Kazuhiro Yamasaki, Daiwa Steel Tube Industries

The IML Insights team took a trip to Tochigi, Japan, to Daiwa Steel Tube Industries, a steel tube manufacturing company founded in 1932. We had the opportunity to sit down with Kazuhiro Yamasaki, Managing Director of Factory Operations, and talk about his experience working with the IndustrialML platform, the manufacturing industry, and how using a smart factory system can improve manufacturing processes.

As a director, you see both the field and the office, so please tell us how you utilize a smart factory system and the advantages of doing so.

Mr. Yamasaki: Basically, understanding the current situation. The great advantage is that we can all understand what is happening now. From my standpoint, I don’t look at every single detail, but on the other hand, I want to know what is happening wholly, and I think it is a great advantage to be able to see what is happening in various places in real-time.

取締役として現場も事務所も見ている中でSFSをどういうふうに活用しているのか、どういった利点を感じるか教えて下さい。

山﨑：基本的に現状の把握。今何が起こっているかをみんなで把握できることがすごい利点。自分の立場的に一つ一つの細かいところまでというのはそこまで見ない、一方で全体のことが知りたい、今、色んな所でいろんなことが起きていると言うのが見られるのが大きな利点かなと思います。

If not a smart factory platform, what is the alternative?

Mr. Yamasaki: We still do this from time to time, but I think we have to check with each person individually. We confirm each case separately. On the other hand, if we forget to confirm, that’s the end of it, so this platform is beneficial.

プラットホームでなければ他の解決方法って何でしょうか。

山﨑：今もたまにやっていますが個別に確認するということになると思います。個別にこちらから確認する。逆にこちら側が確認を忘れてしまうとそれまでなので、今、この機能があって助かってます。

What are some of the operational and challenging initiatives you are undertaking as a managing director? What is the biggest challenge you face at the moment?

Mr. Yamasaki: The challenge for the factory as a whole is to pass on skills. We are old-fashioned people, so it is a challenge to pass on skills from one person to another or to hand down skills because we depend on others.

取締役としての操業的で且つチャレンジングな取り組みは何でしょうか。現時点で最も課題になっているのはなんですか？

山﨑：工場全体で課題になっているのはやっぱり技術の継承。我々がどちらかといえば古い人間なので、人が人に伝える、技の伝承みたいな、一方でこれは人に依存してしまうので課題だなと感じています。

What do you feel is the effective part of using a smart factory system?

Mr. Yamasaki: There are several things, but I think the most important thing is quantification since it is a system. We are trying to use numerical values to judge various things, and I think it is good that we can quantify what used to be judged simply by the senses or human judgment. When we give instructions to the people who actually do the work, a ticket is issued, and they work based on that ticket. I think it is good that the system works in a structured way.

現時点でSFSがある程度活用されていると思いますが、気軽に使われている部分に関しては何が有効であると感じますか？

山﨑：いくつかあると思いますが、システムなので一番は数値化だと思います。数値をもっていろいろな物を判断していこうという取り組みをしているので、今までは感覚で「こんな感じ」判断していたもの、人が判断していたものを数値かできているのが良いと思う。実際に作業する人に指示を出す際にチケットが発行されてそれに基づいて作業していく。仕組みで動いていくというのが良いと思います。

The IML platform has several functions, can you share an example of how it has actually been useful to you?

Mr. Yamasaki: At this point, we don’t have any solid examples yet, but I think there are many possibilities. If I had to pick, for example, we have the roll order sheet out in the ROC, but the order of the rolls is fixed, and in the past, I would have had to ask people where the work directives were, but now it’s convenient because I can check them anywhere.

IMLのプラットフォームにいくつか機能があると思いますが、実際に山﨑さんの役に立った例はありますか？

山﨑：現時点ではまだしっかりとした例はないですが、可能性は沢山あると思います。強いて言えばロール指令書をROCで出していますが、その順番が決まっていて、今までであればロール指令書を見ながら進捗を作業者に聞いたりしていたが、今は誰に聞くこともなく進捗が確認できるので便利ですね。

I recall that the furnace temperature is a rather recent development.

Mr. Yamasaki: It is very helpful to know the current temperature of the pre-heater and the temperature of the furnace, as these affect the lifetime of the furnace.

私がぱっと思い出すのは炉の温度は割と最近の話ですよね。

山﨑：路の温度や加熱機の温度が表示されているというのは精度の問題はあっても今何度なのかわかっていれば窯の寿命にも関わってくるので助かります。

What do you think the real-time data display and the audio and video displays are doing to optimize on-site operations compared to what they were before they were implemented?

Mr. Yamasaki: For example, in terms of voice, it has improved communication. All you have to do is speak first. I think this is a great idea. Looking at video feeds, there are two major benefits. One is that if you see the entire manufacturing line, you can see the movement of people. You can see people gathering in departments where problems are likely to occur. The other is to look at it from a micro perspective. It becomes possible to judge whether this product is good or bad. I have great expectations for this kind of technology. When you are actually watching the video in real-time, you can see that “Oh, it has stopped!” I can tell when I see the video in real-time. And from there, the alarms of the system go off. Then you can see what the exact problem is. I can see why the alerts are coming out in rapid succession, saying, “There is an error in this part of the system.” In this case, it says that the amperage of the DS motor is very low. What’s wrong with this? This is related to the galvanizing process. If so, the cause-and-effect relationship becomes clearer little by little. I think it’s good to be able to understand the cause-and-effect relationship by using numerical values.

リアルタイムのデータの表示と音声やビデオの表示が実装される前と比べてどういった現場の操業最適化に繋がっているか何かあれば教えて下さい。

山﨑：例えば、音声の観点でいうとコミュニケーションの改善もありますし、起きたことを後に伝えるにしてもまずは音声で残しておいてそれを文字起こしすれば手間がかからないですよね。まずは喋っておけばいいので。こういうのはすごく良いと思います。映像の観点で言うと、大きく2つあって、1つは大きくライン全体を映しておくと人の動きが見える。問題が起こりそうな部署には人が集まってくるのがわかる。もう1つはミクロの視点で見る。この状態がいい状態なのか悪い状態なのか判断がつくようになる。こういったところにはすごく期待しています。実際にリアルタイムで動画見ていると「あ、止まった！」って分かるんですよ。そこから警報としてブッブブッブ出てくるんですね。そうするとこれこういう問題ですよ。こういうところでエラー出てますよってアラートがだだだっとでてくるのはなるほどなと思いますし。まさしく今で言うとDSのモーターの電流がすごい低くなってるよって出てる。これって何がだめなの？これはメッキに関わってくるよ。だとすると因果関係が少しずつ明確になってきます。数値で分かってくるというのは良いなと思います。

At the moment, all on-site workers are under your supervision and receive real-time work instructions via alerts. Can you tell us a bit about this?

Mr. Yamasaki: First, I can give instructions to each person based on their position. Not vague instructions, but clear instructions. If you can provide more specific instructions with a numerical value, then, in a sense, you can do something different until that instruction arrives. For example, the entire team can have time to think about various improvements. I think it is very effective to be able to make that time. Until now, we had to stay on-site and keep an eye on the condition of the tube mill. But now that the system is watching over it instead, we can do something different during that time. So, it allows people to make time for what they are supposed to be doing. Whether or not to do so may be a decision to be made at that time, but on the other hand, I think that creating such an environment is a very effective measure for the future.

現時点では現場の方はみなさん山﨑さんの部下で、リアルタイムでアラートを通じて作業に関する指示を受けられる様になっているのですが、その利点は何だとお考えですか？

山﨑：まず一人ひとりの持ち場を見て指示をできることですね。曖昧な指示ではなく明確な指示。その上でより具体的に判断数値を持った指示を出せれば、ある意味その指示が来るまでは違うことをやっていて良いんですね。例えば班全員で色んな改善を考えたりするための時間ができる。その時間が作れるっていうのはとても有効だろうなと思います。今までは現場にいてずっと造管状況を見ていなければいけなかった。でもそれを変わりにシステムが見ていてくれるので、その間違うことができる。「人」がやるべきことに時間を作れるんですね。実際にそれをするかはその時の判断かも知れないですが一方でそういう環境が整うというのは将来に対してとても有効な手立てではないかなと思います。

It is also connected to the passing on of skills that you mentioned earlier.

Mr. Yamasaki: For example, when there is a change in what to produce, some people start preparing five or ten minutes in advance. The time it takes may differ from person to person, but there must be best practices, and if the time is short, it is not good enough. First, clarify the standards to ensure quality with safety as the top priority. This will then be developed horizontally, and everyone can do it. Once that time is clarified, other things can be done until that time. Something like that.

先程言っていた技術の継承にも繋がっていくんですね。

山﨑：例えば作るものが変わる時、人によっては5分前、10分前から準備しだす。人によってかかる時間は違うかも知れませんが、ベストプラクティスがあるはずで時間が短ければ良いかのかというと雑だったらいけないですよね。まずは安全最優先でしっかりと品質を担保できる基準を明確にして。それが横展開されてみんなでできるようになる。その時間が明確になればそのタイミングまで別のことができるようになる。みたいな感じですね。

Looking 10 years ahead, can you imagine how the IML platform will be utilized in the future and what it will actually be useful for?

Mr. Yamasaki: It is difficult to say exactly what will happen 10 years from now, but in a simple vision, DSTI will coexist with AI with IML’s help.  Japan’s population is shrinking and the number of people is decreasing, so it is very difficult to do what is physically demanding. So, as much as possible, we should leave to systems or AI what can be entrusted to them, and let human beings do what only human beings can do. The knowledge and wisdom that we have now will be absorbed into the system. This is the way it will be, and I would like to make it that way.

最後の質問です。現時点ではシステムの活用具合は波があると思いますが10年先を見据えてIMLのシステムはこの先どの様な活用状態になっていて実際に何の役に立っているか想像つきますか？

山﨑：10年後がどうなるか、はっきりは言えないですが、基本的にはAIとの共存ですよね。AIがやることはAIがやってヒトがやることはヒトがやる。日本は人口減少で人が減ってくるし、体力的にキツイことは中々難しい。じゃあできるだけシステムであったりAIであったりに任せられることは任せる。人間じゃないとできないことはしっかりと人間がやる。みたいな区分けができかつ、その内容が今我々が持っている知識だったり知恵だったりものがしっかりと吸収されていく。そういう形になっていくだろうし、そういうふうにしていきたいと思っています。