製造現場（工場）におけるデータ収集・分析の必要性とは?

最近では、製造現場においてもIT技術を活用し、生産性を向上させる取り組みが注目を集めています。その際、大きなポイントになるのが、IoTを使ってリアルタイムにデータを収集し、工場内のさまざまな情報を可視化することです。本記事では、製造現場におけるデータ収集の重要性や、そのために役立つITソリューションについて解説します。

製造現場におけるデータ収集の必要性とは? 生産性を向上させるツール

【製造現場（工場）】生産性の課題

生産性に関する製造現場の課題としては、ヒューマンエラーや業務属人化などの問題とともに、設備の故障や予定外のダウンタイムに付随する非生産時間の発生が挙げられます。こうした問題を抑止するためには、定期的な検査やメンテナンスが必要ですが、そのための作業にも人手は必要であり、そこで多くの時間や労力が消費されています。生産設備を効率的かつ適正に管理し、非生産時間を最小限にする方法を確立することは、昨今ますます機械化が進んでいる今日の製造業にとって喫緊の課題です。

【製造現場（工場）】データ収集の必要性

上記のような課題を克服し、生産性を向上させるためには、データ収集を効率的に行い、それらを効果的に活用することが必要です。データ収集が行われていなければ、施設管理者は、生産性を向上すべき領域や故障リスクの可能性の高い設備を特定する際などに、手探りで仕事を進めることになります。

多種多様な製造データを収集し、機械設備の稼働状態や製造活動のパフォーマンス状況を分析できるようにすることで、製造プロセスにおいてボトルネックになっている箇所を特定したり、機器の誤動作や計画外の停止などのリスクを早期発見したりすることが可能です。

ただし、このようにデータを有効活用するには、単にデータを集めるだけでなく、それらを適切な仕方で管理し、いつでも必要な情報にアクセスできるようにする必要があります。また、データが指し示していることを正しく理解できるように、データやその分析結果をわかりやすく可視化するための工夫も重要となるでしょう。

【製造現場（工場）】データ収集の方法

では、製造現場においてデータ収集を行うための方法としては、どのような手段が考えられるのでしょうか。従業員が工場内を巡回し、そのメモをアナリストに渡せばよいのでしょうか。このような手作業に頼った方法は、もはや時代遅れです。こうした旧来の方法では、多くの手間がかかるうえ、データの収集や計算に際してヒューマンエラーが発生し、分析結果が不正確になる可能性があります。

今日、昔ながらの手作業に代わって注目を集めているのが、AIカメラや無線機能の付いたセンサーなど、IoT技術を使うことで自動的にデータ収集を行う手法です。IoTとは簡単にいうと、モノにインターネットへの接続機能を付与し、ネットワーク上でデータのやりとりをしたり、IoT機器の制御をしたりする技術です。昨今では「スマートファクトリー」という概念が注目を集めていますが、その構想においてもIoT技術は革新的な役割を果たしています。

IoT機技術を活用してデータ収集を自動化することで、人の手を煩わせることなく、大量のデータをリアルタイムに収集可能です。IoT機器から収集されたデータは、ネットワークを介してシステム上で一元管理できるので、施設管理者はそこから各種のデータを参照し、さまざまな問題の兆候を素早く察知できるようになります。

【WellLine】製造業における生産性向上のためのアプリケーションの紹介

IoTとデータ分析を活用し、製造現場の生産性を向上させるためのソリューションが「WellLine」です。WellLineは、Microsoft AzureおよびPower Platformを基盤とするクラウドアプリケーションです。WellLineはIoT機器と連携することで、製造現場を構成する二大要素である「設備」と「人」の両方をリアルタイムに追跡・可視化し、非生産時間を発生させるリスク要因を分析できます。

また、WellLineのシステムは、日立ソリューションズ東日本のノウハウに基づいて標準化した機能がクラウド上で提供されるので、ゼロベースでシステム構築するよりも遥かに簡単かつ素早く導入できます。しかもWellLineは、お客様自身で自由度の高いカスタマイズを簡単に行える「マネージドモデル・セルフサービスBI」なので、お客様のニーズに合わせた分析環境を構築できるのも魅力です。

【WellLine】3つの見える化

WellLineは製造現場において、以下に挙げる「3つの見える化」を実現します。

見える化1. 設備の稼働

WellLineは、設備の稼働状況について無線を通して収集し、現在のステータス状態の確認や、稼動実績の可視化・分析に必要なデータを提供します。この機能を活用することで、設備別の稼働ステータス、作業内容、滞在者などを確認することが可能です。また、「設備別ガントチャート」を使うことで、設備別のステータスをガントチャート上で時系列順に可視化できます。

見える化2. 作業と位置

WellLineは、小さな携帯タグの無線を通して、現場担当者の作業内容や位置の情報を収集します。これらの情報は、作業工数や位置実績の可視化・分析に役立てられます。また、「人・設備チャート」を活用することで、設備と作業、位置の情報をガントチャート上で統合し、時系列的に可視化できます。

見える化3. 工程の予実実績

WellLineは、工程実績の見える化も実現します。WellLineは、⽣産スケジューラから計画情報を連携し、スマートデバイスから実績を登録します。WellLineはこれらのデータを通して、計画に対する実績のズレや実績のバラツキを可視化できるため、改善すべき品目や工程を効果的に特定できます。計画のズレやバラつきは、「工程予実分析ガントチャート」上で確認可能です。こうした機能を使うことで、標準時間の⾒直しもできます。

【WellLine】用途に合わせたモジュールを構成

WellLineの動作環境は工場内のPCとクラウド上に分かれており、それぞれの用途に応じたモジュールを構成できます。

エッジモジュール

エッジモジュールは、工場内で使用されるモジュールです。各IoTデバイスから収集されたデータを工場内のPCで抽出・送信することが、エッジモジュールの役割です。
エッジモジュールはさらに、「積層信号灯向けデータ収集モジュール」「屋内位置・⼯数向けデータ収集モジュール」「工程実績登録データ収集モジュール」の3つに分類できます。

データ処理モジュール

データ処理モジュールは、クラウドで利用されるモジュールです。エッジモジュールが送信したデータをクラウド上のデータベースに蓄積・加工するのが、データ処理モジュールの役割です。

UIモジュール

UIモジュールも、クラウドで使用されるモジュールです。UIモジュールは、データ処理モジュールがクラウド上のデータベースに登録したデータを、アンドンや指標として可視化します。このようにクラウド上にアプリケーションやデータを置くことで、製造現場から遠く離れた場所からでも必要なデータを参照可能です。

【WellLine】拡張機能も充実!

WellLineは上記の基本機能のほか、拡張機能が充実しているのも魅力です。たとえば、WellLineは設備のエラー情報や制御情報などの詳細な稼動データやセンサーデータを収集し、データ分析に活用できます。またWellLineでは、生産完了を示す信号や生産数を受信・集計し、その計算結果をアンドンに表示してくれます。さらに、WellLineを通して収集された作業員の位置情報を活用し、作業現場の過密状態などを可視化すれば、感染症対策などにも役立つでしょう。