顧客成功事例
Edwardsによる半導体メーカー向け予知保全変革
顧客
課題
- レガシーデータインフラ: Edwardsは1990年代から自社開発のSCADAシステムを使用してデータを収集していましたが、予知分析のためにサンプリングレートを上げると、データストレージシステムがボトルネックになることが明らかになりました。
- 予知保全の目標: 潜在的な問題を事前に予測することで、顧客が高価な真空ポンプの故障を回避できるよう支援し、ダウンタイムの削減、早期交換の回避、サービス効率の向上を目指すことが決まっていました。
- コア専門知識への集中: Edwardsは、スケーラブルなプラットフォームを提供できるパートナーと協力し、自分たちがドメイン固有の専門知識を持つ分野に集中できるようにしたいと考えていました。
- 故障の高いコスト: 真空ポンプの故障1回で100枚以上のウェーハが廃棄され、年間最大200万ドルの損失が発生する可能性があることを考慮する必要がありました。
- 早期交換: 顧客は故障を避けるためにポンプを早期に交換することが多く、不要なコストと非効率性を生んでいました。
- 再認定の複雑さ: 計画外メンテナンスのために真空状態で無くすることは、時間を要する再認定プロセスを必要とするため、正確な予知保全が必須という機運が高まっていました
成果
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スケーラブルな予知保全: Cumulocityにより、Edwardsは数千の資産に予測モデルを展開し、大量のデータと高度な分析をサポートできるようになりました。
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イノベーションへの集中強化: データインフラをオフロードすることで、Edwardsのエンジニアリングチームは真空システムの専門知識と顧客固有の機能に集中できるようになりました。
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より高速で正確な故障予測: Cumulocityの主機能であるStreaming AnalyticsとDataHubを統合し、リアルタイムデータと履歴データを組み合わせることで予測精度が向上しました。
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顧客エンゲージメントの強化: リアルタイムの洞察が予知保全の価値を実証し、顧客との信頼と信頼性を構築しました。
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提案書作成の迅速化: Edwardsは実世界のパフォーマンス提案をより迅速に提示でき、顧客エンゲージメントと意思決定を加速できました。
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リソース配分の改善: Cumulocityがインフラを管理することで、Edwardsはエンジニアリングの取り組みをポンプデータ抽出と半導体固有のデータ可視化の改善に再配分できました。
詳細
Edwardsは長年にわたって製品データを収集していましたが、予知保全に取り組もうとした際、サンプリングレートの向上に対応できない従来のデータシステムの限界に直面しました。前進するためには、スケーラブルなソリューションと自分たちがドメインエキスパートとしての価値を発揮できる分野に集中するためのパートナーが必要でした。
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選択肢を評価した結果、エドワーズは予知保全戦略をサポートするためにCumulocityを選択しました。このプラットフォームは、大量のデータをリアルタイムで取り込み・分析するインフラを提供し、エドワーズがデータスタックの管理負荷なしに機械学習モデルを大規模に構築・展開することを可能にしました。
重要なアドバンテージの一つは、履歴データを使用してシステムの有効性を実証できることでした。ある事例では、エドワーズは50枚のウェーハの損失をもたらした真空ポンプの故障を、どのようにモデル予測できたかを示し、その予測的洞察がコストのかかるダウンタイムを防ぐ効果を公表しました。
Cumulocityにより、私たちはドメインエキスパートとして価値を創出する分野に集中し、専門家になることを目指していないデータ管理ソリューションに費やす時間を削減できました。結果に満足しており、現在はCumulocityのロードマップをより詳しく検討し、それを活用して私たちが考えもしなかった方向性を見出すことに時間を費やし始めています。 ** — ポール・ジョンソン、シニアマネージャー - デジタルトランスフォーメーション、エドワーズ**