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ゆみかかくはり
7 years ago
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1 2016 年 3 月 10 日 101WG 遠隔地の工場の操業監視と管理参加企業スペシャルサンクス日本電気株式会社株式会社大竹麺機三菱重工工作機械株式会社株式会社山田ドビー NTTコミュニケーションズ株式会社株式会社 itidコンサルティング伊藤忠テクノソリューションズ株式会社アビームコンサルティング株式会社株式会社ダイフク三菱電機株式会社小島プレス工業株式会社中村留精密工業株式会社アビームシステムズ株式会社株式会社 DTS

式会社 itidコンサルティング伊藤忠テクノソリューションズ株式会社アビームコンサルティング株式会社株式会社ダイフク三菱

2 報告内容 1. 現状課題と目指す姿 2. 実証実験シナリオ 3. 実証実験結果 4. 想定される効果 5. まとめ 2

3 報告内容 1. 現状課題と目指す姿 2. 実証実験シナリオ 3. 実証実験結果 4. 想定される効果 5. まとめ 3

4 現状と課題海外工場や地方工場などにおける設備の稼働状況が見えない生産の出来高や作業日報などは集計に時間がかかる人手に頼っている場合はそのデータの信頼性も低いデータ化されている場合でも生産管理や工程管理からの実績情報は早くても半日から一日の遅れがあり翌日や次シフトの指示に反映できない設備に大きな問題が発生した場合は本社から出張対応が必要となり対応に遅れが生じ結果として全社的な対応が後手に回ってしまう工場の自立化成長を促すために本社から出向者出張者が多く発生している 4

の遅れがあり翌日や次シフトの指示に反映できない設備に大きな問題が発生した場合は本社から出張対応が必要となり対応に遅

工場で対応できないトラブルはシステムが自動判断し本社にアラートアラートだけでなく原因となるデータも本社から確認可能工場の成長に合わせてアラート閾値も自動的に変化 ③

5 目指す姿工場自立型日本は工場ごとに自立しQCDの改善を進め工場間でも競い合うことでものづくりを強化してきたこれが日本のものづくりとして残すべき強みであるマスカスタマイズの対応を考慮しても工場自立化が望ましいと考える本社工場需給調整統括的立場遠隔監視から自律成長型へ ① システム的には本社で集中管理定期レポートは自動生成 ② 工場で対応できないトラブルはシステムが自動判断し本社にアラートアラートだけでなく原因となるデータも本社から確認可能工場の成長に合わせてアラート閾値も自動的に変化 ③ 拠点間でお互いの状況も確認でき競い合うことが可能 QC大会などイベントをせずとも他拠点の改善取組がわかる ④ カメラなどIoTを活用しリモート対応が可能本社から全拠点にリモート教育が可能ある程度のトラブルはリモートで対応販社 5

6 AS-IS 生産設備トラブルによる生産計画の未達生産計画が未達前提 A) 現地で完結し生産している B) 同じ製品は他工場で作っていない原因重大な設備トラブル ⑧挽回計画主人公 ①生産遅れ情報生産変動の許容値製販在庫数量生産計画現地で作成生産実績在庫情報製造側 ②問合せ生産管理担当本社生産管理担当海外 ④トラブル事象 ③問合せ ⑦原因対策結果 ⑤原因分析依頼 ⑥ 設備担当本社 6 人パーツ設備トラブルツール設備担当海外ちょこ停は対応可能重大故障は対応できない

生産計画現地で作成生産実績在庫情報製造側 ②問合せ生産管理担当本社生産管理担当海外 ④トラブル事象 ③問合せ

7 TOBE① 設備異常時のリモート保全生産管理担当本社メール電話メール ASIS 生産管理担当海外メール電話設備担当本社生産管理担当本社 TOBE 生産管理担当海外電話メール電話メール設備担当海外本社がリード対応時間短縮電話本社がリードシステム設備担当海外システム設備担当本社 7 リモート指示

8 TOBE② 予知保全による現地対応生産管理担当本社メール電話メール ASIS 生産管理担当海外メール電話設備担当本社電話メール電話メール設備担当海外工場で対応生産管理担当本社 TOBE 生産管理担当海外対応時間短縮電話工場で対応システム設備担当海外システム設備担当本社 8 工場が成長し自律して対応

9 報告内容 1. 現状課題と目指す姿 2. 実証実験シナリオ 3. 実証実験結果 4. 想定される効果 5. まとめ 9

10 株式会社大竹麺機会社概要名称創立株式会社大竹麺機 OHTAKE NOODLE MACHINE MFG.,CO.LTD 1880 年資本金 88,000,000 円 ( 平成 20 年 3 月 31 日現在 ) 代表取締役代表取締役社長大竹智彦本社所在地東京都北区赤羽南関連会社主な事業内容株式会社オーテイク山形県米沢市八幡原食品機械の開発設計製造即席麺乾麺生麺冷凍麺茹麺餃皮ワンタン皮生産装置およびラインスナック生産装置 10

彦本社所在地東京都北区赤羽南 2-8-9 関連会社主な事業内容株式会社オーテイク山形県米沢市八幡原

11 グローバルに延びる製麺市場途上国で即席麺のニーズが急速に拡大している 2009 年 2014 年 123.5% 134.5% 90.7% 126.2% 109.8% 130.6% 103.2% 99.8% 116.3% 234.2% 103.0% 96.4% 108.7% 11 大竹麺機様社内資料を加工

12 大竹麺機様の設備納入国 12

13 設備説明 13

14 従来の保守遠隔地での稼動が多く故障発生後の問い合わせや保守対応に時間を要し長時間のダウンタイムが生じる納入先に途上国が多く技術者のスキル不足のため現地での原因把握や対応が困難現状の保守 ①機器がストップして故障を把握 ②適切な原因調査が現地で出来ない ③無理に稼働させ深刻な故障につながる ④出張対応で大規模な補修作業が必要 14

状況モニタリングと異常検知拠点操業モニタ本社生産管理者生産計画/実績 2 不具合発生時の修繕対応リモートメンテナンス製造ライン稼働モニタ

15 実証実験の説明取組内容取組みイメージ取組み内容 1 IoT Platform クラウドデータ収集一時蓄積データ蓄積加工見える化データ解析シーケンサ開発ツールレーザ変位/ 振動/電流温度/湿度生産計画/実績設備エラー等生産実績と生産設備の稼働状況モニタリングと異常検知拠点操業モニタ本社生産管理者生産計画/実績 2 不具合発生時の修繕対応リモートメンテナンス製造ライン稼働モニタリモートメンテナンス 3 生産設備稼働モニタシーケンサ (MELSEC) 本社製造ライン生産設備の予知保全本社設備管理者生産設備センサ故障予防保解析シーケンサ開発 15

16 実証実験の説明実験設備即席麺製造ラインの構成捏ねる捏機圧延捏機の構造とセンシング箇所カット紐状カット１食分データ収集 (MELSEC) 振動センサー温度センサー湿度センサー乾燥即席麺実験パターン ① 正常モード ② 異常モード劣化した合成メタル軸受を利用しシャフト振れを発生レーザ変位センサー合成メタル軸受減速機ベルト電流センサー(CT) 16

17 実証実験の説明 :システム構成本社 & 生産ラインクラウドデータ発信データ収集一時蓄積データ蓄積加工分析見える化現場活動改善 HTTP 連携 G/W 周辺システム基幹システムデータ分析ツール一時受けデータ FTP 連携蓄積加工データマート周辺システム基幹システムデータシーケンサ (MELSEC) G/W G/W IVI 標準インフラ見える化ツール sensor 17

関係性データを使い因子の組合せ分析予測モデルの構築実証実験の様子精度検証新たなセンサーデータで未来予測機器の劣化にあわせ定期的にデータ収集及び分析予測モデルチューニング 𝑓 𝑥

18 実証実験プロセスデータ収集加工基礎分析センサーによるデータを周期性/ランダ機器状態のデータ収集ム/トレンド成分に分解データの振幅評価の為センサーデータの繋がりデータ幅を合わせる (相関関係)を分析複数データ評価の為時間軸を合わせる F 温度センサー E 振動センサー D 歪みセンサー C 変位センサー B 電流 A 画像深堀分析/ E B C A モデル構築関係性データを使い因子の組合せ分析予測モデルの構築実証実験の様子精度検証新たなセンサーデータで未来予測機器の劣化にあわせ定期的にデータ収集及び分析予測モデルチューニング 𝑓 𝑥 𝑓 𝑥 𝐴 = 1 + 𝐴0 1! = 𝑛=1 D モニタリング故障予測 𝑛𝜋𝑥 𝐴𝑛 cos 𝐿 𝐴 𝐴 1! 0 𝐴𝑛 cos 𝑛=1 𝑛𝜋𝑥 𝐿 F 凡例センサーデータ予測対象データ

19 実証実験結果のまとめ振動センターの周波数特性とモータの電流値特性に差異がみられた今後さらにデータ量を増やす必要があるが故障予知につながる特性閾値を解析ツールで算出することができた 19

20 TOBE① 設備異常時のリモート保全本社がリード取組み内容 20 ①海外拠点の操業監視 ②生産設備の故障検知 ③故障部位の特定 ④修繕対応 ⑤リモート確認生産計画と生産実績をモニタリングし実績が達成できていない工場設備を特定生産設備の稼動状況をモニタリングし生産設備の異常を検知稼動状況の変化の分析やリモートログイン等により故障原因を特定セルフメンテナンス依頼とメンテナンス方法の提示メンテナンス実施設備が正しく回復したことを確認

成できていない工場設備を特定生産設備の稼動状況をモニタリングし生産設備の異常を検知稼動状況の変化の分析

21 TOBE1: 設備異常時のリモート保全海外拠点の操業監視生産設備の異常検知リモートによる故障分析と修繕対応取組み内容 1 海外拠点の操業監視 2 生産設備の故障検知 3 故障部位の特定 4 修繕対応 5リモート確認 21

22 TOBE② 予知保全による現地対応工場で対応工場が成長し自律して対応取組み内容 22 ①故障予測分析生産設備の異常時の特有のセンサーデータ因子組み合わせと閾値を解析センサーデータの閾値の設定 ②故障の予兆検知 ③故障部位の特定 ④修繕対応生産設備の稼動状況をモニタリングし故障発生の予兆を検知製造ラインと生産設備の故障予兆のある部位を特定メンテナンス指示とメンテナンス準備のためメンテナンス履歴を照会

23 TOBE2: 予知保全による現地対応海外拠点の設備の故障予知生産設備センサ情報の異常検知 ( 予知保全の実現 ) ナレッジ活用によるメンテナンス対応取組み内容 1 故障予測分析 2 故障の予兆検知 3 故障部位の特定 4 修繕対応 23

24 想定される効果リモートメンテナンスやサポートで現地のスキル不足を補いメンテナンススピード品質の向上予知保全による生産設備のダウンタイム縮小メンテ履歴 DB 等のナレッジ有効活用と他拠点への横展開 24

25 報告内容 1. 現状課題と目指す姿 2. 実証実験シナリオ 3. 実証実験結果 4. 想定される効果 5. まとめ 25

26 まとめ < 今後の予定 > 更に実験を重ね精度の高い予知保全アルゴリズムを確立実際の納入設備への装置の組込みと本 IoT 環境の適用検討他 WGメンバー企業への展開 <わかったこと> 中村留精密工業様でもデータ取得を実施故障予知を実現する分析プロセスの検証ができた 26

27 ご清聴ありがとうございます次は WG402 遠隔地のB2Bアフターサービスです 27

<4D6963726F736F667420576F7264202D2030322090AC90D1955D92E8977697CC82CC895E9770816990DD8C76939995D2816A2E646F63>

<4D6963726F736F667420576F7264202D2030322090AC90D1955D92E8977697CC82CC895E9770816990DD8C76939995D2816A2E646F63> 土木部建築設計及び工事監理等委託業務成績評定要領の運用 ( 建築設計等委託業務編 ) ( 評定の方法 ) 第 1 評定者は評定を行おうとする業務 ( 以下対象業務という )について別添の採点表により評定を行うものとし評価項目評価の視点及び評価