エネルギー多消費型産業の電力消費と歩留まりを統計的手法で最適化 Optimize Energy Consumption and Yield in Energy-Intensive Industries With Statistical Methods

コストを削減し、生産効率を高め、業界が環境に与える影響を最小限に抑えたいとお考えですか？

すべての産業、特に鉄鋼、アルミニウム、セメント、石油化学などのエネルギー多消費型産業は、このような課題に対処しなければならないという継続的なプレッシャーの下にあります。サプライチェーンの圧力、持続可能性、厳しい規制環境、消費者の高まる期待、世界的な電力危機による電力価格の急騰により、マージンと収益性が圧迫されています。

リスクの高い業界では、工程の最適な設定を迅速に特定し、時間、コスト、資源を節約できる体系的かつ効率的なアプローチが必要です。

品質の問題を是正し、工程を改善する一般的な方法は、一度に1因子のアプローチです。ですが、この方法だと時間とコストがかかって、最適な結果を得られないことも少なくありません。さまざまな因子同士がどう影響しあうかの情報を得るのが難しいこともあります。

DOEとは？

上記の課題を克服するのに役立つ、強力で構造化されたツールがあります。実験計画（DOE）です。DOEとは、ユーザーが目的とする結果に対する変数の影響を調べられる統計的アプローチであり、工程と製品を最適化する効果的なツールになります。DOEには、入力因子を体系的に変化させ、結果として得られる出力応答を測定する一連の実験が含まれます。

DOEを使うメリット

DOEを使うことには、以下のように多くのメリットがあります。

• 電力消費と歩留まりに影響を与える特に重要な工程変数を特定できます。それらの変数を最適化することで、製造工程の全体的な効率を改善しながら、電力消費と廃棄を削減できます。これにより、環境への影響を減らしながら、生産性と品質を維持または改善できます。
• DOEを使うことのもう1つのメリットは、従来の試行錯誤する手法に比べて時間と資源を節約できることです。入力因子を体系的に変化させる一連の実験を実行することで、最適な工程設定をすばやく特定でき、時間とコストの両方を節約できます。必要な実験の量を減らすことができれば、結果として実験コストを削減できます。
• DOEで、製造工程とその根底にあるメカニズムを深く理解できます。目的とする結果に対する工程変数のいくつもの影響を調べられる体系的なアプローチを提供することで、他の手法では不可能な洞察を得ることができます。このようにして、工程がどのように動くかをよりよく理解できるため、さらなる改善と革新につながる可能性があります。

MinitabのDOE

Minitabのパワフルなソフトウェアがあれば、DOEが楽になります。

• Minitabには、スクリーニング計画、要因計画、応答曲面計画などのさまざまなDOE手法が用意されています。実験を作成し、実験の適切な実行回数と反復回数を決定して、目的の精度を達成するのに役立ちます。
  
• また、実験結果を分析し、電力消費、歩留まり、その他の応答に最大の影響を与える主要な工程因子を特定できます。
• Minitabを使用すると、望ましさ分析や応答最適化などの最適化手法で、主要な工程因子の最適な設定を割り出せます。
  
• Minitabのリアルタイムのデータ分析とアラートで、最適な工程設定からの逸脱を特定して修正できるため、DOEからの最適なソリューションが有効かどうかの検証実験を簡単に実行できます。
• Minitabは、組織が実験結果を文書化し、他の利害関係者と効果的に共有するのに役立ちます。

詳細をご覧になりますか？

Minitab Statistical SoftwareのDOEによる工程最適化への効率的なアプローチを用いて、組織は電力消費を削減し、歩留まりを改善できます。Minitabは、高度な分析機能とデータの民主化により、企業が従業員を最大限に活用して、電力消費と廃棄を最小限に抑えながら望ましい結果を達成するお手伝いをいたします。