次世代のスマート工場をめざし、IoTデータを活用

Lumadaで協創！IoT基盤を導入し、工場をスマート化

OTとITをデータでつなぎ、次世代のスマート工場をめざす

品質および生産性の向上やコスト削減、人財不足・育成などを目的として、データを利活用した工場のスマート化が進められています。

データはあるのに、現場改善に利活用できない

工場では、製品の品質を保証するための抜き取り検査を実施しています。抜き取ったサンプルに不良が見つかった場合、そのサンプルの製造履歴や、ほかのサンプルも含めた検査結果などのデータから影響範囲を特定します。

製品の不良は、複数の工程が絡んで発生する場合もあります。不良を検出した工程に原因がなければ、調査対象を広げ、工場全体を俯瞰（ふかん）する視点で設備の状態や製品の品質、生産計画などのデータを抽出、分析しなければなりません。

しかし、各工程に保管されている設備の稼働データや、個別に構築している各種業務システムのデータは、収集のタイミングや形式などがさまざまです。これらを手がかりに影響範囲を特定するには、データの変化を見逃さないためのノウハウが必要なため、対応できる人が限られます。また、調査の対象となる製品の絞り込み、不良が発生した原因の特定に時間がかかってしまいます。

工場内で収集されたさまざまなデータを、横断的に利活用

工場に散在する、各工程の多種多様なデータを集約して形式をそろえ、関連づけて見ると、正常なサンプルと不良が見つかったサンプルとの間の変化点を見つけられます。その前後で製品を切り分け、不良が見つかったサンプルと同じ条件で生産された製品を特定すると、品質を調査する範囲、対象を局所化でき、調査の高効率化を実現。これらにより、次の効果を得られます。

• 信頼度を維持、向上
  不良のある製品の出荷を回避したり、リコールや問い合わせに迅速に対応できます。
• 属人化を排除
  データの変化点から不良の影響範囲を特定するため、ノウハウがなくても判断できます。

また、変化点からデータをさかのぼることで、不良が発生した工程を特定し、使用している材料や設備、作業方法などに問題がないか確認することにより、不良発生の要因分析、対策につながります。

サイバー空間に再現した生産ラインで、生産工程全体の最適化を支援

モノづくりの現場にデジタルツイン技術^*1を取り入れ、現実世界のデータでサイバー空間に生産ラインを再現すると、トラブルが発生した際の原因を特定したり、業務改善の施策を検討・試行できます。工程間をまたがった見える化により、ある工程で発生した事象が、別の工程にどのように影響しているかを確認でき、生産工程全体の最適化を図るための改善点に気づきやすくなります。

日立の「IoTコンパス」は、工程ごとに蓄積・管理しているOT/ITデータを集約し、「業務と4M^*2」の観点で構成される独自の生産業務モデルに関連づけ、サイバー空間に生産ラインを再現。これにより、生産業務やデータに関する知見の有無にかかわらず、全体最適の視点でのデータ取得・利用、および分析を支援します。

*1

現実世界で収集したデータを活用して、サイバー空間に現実世界をそっくり再現する技術です。下記の注目ユースケースでは、デジタルツイン技術でサプライチェーン全体の最適化を図るユースケース、ソリューションをご紹介しています。

• サイバー空間上にサプライチェーン全体を再現し、商品在庫と物流拠点の適正化を支援

*2

huMan（人）、Machine（設備）、Material（材料）、Method（方法）それぞれの単語に「M」が入っていることから4Mと呼ばれています。製造業などの現場で、課題の発見やその解決、業務の改善などに欠かせない要素です。

複数の現場に散在するOT/ITデータをつなぐ

生産業務全体の最適化を支援「IoTコンパス」

複数の現場に散在する、設備の稼働状況や品質情報（OTデータ）、生産計画や在庫管理情報（ITデータ）などをデジタルデータとして関連づけ、利活用しやすくすることで生産業務全体の最適化を支援します。

• 生産現場デジタルツイン化ソリューション「IoTコンパス」

生産現場に適したデータ管理で、生産業務全体を最適化

「IoTコンパス」は、生産工程に散在する業務と、業務の中から生み出されるOT/ITデータ間の「つながり」を日立独自の手法で一元管理。現場の視点での業務改善、業務全体の最適化を支援します。

• 集約と見える化
  工場内に散在するデータの集約、設備の点検・保守や作業員の追加・変更といった関連する情報のひもづけにより、ユーザーはデータを利活用しやすくなります。また、生産工程に沿ったビジュアル表示やフィルタリングにより、IT技術の知見がないユーザーも関連データを探索・取得できます。
• 横断的管理
  集約したデータを「業務と4M」の観点で横断的に管理。これにより、工程間をまたがった業務改善や、生産履歴の探索にかかる時間を短縮できます。また、作業実績や材料、半製品などを軸として、生産現場内の関連データを一括で抽出できたり、管理単位の異なるデータ同士を関連づけられます。
• APIによるアプリケーションとの連携
  標準APIのサポートにより、さまざまなアプリケーションと連携できます。ユーザーは、APIの一般的なルールに従ってアクセスするだけで、IoTコンパスが集約、管理しているデータを取得して、アプリケーションで利用できます。加えて、標準APIのサポートはアプリケーション開発の効率化、および再利用性の向上を実現します。

適用事例

OT/ITデータの集約、見える化によって、高度なトレーサビリティ、人財活用の効率化および経営の高度化を実現した工場の事例を紹介します。

工場では、次世代のスマート工場をめざしてさらなるデータの利活用を検討していました。高度に自動化された生産ラインへ、トラブルの削減と生産効率・競争力の向上のために「IoTコンパス」を導入。これにより、工場全体の設備・機器・ITシステムからさまざまなデータを集約、見える化でき、次の3つを実現しました。

• 商品の安全・安心の追及
  製品一つ一つの製造履歴と品質情報を関連づけで管理することで、消費者からのお問い合わせに迅速に対応。また、設備や機器のトラブルが発生した際には、製造および検査の履歴をトレースして影響範囲を特定することで、製品の品質に問題がないかを確認できるようになりました。
• 人財活用の効率化
  必要なデータを、必要なときに、人手に頼らず取得・加工することで、報告書の作成や問い合わせ対応といった日々の業務を効率化。工場における業務の属人化を排除し、リモートワークの推進と業務効率の向上を両立できるようになりました。
• デジタル化推進による工場経営の高度化
  現場視点でのデータ分析、および業務全体の最適化に必要なデータを抽出し、関連づけて利活用。PDCAサイクルを迅速に回し、新たな気づきを明確にすることにより、工場経営の高度化を推進できるようになりました。

さらに、IoT基盤の導入が第2、第3の現場へと拡大することで、より多くのデータの「つながり」を生み出すことができます。製造現場だけでなく、物流やサプライチェーンからのデータの集約、利活用により、広範囲の業務改善に役立ちます。

ソリューションの詳細については、こちらをご覧ください。