Manufacturing Operations Industry Management

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しのぶやたけ
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1 インダストリー 4.0 シーメンスが考える未来来の製造業シーメンス株式会社デジタルファクトリー / プロセス & ドライブ事業本部専務執行役員事業本部長島田太郎 September 27

2 日本の課題とは何か? GDP (constant 2005 US$) 16,000 B USD 時間あたり購買力平価 GDP PPP (constant 21 international $) 70 14,000 12,000,000 8,000 6,000 4,000 China Germany Japan Korea, Rep. United Kingdom United States , Page 2 Source: The World Data Bank, OECDよりシーメンス作成

3 インダストリー 4.0 が必要な理由競争力力の強化市場へより早くより早く世の中にない製品を複雑化する要件をみたしつつ多量に産み出す顧客の好みに合合わせた製品を個人の好みに合わせた変化の速い市場に効率的におもてなすコストミニマムで提供する省エネと既存設備の最大活用より早くおもてなし製品を安く提供しなければならない Page 3

4 イノベーション知の探索ジョセフシュンペーター知の深化イノベーションの源泉の一つは既存の知と別の既存の知との新しい組み合わせである Page 4

5 インダストリー 4.0のシステムズエンジニアリング的アプローチの例 RAMI4.0 全体を俯瞰するインダストリー 4.0 の共通言語 Page 5

6 Siemensの戦略デジタルエンタープライズの提供製造に携わる全ての人が自分にとって必要な全ての情報を手にできる環境 IoT モノのインターネットクラウド技術 3D プリント技術ナレッジオートメーション先進ロボット製造造準備 1 製品設計製造設備設計製造サービス製造現場にデジタルプラットフォームが無ければ先進技術は役に立たない Page 6

7 デジタルエンタープライズプラットフォーム PLM MOM と TIA 統合自動化 PLM ソフトウェア製品 + MES/MOM ソフトウェア製品 + TIA 統合自動化製品製品企画設計試験シミュレーション工程設計設備設計シミュレーション生産計画品質管理製造モニタリングトレーサビリティ改善統合的なシーケンス制御入出力モニターインバーターモーション制御モータ制御セーフティーとセキュリティ設計からの情報製造工程情報 Page 7 スムーズな統合

8 デジタルエンタープライズマップ PLM MES/ /MOM 制御公差設計製造シミュレ - ション ERP 日程管理製造装置メカ設計工程設計とシミュレーション品質管理製造装置電気設計再利用標準トレース製造指示モニタリング統計データ的改善制御設計 Page 8 工場製造装置部品品製造継続的改善

9 デジタルエンタープライズマップ PLM MES/ /MOM 制御 GD&T 公差設計工程製造シミュレ - ション ERP 日程管理メカレイアウト製造装置メカ設計製造装置電気設計再利用標準ツールマスターデータ工程設計とシミュレーション工程 / NC / 製造指示トレース mbom Genealogy オーダー / 製品フィードバック製造指示マシーン ID + NC リファレンスデーータスケジュール OEE データコンテキスト品質管理モニタリング統計データ的改善制御設計 NC ワークパッケージ部品品製造 NC Programs 継続的改善工場製造装置 Page 9

10 デジタルエンタープライズマップ新規製造設備設計作成 PLM MES/ /MOM 制御 GD&T 公差設計製造シミュレ - ション ERP メカレイアウト製造装置メカ設計再利用標準工程設計とシミュレーション製造装置電気設計制御設計部品品製造工場製造装置 Page

11 製造準備 ( 工程設計 ) および製造設備設計 PLC 設計の全体像メカ電気 PLC 設計をTeamcenterとNX 上で統合的に行う仕組みメカレイアウト設計, 工程設計電気設計制御設計コミショニング工程設計工程シミュレーション製造装置 / ツール / 治具設計工場レイアウト基本電気デザイン制御設計 E-CAD PLC バーチャルコミッショニング Teamcen nter Manufacturing Process Planner Process Simulate NX NX Line Designer Eplan Electric P8 TIA Portal Process Simulate Teamcenter NX Process Simulate Page

12 Page 12

13 Totally Integrated Automation Portal 統合エンジニアリングフレームワーク TIAポータルエンジニアリングフレーームワーク PLC, HMI, Drive, Safetyを1つの共通フレームワークに統合 STEP 7 Safety WinCC Startdrive SIMATIC PLC Safety SIMATIC HMI SINAMICS G 効率性と生産性の向上を追及した新たなエンジニアリングフレームワーク TIA ポータル Page 13

14 製造設備設計 Production engineering TIA ポータルへ PLC コードの自動生成 Production Systems Engineering Page 14

15 製造設備設計 Production engineering バーチャル世界での PLC コード検証 Tecnomatix Process Simulate, PLCSIM Advanced, TIA Portal Digital Twin of SIMATIC S Page 15

16 製造設備設計 Production engineering 早く効率的なエンジニアリングコミッショニング TIA Portal Digital Twin SIMATIC of S Page 16

17 製造準備 ( 工程設計 ) 全体的なプラントシミュレーションと点群スキャン Tecnomatix Process Simulation Tecnomatix Plant Simulation Page 17

18 プロセス業界におけるデジタル化 COMOS Walkinside Maintenance and Operator Training COMOS ERP (e.g. SAP) Plant Engineering XHQ/SIMATIC IT Information Mngment other information sources SIMIT - Simulation PCS 7 - ICSS Field Level Page 18

設計工数の大幅削減を実現 w 海外拠点も含めた複数拠点でパラレルのエンジニアリングが可能に w

19 東芝プラントシステム株式会社 TOSHIBA, JAPAN: COMOSを用いた統合エンジニアリングベネフィット w COMOS を統合エンジニアリングのプラットフォームとして用いることで設計工数の大幅削減を実現 w 海外拠点も含めた複数拠点でパラレルのエンジニアリングが可能に w 複数の既存システムからのデータ連携が可能 w ワーキングレイヤーテクノロジーによりデータの変更履歴管理を実現 Page 19

20 デジタルエンタープライズマップ部品製造 PLM MES/ /MOM 制御製造装置メカ設計再利用標準工程設計とシミュレーション工程 / NC / 製造指示トレース Genealogy 製造指示ツールマスターデータマシーン ID + NC リファレンスデーータ NC ワークパッケージ部品品製造 NC Programs 工場製造装置 Page 20

21 CAD/CAM-CNC の効率化パート設計生産準備ワークピースコミッショニングバーチャルリアル製造切削バーチャルフィジカル Page 21

22 トップサーフェィス Without Top Surface With Top Surface Page 22

23 アディティブマニュファクチャリング : カスタマイズ製品の短時間製造による顧客価値の提提供設計から自動化への一貫した End-to-End ソリューション 3Dプリントシステムの先進企業との協業カスタマイズ可能な先進的な完成品 Siemens Photo: Hoedtke GmbH & Co. KG Siemens NX と Teamcenter 自動化技術 (SINUMERIK, SIMATIC) パートナー EOS 3D printing system 顧客への価値カスタマイズ製品を短時間で入手 ( 例 : 患者に合わせた外科部品の作成 ) Page 23

24 アディティブマニュファクチャリング Siemens と Stratasys 社の協業 Page 24

25 Siemens Energy 電力ガス業界におけるアディティブマニュファクチャリングの活用 Siemens Energy Higher performance designs with internal cooling channels. Onsite repairs. 44 週間が 2 週間に! Page 25

26 デジタルエンタープライズマップ工程設計 BOP PLM MES/ /MOM 制御 GD&T 公差設計工程製造シミュレ - ション ERP 製造装置メカ設計工程設計とシミュレーション mbom 工程 / NC / 製造指示オーダー / 製品フィードバック製造指示 Page 26

27 エンタープライズBOP: Bill of Process BOP 柔軟なモノづくりをサポート方法 : エンタープライズ BOP の活用ゴーール : 違った工場への同じ製品の導入 Plant 1 Process 新製品の立ち上げ時間の短縮複数工場の製造工程の再利用工程の共有による品質の向上工場毎の事情も考慮 Model C Process Process Model A Plant 2 Model B Plant 3 Model A Model B Page 27

28 製造 BOP の実行 Augmented Reality EWIs Page 28

29 先進ロボティクスハイテク電子部品アセンブリでのユースケース Page 29

30 デジタルエンタープライズマップ品質管理 PLM MES/ /MOM 制御 ERP 日程管理工程設計とシミュレーション工程 / NC / 製造指示オーダー / 製品フィードバックスケジュールトレース Genealogy 製造指示マシーン ID + NC リファレンスデーータ工場製造装置部品品製造 NC Programs Page 30

31 Siemens Amberg 工場設計から製造までの一貫した連携 Page 31

ロールスロイス Rolls-Royce バーチャルとリアルの世界の融合 PLMとMES のインテグレーション目標市場投入までの時間を30% 削減エンジニアリングコストの削減 : 現状のプロジェクト運営能力は2 案件 3 案件も可能に設計及び製造能力の向上 : 週あたり2エンジンから 25

32 ロールスロイス Rolls-Royce バーチャルとリアルの世界の融合 PLMとMES のインテグレーション目標市場投入までの時間を30% 削減エンジニアリングコストの削減 : 現状のプロジェクト運営能力は2 案件 3 案件も可能に設計及び製造能力の向上 : 週あたり2エンジンから 25 年には週あたり7エンジンにこれまでに達成したこと製造プロセスの管理をペーパーレス化 ( 電子文書での管理 ) 製造における設計変更が1 時間以内で有効に ( 過去には約 1 週間かかっていた ) 実際のMESデータに基づき製造の各プロセス履歴を高度度に透明化掲げた目標を達成する自信と確信 Page 32

33 Siemens Amberg 工場デジタルエンタープライズの実験場 1,000 種類の Siemens の主力製品を製造 1 million 百万個の SIMATIC 製品を毎月製造 50 million 5 千万個の製造工程でのデータを SIMATIC IT で毎日収集 75% - 自動化率 75% 12 dpm % の良品率 1,000 種類の製品を Teamcenter で管理 60,000 全世界 6 万顧客に製品を製造 Page 33

34 デジタルエンタープライズマップ PLM MES/ /MOM 制御製造シミュレ - ション工程設計とシミュレーショントレース mbom 工程 / NC / 製造指示 Genealogy 製造指示マシーン ID + NC リファレンスデーータ OEE データコンテキスト品質管理モニタリング統計データ的改善部品品製造 NC Programs 継続的改善工場製造装置 Page 34

35 IoT とは何か? どうあるべきか? 汎用技術が専用技術をカバーして行く Energy Management Digital Factory Web of Systems Wind Power Power and Gas, Power Generation Services 様々な業界を超える Web of Systemsによる分散かつ共有 Process Industries & Drives Mobility IoT で最も大切な 2 つ Healthcare Building Technologies 1. 標準技術の活用 2. セキュリティの確保 Page 35

36 MindSphere クラウドべースのオープンIoTオペレーティングシステム MindApps シーメンスやパートナー様あるいはご自身で開発したアプリケーションをお使いいただけます設備の稼働状況分析によるアウトプットが得られますご使用分だけお支払いいただく課金モデルです Apps MindSphere Platform MindSphere お客様の特有のアプリケーションの開発のためのオープンインターフェースです様々なクラウドインフラをご使用いただけます (SAP, Atos, Microsoft Azure, AWS) Mindconnect 接続にはオープンスタンダードプロトコル例 : OPC UA Connectivity シーメンスやサードパーティ様製の製品でプラグ & プレイ接続可能安全で暗号化されたデータ通信です Page 36

37 インダストリー 3.0 と 4.0 の繋がり方の違い Page 37

38 デジタルファクトリーのための通信データ転送 TCP/IP, PROFINET, OPC UAを1つのケーブルで Cloud Internet Internet Communication TCP/IP Router Domain specific data transfer (Realtime, Deterministic, Safety etc.) Factory Machine TM Page 38

39 パナソニック株式会社 Panasonic Corporation シーメンスの技術を活用したセキュアなラインインテグレーション統合ライン管理システム ilnb Source: Panasonic Corporation Page 39

40 工場のイーサーネット化ドイツでは2004 年から中国でも24 年よりPROFINETが国の標準へ 2004 年ドイツの自動車工業会にて標準採用 24 年中国標準として採用目的はシンプルで統一されたオートメーション機器のネットワーク化 Page 40

41 MindSphere 上で使用できる API Customer Management (+Methods) User Management Aspect Management (+Methods) Agent Management Use Customer Management APIs to manage your customers (e.g. add new ones or change existing) for own tenants only Use User Management to create, edit or remove users, assign predefined roles for own tenants only Use Aspect Management APIs to define your data model, add standardized meanings for a better understanding and usage of your data Use Agent Management to create, edit or remove MindConnect elements, onboard and off board agents and set relations to assets Asset Management File Service Region Information Service Trigger/ Rule Engine Use Asset Management APIs to represent physical assets from your site in MindSphere. Create, edit and delete elements Use File Service APIs to read, write and delete BLOB Files Request general Information about regions, e.g. language, currency, Use Trigger/Rule Engine to create custom rules based on events like New Request, New Timeseries and define your action based on this information Timeseries (+Methods) Trend Prediction Anomaly Detection Outlier Detection Use Timeseries APIs to read, write and edit Timeseries values from storage Use Trend Prediction Use Anomaly API Use Outlier Detection Page 41

新旧生産設備との接続 MindSphere を利用した JTEKT アプリの開発 Source: JTEKT CORPORATION プロフィール自動車部品と工作機械のグローバル企業

42 株式会社ジェイテクト JTEKT corporation MindSphere Automotive Beta-Customer 課題ジェイテクトが目指す人と設備が協調し人の知恵が働く人が主役のスマートファクトリーの実現には顧客とジェイテクトの協働による課題解決チェーンソリューションが不可欠ソリューションエッジ型解析モジュール TOYOPUC-AAA つながる PLC TOYOPUC-Plus などを介した新旧生産設備との接続 MindSphere を利用した JTEKT アプリの開発 Source: JTEKT CORPORATION プロフィール自動車部品と工作機械のグローバル企業中小企業も含めた製造業の改革をサポートするコネクティッドインダストリーに注力顧客へのベネフィットジェイテクトの顧客特にセキュリティや IT 技術者 IoT 導入においてコスト面の負担が大きい中小規模の顧客が手軽かつ安価にスマート工場の実現に着手できる Page 42

43 株式会社アイデン i-den 工場でのシーメンスリファレンス金沢市の第二工場の制御システムをシーメンス製品で実装コンテンツ 1. 既存システムとの融合ソリューション 2. 電力監視モニタリングセキュリティシステム RFIDソリューーション 3. MindSphereとも接続予定国内でシーメンスの統合ソリューションをご覧頂けるデモセンターーとして稼働予定 Page 43

44 強固なオープンエコシステムであるMindSphereは日本においても様々なパートナー様と協業して発展していきますコンサルティング / 戦略提案多彩なパートナー様テクノロジープロバイダーアプリケーション開発 MindSphere IaaS プロバイダーシステムインテグレーター Mindconnect 開発 Page 44

TIA ポータルを使用した S7-1500 と SCALANCE S と多層防護の実装セキュリティ関連イベントの監視

シーメンスアンベルグ工場はデジタルファクトリーの一例です工場では毎年約 1500 万 SIMATIC 製品を生産するために最先端の技術を使用しています

45 セキュリティの確保 : Siemens Amberg 工場世界初の IEC62443 セキュリティ認証を取得 Bild & Logo 課題ソリューションネットワークオートメーション環境データフローおよびデータベース統合機密性の高い IT- 制御プロセス産業スパイ不正操作やハッカーの活動に対する防護 TIA ポータルを使用した S と SCALANCE S と多層防護の実装セキュリティ関連イベントの監視計画とシステムのセキュリティ上の月別状況報告防護のレベルを最適化するための推奨事項プロフィールシーメンスアンベルグ工場はデジタルファクトリーの一例です工場では毎年約 1500 万 SIMATIC 製品を生産するために最先端の技術を使用していますベネフィット多層防御のセキュリティコンセプトに従ってネットワークおよび TIA コンポーネントの防護セキュリティ情報とイベント管理 (SIEM) で詳細なセキュリティ情報を深く理解できますセキュリティコンセプトの継続的な最適化 Page 45

46 Siemens の IoT まとめ標準的なIoT 技術活用用により安価に実現実稼働まで素素早く立ち上げ豊富なアプリ開発環境データは御社のものノウハウは御社のもの Page 46

コントローラ (CNC/PLC) デジタルエンタープライズの実現に向けてコンサルティングプロジェクトの全体像 1 デジタルエンタープライズ全体像の設定 Phase0: 複数システムの連携について実現したいビジネスモデルの観点からレビューし全体像のコンセプトを設計 SRM CRM ERP 情報プラットフォーム SCM MES デジタルエンタープライズの 2 コンセプト設計 PLM

47 コントローラ (CNC/PLC) デジタルエンタープライズの実現に向けてコンサルティングプロジェクトの全体像 1 デジタルエンタープライズ全体像の設定 Phase0: 複数システムの連携について実現したいビジネスモデルの観点からレビューし全体像のコンセプトを設計 SRM CRM ERP 情報プラットフォーム SCM MES デジタルエンタープライズの 2 コンセプト設計 PLM Automation Field Device Digitalization strategy & structure 検討スコープの設定デジタル化度合いのアセスメントにより検討するスコープを決定 Human resource Cyber Security Quality Management Service & Maintenance PLM & Enterprise system integration Product design ( 製品設計 ) Production planning ( 製造準備 ) Production enginnering( 製造設備設計 ) PLM MES TIA 製品設計製造準備製造設備設計製造サービス A 情報統合管理プラットフォーム C CAD/CAM/CAE B デジタルマニュファクチャリング / シミュレーションシミュレーションバーチャルコミッショニング D MES: 生産計画 E F QM 品質管理システム MES: オペレーションモニタリング QM データ活用設備のモジュール化 SCAD A/ データ収集 / コンディションモニタリングフレキシブル製造メカエレキ制御の統合エンジニアリング ( 省配線キャビネットレスセーフティetc) G IT セキュリティ Enterprise Level Management Level Shop-floor Production ( 製造 ) 4 検討スコーププロセスの As-is / To-be 分析 Phase1: 期待する価値効果を定義し選定した領域のAs-isとTo-beを検討 ( ベストプラクティスを活用 ) 5 To-be 実現ソリューションの比較検証とロードマップ作成 Phase2: Phase1の実現に向けたソリューションの具体検討および検証と中期的なデジタル化ロードマップの作成 Page 47

48 ありがとうございますシーメンス株株式会社デジタルファクトリー / プロセス & ドライブ事業本部専務執行役員事業本部長島田太郎 Page 48

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション SmartFactory を実現するために IoT プラットフォーム MindSphere デジタルツイン事例ご紹介株式会社電通国際情報サービスエンジニアリングソリューション事業部 1. 会社事業紹介 2. IoT プラットフォーム MindSphere 紹介 3. デジタルツインデモ紹介 1 1. 会社事業紹介 2. IoT プラットフォーム MindSphere 紹介 3. デジタルツインデモ紹介