P&G、パンパースおむつを完璧にするためにIoT、予測分析を活用

消費者向けパッケージ製品の巨人である同社は、Microsoft IoT とエッジ分析を利用して、製造プロセスに関するリアルタイムのデータを取得し、おむつが損傷する前に差し迫った故障を予測しました。

確実に備えておきたい日用品といえば、おむつは間違いなくその中にあります。 そのため、プロクター・アンド・ギャンブル社はパンパース製品の忠実性を保証するために多大な努力を払っています。

しかし、製造過程で損傷した何千枚ものおむつを廃棄することが日常的なことになると、収益を軽減するために何かをしなければなりません。 そのとき、P&G はおむつ製造事業を改善するためにデータを活用することに決めました。

プロクター・アンド・ギャンブルのグローバル・ベビーケア・サービス＆ソリューション担当 IT シニア・ディレクターのジェフ・クリーテマイヤー氏は、「私たちは、損失の最大の原因は何か、そして、状況を改善できるのはどこなのかを常に考えています」と述べています。 2021年後半には、最もコストのかかる製造上の不具合、特におむつに影響を与えた不具合を修正する予定です。

おむつはフラッフパルプ、プラスチック、吸収性顆粒、弾性体でできており、高度に機械化された製造プロセスのさまざまな側面で、ホットグルーの流し込みや熱接着などのさまざまなプロセスが使用されます。

しかし、物事がうまくいかなくなり、プロクター・アンド・ギャンブルは現在、ホットメルト最適化プラットフォームを使用して障害をキャッチし、プロセスを軌道に戻します。 プロクター・アンド・ギャンブルが IT イノベーションとリーダーシップを評価され 2023 年 CIO 100 アワードを受賞したこのプロジェクトは、製造現場に重大な影響を与えました。

ホットメルト最適化では、組立ラインで独自のセンサーを使用した独自のデータ収集方法が採用されており、これを Microsoft の予測分析および製造用の Azure クラウドと組み合わせることで、P&G は製造プロセス中の損傷によるロスを削減し、完璧なおむつを生産できるようになります。

P&G は、このソリューションを 11 の工場に導入して以来、廃棄しなければならない欠陥のあるおむつの 70% を排除したと推定しています。 幹部らは毎週の節約額の正確な額は明らかにしていないが、その額は7桁の範囲に大きく入っている。

おむつの製造プロセス中に、おむつの層が適切に凝固するように、高精度の方法で自動電磁弁からホットグルーの流れが放出されます。

「おむつは組立工程中に製造ラインの中を高速で飛び交うので、ホットメルト接着剤である接着剤を非常に正確に塗布する必要があります」とクリーテマイヤー氏は言い、接着剤は人間の皮膚には安全であると付け加えた。

ただし、接着剤の流れの温度と圧力が不正確な場合、または接着剤がバルブに詰まり、時間内に修正されない場合は、結果として生じたおむつを廃棄する必要があります。

これらの問題に対処するために、P&G は Microsoft と緊密に連携して、Microsoft の IoT およびエッジ分析プラットフォーム、製造用 Azure クラウド、IoT センサー、エッジ分析、機械学習モデルを導入しました。

結果として得られたプラットフォームは、全米の P&G のパンパース製造工場の半数で展開される前に、P&G の 1 つの工場で 9 か月間パイロット テストされました。

ミズーリ州にあるこれらの工場の 1 つに向かう途中、キーターマイヤー氏は CIO.com に対し、IoT とエッジ プラットフォーム、センサー、エッジ分析ルール エンジンの組み合わせが、圧力と温度の異常、および工場で発生する可能性のあるバルブ ハードウェアの問題に対処するためにうまく採用されていると説明しました。おむつを作る工程。

「プロジェクト チームは、ニューラル ネットワーク モデルのトレーニングなど、いくつかのアルゴリズムを検討しました。その結果、Microsoft AI Rules Engine が最良の結果を達成することがわかりました」と Kietmereyer 氏は付け加えました。

組立ラインでは、P&G はロックウェル プログラマブル ロジック産業用コントローラーやその他のセンサーを採用して、接着剤の流れの温度と圧力のデータを綿密に監視および記録しています。 データは分析プラットフォームと社内で開発されたコードに供給され、製造をオフラインにすることなく、リアルタイムで修正する必要があるエラーや異常を特定します。 これにより、各施設の生産量がホットメルトの最適化が開始される前に達成されたものを確実に上回ります。