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
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
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
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
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
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
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
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
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
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 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 2-4616-10 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
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
大 竹 麺 機 様 の 設 備 納 入 国 12
設備説明 13
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
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
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
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
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! = 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
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
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
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
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
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
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
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
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
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