こんな方におすすめの記事です

  • 工場設備のデータ収集やその利活用を検討・導入されている方
  • マクニカのデータ収集ソリューションに興味がある方

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はじめに

こんにちは!マクニカ イノベーション戦略事業本部の桜庭です。
前回は工場デモ機の PLC から簡単にデータを収集できることをご紹介しました。
今回は収集したデータを活用するまでの流れについてお話したいと思います。

意思決定を支えるデータの可視化

突然ですが、皆様は収集したデータをどのように活用されていますか?
製造現場には人・設備・材料などに紐づくさまざまなデータが存在しますが、これらを収集していても、活用できていないと収集している意味がありません。
利活用の方法はいくつかありますが、分かりやすく、始めやすいのは可視化ではないでしょうか。
収集したデータから現在のパラメータ値を数字で表示したり、変化するパラメータ値を時系列に並べて折れ線グラフ表示にしたりすることで、これまで認識していなかった傾向や変化に気づくことがあります。
さらに、可視化されたデータを社内外の関係者に情報共有することで、担当者の勘・コツに頼らない意思決定や改善活動が可能となります。

マクニカのデモ工場を可視化してみた!

ということで、我々のデモ工場で試してみましょう!
前回の記事で収集した PLC のデータをもとに、生産におけるいくつかの指標を可視化してみました。

 

▼生産進捗画面
生産目標数、生産計画数、実績数と計画との差分、目標に対する達成率などを数値や折れ線グラフで表示

 ▼ロス画面
設備の停止内容ごとの時間・回数を表示

▼ I/O 状態画面
現在の設備の運転・停止状態を表示

これにより、現在の生産進捗状況や設備の運転状態などが一目でわかるようになり、状況把握と、次に何をすればいいのかが判断しやすくなりました。
実際の製造現場においてもこのように可視化を行うことで、作業員の方のご判断や設備の保全活動などのお役に立てるかと思います。

前処理なくして可視化なし

PLC から収集できないデータに関しては、HMI の画面から入力していました。
しかし、この入力データをそのまま表示すれば、さきほどのような画面ができあがるわけではありません。

そのまま数値で表示している部分もありますが、表示したい指標・パラメータに応じて加工している部分もあります。
つまり、可視化するにはデータを収集するだけでなく、可視化するための前処理が必要だということです。

例えば、生産設備の稼働効率に関する指標のひとつとして OEE(Overall Equipment Effectiveness、総合設備効率)があります。
この指標は生産数、生産時間、停止時間などを用いて定義式に基づいた計算をします。
効率的な生産活動を行うには、データ収集後に Excel などを駆使してマニュアル作業を行うのではなく、収集時にリアルタイムで前処理し、可視化などの利活用に結び付けることが必要不可欠となります。

▼OEE 画面
設備の現在の OEE に関するパラメータを表示

目標指標(KPI)は可視化しましょう!

さきほど一例として OEE のお話をしましたが、このほかにも製造現場で使われる指標がいくつかあります。
目標を達成するうえでの重要な指標は KPI(Key Performance Indicator)と呼ばれており、OEE は生産性を向上させるための KPI のひとつです。
KPI は、最終的な目標に向かって”どの程度進捗しているか”を把握するために、なくてはならないものです。
一般的に製造現場では、設備の停止時間や製造ロス率などを KPI として設定し、日報などで確認・共有されているかと思います。
 KPI を設定するだけでなく、収集したデータを活用することでより正確な原価管理ができるようになると考えられます。

課題をまとめ、プロジェクトのゴールを決め、KPI を設定し、現場で可視化していくという流れは、スマートファクトリー化の初期フェーズにおける常套パターンです。
ぜひ我々と一緒に製造現場の変革を進めていきませんか?

スマートファクトリーのさらなるデータ利活用に向けて

今回は PLC から収集したデータをもとに、前処理加工および現場での可視化についてお伝えしました。
実際の製造現場においては、PLC ではない古い設備があったり、複数の工程・設備が複雑に交わっているため、現場だけでなく事務所などで可視化を望まれることがあるかと思います。
弊社では PLC 以外の機器からのデータ収集や、複雑な工程・設備におけるデータの前処理、クラウドを利用した可視化・分析などもサポートしています。
データの収集やその利活用に課題をお持ちの方は、ぜひ一度弊社にお問い合わせくださいませ。

次回も利活用に関する内容として、データの蓄積と分析についてご紹介する予定です。
乞うご期待!

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