オムロンのエッジでのAIの活用は、工場の停止を極小化する ーハノーバーメッセ2018レポート5

ハノーバーメッセ2018レポートの第五弾は、ヨーロッパ・オムロンの展示だ。

オムロンは、スマートファクトリーを3階層で見ている。最上位が、クラウドのレイヤー、2階層目がMES、工場間連携のレイヤー、3階層目ショップレイヤーと呼ばれるプロダクションラインで、3階層目となるPLCで管理するようなセンサーやモーションコントロール、ロボットなどにこだわっている企業だ。

ベルトコンベアーの生産ラインを米国に視察したオムロン創業者の立石氏が、既存商品であるマイクロスイッチやリレーと呼ばれる制御に使われる技術を活用してオートメーション化を進めるという歴史がある。

現在オムロンでは、20万点のFA向けの製品があるオムロンだが、約半数がすでにネットワークに繋がる環境ができているというのだ。

マスカスタマイゼーションへの対応

ハノーバーメッセ オムロン

このデモでは、インダストリー4.0で言われている、ユーザ個別のニーズへの対応をいかに生産性高くやるかということをポイントにしているのだという。

オムロン・アデプトという米国のロボットメーカーの技術をベースにし、センサー系からロボットまで全体を繋げたソリューションを展示していた。

ハノーバーメッセ オムロン
作業指示をコンピュータで行う。下の色のパターンが複数あるのが、顧客のニーズに応じたオーダーが入っているイメージだ。

この展示では、顧客のそれぞれのニーズにあわせて、実際に製品を組み合わせるというものになっている。

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PCの指示に従って、実際にロボットが組み立てる。

そして、組み上がった製品を「AGV」と呼ばれるテープの上を走るロボットが運ぶのだ。

このロボットは無軌道なのでエリア内に障害物があれば避けながら動く。

ハノーバーメッセ オムロン
AGVに製品を取り込み運ぶ

工場では、「みずすまし」と呼ばれる、ものを運ぶ担当者のなり手不足が問題になっている。そこで、こう言った小型の運搬ロボットのニーズは高いのだという。

ちなみに、オムロン・アデプトのAGVは、最大140台のロボットを協調して動くことができるというのだ。

データ活用という意味では、ダイレクトに生産状態やセンサーの稼働状況、カメラでとった画像データなどをアップロードする。

ハノーバーメッセ オムロン
製造現場から取得するデータは、センサーだけでなくロボットのデータも組み合わせて経営指標としても表示していく

多くのIT企業では経営情報を可視化するソフトウエアは持っている一方で、現場でつかうセンサーを持っていない場合が多いので、こういった技術を使うことで工場の稼働状態や経営における生産性がどうなっているかを「動いているデータ」からわかるのだ。

このデモでは、Over Equipment Efficiency(装置の総合的な生産力)という指標で、どれだけの利益を生んでいるのか、どれだけロスしているのかという情報を機器が動いている状態をみながら可視化している。

オムロンがこのロボットを販売することでグローバルでのサポートもできることから、引き合いも増えているのだという。

IO-Linkを使ったデータ収集

ハノーバーメッセ オムロン

今回のデモでは、「IO-Link」という技術を使って、何回稼働しているか、どういう状態なのかといった情報を、「もともとある実線を使って」データを取得しているのだという。

仕組みとしては、一つの配線の中に、3本の線があって、2本が±、もう一本でデータを上げているということだ。

デモではオン・オフするセンサーがあって、状態をみてデータを上げていた。

リアルタイムAIを活用した止まらない工場の実現

ハノーバーメッセ オムロン

昨年はAIを搭載可能なIPCを開発したという展示だったが、今回はそれを活用したデモが展示されていた。

このデモでは、ボトルに液体を充填するという内容で、ローラーを回転させているモーターのトルクを見ることで挙動がわかるようになっている。
(写真では、ベルトの付近にある茶色い部分がそれにあたる)

「トルクの状態で異常値を検出した場合、充填しない」という制御をしているというのだ。

ハノーバーメッセ オムロン
一番上の波形が乱れているのがわかる。この状態をトルクの異常とみなし、充填をしないという信号をロボットに送っているのだ。

従来は、この機械を動かしている担当者がいて、トルクの状態を目視や音などで監視しているのが一般的だ。車メーカーなどでは聴診棒と呼ばれる棒でモーターの異変を見ているケースもあるのだ。

では、どうやって今後、匠なしでも異常を検知するのだろうか。機械を停止することなく、処理だけをやめることができれば、停止後の復旧の時間も必要なくなるのだ。

そこで、エッジ側に配置されたIPCでデータ処理を行うために、AIのモジュールを搭載させることで、リアルタイムに異常検知と対応を行う。その結果、人不足の解消だけでなく、東欧やアジアなど安い人件費の地域での製造においても生産性が維持できることが重要なのだという。

ハノーバーメッセ オムロン
インテルのチップをベースにしたIPC(右)で、AI処理を行っている。

私個人の今回のハノーバーメッセの期待値として、「エッジ側でのAI活用」というテーマがあったのだが、多くの企業がクラウド側での処理を展示しているなか、生産機械と連携した、エッジでのAI活用の好例であると感じた。

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