製造現場におけるIoT・AIの必要性

NECESSITY

生産状態の変化をリアルタイムに把握できる仕組みが求められています。

現在,日本の製造業を取巻く事業環境は,労働人口の減少,匠世代の退職が進むと予測される中,市場からは高まり続ける品質要求・超短納期への対応が求められるなど,生産における付加価値の創造は難易度を増しています。

そうした中,ドイツのIndustrie4.0に端を発し,製造現場においてIoTやAIなどのICTテクノロジーを活用することによる生産改革の重要性が高まっています。

製造現場へのIoTやAI活用にあたり,工場内・拠点内のクローズドな環境にて,生産設備や外付センサなどが生成する大量のストリームデータを収集し,高速なサンプリングレートで分析や意味づけなどのデータ処理を行い,製造現場の状態分析・異常判定をリアルタイムに作業員や制御システムへフィードバックするなど,生産状態の変化をリアルタイムに把握できる仕組みが求められています。

製造現場のIoT化を成功させるための重要なポイント

POINTS

データ処理のリアルタイム性および安定性の確保

製造現場のIoT化をクラウドモデルのIoTプラットフォームで進めると「大量のストリームデータ取得に伴うリアルタイム性の欠如」,「データ同期遅延によるデータ処理の安定性の欠如」などの問題があり,製造オペレーションや機械制御に求められるレベルでの高速かつ安定的なデータ処理が実現できません。

FogHorn Lightning™では,これまでクラウドで行なっていたデータ収集・分析機能を,工場内に置かれた専用サーバー上で実行するアーキテクチャになっており,データ処理のリアルタイム性・安定性の問題を解決します。

データ品質の問題への対応

工場内で生成される様々なデータは,発生頻度がバラバラで,データ間の同期がとられていない上,イレギュラーデータ(不明値やNULL値など)が多数混在しているため,データ品質が悪く,分析精度が上がらないと言った問題があります。

FogHorn Lightning™では,データ取得時にデータ間の時間軸を同期し,イレギュラーデータ(不明値やNULL値など)をクレンジングする機能が実装されており,分析に値する有効なデータをリアルタイムに生成することができるため,リアルタイム解析やAI分析の精度を高めることができます。

ソリューション概要

OUTLINE

ストリームデータ処理を得意とするデータ収集プラットフォームです。

FogHorn Lightning™は,製造現場でIoTを活用する上で必須となるストリームデータ処理を得意とするデータ収集プラットフォームです。工場内のさまざまな生産設備や外付センサ等が生成するストリームデータを高速なサンプリングレートで,取得・クレンジング・解析処理することができるため,製造現場の状態をいち早く現場にフィードバックすることができます。

主な機能

ストリームデータ解析エンジン (CEP)
  • ミリ秒レートでのストリームデータ解析が可能
  • 発生頻度(ミリ秒,秒,分)が異なるストリームデータの時間軸同期が可能
  • ストリームデータ取得時点で,逐次的にデータクレンジングすることが可能
  • AIなどによる高度な分析により得られた知見をノンプログラミングで設定可能
ストリームデータパブリッシャー
  • 製造現場で活用するシステム(パトライトやBIツールなど)へ連携可能
  • クラウド・データセンターなど外部に構築した各種システムにデータ連携が可能
  • 製造現場で発生したデータを時系列に蓄積することが可能

FogHorn Lightning™ の活用シナリオおよび取り組みテーマ

EXAMPLES

生産設備の稼動状態をリアルタイムにモニタリング

高速サンプリングレートでのストリームデータ解析が可能であるため,1つのストリームデータからでも,機械設備の状態を示す様々な情報を導き出し,生産設備の稼動状態をリアルタイム,かつ,高度にモニタリングすることができます。

高速サンプリングレートによるストリームデータ解析(CEP)

取り組みテーマ
  • 設備異常の早期発見・対応
  • 設備挙動のバラツキによる不良原因の分析
  • 故障予兆の検知
  • メンテナンス業務のコスト削減

生産設備・環境・モノの流れ(RFID)・検査データ等を活用し,工場内の生産状態をリアルタイムにモニタリング

データを取得した時点で,発生頻度(ミリ秒・秒・分)が異なるストリームデータを同期し,イレギュラーデータをクレンジングすることができるため,生産設備・環境センサ・物の流れ(RFID)・検査システムなどが生成するストリームデータを合せて,解析することができます。

こうしたデータ処理は,製造現場の状態を正確かつリアルタイムにデータで表現することを可能とし,製造現場のモニタリングや分析などに活用できます。

発生頻度の異なるストリームデータを時間軸で整理

取り組みテーマ
  • 生産オペレーションの効率化
  • 工程間のコミュニケーションの活性化
  • 安全性の向上,工場内の危険トレンドの早期発見
  • 最適な生産ラインの検討

製品のトレーサビリティ強化

データクレンジング・時間軸同期されたデータは,生産記録として収集・蓄積することができ,トレーサビリティ強化が期待できます。

取り組みテーマ
  • 生産条件と製品不良の因果関係を分析
  • 記録作業にかかるコスト削減
  • ヒューマンエラーの防止
  • 顧客対応レベルの向上

AIによる高度な分析で得られた知見(複合的な閾値,学習モデル)を製造現場にフィードバック

蓄積した生産記録のデータを, AIによる高度な分析を行なうことで得られた知見(複合的な閾値・学習モデル)は,ストリームデータ解析エンジンに,ノンプログラミングで設定することができるため,迅速に製造現場のオペレーションへフィードバックがすることができます。

取り組みテーマ
  • 人では発見できなかった不良原因の特定
  • 新たな知見の発見

FogHorn Lightning™ 導入事例

CASE STUDY

事例 1

お客様 株式会社 ダイヘン様
取り組みテーマ 生産オペレーションの効率化・工程間のコミュニケーションの活性化・記録作業にかかるコストの削減
取り組み内容 「RFIDデータ・稼動データ・環境データを活用した製造工程のデジタル化」

導入事例を見る(PDF)

ソリューション提供スキーム

SCHEME

製造現場のデジタル化をご支援いたします。

エネコムは,IoTの分野で実績のあるデータ収集プラットフォーム「FogHorn Lightning™」を中心に,これまで培ってきたデータ活用シナリオなどのアセットを元に,製品品質や生産性の向上を実現する製造現場のIoT化の実現をご支援いたします。

お問い合わせ先

CONTACT

株式会社 エネルギア・コミュニケーションズ

IoTサービス事業部 IoTソリューションチーム FogHorn製品担当

TEL: 050-8201-3080 / E-mail: foghorn-info@

※迷惑メール対策のため、アドレスの前半のみ記載しております。お問合せ頂く際は@の後に enecom.co.jp を付けて下さい。