製造現場の「スマート工場」実現に向けた取り組みは、活発に行われています。政府はGDP600兆円を目指す成長戦略として「日本再興戦略2016」をまとめ、IoT、ビッグデータ、人工知能、ロボットなどの新しい技術を活用して労働力不足を克服するための生産性向上や新たな有望市場の創出を目指すとしました。
1. 工場の具体的な取り組み手順
- まず工場の機械の様々なデータをセンサなどで測定する
- 測定データをインターネット経由でIT企業のクラウドに送る
- IT企業は収集した膨大なデータを分析、有効なデータに加工
- 工場管理部門でデータを分析し、生産性向上、品質向上に役立てる
センサー技術、AI機能を搭載したクラウドなどのインフラ整備は進んでいますが、果たして、IOT化に向けた取り組みを行うＩＴ技術者、コンポーネント技術者、データを解析し改善提案ができる技術者育成は十分に行われているでしょうか？このことが企業側にとっての課題となります。
2. 現場IOTの目的と４つの機能
IOTの目指すものとして、以下の項目があげられます。
- 顧客の要求なら1個でも注文に応じるカスタマイズ性
- 注文を受ければ瞬時に生産が始まるリアルタイム性
- 大量生産とさほど変わらない驚きの価格で提供
つまり、究極は、1個生産であっても、大量生産と変わらないQCDを実現することにあります。そのためにはIOTに求められる以下の4つの機能があります。
(1) 人の分析と動作改善
・作業など監視、ウエアラブルセンサーなどから得られるデータを基に作業分析、動作分析を行い、生産性向上、ポカミス防止につなげる
・複雑な作業工程、点検保守作業などのガイダンスをHMD（ヘッドマウントディスプレイ）などを使って、熟練者と同等の作業を可能とする
(2) 機械の分析と効率化
- 遠隔操作・モニタ機能、稼働監視データを基に生産性向上につなげる
- 既存の旧式機械においても、データ収集が可能なセンサーが各種開発されており、現状、IOTの活用が最も進んでいる分野です
(3) 検査の精度向上
- AIの学習機能により、自動検査、官能検査の実施、データ収集と解析と蓄積をかさねることにより、検査精度の向上が期待でき、品質向上につながる
(4) 異常の解析
- ビデオ撮影による現場・現物・現実、過去の瞬間取り出し、周辺状況の把握による異常発生の瞬間、発生前後の状況解析
- 異常発生をセンサーで検出し通信、表示、アラーム
