CASE STUDIES
HELLA: Global Tier One Automotive Supplier
Drishti makes a practical AI solution a reality in 10 weeks and helps the HELLA team uncover improvement opportunities.
Client Overview
HELLA is a lean manufacturer and one of the world’s leading automotive suppliers. Their world-class team had historically used state-of-the-art lean methodologies and advanced technology to optimize their production. When the HELLA Ventures team met Drishti, they discovered an opportunity to take an evolutionary step in their lean manufacturing practices with our AI-powered video and analytics.
クライアント概要
HELLAは、リーン生産方式を採用する、世界有数の自動車部品メーカーです。同社の世界トップクラスのチームは、歴史的に最先端のリーン手法と先進技術を駆使して生産の最適化を図ってきました。HELLA Venturesチームがドリシュティ と出会ったとき、彼らは我々のAIを搭載したビデオと分析によって、リーン生産の実践を進化させる機会を発見しました。
The challenge: discover hidden opportunities for optimizations
HELLA’s operations team wanted to see if Drishti could truly find hidden opportunities for optimization. So they deployed Drishti on one of their best-running, most highly optimized lines to see what Drishti discovered.
10 weeks later, they had the results they needed to move forward with the Drishti deployment in more plants around the globe.
課題：最適化のための隠れた機会を発見する
HELLAのオペレーションチームは、ドリシュティ が本当に隠れた最適化の機会を見つけることができるかどうかを確かめたいと考えていました。そこで、最も稼働率が高く、最も最適化されたラインの1つにドリシュティ を導入し、ドリシュティ が何を発見したかを確認しました。
10週間後、彼らは世界中のより多くの工場にドリシュティを展開するために必要な結果を手に入れたのです。
The solution: AI-powered production with Drishti data and video
HELLA's objective was to identify standardized work deviations and areas for productivity improvements. Their continuous improvement team used Drishti to record cycle times for each workstation on the line in preparation for a kaizen event.
They deployed 12 Drishti video streams running both tiers of Drishti software:
その解決策ドリシュティ のデータと動画でAIを活用した制作を実現
HELLA社の目的は、標準的な作業の偏差と生産性向上のための領域を特定することでした。同社の継続的改善チームは、カイゼンイベントの準備のために、ドリシュティを使用してライン上の各ワークステーションのサイクルタイムを記録しました。
彼らは、Drishtiソフトウェアの両層を実行する12本のDrishtiビデオストリームを配備しました。
Allows manufacturers to use live and recorded video from every station to improve assembly line quality and productivity
Uses AI to continuously measures cycle time for monitoring and rapidly improving line performance
各ステーションのライブ映像や録画映像を利用して、組立ラインの品質と生産性を向上させることが可能
AIでサイクルタイムを連続測定し、ラインパフォーマンスを監視して迅速に改善する
Putting it to the test
Marcos Aurelio Alves Junior is the operational excellence and industrial engineering manager at HELLA Mexico. He was tasked with the Drishti project and had the Drishti Customer Success team to support him.
Drishti’s team not only provided guidance on how to use the Drishti system, but also provided expert feedback on improvement activities and where to prioritize efforts. Within five weeks, the HELLA team had Drishti-generated analytics for the kaizen event, including line balance, cycle time frequency by workstation and production trends.
This wasn’t like any other kaizen event Alves had run in the past.
テストにかける
Marcos Aurelio Alves Junior 氏は、HELLA Mexico 社のオペレーショナルエクセレンスおよびインダストリアルエンジニアリングマネージャーを務めています。彼は、ドリシュティ プロジェクトを任され、ドリシュティ カスタマーサクセスチームが彼をサポートしました。
ドリシュティ のチームは、ドリシュティ のシステムの使い方を指導するだけでなく、改善活動や取り組みの優先順位について、専門家によるフィードバックも行いました。5週間以内に、HELLAチームはカイゼンイベントのために、ラインバランス、ワークステーションごとのサイクルタイム頻度、生産トレンドなど、ドリシュティ が生成した分析結果を手に入れました。
これは、アルベスが過去に行ったどのカイゼンイベントとも違っていた。
“Normally with a kaizen event you record a hundred cycles through time and motion studies,” said Alves, “Drishti records 500 or 1000 cycles without people feeling observed, so there’s no skewed data. You have the real environment at your fingertips for a much more realistic kaizen, and you can run it whenever you want.”
「通常、カイゼンイベントでは、タイム＆モーションスタディを通じて100サイクルを記録しますが、ドリシュティ は500サイクルや1000サイクルを記録するので、人々が観察されていると感じることがなく、データに偏りがありません」とAlvesは言います。ドリシュティは、500サイクル、1000サイクルを記録します。
The HELLA team used Drishti’s line variability and trend charts to surface cycle time anomalies and click into videos directly from the charts. With videos at their fingertips, the ways to balance lines out don’t become huge, time-consuming puzzles to solve. They could now improve the lines more frequently and with better insights.
HELLAチームは、ドリシュティ のライン変動とトレンドチャートを使用してサイクルタイムの異常を表面化し、チャートから直接ビデオにクリックしました。動画が手元にあるため、ラインのバランスを取る方法が、巨大で時間のかかるパズルになることはありません。今では、より頻繁に、より優れた洞察力でラインを改善することができるようになりました。
The results: new lean processes pay off
結果：新しいリーンプロセスが功を奏する
0%
decrease in cycle times
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increase in productivity
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increase in OEE
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サイクルタイムの短縮
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生産性向上
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OEEの向上
Alves and team completed the Drishti-supported kaizen event proving that highly optimized lines still have greater productivity potential and believing continuous improvement activities could actually be run continuously.
Overall, the team saw a 7% decrease in cycle times while productivity increased by 5%. The result was a capacity increase of tens of thousands more automotive electronic product components per year. Reductions in labor costs came from the ability to re-balance the line and immediately react when variability showed up between shifts – improving productivity.
Now, HELLA is expanding its Drishti deployment to additional plants around the globe. In HELLA’s view, the team has broken through a lean production barrier with new AI and video technologies supporting their push into the era of AI-powered production.
アルベスたちは、高度に最適化されたラインにはまだ大きな生産性の可能性があることを証明し、継続的な改善活動を実際に実行できることを確信し、ドリシュティ の支援による改善活動を完了させたのです。
全体として、サイクルタイムが7％短縮され、生産性は5％向上しました。その結果、自動車用電子製品部品の生産能力が年間数万個増加したのです。人件費の削減は、ラインを再バランス化し、シフト間の変動に即座に対応できるようになったことによるもので、生産性が向上しました。
現在、HELLAは世界中の追加工場にドリシュティ の展開を拡大しています。HELLAの見解では、AIを活用した生産時代への推進を支える新しいAIと映像技術で、無駄のない生産の壁を突破したことになります。