AWSによるリーンな日常管理

Tulip Leanの日常管理ボードからのデータを記録システムでコンテキスト化し、業務改善に関するより良い洞察を得る。

目的

リーンデイリー管理ボードは、セル、ライン、工場レベルでの可視化を可能にするために極めて重要です。また、3つのレベル（セル、ライン、工場）すべてでミーティングを厳格に推進し、必要に応じて問題を簡単にエスカレーションできるようにすることも重要です。

また、これらの会議を可能な限りデータ駆動型にすることも重要である。Learn more with our article all about Lean Daily Management here{target=_blank}

リーンデイリーマネジメント会議は、通常、以下のようなSQDCボード（安全、品質、納期、コスト）を中心に展開することができる：

TulipとAWSを使うことで、次の2つの重要な改善ができる。1.TulipアプリでLean Daily Managementボードをデジタル化し、メトリクス取得とエスカレーションアクションの記録を合理化する 2.リーン日次管理アプリのデータをAWSにストリーミングし、エンジニアリング、サプライチェーン、その他の企業データのコンテキストでさらに分析できるようにする。

リーン日常管理ボードのこれら2つの改善領域は、現場からの製造データに根ざしたより広範な企業レベルの改善機会だけでなく、重要なアクションをより具体的に作成する機会を創出する。

例としては、オペレーターからのフィードバックに基づいて部品を再設計するエンジニアリングなどがある。

アーキテクチャとセットアップ

アーキテクチャには、データの取り込みとストレージの要件に応じていくつかのオプションがあります。 以下に、開始するためのアーキテクチャのサンプルを示します：

以下、順を追って見ていきましょう。

データ作成

Tulipのアプリは、リーンな日常管理会議を管理するために使用されます。ライブラリーのリーンダッシュボードアプリなどをこの目的に使用できます。

これにより、監督者は現場レベルの詳細を明確に把握し、完了記録またはチューリップテーブルに保存することができます。

データの取り込み

データアナリストは、シンプルなラムダ関数を使用してTulipからデータを照会するか、Glue ETLでより堅牢なスクリプトを使用することができます。これは既存の経験や作業負荷の要件に依存します。データのクリーンアップが必要な場合、Glue ETLはより多くのオプションを提供するかもしれません。 AWSのラムダ関数からチューリップテーブルのデータをクエリするためのこのガイドは、両方のオプションに適用できます。

ERP やその他の企業データの取り込みとコンテキスト化については、REST API や Glue ETL / Lambda から AWS AppSync の利用まで、様々なオプションが存在する。

オプションとして、機械データをIoT SitewiseまたはIoT Coreから取り込み、現場の状況をさらに把握することもできる。

データストレージ

Tulipと他の企業システムからのデータは、多くのオプションで保存することができます。リレーショナル・データベース：既存のリレーショナル・データベース（AWS RDSなど）を使用して、日々の管理データを保存し、ビジネス・インテリジェンス（BI）ツールで分析することができます：データレイク：S3をGlueやAWS Athenaと組み合わせることで、データベースを使わずに簡単にデータを保存し、サーバーレスでAthenaを使ってクエリを実行できる。

データ分析と可視化

簡単な出発点として、Amazon Quicksight、PowerBI、TableauなどのBiツールで洞察を分析することができる。

さらに深い分析が必要な場合は、Sagemakerノートブックなどのツールを使用して、より詳細なレベルでリーンな日常管理情報を分析することもできます。

価値創造の例

サプライチェーンとエンジニアリングのフィードバック

リーンな日常管理データをサプライチェーンやエンジニアリングのデータと一緒に分析することで、不良問題や納期問題の根本原因が、サプライチェーンや製品設計自体のより広範な問題に起因しているかどうかを理解することができます。製造現場（リーンデイリーマネジメント）、サプライチェーン、エンジニアリングにまたがるデータを文脈化することで、このような広範な分析が可能になります。

ベンチマーキング

複数のライン、事業所、ビジネスユニットにわたるリーン日常管理データを集約することで、ベンチマークが容易になり、トップクラスの業績を上げているセルを理解し、企業全体にわたってリーディングプラクティスを最適な形で伝える方法を理解することができます。

次のステップ

この初期アーキテクチャをマスターしたら、機械IoTデータからの洞察を重ねることは、現場のパフォーマンスの全体像を描くための素晴らしい次のステップです。

さらに、Tulipからすべてのデータを適切にフェッチするための詳細については、Fetch all Tulip Tables Articleをご覧ください。