世界初の有機薄膜太陽光発電ソリューションの大量生産会社である Heliatek は、自動化されたダッシュボードを使用して、パイロット生産環境で統計的プロセス制御を確立しています。
チャレンジ
先駆的な太陽光発電を大規模に製造するために、Heliatek は最先端のカスタム設計の製造装置を使用した独自のロールツーロール生産環境を開発しました。 このタスクに適した市販の市販ソフトウェアがなかったため、同社のエンジニアは逸脱や潜在的な欠陥を検出するためにカスタマイズされたライブプロセス監視システムを作成する必要がありました。
解決
多目的統計ソフトウェアを求めて、Heliatek は、迅速なデータ探索のためのユーザーフレンドリーなビジュアル ツールと、高度な分析のための洗練された統計プラットフォームの両方を提供する JMP のライセンスを取得することを決定しました。 Heliatek 社全体では、JMP のグラフ ビルダー機能は、同社が製造業務の規模が拡大するにつれてプロセスの知識を深めるために必要なデータ探索の重要な部分とみなされています。
結果
JMP で開発されたカスタム スクリプト ダッシュボードは、自動アラート システムを使用して、プロセスが仕様を超えた場合に Heliatek の製造オペレーターがより迅速に対応できるようにします。 プロセス統合の専門家は、アラーム ダッシュボードだけでパイロット生産の歩留まりが 5% も向上したと推定しています。
もっと見る...
気候変動は、おそらく今日世界が直面している最も差し迫った課題です。 国連が概説する行動計画の中心は、世界的な化石燃料への依存を終わらせ、持続可能なエネルギー解決策に転換するという取り組みです。 国際的な科学的コンセンサスは、現在憂慮すべきレベルの大気中の二酸化炭素を緩和する取り組みは、適応と組み合わされた場合にのみ成功する、という考えが長らく続いている。世界中の政府、組織、民間人は持続可能なエネルギーに転換する必要があります。 幸いなことに、新たなイノベーションにより、その適応が容易になりました。
ドイツの企業 Heliatek は、さまざまな建築（垂直型など）に最適化された太陽光発電設備に対するこれまで満たされていないニーズに対応することで、100% グリーン電力の目標を現実にする先駆的な有機ソーラー フィルムを開発しました。 ドレスデン工科大学とウルム大学のスピンオフ企業として 2006 年に設立された Heliatek は、2011 年に名誉あるドイツ未来賞を受賞し、2015 年には世界経済フォーラムによってテクノロジーの先駆者として認められました。
Heliatek の主要なイノベーションである HeliaSol は、曲面や不規則な表面をカバーするのに適した、無毒、超軽量、超柔軟なソーラー フィルムです。 「[HeliaSol] が従来の太陽光発電と異なるのは、特に建物負荷のため、従来の太陽光発電ではカバーできない市場セグメントをカバーできることです」とプロセス統合エンジニアの Torsten Weber 氏は説明します。 厚さ 1 mm 未満の HeliaSol を使用すると、建築家は構造物の表面積全体を太陽エネルギー生成活動に利用できます。 この設計革新により、都市の建築環境におけるエネルギー中立性がより達成されます。
© RWE©RWE
© Heliatek © ヘリアテック
パイロットから大規模な運用まで
2017 年に Heliatek に入社した Weber 氏は、同社のパイロット工場および量産工場で歩留りプロセスの最適化を担当するチームの一員です。 2020 年が同社初の市場投入産業規模生産のマイルストーンとなる中、カスタムのロールツーロール生産環境における技術移転がいくつかの特有の課題をもたらしたとウェーバー氏は述べています。
「私たちの製品は本当に新しくて革新的です」とウェーバー氏は説明します。 「これが意味するのは、私たちのマシンもユニークであり、構築するのが難しいということです。 したがって、私たちのデータ入力とデータ ストリームは強力にカスタマイズされています。」標準的な機器は、レガシーなプロセス知識と統計的プロセス制御 (SPC) の期待とともに提供されますが、Weber 氏と彼の同僚は、工場のさまざまなソースから複数のプロセスおよび機械パラメータにわたって生産を監視することにより、プロセス知識を構築するためにゼロから始めています。
カスタム生産環境向けの SPC の確立は、機器によって行われるすべての測定値の計量調査から始まります、とウェーバー氏は説明します。 工場の警告限界に関する最初のアイデアは、ベースラインの実行と実験を組み合わせて検証する必要がありました。 次に、データ出力を調整して、良好な SPC を確保するために必要なデータを生成すると同時に、ストレージ リソースを無駄にするだけの使用できないデータを破棄しました。
効率的なデータ戦略は、最適なデータ収集だけでなく、逸脱の熱心な記録にも依存するとウェーバー氏は言います。 失敗から学ぶことはプロセス改善の重要な部分であり、制御不能な各イベントは、チームがプロセスの限界に関する詳細情報を学ぶのに役立ちます。 しかし、仕様外のプロセスを実行すると、商品化プロセスが遅れ、スクラップコストが増加する可能性があるため、逸脱を迅速に発見して修正することが不可欠になります。 応答時間を改善するには、より優れたソリューションが必要でした。
これが、Weber が JMP® でカスタム アラート ダッシュボードを作成した理由です。
カスタム構築されたアラーム ツールにより、オペレータは制御不能なプロセスに迅速に対応できます
従来のアラーム回路基板からインスピレーションを得て、Weber 氏は JMP スクリプト言語 (JSL) を使用して、設定された時間枠内でプロセスの堆積速度が仕様を超えた場合にオペレーターに迅速に警告する Heliatek 工場用のカスタム ダッシュボードを構築しました。 「アラームボードに近いですが、赤や緑の小さなボタンはありません」と彼は説明します。 「そして、JMP が提供する統計手法を迅速に適用できるという利点もあります。」
ダッシュボードは意図的に視覚化を念頭に置いて構築されたとウェーバー氏は説明します。優れた視覚的デザインにより、オペレーターはどのプロセスが制御不能に陥っているかを一目で理解できるからです。 ダッシュボードには複数のプロセス パラメーターが一度に表示され、それぞれが信号機のように色分けされ、プロセスがどの程度適切に動作しているかを示します。 データは連続ループとして更新されるため、いつでも簡単に確認することで問題の診断や予測に役立つ可能性があります。
ただし、忙しいオペレーターが常にダッシュボードを見ているわけではないため、このシステムの重要な機能は、電子メールの形式で自動アラートを生成できることです。 パラメータが赤色に変わり、制限を超えたことを示すと、システムはオペレータ、シフト監督者、エンジニアなどのリストに自動的に電子メールを送信します。 さらに、JSL の代替となる「Mail()」関数は、内部 SMTP サーバー経由でメール転送を実行します。
JMP の簡単なスクリプトを使用すると、Weber はダッシュボードの設定を簡単に調整して、アラート システムのルールと例外を作成できます。 JMP ソフトウェアのグラフィカル インターフェイスと組み込みのデータ視覚化機能は、ダッシュボード自体だけでなく、プロセス統合チームが仕様外のイベントを調査して学習する能力においても重要です。 さらに、グラフはカスタマイズされた HTML スクリプトを通じて JMP 以外のユーザーとも共有できるため、ロード時のハングオーバーやアドインの自動リロードを克服するのにも役立ちます。
パイロット生産で歩留まりが 1 ～ 5% 向上
Weber のアラーム ダッシュボードは、導入以来、制御不能なプロセスに対するオペレーターの反応時間を大幅に短縮しました。 オペレーターが警報を早く受け取るほど、解決策を見つけるために早く人を集めることができ、これが歩留まりの向上とスクラップの削減に波及効果をもたらすと彼は言います。
「警報ボードにより、おそらくパイロット生産での歩留まりが約 1 ～ 5% 向上しました」と彼は言います。 「タスクによって異なりますが、一連の実験と実行に基づくと、1 ～ 5% は大きな改善だと思います。」
この成功には、直感的な視覚化が少なからず貢献していると彼は考えています。「当社のアラーム ボードを使用すると、パラメーターが制御不能になったときをすぐに確認できます。 複数のパラメーターがある場合でも、アラーム ボードだけでなく、グラフ ビルダーについて考えると、非常に簡単です。」
「アラーム ボードと分析したいその他のデータの両方にグラフ ビルダーを使用して、相関や分布を通じて概要をすばやく把握します。」これは、ウェーバーが「クイック アンド ダーティ データ視覚化」と呼んでいるものです。データ処理と探索的分析は、プロセスとさまざまなパラメーターとの相互作用についてのより深い理解を構築するのに役立ちます。
JMP® はデータ視覚化と高度な分析の両方をワンストップで提供します
インタラクティブでユーザーフレンドリーな視覚化は、そもそも JMP のライセンスを取得するという Weber の決定の重要な考慮事項の 1 つでした。 ウェーバー氏は次のように述べています。「私たちは、ここ（Heliatek）のほとんどの従業員が使用できる分析ソフトウェアを作りたかったのです。」
他のパッケージはグラフィカル機能を提供しており、オープンソースのコーディング言語を使用してカスタム ダッシュボードを作成することもできましたが、JMP の利点はその両方を備えていることです。 また、ウェーバー氏のチームは、工場の存続期間の中で実験計画法 (DOE) が役立つ段階にはまだ達していませんが、すぐにこの機能を使い始めると予想しているとウェーバー氏は述べています。
「JMP は非常に魅力的で使いやすいソフトウェアで、DOE やその他の必要な統計分析などの興味深い機能も備えています」と彼は言います。 「このツールがあること、そしてこのツールでコーディングできることは素晴らしいことです。 JMP には、データを分析したり、スクリプトを使用して独自のアプリケーションを構築したりできるソフトウェアがあります。 JSL を使用すると、多くのことをすぐに学ぶことができます。」
深層学習アプリケーションへの道を開く
データ ストリームと製造システムの自動化が進むにつれて、ダッシュボードと連続ループ データの視覚化の役割がさらに大きくなるとウェーバー氏は述べています。 少なからず時間をかければ、Heliatek はさらに多くのデータ処理を完全または部分的に自動化することになり、デジタル化されたシステムはアルゴリズムを使用して制御不能なイベントのアラートを学習し、対応できるようになるでしょう。
「それは終わりのない最適化の物語になるでしょう」とウェーバー氏は言います。 そしてそれは良いことです。Heliatek のような先駆的な企業における継続的なイノベーション サイクルが、気候危機の解決に貢献しています。 有機ソーラーフィルムの生産が増加するにつれて、より多くの建物が完全にエネルギーニュートラルに移行できるようになります。
