製造業のIoTはPoCから具体的なソリューションへ　—第3回IoT/M2M展【秋】レポート

IoT、M2Mに関連するあらゆる製品や技術が一堂に会する専門展、第3回IoT/M2M展【秋】が2017年11月8～10日の3日間、幕張メッセで開催された。

今回も様々な展示を目にすることができたが、そのなかでも特に、生産ラインの見える化やペーパーレス化、VRの活用など工場のデジタライゼーションを支援する製品やサービスが多い印象を受けた。

国内製造業のデジタルマニュファクチャリングについて、昨年は企業の過半数が生産情報のペーパレス化に移行するレベル1の段階であり、レベル2の工場のモニタリングまで到達しているケースは少数であったとIDCは報告している。

IDCが2016年国内製造業のデジタル化状況を発表、全体的にはまだ紙ベースの情報をデジタル化する取り組み（レベル1）が主軸

2017年の現在はどのような状況なのか、製造業のIoTを支援する各社の取り組みを取材した。

ファナックのオープンプラットフォーム「FIELD system」

産業用ロボットやCNC（Computerized Numerical Control）のメーカーであるファナックは、産業用プラットフォーム「FIELD system」の運用を本年10月よりスタートさせた。

今回の展示会でも会場中央に大きなブースをかまえ、その「FIELD system」の概要について紹介するとともに、商談スペースも広く用意されていた。

「FIELD system」は、同社が2016年4月よりシスコシステムズ、ロックウェル・オートメーション、Preferred Networksと共同で開発を始めたオープンプラットフォームだ。

工場のIoTを推進するにおいて、さまざまなプロトコルやベンダー仕様が入り乱れる工場の製造設備をどうつなぐかということが重要なポイントとなってくる。

それに対して「FIELD system」は、シスコのネットワークを通じて工場内のエッジコンピューティングに接続する仕組みを開発。さらに、そこから吸い上げたデータからAIを活用した予知保全を行い、ZDT（Zero Down Time）を実現するソリューションを展開している。

「FIELD system」の特長は、「エッジヘビー」なアーキテクチャであることだ。エッジを重視することで、リアルタイムの情報処理が可能。またセキュリティを担保しながら工場の可視化ができるので、現場にも受け入れられやすいという。

ただ、大規模なコンピューティング処理が必要な場合は、柔軟にクラウドと連携することが可能な仕組みになっている。

「ラインビルダー」としてIoEソリューションを推進するジェイテクト

トヨタグループで、自動車部品や工作機械のメーカーであるジェイテクトは、最近ではスマート工場の生産ラインを構築する「ラインビルダー」として企業を支援する取り組みを強化しているという。

そのなかで同社が掲げるコンセプトが「IoE」（Internet of Everything）だ。モノだけではなくヒトやコトまでつなげるという意味が込められている。

ジェイテクトもさきほどのファナックと同様「エッジヘビー」の考え方で、データ解析もエッジで行う方針だという。それは「トヨタ生産方式」の基本コンセプトの一つである「自己程完結」を実現することにもつながるということだ。

ジェイテクトの「エッジ」機能を担うのが、「JTEKT-LINK」。これには、ボード型PLC「TOYOPUC-Plus」とデータ解析を行う「TOYOPUC-AAA」が組み込まれている。

「TOYOPUC-Plus」はさまざまな規格のネットワークやデータ形式に応じたインターフェース・モジュールが揃っており、既存設備にアドオンするだけで多様なデータを収集できることが特長だ。

また、「TOYOPUC-AAA」は同社独自の機械学習エンジンをベースにさまざまな解析ができるエッジ型解析モジュールだ。これが「JTEKT-LINK」に組み込まれることにより、PLCやCNCを持たない設備からのデータも収集することができるという。

同社IoEシリーズの最新の製品は、「JTEKT-SignalHop」だ。これは、製造設備の信号灯（シグナルタワー）から「赤色」「黄色」「緑色」という稼働状況のデータを収集し、可視化するというソリューションだ。

データ収集には、ワイヤレス通信が可能な送信機を信号灯の上に「接着」するだけでよく、専用のランプへの置き換えは必要ない。写真の赤い信号の上にある白い端末が送信機だ。

さらに、この信号灯から得られたデータは、一度コンテックのデータロガーを経由して「TOYOPUC-AAA」へと送られ、モニタリングやデータ分析を行うことができる。

IoTのオールインワンパッケージを提供するカウベルエンジニアリング

カウベルエンジニアリングも、シグナルタワーから稼働状況のデータを収集するソリューション「ファクモニ」（FacMoni）を展示していた。同製品の特長は、ユーザーがすぐに使える「オールインワンパッケージ」がコンセプトであるということだ。

信号灯にはセンサーユニットを取り付け、そこからBLEでゲートウェイ「コンベリオ」（ConverIoT）へと送信する。写真左上の正方形の端末がコンベリオ、長方形の白い小さな端末がセンサーユニットだ。

また、このコンベリオは信号灯以外のセンサーにも対応可能で、顧客の課題や要望に合わせて柔軟にカスタマイズも行っていくという。

次に、ファクモニでは、収集したデータからPCやタブレットを用いて稼働状況をモニタリングすることが可能。写真にあるアンドン画面には、「赤色」「黄色」「緑色」で稼働状況が示され、現場の人が視覚的に把握できるようになっている。

また、「停止」や「稼働」の下に表示されている数字は製品のショット数であり、これにより「計画に対して、今どれくらい製造できているのか」という製造状況の進捗をトレースすることができる。

また、同社はセンサーとゲートウェイをつなぐ無線通信としてLoRaを検討しているという。BLEでは100 mしか届かないとのことだが、LoRaを使えばより大規模な工場でも使用できると期待される。

実際に、同社ではLoRa対応のモジュール基板を作成し、今後導入を検討しているとのことだ。

シーイーシー（CEC）の「Visual Factory」

シーイーシー（CEC）は、ものづくりの「見える化」を実現する「Visual Factory」をテーマに各種製品のデモを行っていた。

同社は3つのIoTとして、設備＝IoM、人＝IoH、モノ＝IoTと表現しており、それがよくわかるデモとなっていた。

まず設備に関しては、同社は「Facteye（ファクティエ）」という稼動監視・実績管理システムを提供している。CNCからのデータ取得について、ファナック、東芝機械、三菱電機、ヤマザキマザック、ブラザー工業、オークマの6社に対応した最新版を今月よりリリースしている。

また、新旧様々なメーカー・設備が混在する環境でもデータ取得・分析が可能で、ロボットやCNC、PLC、リレー接点からデータ取得に加え、イーサネットボードのない古い設備向けにパトライト社のAirGRIDと連携した信号灯のデータ取得もできるとのことだ。

では、人、モノについてはどのような製品があるのか。写真にあるのは、ファナック製のロボットとその周囲の関連装置の情報を3Dモデルで再現したものだ。

この画面は、設備・人・モノが動くと3Dモデルも連動する仕組みになっている。これはすなわち、各種センサーによって設備・人・モノの位置とその状況を特定し、管理ができることを示している。

たとえば、人ではヘルメットにセンサーが装着されており、その人がどこで何をしているかを特定することができるのだ。

また、ある工程で異常が発生した場合、PC上のアンドン画面で確認できるだけでなく、アラームが現場担当者のスマートフォンに通知される仕組みになっている（SmartFollow）。

そして、アラームを確認した担当者は現場に駆けつけるが、その対応が遅れてしまうケースもあるかもしれない。そのような場合も、設備・人・モノのデータを追跡することにより「なぜその担当者が遅れてしまったのか」を確認することができる。

さらには駆けつけた際、カメラ搭載のスマートグラスを装着することでその様子を記録し、「どのような対処をしたのか」のノウハウを蓄積するソリューションも同社は展開している（Smart Logger）。

また、完成した製品の品質に異常があった場合も同様に、人・モノ・設備のデータから原因をトレースできるという。その際にはモノの情報を収集する手段の一つとして、画像検査システム（WiseImaging）も導入しており、たとえば「ワークに肉眼では見えないこまかな傷があった」などの原因分析につなげることができる。

次に、スマートウォッチを用いた見える化のソリューションもある（Smart Logger）。これは、製造設備などに装着されたビーコンにスマートウォッチを非接触でタッチすることで、現場作業の動態や作業時間のデータを収集できるというものだ。

たとえば、ある現場担当者がこれから加工工程を始める場合、その設備のビーコンにスマートウォッチを近づけると、写真のように「加工」と表示される。これにより、その担当者が加工を始めたことがわかる。

こちらの写真は、検査工程。たとえばその作業にかかるとされる時間が10秒だった場合、10秒が経過するとアラームが通知されるようになっている（写真のように画面が赤色になる）。

このように全てをデジタル化する仕組みは、まるで自分がロボットのように管理されているように思うこともあるかもしれない。しかし実際はそうではなく、そのツールを用いて現場をどう変えていくかというカイゼンの意識を生むことが重要なのだと同社は考えているとのことだ。

実際に、この「Smart Logger」は旭硝子（AGC）との共同開発による製品だが、同社工場での検証の結果、大きなカイゼンの成果が生まれている。たとえばスマートグラスを用いた「Smart Logger」では、従来と比べてデータ収集から分析作業までの時間を1/10以下に削減できたという。

「製造現場密着型IoT」を推進するクオリカ

同社は、1982年に建設機械のコマツのIT部門から生まれた企業だ。そんな同社が掲げるのは「製造現場密着型IoT」。

製品群としては主に、クラウド対応生産管理システム「ATOMS QUBE」と、製造設備のモニタリングと予知保全を行う「CareQube+」を提供している。

「CareQube+」は、設備・機器から情報を取得するためのIoT端末、通信回線網から、クラウドを利用したデータベースサーバ及びアプリケーションに至るシステムをワンストップで提供するIoTプラットフォームとなっている（写真は、IoTプラットフォームの端末一式と稼働モニタリング画面）。

「CareQube+」の予知保全については、同社はNTTデータイントラマートの「intra-mart Accel Platform」（iAP）を活用している。このクラウドプラットフォームに蓄積されたさまざまなユーザーのデータから、AIなどを活用することで重要なインサイトを抽出し、自社ユーザーのアフターサービスに活かすという。

次に、同社が本年5月に企画開発を始めることを発表し、2018年4月からのサービス化を目指すとしたヘルメットマウント型ウェアラブルデバイス「AiboQube」を見ることができた。

現場にもっていく「相棒」という意味から「Aibo」と名づけられたこのウェアラブルデバイスは、業務改善、熟練技術者の技術継承、安全管理を目的としている。具体的には、以下の3つのアプリケーションを開発予定とのことだ。

• 遠隔作業支援：TV会議形式で画像共有、ボイスチャット、会話を保存しノウハウを蓄積など
• 作業手順支援：声で作業指示書・マニュアルを検索、画像処理で対象物を判定など
• 現場からの情報収集：脈拍・体温・血圧などのバイタル、気温・湿度などの環境データを収集など

こちらが実際のヘルメットだ。小型カメラ（環境センサー搭載）、スピーカー＆マイク、シースルースクリーン、小型プロジェクターから構成される。

特長は、スピーカーとスクリーン。現場では耳を塞ぐことは危険なので、骨伝導マイクとなっている。また、顔に密着するスマートグラスとは違い、顔より15 cm離れたシースルースクリーンにプロジェクターから画像や映像が投影される仕組みになっている。

また、ミズノが開発した耳たぶに装着する脈拍計「MiKuHa（ミクハ）」のプロトタイプもAiboQubeに含まれる。さまざまな企業が「MiKuHa（ミクハ）」の実証実験を行っており、AiboQube もそこに参画しているとのことだ。

写真の左にあるミズノのロゴが入った黒い端末が「MiKuHa（ミクハ）」本体で、耳たぶに装着したセンシング部分とケーブルでつながっている。

また、このAiboQubeのデータはWi-Fi接続で専用端末機と連携。Webアクセスすることにより情報を閲覧することができる一連の「Aiboプラットフォーム」となる予定だ。

生産スケジューラのアスプローバもIoTソリューションと連携

生産計画スケジューラのアスプローバも出展していた。しかし同社自身がIoT事業を行っているわけではなく、同社のスケジューラAsprovaと他のIoTソリューションを連携させることで工場の見える化につながったという。

そのひとつが、トーテックアメニティ（TOTEC）の事例だ。計画立案はアスプローバ、データ収集はシムトップスのMC-Web CONTROLLER、そして最後の可視化はウイングアーク1stのMOTIONBOARDを使うことで、最終的に生産現場の見える化に成功したのだ。

テクノツリーのペーパレス化ツールとUNIARKの見える化ツールが連携

テクノツリーのコアソリューションは、XC-Gate（エクシーゲート）というタブレットやPCを使って紙の帳票をペーパレス化するツールだ。

特長は、管理者がPCのエクセル画面からタブレットの入力画面を作成できるという点だ。エクセルで管理したいという現場のニーズが、開発の背景になっているという。

また同社は、上の写真にあるように「生産管理」→「人・機械のデータ入力」→「データ収集・管理」→「分析・見える化」までの一連の流れの中で、各社と役割分担を行いながらIoTプラットフォームを構築している。

生産計画はさきほどのアスプローバ、そして見える化はUNIARKのX-SCADA（Hyper Monitor）と協業している。

また、データ収集においてもたけびしのゲートウェイや明治電機工業のマルチデータボックスと連携しており、100社以上のPLCの任意情報を顧客のPCやタブレットから自由に取得できるシステムを構築している。

そのようにしてリアルタイムで得られたPLCデータをさきほどのタブレットで読み込む機能は、「XC-Gate.PLC」という製品が対応している。

「XC-Gate.PLC」ではさらに、読み込んだデータを可視化ならびにメールやPush通知で知らせることが可能。また、サーバ監視の機能により、一時保存されたPLCのデータを集計し、「XC-Gate」の実績としてデータベースに登録することができる。

そして、そのように蓄積されたデータの見える化や分析などをノンプログラミングで行えるツールがUNIARKのX-SCADAだ。

ビジュアルに特化したインターフェースやグラフを自在に作成できることが特長だ。写真にあるように、インタフェースは非常に見やすく使いやすいものになっていた。また、次の写真の「デジタル—入力/出力」にあるように、X-SCADAを通して製造設備の遠隔操作も可能だ。

また、UNIARKのX-SCADAとテクノツリーのXC-Gateは連動しており、次の写真にあるようにX-SCADAのインターフェース「Hyper Monitor」を通して、エクセルのグラフへとアウトプットすることが可能だ。

日本システムウエアのIoTクラウドプラットフォーム「Toami」

日本システムウエア（以下、NSW）は、クラウドプラットフォーム「Toami」を活用して、センサーから取得したデータを可視化・分析し、アフターサービスに活かす「設備リモートモニタリング」を展開している。

「Toami」は、セキュアなクラウド接続環境を構築していることや、NoSQLデータベースを用いているため製造設備から上がってくる大量のデータに対してもストレスなく処理し、活用できることが特長だ。

また、ERPやソーシャルなデータも欲しいという要望にも対応できることがメリットになるだろう。

こちらは、「Toami」により、収集したモータの振動データを故障予測につなげた事例だ。様々な分析アプローチを行い、正常モータと不良モータの振動特徴を抽出することで、故障予測を実現したのだという。

日本ラッドのIoTプラットフォーム「Konekti」

日本ラッドは、インダストリアルIoTのワンストップサービス「ラッド流Internet of Things」をコンセプトに、スマートファクトリーに必要なあらゆるツールを提供するIoTプラットフォームを提供している。

データ取得のレイヤーにおいては、マルチプロトコル、マルチベンダー、CNC/PLC混在でも対応できるという。

また、本年8月にはアドバンテックと業務提携を結び、「Konekti（コネクティー）」と連携した工場向けソリューション「Konekti Apps Connected Industries」をリリースし、「設備稼働」「生産状況」「故障監視」などの様々なBIアプリケーションを実装した。

また、予知保全のための解析は、「Konekti Prediction Core」で行う。これは、機械学習エンジンが搭載されたエッジでの解析になる。また、状況に応じてクラウドプラットフォームの「Konekti Cloud」とも連携可能だ。

村田製作所の「工場のリアルタイム監視システム」

電子部品メーカーの村田製作所も、「工場のリアルタイム監視システム」という工場の見える化に関連するソリューションを展示していた。マルチプロトコルに対応したゲートウェイとバッテリー稼動のワイヤレスセンサノードをパッケージにした製品となっている。

ヤマハ発動機とヤマハが協業し、IoT事業へ本格参入

先日、ヤマハ発動機とヤマハが初めての協業を発表した。

ヤマハ発動機とヤマハがIoTで協業、産業用ロボットの遠隔管理システムパッケージを共同開発

まだ具体的な取り組みは発表されていないが、他社と連携しながら、顧客がすぐに・簡単にIoTを始められるようなパッケージをつくっていきたいとのことだ。今後のリリースを期待したい。

ソリューションはそろってきた

今回、全てではないが、工場のデジタライゼーションを支援する製品やサービスを提供している企業を中心にまとめた。総じて、工場の見える化（レベル2）においてはどの企業もPoCを完了し、顧客にとって必要なツールはそろいつつあると感じた。

また取材をするなかで、多くの展示企業が、「現場のニーズを聞きながら一緒にソリューションをつくりあげていきたい」と述べていた。ただ、特定の顧客のニーズにフィットしすぎても汎用性が失われ、汎用性があっても顧客の痒いところに手が届かないケースも想定されるため、悩ましいところだ。

また、AIを駆使した予知保全についてはまだ事例が少ないと感じた。こちらは、まず多くのデータが集まってこなければ学習モデルをつくれないため、時間はまだかかるのかもしれない。

【関連リンク】
・IDC Japan
・ファナック（FANUC）
・ジェイテクト（JTEKT）
・カウベルエンジニアリング（COWBELL ENGINEERING）
・シーイーシー（CEC）
・クオリカ（QUALICA）
・NTTデータ イントラマート（NTT DATA INTRAMART）
・ミズノ（MIZUNO）
・アスプローバ（Asprova）
・トーテックアメニティ（TOTEC）
・ウイングアーク1st（WingArc1st）
・シムトップス（CIMTOPS）
・旭硝子（AGC）
・テクノツリー（Technotree）
・UNIARK
・たけびし（TAKEBISHI）
・明治電機工業（MEIJIDENKI）
・日本システムウエア（NSW）
・日本ラッド（Nippon RAD）
・アドバンテック（Advantech）
・村田製作所（Murata Manufacturing）
・ヤマハ発動機（Yamaha Motor）
・ヤマハ（YAMAHA）