2018年05月05日

IOTは本当に使えるか?生産現場IOTの4つの機能:製造業の事例解説・改善の進め方

製造現場の「スマート工場」実現に向けた取り組みは、活発に行われている。
2016年5 月、政府はGDP600兆円を目指す成長戦略として「日本再興戦略2016」
をまとめ、IoT、ビッグデータ、人工知能、ロボットなどの新しい技術を活用して
労働力不足を克服するための生産性向上や新たな有望市場の創出を目指すとした。

■ 工場の具体的な取り組み手順は以下の通り。
 ①まず工場の機械の様々なデータをセンサなどで測定する
 ②測定データをインターネット経由でIT企業のクラウドに送る
 ③IT企業は収集した膨大なデータを分析、有効なデータに加工 
 ④工場管理部門でデータを分析し、生産性向上、品質向上に役立てる

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センサー技術、AI機能を搭載したクラウドなどのインフラ整備は進んでいるが
果たして、IOT化に向けた取り組みを行う、IT技術者、コンポーネント技術者
データを解析し、改善提案ができる技術者育成は十分に行われているかが、
企業側にとっての課題となる。

■ 現場IOTの目的と4つの機能
IOTの目指すものとして、以下の項目があげられる
 ①顧客の要求なら1個でも注文に応じるカスタマイズ性
 ②注文を受ければ瞬時に生産が始まるリアルタイム性
 ③大量生産とさほど変わらない驚きの価格で提供

つまり、究極は、1個生産であっても、大量生産と変わらないQCDを実現する
ことにある。そのためには、IOTに求められる以下の4つの機能がある。

(1)人の分析と動作改善
 ・作業など監視、ウエアラブルセンサーなどから得られるデータを基に作業分析
  動作分析を行い、生産性向上、ポカミス防止につなげる
 ・複雑な作業工程、点検保守作業などのガイダンスをHMD(ヘッドマウント
  ディスプレイ)などを使って、熟練者と同等の作業を可能とする

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(2)機械の分析と効率化
 ・遠隔操作・モニタ機能、稼働監視データを基に生産性向上につなげる
 ・既存の旧式機械においても、データ収集が可能なセンサーが各種開発されており
  現状、IOTの活用が最も進んでいる分野である


(3)検査の精度向上
 ・AIの学習機能により、自動検査、官能検査の実施、データ収集と解析と蓄積を
  かさねることにより、検査精度の向上が期待でき、品質向上につながる
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(4)異常の解析
 ・ビデオ撮影による現場・現物・現実、過去の瞬間取り出し、周辺状況の把握による
  異常発生の瞬間、発生前後の状況解析
 ・異常発生をセンサーで検出し通信、表示、アラーム
  

徹底対策講座0323東京.jpg
企業で何かしらのIoTを活用した取り組みを行ったとしても、圧倒的なコスト
削減や生産性向上が追究できなければ意味がありません。
多品種少量生産工場では、人出が不足する、生産効率が上がらないなど、多くの
課題、問題を解決する手段としてIOTの活用が期待できます。

上記のIOTの4つの機能を念頭に、まず、何をどこに導入していったら良いか?
充分に検討してい頂きたいと思います。


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セ ミ ナ ー 予 定 表
テーマ(目的日時開催場所
主な項目
 多品種少量生産工場の現場改善力強化による
 付加価値生産性向上と利益率UP
未定
 
・生産活動の目的
・生産性向上・リードタイム短縮
・ムダ取り(直接・間接業務)
 若手・中堅社員の自立化と現場力の発揮
未定
・QCサークル活動
・個人目標管理(MBO)
・業務計画による改善活動
 ヒューマンエラー予防7つの対策
 ヒューマンエラー要因4分類と再発防止策
12月20日
(木)
9:30~12:30

12月20日
(木)
13:30~16:30
東京都北とぴあ
8F 807会議室
JR王子駅北口5分
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・再発防止対策と流出防止策
・是正と予防、水平展開
・顧客信頼の品質対策手法
 顧客から信頼を得る3つの品質対策手法
 ロジカルシンキングに沿った正しいなぜなぜ分析
・ヒューマンエラー要因
・ヒューマンエラー予防策
・IOT活用技術
 小規模チームで効果の上がるFMEA/FTA手法
未定 
・工程FMEA
・信頼性設計とFMEA/FTA
・リスクアセスメント
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