使用して、管理された倉庫のデータベースからクエリを実行し、物理的な在庫とデジタルの在庫を一致させることができました」と彼は言います。 「クエリ ビルダーから、JMP を使用してこれらのデータ テーブルを操作し、リード タイムを [特定] するために一連のリンクを実行しました」と彼は説明します。 このワークフローは、いくつかのスクリプトを使用して簡単に自動化できました。
現在、ボタンをクリックするだけで、システムは TimkenSteel のデータベースからデータにアクセスしてクエリを実行し、過去の消費量と現在のリード タイムの計算に基づいて各アイテムの最適化アルゴリズムを実行し、一連の推奨事項を生成します。何の量。 いずれかの在庫品目の残高が特定のしきい値を下回ると、システムは購入をトリガーします。 平均よりも長いリードタイムなど、グローバルサプライチェーンのイベントを考慮して、しきい値が設定されています。
「JMP で作業することで、数か月から 1 年かけて [MRO] モデルを構築し、[自動化] データ クエリを作成し、バグを解決してから、それを運用することができました」と彼は言います。 「クリックして 2 つのスクリプトを実行するだけで、[ダッシュボード] は更新されたリード タイムと各アイテムの最新の消費履歴を考慮して、新しい数値を表示します。」
このモデルは 2022 年 3 月に発効し、最初の 6 か月だけで 700,000 ドル以上の節約につながったと Galbincea 氏は言います。 「時間が経つにつれて、私たちのお金を節約し続けるので、それは本当の黄金のガチョウです」と彼は付け加えます.
生きた呼吸のモデルは、毎年会社に価値をもたらします
Galbincea のモデルが導入される前は、サプライ チェーン管理の主な失敗点は、物理的な在庫のカタログ化プロセスで避けられない人的エラーでした。 プロセスの大部分が自動化され、データ品質に悪影響を与える人為的エラーの機会が排除されたため、現物在庫とデジタル在庫の整合性が向上しました。 また、データ品質が向上すると、より正確で最適化された購入がサポートされます。 その結果、リードタイムと信頼性も向上したと Galbincea 氏は言います。 システムは現在、アルゴリズムを継続的に改良することにより、時間の経過とともにサプライ チェーンの知識を追加するリード タイム計算を使用して購入を処理します。
「モデルは生きていて呼吸しています。データとともに更新され続けています」と Galbincea 氏は言います。 「今年は需要が非常に高く、人件費、インフレ、燃料費、輸送、貨物のために供給が停滞しているため、リードタイムが変更されました… そして、[モデルを使用して]、ブーム – これらすべての数値が瞬時に更新されます。」
第 2 段階では、Galbicea は、予測を可能にし、予防保守スケジュールと関連する購入を最適化する、より高度な信頼性モデルを開発しています。 「そこから物事が本当にクールになり始めます」と彼は言います。
データの観点からすると、失敗は常に線形であるとは限らないため、この次のフェーズではより多くの AI と機械学習が関与する可能性があります。 「予防保守を購入スケジュールと関連付けることができれば、リスクと手元にあるものを本当に最適化できます。」
自動化により、エンジニアはより付加価値の高いタスクに時間を投資できます
調達予算の削減だけでなく、Galbincea のイノベーションは、TimkenSteel が以前は反復的な手作業に費やされていたエンジニアリング労働時間を節約していることを意味します。 以前はクエリは 1 回限りでしたが、JMP の標準スクリプトを使用すると、エンジニアは追加の時間を費やすことなく、必要な頻度でデータをクエリできるようになりました。
「5 年前、エンジニアは手動でデータのクエリと操作を行っていました。 今ではすべて自動化されているので、[このプロジェクト] がどのように概念実証されているかがわかります。付加価値があります。
「[モデルから得られる価値は] 金額だけではありません」と Galbincea 氏は説明します。 「また、他の問題を解決し、新しいプロジェクトを通じて価値を創造するために人々を解放しています。 その従業員の時間を解放すると、より付加価値の高いタスクに取り組むことができます。」
「自動化できるのなら、手動でやる言い訳はありません」
サプライ チェーン管理の変革において、ティムケンスチールのガルビンセア氏と彼の支持者たちは、おそらく、次産業革命 – 企業全体が関与するもの。 「最終的には、自動化できるのであれば、手動で行う言い訳はありません」と Galbincea 氏は結論付けています。 「それがビジネス 4.0 です。企業全体をデジタル化すると、ビジネスのほぼすべての側面を分析し、潜在的な最適化の機会を見つけることができます。 どこに [時間と投資] を集中すべきかがわかります。
