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# ヒストリアンモダナイズのユースケース
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OT システムのモダナイズは、製造業界に多くの利点をもたらします。ヒストリアンモダナイズにより、生産プロセス全体の可視性が向上します。この可視性の向上は、より良い意思決定を行い、プロセス効率を向上させるのに役立ちます。さらに、ヒストリアンモダナイズは、複数の場所やシステムからのデータを統合し、オペレーションを包括的に把握するのに役立ちます。可視性の向上により、オペレーションをより正確かつ効率的に計画および予測できます。さらに、ヒストリアンモダナイズはセキュリティを向上させ、ビジネスプロセスを中断する可能性のある潜在的な脅威を防ぐのに役立ちます。

組織は、次のユースケースに対応するために、これら 3 つのアプローチのいずれかを頻繁に使用します。これらのモダナイズのユースケースは、Industry 4.0 のデジタル化ジャーニーで一般的です。

**Topics**
+ [予知保全](#predictive-maintenance)
+ [予測品質](#predictive-quality)
+ [製造オペレーション](#manufacturing-operations)
+ [サステナビリティ](#sustainability)

## 予知保全
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多くの組織は、主要な機器やマシンの予定外のダウンタイムを短縮または排除できるため、機器の予知保全から始めたいと考えています。これにより、設備総合効率 (OEE) など、生産性の主要業績評価指標 (KPI) を向上させることができます。多くの場合、組織は目的の結果を確認するのに適切な場所にデータを持っていません。ソリューションを見つけたら、それを複数の工場に迅速にスケールしたいと考えます。このプロセスでは、統合されたデータバックボーンを持つことが不可欠です。

ヒストリアンモダナイズにより、次の予知保全のユースケースが可能になります。
+ 音、振動、ヒートレベルなどの環境条件のベースライン機器測定
+ 工場フロアを単一画面で可視化する
+ 工場オペレーションとグローバルオペレーションを表示する
+ 工場機器のセンサーをモニタリングする
+ 複数のアセットとオペレーターにわたる障害を分類して分析し、傾向を特定する
+ 物理機器または機械の[デジタルツイン](apg-gloss.md#glossary-digital-twin)を作成してリモートでモニタリングすることで、物理的な検査の必要性を減らす
+ 生産機器やプロセスを変更する前に、物理ベースのシミュレーションを使用して what-if シナリオをモデル化する

## 予測品質
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ほぼリアルタイムの可視性と根本原因分析による品質と不具合の自動管理により、品質の問題を改善して最終的に予測できます。これらは製造元の一般的な目標です。さらに、製品品質に影響する主要なプロセスパラメータのアラートをモニタリングして設定することで、スクラップや保証請求を削減できます。

ヒストリアンモダナイズにより、次の予測品質のユースケースが可能になります。
+ 製品の出力とスループットをモニタリングする
+ [コンピュータビジョン](apg-gloss.md#glossary-computer-vision)を使用して製品品質をモニタリングする
+ 過去の製品パフォーマンスデータを分析して製品品質の変動を判断する

## 製造オペレーション
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製造元は、すべての工場やサイトのオペレーションをほぼリアルタイムでモニタリングしたいと考えています。ヒストリアンモダナイズは、複数のサイトのデータを統合し、単一の標準化されたビューからそのデータを工場全体の仮想アセットで視覚化するのに役立ちます。

ヒストリアンモダナイズにより、以下の製造オペレーションのユースケースが可能になります。
+ 自動ダッシュボードを使用してサイクルタイムを管理およびモニタリングする
+ *マイクロストップ*を特定する。マイクロストップは、機器が短時間停止した場合に発生する軽微な生産損失です。
+ 本番稼働 KPI を表示する自動ダッシュボードを使用して、各製造セルの出力を追跡する
+ ダッシュボードを使用して、工場フロアの生産性とオペレーションのライブパフォーマンスメトリクスを確認する

## サステナビリティ
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サステナビリティは、多くの製造元にとって最優先事項です。環境上の利点に加えて、サステナビリティの目標を達成することで、多くの場合、生産コストを削減できます。一部のリージョンでは、炭素排出量を削減する組織に金銭的なインセンティブやその他のインセンティブを与えています。現在の本番稼働データの可視性を高めることで、電力や水の消費量をすばやく削減できます。より複雑なユースケースでは、何年もの履歴データを分析し、カーボンフットプリントを削減するための推奨事項を実現する高度な AI/ML テクノロジーを適用できます。

ヒストリアンモダナイズにより、次のサステナビリティのユースケースが可能になります。
+ 電力や水などのエネルギーや資源を節約する
+ 組織のカーボンフットプリントを削減する