機械や製造エ程のパラメータデータ集収と分析はDXにとって最初に行う
べき重要なことですが、実際には、熟練技術者が実施しており、必ずしも
効果的、効率的な方法ではありません。どう改善すればよいかについて
考えてみましょう。
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１．製造工程の設備や機械のパラメータとは
デジタルトランスフォーメーション（DX）において、製造工程の設備
や機械のパラメータデータの収集と分析は重要な課題となりますが、では
実際にどのようなデータがあるでしょうか。
①設備・機械の使用状況：設備・機械の運転時間、停止時間、異常発生状況
②品質データ：製品のサイズ、形状、重量、構造などの物理的な特性
③生産性データ：生産数量、生産スピード、生産効率など
④能力データ：設備・機械の最大出力、最大速度、最大能力など
⑤条件データ：製造品質に関わる、温度、圧力、濃度、時間などの条件
⑥消耗品データ：部品の消耗状況、部品の交換回数など
これらのデータを収集し、データ分析を行うことで、製造工程のパフォー
マンス向上、設備・機械の最適な使用方法の検討、品質向上などが可能に
なります。
２．パラメータの収集と分析方法
品質の向上、生産性の向上の課題を解決するためのいくつかの方法を以下に
示します。
①自動化：収集と分析のプロセスを自動化することで、時間の節約と
データの一貫性の向上が期待されます。
②クラウドテクノロジー：クラウドを利用することで、データの収集
保存、分析、共有が容易になります。
③データ可視化：収集したデータをグラフやチャートなどで視覚的に表示
することで、データを理解しやすくなります。
④人工知能（AI）と機械学習：AIと機械学習アルゴリズムを活用すること
で、大量のデータを効率的に分析することができます。
⑤チームワーク：技術者と非技術者、複数の部署とデータを共有し協力して
データ分析の方法を改善することが大切です。
これらの方法を適切に適用することで、機械や製造工程のパラメータデータ
の収集と分析の作業効率が向上することが期待されます。
では、データ取得、分析の手順は具体的にどうすればよいかを整理します。
①課題の設定：まず解決したい課題を設定し仮説を設定します。つまり
どの機械設備に問題があり、その問題を解決するためにどのような
データを、どのように分析したらいいかを考えます。
②パラメータの選択：課題解決に最も重要なパラメータを選定することが
大切です。例えば、生産速度、加工時間、エネルギー消費量、生産量
など、課題に応じてパラメータを選択します。
③データ収集：選択したパラメータのデータを収集することが必要です。
このためには、センサーやIoTデバイスなどを使用することができます。
④データの分析：収集したデータを分析することで、生産性の向上と品質
の向上のための有益な情報を抽出することができます。
⑤データ可視化：収集したデータをグラフやチャートなどで視覚的に表示
することで、データを理解しやすくなります。
⑥データの分析：マシンラーニングアルゴリズム（機械学習）を使用する
ことで、大量のデータから有益な情報を抽出することができます。
⑦改善計画の策定：分析結果を元に、生産性の向上と品質の向上のための
改善計画を策定することが大切です。
３．射出成形工程におけるデータ分析方法
では、具体的に、射出成形工程において必要なパラメータデータの種類、
取得方法、分析方法はどうすればよいか？整理してみます。
まず、射出成形工程において必要なパラメータデータとデータの取得手段は
以下のようなものが考えられます。
①温度：温度の設定、推移のデータは温度センサーを使用
②圧力：圧力の設定、推移のデータを取得するには、圧力センサーを使用
③時間：サイクル時間等を取得するには、タイマーやクロックなどを使用
④生産量：射出成形した製品の数量を取得するには、カウンターや生産管理
システムなどを使用する
これらのパラメータデータを収集した後、以下のような分析方法を適用する
ことで、生産性の向上と品質の向上が実現することが期待されます。
①データ可視化：収集したデータをグラフやチャートなどで視覚的に表示
することで、データを理解しやすくなります。
②統計分析：収集したデータを統計学的手法を使って分析することで、有益
な情報を抽出することができます。
③マシンラーニング：マシンラーニングアルゴリズムを使用することで、
大量のデータから有益な情報を抽出することができます。
４．スポット溶接作業工程におけるデータ分析方法
スポット溶接作業において必要なパラメータデータの種類、収集分析方法に
ついて具体的に述べます。
（１）スポット溶接作業において必要なパラメータデータは以下の通り。
①溶融温度：溶接中の温度を管理するために使用されます。
②接合強度：接合部の強度を評価するために使用されます。
③接合速度：接合のスピードを評価するために使用されます。
④電流密度：接合に必要な電力を評価するために使用されます。
⑤入力電力：接合に必要な電力を評価するために使用されます。
これらのパラメータデータは、データロガーやセンサーを使って実時間で
収集することができます。
（２）スポット溶接作業の最適な条件設定
次にデータの分析を行って最適な条件を特定することにより、接合強度
生産性、品質などを最大化することができます。
また、データの分析によってトラブルシューティングも行えます。接合の
強度や品質に問題がある場合、パラメータデータを使って原因を特定し、
改善策を立てることができます。
この場合、統計分析手法によって最適な溶接条件を求めるためには、以下の
ようなツールが有用です。
①回帰分析：接合強度などの評価基準と溶接パラメータ間の関係を調べる
ために使用されます。
②計量的観察法：溶接パラメータの影響を検証するために使用されます。
③デザイン・オブ・エクスペリメント（DOE）：溶接パラメータの組み
合わせの影響を検証するために使用されます。
④統計ソフトウェア：回帰分析、計量的観察法、DOEなどの統計的分析を
実施するために使用されます。
これらのツールは、溶接パラメータの変化が接合強度や品質に与える影響を
明確にすることができ、最適な溶接条件を見つけるために役立ちます。
また、統計ソフトウェアはグラフや表の形でデータを可視化することができる
ため、分析結果をわかりやすく説明することができます。
（３）機械学習の適用はどのように行うか？
機械学習を適用するには、以下の手順を実施する必要があります。
①データの収集：機械学習には多数のトレーニングデータが必要です。
適切なデータを収集し、準備する必要があります。
②データの前処理：収集したデータを整理、整形、欠損値の補完などの
前処理を行います。
③モデルの選択：適切な機械学習アルゴリズムを選択します。モデルの
選択には、予測タスクの種類、データの特性などを考慮する必要が
あります。
④モデルのトレーニング：選択したモデルをトレーニングデータを使って
学習させます。
⑤モデルの評価：トレーニングしたモデルが予測タスクに適しているかを
評価します。評価には予測精度や可視化手法などを使います。
⑥モデルの最適化：必要に応じて、トレーニング済みのモデルを最適化
します。
これらの手順を実施することで、機械学習を適用することができます。また
改良されたモデルを生産ラインに適用することで、生産性向上や品質向上
などの改善が期待できます。
そこで、機械学習ツールには何があるかについて簡単に述べます。
①教師あり学習：Supervised Learning、分類や回帰のタスクに使用されます。
②教師なし学習：Unsupervised Learning、クラスタリングや限定主成分分析
（PCA）のタスクに使用されます。
③強化学習：Reinforcement Learning、エージェントが環境とのやり取りを
通じて行動を学習するタスクに使用されます。
④深層学習：Deep Learning、多層のニューラルネットワークを使用して
特徴を抽出します。画像認識、自然言語処理などのタスクに適しています。
⑤決定木：Decision Trees、分類や回帰のタスクに使用されます。
⑥ランダムフォレスト：Random Forests、分類や回帰のタスクに使用されます。
これらは代表的な機械学習ツールの一部であり、タスクに応じて適切なツール
を選択することが大切です。
（４）プログラミング言語のR、またはPytonを使って機械学習分析を行う
RやPythonは機械学習分析に適したプログラミング言語です。
Rには、標準的な統計分析機能と、多様な機械学習アルゴリズムを実装する
ためのパッケージ（例えば、caret、randomForest、gbmなど）が用意
されています。
Pythonには、NumPy、SciPy、Scikit-learnなどのライブラリがあり、高度
な数値計算、統計学、機械学習アルゴリズムの実装が容易に行えます。さらに
TensorFlowやPyTorchといった、深層学習を行うためのライブラリもあります。
どちらを選択するかは、使い慣れた言語や開発環境、求められるタスク、利用
するパッケージなどによって異なります。両方の言語に精通している場合、
タスクに応じて適切な言語を選択することが望ましいです。
以上になりますが、いかがでしたか？
今までEXCELで実施していたデータの収集、加工、分析方法とはずいぶん
異なっていることが分かります。しかし、DXを始める基礎知識として、
必要な最新技術の動向を知っておく必要があります。
これをきっかけに、ぜひ皆さんにも意識の改革を行って頂くよう期待
したいと思います。
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