Oracle Fusion Cloud Quality Managementの製品ツアー

クローズドループの品質管理

製品の品質を効果的に管理することは、ブランドの成功に欠かせません。最初のアイデアから、設計プロセス、そして最終製品の納品に至るまで、品質は重視されなければなりません。

Oracle Fusion Cloud Quality Managementは、品質問題の特定、分析、修正、予測を支援する、クラウド上のクローズド・ループ型品質管理ソフトウェア（QMS）です。Quality Managementは、Oracle Fusion Cloud Product Lifecycle Management（PLM）の統合機能として、Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturingスイートに組み込まれており、すべてのプロセスの一部として、すべてのチームが利用することができます。

リアルタイムでの品質確認

これらの構成可能なダッシュボードは、すべての品質パフォーマンス・データに一箇所でアクセスできるため、試作中の新製品を含むポートフォリオ全体の製品品質をリアルタイムで確認することができます。ここでは、すべての不良品と、その不良品が何回品質問題を起こしたかを確認することができます。

このような品質情報を直感的な画面で見ることができるため、チームは共同作業を行い、顧客の期待に応えるために設計を繰り返し行うことができます。また、既存のデータを織り込むことができるため、新製品を設計する際にも積極的に対応することができます。

場所を選ばない品質の監視

グローバルなチームも遠隔地のチームも、Quality Managementを使用して、あらゆるデバイスから潜在的な品質問題の記録、可視化、監視、コラボレーションを行うことができます。機械学習と適応型インテリジェンス機能を内蔵しているため、インサイトを見出して根本原因分析を実行し、品質問題を迅速に、あるいは発生前に解決することができます。

継続的でインテリジェントな監視

多くの製品と同様に、ロボットアームも複雑で、ハードウェアと接続されたソフトウェアが統合されているため、品質管理が困難です。製品がサービスとして提供されるようになった今、品質問題を事前に予測する方法が必要です。

ここでは、Oracle Fusion Cloud Internet of Things Intelligent Applicationsが、注意を要する潜在的なインシデントを特定したようです。このロボットアームは、品質リスクをもたらす可能性があります。

反応ではなく予測する

IoT Intelligent Applicationsのデータを掘り下げることで、このロボットアームのある属性で異常が検出されたことを確認できます。このダッシュボードにより、品質チームは生産中や現場において製品を監視することができます。異常を自動通知することで、問題を未然に対処することができます。

製品データ・ソースが単一であるため、すぐに使える統計的プロセス管理を用いて、指定されたトルク範囲を使用した生産データの監視を行い、潜在的な不具合を予測することができます。

品質問題の通知

Quality Managementで未処理のインシデントをさらに調べると、IoTアプリケーションが自動的に問題レポートを生成していることがわかります。エスカレーションが必要な重度のトルク例外が発生する可能性があるようです。

これらの情報を1つのシステムに集約することで、要件と設計故障モード影響解析（DFMEA）を結びつけ、品質評価を迅速に行うことができます。つまり、エンジニアリング設計、製造、サプライ・チェーン全体にわたって、品質を総合的に測定および評価することができます。

要件のトレーサビリティ

品質チームは、分析の一環として、技術要件を見直し、現在のトルク仕様やテスト・パラメーターを調整することで問題が解決するかどうかについての予測的なwhat-ifシナリオを実行することができます。

その他、詳細なリスク分析など、品質データをさらに高めるためのリスク軽減技術をシステム内でモデル化することができます。

より優れたリスク緩和

品質チームは、DFMEAを確認することで、リスクが予測され、運用要件と整合しているかどうかを確認し、可能な解決策が特定できるかどうかを判断することができます。

また、部品表の部品をスコアリングして分類することで、潜在的なリスクを判断することができます。リスクをスコアリングすることで、チームは問題になりそうな品目に注意を払うことができます。

リスク・スコアリングによるサイクル時間の短縮

ここでは、設計サイクルの早い段階でリスクのスコアリングを行い、潜在的な問題を監視する品目を選定します。リスク・スコアは、品質、サプライヤー、調達などの情報を集約し、品目が問題を起こす可能性を判断する上で役立ちます。

こうした潜在的な問題は、スコアによって優先順位が付けられ、品質チームは合成スコアを用いて、エスカレーションすべき問題や予防措置が必要な問題を判断することができます。

予測的な行動

クローズド・ループ・プロセスでは、新しいワークフローで根本原因の分析が開始され、ロボットアームが現場で問題を起こす前に、広範囲にわたるチームが協力して製造現場全体で潜在的な問題を緩和および抑制することが可能です。

この画面では、さまざまな製造拠点にまたがる問題レポートや、さまざまな品質と製品データの内部関係を確認し、問題の範囲を把握する上で役立ちます。ここから、問題に対する最適な解決方法を判断できます。

統合的な根本原因の分析

この場合、石川と魚の骨の図としてモデル化された文脈的な根本原因分析を行うことで、製品を技術要件と結びつけ、サプライ・チェーンの問題を早期に軽減することに役立ちます。

根本的な原因は、外部サプライヤーから納入されたモーターの故障で、トルク仕様に適合しないことが判明しました。

サプライヤの問題の解決

サプライヤーに関するあらゆる品質問題について、監査と調査を開始することができます。

この場合、監査からサプライヤーのモーターに問題があることが通知されます。サプライヤーが、モーター全体の品質を修正し、製造プロセスを改善するよう要請を受けたことがわかります。

製品問題の解決

サプライヤーが問題を解決するまでは、エンジニアリング・チームは、モーターが仕様通りのパフォーマンスを発揮し、トルク性能を向上させるサプライヤーへの変更を開始することができます。これにより、将来的に不良品が製造されることを防ぐことにもなります。

このような措置を、ロボットアームの設計から製造まで一貫して行うことで、製造拠点間の品質基準を維持することができます。

全体的な品質の向上

サプライヤーの変更による新たなモーターの導入後、IoT接続で現場の資産を監視することで、ロボットアームが標準的なパフォーマンスを発揮していることを確認することができます。

このクローズド・ループの品質プロセスにより、問題を記録および予測し、問題が現場で顧客に影響を与える前に措置をとることができます。

品質はすべての人の課題

グラフィック表現により、組織内のあらゆるチャネルをより早期から品質プロセスに参加させることができます。この画面により、製品ライフサイクルのどの段階でもドリルダウンして、相互に関連するデータ間の関係や品質問題の相互依存性をより深く理解することができます。ここでは、品質に関するイベントの影響を検索して確認することができます。

競争上の差別化要因としての品質

このような品質に関する情報がすべてコンテキストに沿って利用できるため、初期設計を応用して製品を改善し、顧客を継続的に満足させることができます。また、同じ情報を使って、将来の商品に関する潜在的な新しいアイデアをイノベーターに知らせることができます。

サイロ化した品質アプリケーションは、もはや顧客の要求をサポートしません。Quality Managementは、Supply Chain & Manufacturingスイートに組み込まれたOracle Cloud PLMの統合機能で、クローズド・ループを通じて製品データを推進し、エンドツーエンドの品質を加速させるための単一のデジタル・スレッドを作成します。その結果、顧客ロイヤルティ、ブランド認知、ROIが向上し、競争力が強化されます。