急速に進化する製造業環境では、運用の卓越性を達成するには、従来の最適化よりもはるかに必要です。インテリジェントなオートメーション、操作間のシームレスな統合、リアルタイムの洞察を必要とします。SAP Manufacturing Integration and Intelligence (SAP MII) は、この変革の中心であり、店舗フロントシステムと企業レベルのERPの間のギャップを縮めるプラットフォームです。 SAPの製造システムおよびデジタル変革戦略の専門家であるSandeep Ramanamuni氏は、10年以上にわたり、スマートで接続された工場に向かってグローバルメーカーを指導してきました。彼のアプローチは、SAPの製造統合とインテリジェンスの力を強調し、パフォーマンス向上と標準化プロセスをブロックし、製造ライフサイクルを通じて透明性を提供しています。 ほとんどのメーカーが直面する重要な課題の1つは、生産ライン、MESシステム、およびエンタープライズアプリケーションのデータのシロード性質です。Ramanamuniによると、SAP MIIは、PLCやMESシステムからのデータをSAP ERPの助けを借りて統合することによって、これらのシロを排除する上で重要な役割を果たしています。 グローバル製薬 CDMO との主要な取り組みの一つとして、Ramanamuni は SAP MII を導入して、世界中の製造拠点間のデータを調和させました。以前は、データレポートの一貫性が低かったため、一部の工場はスプレッドシートを使用し、他の工場は古いシステムに依存していました。SAP MII ダッシュボードの導入により、企業は生産指標を統合し、レポート停止時間を約 40% まで軽減することができました。 SAP MIIの強みは、オペレーティング・テクノロジーと情報技術の間のメディアウェアとして機能する能力にあると彼は付け加える。Ramanamuniは、このプラットフォームが標準化されたコネクタとデータサービスを提供して、SAP Sまたは4 HANAとのショップフロアシステムの統合の複雑さとコストを削減することを指摘しています。彼は、SAP MIIを使用してスケーラブルなデータ統合フレームワークを構築する大規模な産業機器メーカーを助けてきました。 Ramanamuni は、SAP MII は、デジタル実行フレームワークの一環として、オペレーターのアクション、マシンデータ、プロセス偏差をキャプチャすることで、電子レコードと監査トラックを強化することができることを強調しています。 Ramanamuniは、SAPのデジタル製造クラウドと組み合わせてSAP MIIを使用して、機械学習技術の助けを借りてリアルタイムの欠陥検出を可能にするグローバル自動車サプライヤーのいくつかのプロジェクトをリードしています。 Ramanamuni は SAP MII を SAP アセットインテリジェンスネットワークと予測メンテナンスに統合することに大きな価値があると見ています。この統合により、生産マネージャーは、アセット特有の情報にアクセスし、異常を監視し、 SAP メンテナンスにおける予防的な作業オーダーを引き起こすことができます。テクノロジーが新時代の製造技術において重要な役割を果たしている一方で、Ramanamuni はユーザーの採用の重要性を強調しています。 SAP MII ダッシュボードとワークフローの使用に関する監督とオペレーターのトレーニングは、システムの完全な価値を解除することに固有です。 Ramanaminu は「トレーナーを訓練する」モデルを提唱し、店舗の Ramanamuniは、SAP MIIは、デジタル製造実行枠組みの一環として、オペレーターのアクション、プロセス偏差、機械データをキャプチャすることによって、監査トラックと電子記録を強化することを強調しています。 Ramanamuniは、製造の未来は、学習し、適応し、自己最適化できる認知システムにあることを示しています。SAP DMCとエッジコンピューティングと組み合わせると、SAP MIIは自律工場の神経センターに発展します。「材料不足を予測し、バッチをリダイレクトし、スケジュールを調整する生産ラインを想像して、すべての人間の介入なしに、私たちが向かっているところです、そしてSAP MIIはこの旅の最初のステップです」と彼は結論付けます。 このストーリーは、HackerNoonのBusiness Blogging Programの下でDavid Bruskinによってリリースされたものです。 このストーリーは、HackerNoonのBusiness Blogging Programの下でDavid Bruskinによってリリースされたものです。
