工場データの見える化、利活用

見える化の価値とは何でしょうか。
見える化は工場のデジタル化への第一歩です。IoTの活用により、見たい情報をリアルタイムに見ることができます。
ボトルネック分析、改善活動、経営判断を迅速に行ない、工場の生産性向上を実現していきましょう。

マクニカのサイバーフィジカルシステムは、データ収集からダッシュボードまで、見える化に必要となる要素すべてをそろえています。
お客様の状況に合わせ、必要な部分を選択していただくことで、必要最小限の投資で取り組みを進めていただくことができます。

マクニカサイバーフィジカルシステム

データの収集、クレンジング、蓄積・活用・分析をすべてデジタル化します。
必要な部分だけをカスタムして利用することも、スマートファクトリー実現の土台となるシステムすべての導入も、ご要望に応じて支援いたします。

データ収集、フォグコンピューティング、クラウドソリューションまでサポート

マクニカサイバーフィジカルシステムの画像

01 データ収集ソリューション

  • 工場にあるPLC、NC等からまとめて情報を収集
  • ネットワークインターフェースのない古い機械からもデータを収集
  • ネットワーク型ロガー“SENSPIDER”で設置したセンサー情報を収集、そのデータをネットワークへ接続
  • HMI型の収集ゲートウェイで現場のデータを即時に表示
  • 時系列データを収集、リアルタイムに可視化・分析するツールをご提供

データ収集でのこんなお悩みを解決します


 データ収集ソリューションの課題と解決

02 フォグコンピューティングソリューション

  • 工場内のあらゆるデータを集約、データのクレンジングや要約をリアルタイムに実施
  • リアルタイムに処理した意味のあるデータのみをクラウドあるいは自社基幹システムと統合
  • IT知識がなくても早期にIoTシステムを立ち上げることができるオンプレミス用IoTプラットフォーム
  • エクセルで簡易的なSCADAを構築
  • 作業日報等の自動作成を実現
  • クレンジングデータを使ってリアルタイムに推論。さらに推論結果と現場のデータをつき合わせ、現場に新たな気づきをもたらすことが可能

工場内データ利活用のこんなお悩みを解決します


 データ収集ソリューションの課題と解決

03 クラウドソリューション

  • クレンジングされたデータを集約
  • 集約されたデータを元に工場のKPIを可視化。世界中の工場の情報を一元管理
  • 可視化画面はユーザーの用途に合わせてカスタマイズ
  • AI利活用のための学習・推論環境のご提供
  • 足りないものはアプリ化してクラウド上にデプロイして使用

工場全体、複数工場のデータ活用のこんなお悩みを解決します


 データ収集ソリューションの課題と解決

工場見える化事例

Case 01 鋳造ライン ~ 工程の品質改善 ~

≪ 実現したいこと ≫

稼働監視 消費電力を低減するのがゴール。そのためにまずはPLCデータをもとに稼働状況を監視する
データの紐づけ 上流工程~最終工程までの各ポイントのデータを紐づけしたい
データ蓄積 データの蓄積とダッシュボードでのデータ見える化

≪ システム構成 ≫

各工程におけるPLCデータをデータ収集ソリューションで収集し、Foghornでデータを紐づけ、ラインの稼働状況を一元監視。精度を上げたい場合は、センサーを追加。

≪ 訴求ポイント ≫

  • さまざまなメーカーのPLCデータの収集、リアルタイムデータ処理
  • 各データを紐づけて可視化
  • CTセンサーを用いて古い機械の稼働情報を横取りし、データ取得タイミングを作成
  • センサー情報が足りない場合には、センサーを新たに敷設し情報収集
鋳造ラインの画像

Case 02 部品工場 ~ 古い機械の稼働管理 ~

≪ 実現したいこと ≫

古い機械からデータ収集 古い機械から簡単にデータ(良品ショット数など)を取得したい
稼働状態の遠隔監視 現場に行くことなく稼働状況を監視したい

≪ システム構成 ≫

  • PLCデータ収集ソリューションと古い機械からのデータ収集ソリューションでデータ収集
  • UAモニタの簡易稼働監視画面で見える化、日報の自動作成

≪ ポイント ≫

  • 古い機械から工事レスでデータ収集可能
  • 同じシステムを複数台数に展開可能
  • スモールスタートで始めることが可能で将来に向けた拡張性あり
  • 将来的にバーコードリーダーの拡張可能
部品工場の画像

Case 03 稼働状態の予測

≪ 実現したいこと ≫

稼働状態の予測 稼働状態の予測により、工程の異常が出てくる前に保全し、製品のロスを減らしたい

稼働状態予測システムを
動画で分かりやすく
ご紹介しております

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