先日、東洋ビジネスエンジニアリング主催で「短期、低コスト、簡単に実現する製造業のためのIoT」というテーマを実現するための勘所や、実例、製品紹介がなされた。
登壇した三者は以下の通りだ。
- 「日本と海外でスタート！IoT事例紹介。〜効果を出すIoTの勘所〜 株式会社 ReM 代表取締役 安東恭二氏
- 製造現場のIoTデータ収集ソリューション 株式会社シムトップス ConMas i-Reporter営業チーム 営業統括責任者 鯰江 大作氏
- 明日から始める”製造現場向け簡単IoT” 東洋ビジネスエンジニアリング株式会社 マーケティング企画本部 本部長 入交俊行氏
「日本と海外でスタート！IoT事例紹介。〜効果を出すIoTの勘所〜 株式会社 ReM 代表取締役 安東恭二氏
安東氏は、冒頭「IoTとはモノとそのデータの相互接続で、継続的に分析データをユーザに提供できることだ」と述べた。
現状、展示会で見るサービスは、クラウドやインターネットの話が中心だ。一方、製造業では設備からどういうデータを取るか、またそのデータをどのように分析活用するかという視点がないという。
今のIoTは、図において縦のソリューションが多い。そこで、業務領域からIT領域までを横串で管理するようなソリューションを提供し、フィードバックし課題を解決して改善していくことが重要だと述べた。それには、現場の実データをどのように取るかが重要だと述べた。
一方で、センサーをつけるといっても、いくつくらいつけて、コストはどれくらいかかるのか、何のためにやるのか、が明確でないプロジェクトが多いという。
生産への影響や効果はどうやるのか、設備投資や償却をどう考えるか、という点が考慮されていない、つまり、目的を明確にすることが重要だと述べた。
国内での事例紹介
アルミニウムやマグネシウムを高圧鋳造し、主にトラックや乗用車部品を製造してる旭テック株式会社 横地事業所（現旭テックアルミニウム株式会社）という企業が紹介された。これまでは経験や勘が重視されていた。そこで、IoTをつかって、設備の稼働率改善、金型故障率の低減、検査強化をターゲットとしたということだ。
◆STEP1. 工場のすべての設備点検をiPadアプリに入力することとした
工場の設備点検において、点検項目を○×でみず、数値で取れるだけ取っていった。
グラフにおいて、青いグラフが実施率で、３ヶ月でiPadを使ったことのない方にも業務が定着し、それとともに、稼働不良状況が改善され、設備異常率は1/4という結果になった。
◆STEP2. i-Reporterをつかって、金型整備を行った
これまでは金型ごとに、チェックシートを作っていた。金型は400種類以上あり、それぞれに対して手書きでレポートしていた。
それをiPadをつかって写真を撮り、そこに書き込むということをやることで、検査票のデータを一本化し、写真を活用することで情報も伝わりやすくなったというのだ。
これまでこの生産現場では、ピンを金型に刺す時にピンが折れることが多く、「ピンが折れる」と生産がかなりの時間止まってしまうというのだ。
そこで、ピンが折れる傾向をデータ収集し分析すると、機械の場所によって折れやすい部位があるということがわかったということだ。
iReporterのデータをすべてSalesforceに登録し可視化、影響度の高い部品を事前に交換することで、機械の停止時間を低減していったというのだ。
その結果、前期に28件あった停止が7件に減少した。また、停止時間も1800分から748分に減少したということだ。
「人は継続的にデータはとれない。しかも、継続的に行うには多大なコストが発生する。そこで、センサーを使って２４時間データを取りつづけることで、改善が飛躍するのだ」と述べた。
ATA Casting Technology Co.,Ltd.のケース
バンコク近郊にあるACT本社工場では車のエンジンの部品をつくっていたが、生産のキャパシティが溢れてきたため、新たな工場を立ち上げることになった。
その際、日本人１名が、タイ人主体の工場運営をすることとなったのだが、その結果納期の問題が発生したというのだ。
そこで、その問題点についてディスカッションしたところ、「現場がサボってる」「管理能力の問題」「生産計画が正しいかどうかが不明」・・・など事実がわからず想像ですべて議論することになってしまったのだという。
そこで、問題点を図のように「機械稼働率」「生産計画」「素材待ち」「異常停止」の４項目にまとめ事実を検討することになったのだという。
情報を取得する上で、PLC導入を考えたが高価で、導入の手間も大きい、そもそも設置のためにラインの停止ができないという現状があった。また、PLCの情報を活用するにはソフトの開発も必要になる可能性があった。
そこで、B-ENGのSignal Chainを活用することとなったのだという。
その結果、２４時間機械の稼働状況が把握できるようになり、視覚的な分析が可能となったのだ。さらに、遠隔地からでもリアルタイムに状況を把握することができるようになり、要因の特定ができるようになった。
そして、分析の結果、当初予想された原因ではなく、工場での「素材待ちの待ち時間」の問題が大きく、実際は本工場からの素材の供給が遅かったという結論になったということだ。
ここで、Signal Chain導入には、意思決定に４日、設備に４日、データ収集に５日、改善点把握に２日、合計１５営業日で要因分析することができたというのだ。
設置施工が簡単で、すぐにわかる、PLCに比べて安上がりなので、PDCAを高速回転が実現されたということだ。
実際に導入を担当した、ASAHI TEC ALUMINUM IT Dept .Manager 釼持佑典氏によると、「IT部門と、工場のITというところでは差があった。そもそも、IoT導入に関する理解をどう得るかについて困難だった。」と述べた。
また、「加工機3台に対してデータを取得して様子を見ようということになった。3台で20万バーツ以下で導入ができたというのだ。このコストなら工場長の決済権限で可能な金額だったのだ」という。
今後の利活用や展開としては、現場に大きなモニタをおいてリアルタイムに観ていく、日報をまとめて送っているところを自動化していく、工場をマネージメントしていくツールとして顧客へも説明していきたいと考えていると述べた。
「製造現場のIoTデータ収集ソリューション」 株式会社シムトップス ConMas i-Reporter営業チーム 営業統括責任者 鯰江 大作氏
シムトップスは、金型などの個別受注生産のためのスケジューラーシステムを作ってきた企業だ。
今回は、作業者から電子帳票で収集することができる、”i-Reporter”、機械設備から自動で情報を収集するMC-Web Controllerの紹介があった。
ConMas i-Reporter
ConMas i-Reporterは、2016年11月末時点で541社に導入されており、半分が製造業で使われているツールだという。
他の電子帳票との差別化は、「紙やExcelの帳票がそのままiPadの電子帳票になる」「ネイティブアプリなので電波のとどかないオフライン環境下でも利用可能」という特徴なのだということだ。
ペーパーレス化による入力工数削減、業務効率化、業務品質、情報精度・鮮度の向上が実現できるということだ。
MC-Web CONTROLLER
いろんなメーカー、いろんな年式の設備の情報を、安価に取得するのは簡単ではない。すべてをIoT対応機器にすればもちろんデータの収集は簡単になるが、実際はそうはいかない。
そこで、設備から最大32点のデータを取得できる製品である、MC-Web CONTROLLERについて話された。これは、機械設備等の稼働状況を検証分析する仕組みだ。
旧タイプのこの製品を活用するには設備に工事をする必要があり、そのために機械を止めるなど様々な課題が発生するというのだ。
また、機械設備が古くてデータ収集することができないという問題になるのだ。
旧タイプのデバイスは、設備の配線を切ってつなぎ直すような工事が必要だった。しかし、今回の「カレントトランスセンサー」は欲しい配線に挟むだけで、工事もほんとんど必要なく、配線に電流がながれている状態のデータ取得が可能となるということだ。
また、新専用デバイスは100Vでも電源がとれるため特別な電気工事も不要となったということだ。
また、日本製のNC工作機械では、機械の制御装置からテキスト排出ができる機能がついている。そこでこの機器にもシリアルポートをつけることでそのデータも取り込むことができる。
また、プレス機械や成型機の場合でもシリアル入力を活用して、バーコードを使えばデータを取ることもできる。
「どの配線からデータがとれるかが、あらかじめわからない」という課題に対しても、チェッカーを活用することで、データが取れる配線かどうかもすぐ分かるのだ。
構成としては、MCW Gatewayというソフトウエアにデータを収集する。１つの新デバイスで最大８本のデータを収集できるが、ゲートウエイの部分で４枚まで統合できるので、大きな機器であってもデータ収集が可能となるのだ。
◆2000tの大型プレス機への取り付け事例
２箇所の配線にとりつけ、稼働状況を見ることができるようになっている。取り付け時間も３０分で稼働の状況もわかるようになったということだ。
「明日から始める”製造現場向け簡単IoT”」 東洋ビジネスエンジニアリング株式会社 マーケティング企画本部 本部長 入交俊行氏
B-EN-Gからは、「つながらないもの、つなぎずらいものを簡単につないでいこう」という話がされた。
RAKU-Pad
Raku-Padがリリースされたところで、先ほど説明した類似商品であるi-Reporterを見つけた。そこで、新しいRAKU-Padではi-Reporterを組み込んだということだ。
登録した作業記録などの情報は、すぐにクラウドにあがり、記録、分析、活用が簡単に実現できるということがポイントだ。サーバに掲載された情報は簡単に分析データにすることができる。また、プログラミング、設定不要で装置の状態がわかるということだ。
MCFrame SIGNAL CHAIN
製造設備の稼働状況を信号灯から取得する製品だ。AirGRIDというパトライト社製のWIFI送信機を同社のシグナルタワーに取り付けるだけで、機器の状況がわかるのだ。製造状況の可視化も詳細画面でわかる。
これまでは、停止理由まではわからなかったが、異状停止の理由をシステム上入れられるようになっているため、停止理由も分かるのだ。これを週単位でみていくと停止状況もわかり、予兆保全もしやすくなっていく。さらに、こういった情報を集計すると、ある工場の稼働状況や設備の稼働状況がわかるということだ。
これまでの日報管理の場合、情報が曖昧なケースも多かったが、情報をデータ取得することで正確な情報取得が可能となる。また、異状停止時の通知についても設定可能で、「１時間留まり続けたら」「１日３回停止したら」といった通知や加工完了直前のシグナルを取得することで作業指示をアンドンに流すことも可能となるのだ。
しかし、SIGNAL CHAINを導入した企業担当者は、簡単であるがゆえに、飽きてきてデータに注目されないケースがあるのだという。そこで、より細かいデータによる稼働モニタリングをすることを提案していくのだという。
具体的には、信号情報だけでなく、実生産、試し加工なのか、暖機運転などを先ほど説明した、MC-Webで取れる情報とあわせることで、より細かい情報を取得する。実際の現場でも、製造実績と機器の稼働状況を合わせてみたいという要望があるということで、MC-Webと組み合わせるとデータが取得できるようになるということだ。
これで、「生産進捗のダッシュボード」を見ることができる。他にも、稼働計画と稼働実績の比較も簡単にできる。
SIGNAL CHAINとRAKU-Padを連携すると、工場間でのトラブル情報の共有も可能となる。故障状況が多い日の工場の稼働状態はどうであったのか、ということも分析可能となるのだ。
RAKU-Motion
人の動きを簡単なセンサー（慣性センサ、高額センサ）をつかって分析をしていこうという製品だ。この製品によって、姿勢や歩行、手の動線を分析することができる。
これでなにがわかるのかというと、例えば、某自動車工場では、作業保障（８回手が上下しなければならないはずなのに、７回しかしなかった）、作業指導（ラインへの導入教育）、作業負荷（リスク姿勢を判断し、負荷の度合いを測る）などがわかったということだ。
また、色認識機能を使うことで、骨格以外のものも取れるようになる。例えば、工具の先に色をつけることで、工具の軌跡をとることも可能となるのだ。
例えば、ロボットアームにマーカーを付けることで、ロボットの姿勢がわるくなってきていることも分かるのだ。
今後、VRを組み合わせた、デジタルファクトリーと人の動きを融合したソリューションも開発していくと述べた。
