工場のIoTを考えた時、まったく新しい機器を調達したり、高額な設備投資を行うことは難しい。
そういう局面であっても、ありものをうまく活用することでスマートファクトリーを実現することは可能だ。
スマート工場EXPOのレポート第2回では、そういったソリューションを紹介する。
インターネットカメラを最大8つまでつないで課題発生を検知するリコーの「オールラインレコグナイザー」
リコーでは、インターネットカメラを最大8つまでつなぐことができ、つないだカメラの映像に対して様々な仕掛けを施すことができるソリューションが紹介されていた。
このソリューションでは、撮影している動画に対して、トリガーを設定したり、チェックポイントを設定したりすることができるのだ。
下の例では、白い枠の部分に製品が流れてきたら、黄色いポイントにネジが正しくついているかをチェックするということができる。
映像データを学習しているカメラなので、その差分でネジが実際についているかどうかがわかるということだ。
また、問題が起きた際は、ビューワーで過去に振り返ってどういう状態であったかを確認することもできるという。
実際の工場では、優先LANを引くこと自体が簡単ではない場合もあるというが、このソリューションはすでに某工場では活用されているということだ。
パトランプを活用した機器の稼動状態を把握する、B-EN-Gの「MC Signal Chain」
B-EN-Gでは、パトランプの状態を取得することで、機器の稼動状況を可視化するソリューションを紹介していた。
パトランプは大抵の工場であることから、追加の設備投資がほとんどいらない。一方で、その状態をモニタリングすることで、稼動状態がわかるということだ。
他にも、VRを活用して工場のラインを作る前に、人が動きやすいか、無駄がないかなどをバーチャル世界で検証することができるソフトウエアも展示がされていた。
多くの工場にとって、高価なセンサーなどの設備投資を必要とするIoTは負担が大きい。なるべくもともとあるものや、安いデバイスを活用したソリューションが望まれるところだが、今後、機材はありものだが、機械学習などを活用したインテリジェントなセンサーに代わるものが今後でてくることだろう。
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IoTNEWS代表
1973年生まれ。株式会社アールジーン代表取締役。
フジテレビ Live News α コメンテーター。J-WAVE TOKYO MORNING RADIO 記事解説。など。
大阪大学でニューロコンピューティングを学び、アクセンチュアなどのグローバルコンサルティングファームより現職。
著書に、「2時間でわかる図解IoTビジネス入門(あさ出版)」「顧客ともっとつながる(日経BP)」、YouTubeチャンネルに「小泉耕二の未来大学」がある。