インダストリアルIoT×AIソリューションセミナー ③

製造現場におけるデータ収集と利活用について : レポート概要

本記事は、2018年10月4日(木)に名古屋で開催された、「インダストリアルIoT×AIソリューションセミナー」のイベントレポートです。このセミナーは、計4つのプログラムで行いました。
ここでは、3つ目のプログラムである「製造現場におけるデータ収集と利活用について」の内容をご紹介します。
その他のプログラムについては、それぞれのコンテンツをご覧ください。

  1. 外観検査の設計をAIの学習で自動化
  2. 製造現場に最適!教師無し学習で異常検知&劣化予測
  3. 製造現場におけるデータ収集と利活用について
  4. 製造ラインの歩留まり改善に向けた取り組み

データを収集することで変わる未来

製造現場での目標として「生産能力を100%に引き上げること」があげられると思います。
その目標を達成するためには、現在眠っているデータを掘り起こし、生産現場での見える化やボトルネックの分析を行うことが重要になります。
そして以下にあげるような点を改善、最適化して生産スループットを向上させることが、工場の利益改善につながります。

予知保全
工程の最適化
不良原因究明

データの取り扱いに関する製造現場の課題

ここでは、製造現場の方からよくご相談いただく、データの取り扱いに関する課題をご紹介します。
みなさんも下記のようなお悩みをお持ちではありませんか?

データ収集・管理の課題

例1)古い機械が多く、ネットワークにつなげられずデータを取得できない
例2)紙の管理ではなく、自動帳票化したい

NCデータ(数値制御データ)の課題

例1)NCデータの収集が難しい
例2)NCデータから加工条件の最適化を行いたい

データ利活用の課題

例1)取得データを利活用できていない
例2)取得データのクレンジング作業に時間がかかる

このような課題に対して、マクニカでは以下のデータ収集・利活用ソリューションをおすすめしています。 

課題 ソリューション名 ソリューション概要
データ収集・管理 UA Monitor データの読み込み、書き込みをいつも使っているExcelで実現できるソフトウェア
NCデータ(数値制御データ)収集 Orizuru Gateway IoT向けデータ収集ソフトウェア
データ利活用 FogHorn インダストリア向けリアルタイムデータ処理・解析ソフトウェア

それでは、データ利活用の課題を解決する「FogHorn」について、簡単にご紹介します。

FogHornとは

FogHornは、PLCをはじめとする製造現場のデータをリアルタイムに取得し、データのクレンジング・ストリーミング解析、可視化、機械学習などを行うことができるソフトウェアです。
データは活用しないと90%はゴミになってしまいます。
FogHornでは、リアルタイムに取得したデータの解析結果をクラウドサービス FogHorn Manager で確認することができ、スピーディかつ容易に製造現場のデジタル革新を始めることができます。

FogHornの実用例

FogHornは、このようなお悩みを持つ製造業のお客様にご利用いただいています。

データがデジタル化できていない
前工程と後工程の摺合せをしたい
トレサビリティのロギングをしたい

まとめ

最後にマクニカ式データ収集と利活用のソリューションをまとめます。

1. 既存設備からデータの取得が可能
古い機械、PLC、NCからデータを収集できます。

2. 最少の工数でデータ収集が可能
現場でそのまま使えるサンプルデータをご用意しています。

3. 収集したデータを現場でも利活用可能
データ収集ソリューション用GWはHMIが付いているので
現場でみたい情報、管理サイトでみたい情報と分けて構築ができます。

4. 小さく始め、大きく拡張が可能
WeintekのHMI単体からUAモニタ、Orizuru、FogHornなどOPC UAをベースに拡張が可能です。

5. データ収集から利活用につなげることが可能
データを収集、整理した後に、各種ツールでデータ利活用につなげられます。

より高効率で生産性の高いスマートファクトリ実現に向けて

いかがでしたでしょうか。本記事では、「製造現場におけるデータ収集と利活用について」のプログラムでご紹介した内容を解説しました。
なお、当日のセミナー資料は下記よりダウンロードすることが可能です。こちらもぜひご覧ください。

 

さらに詳しい情報をお探しの方は、工場見える化ソリューションの構成例や、工場見える化の事例を下記のページでご紹介していますので、こちらもご覧ください。

 

 また、他のプログラムについて学びたい方は、それぞれ以下にまとめましたので、こちらをご覧ください。

インダストリアルIoT × AIソリューションセミナー レポート