安定した製品品質の維持には現場の精緻なモニタリングが欠かせない。(写真はイメージ)


 IoTによる生産革新は、決して先進的な大企業ばかりが恩恵を得られるわけではない。むしろ限られた人材や設備でものづくりを行っている多くの中小企業にこそ大きな可能性をもたらすものである。

 日本能率協会コンサルティング(JMAC)では、IoTデバイスを使いこなす強い現場づくりを目指すために「現場IoT7つ道具」を提唱している。

 現場IoT7つ道具とは、現場の見える化の対象を「位置(Location)」「作業(Operation)」「場面(Situation)」「稼動(Availability)」「数量(Count)」「品質(Quality)」「危険(Hazzard)」の7つとし、これらの対象をセンシングし、データとして蓄積、解析することで次の生産活動につなげる手法である。

 第4回目は、この中から生産現場の場面を捉える「IoS」についての考え方と取り組み事例を紹介する。

◎連載「実践!IoTを使った現場改善」(バックナンバー)
(第1回)製造現場にIoT、一体何ができるようになるのか
(第2回)縦横無尽に動く工場のフォークリフトを追跡せよ
(第3回)工場従業員の作業実態をセンサーで把握する

[JBpressの今日の記事(トップページ)へ]

異常の瞬間を捉えて原因を究明

 生産現場で刻々と発生する様々な「出来事」については、机上であれこれ頭を巡らすより、現場の観察から得られる情報が格段に役立つことは、誰もが認める事実である。長年にわたり生産現場の改善を試みる担当者や専門家は、現場に出向いて作業を観察し、さらにはVTRで記録して、その数倍の時間をかけて分析を行ってきた。

 現場を観測する目的には2つある。1つ目は定常的に繰り返される作業を分析し、ロスを見つけ出し改善すること、2つ目はトラブルなど異常な状態を捉えて、発生原因を究明し改善することである。

 しかし、後者ではその決定的な瞬間を捉えることは容易なことではない。ある日に頻発したトラブルも、翌日は全く発生しないことがある。したがって、いつ発生するか分からない事象を根気よく待ち続けるといった事も起きてしまう。しかしながら、トラブルによる生産停止は、生産効率を大きく落とす要因であり、その瞬間を捉えて対策する意味は大きい。

 以前より生産現場をカメラでモニタリングすることが行われてきた。いつでも遠隔から現場の状況を把握でき、異常発生時には録画した記録を振り返り、その瞬間を確認することなど、いわゆる監視カメラと同じ使い方である。

 しかし長時間にわたり、画像データを保存することは、運用コストの面から優れた方法とは言えず、また画像の取り扱いも決して容易とは言えなかった。そこで、ドライブレコーダーのように、発生の瞬間とその前後の記録が切り取られ、保存することができるようになってきた。自動車では衝撃や急ブレーキなど急激な変化を加速度センサーが感知して、それをトリガーに画像を残すが、生産現場では、トラブルに付随して発信される設備の異常信号を使うことができる。

 簡単な方法としては、設備の異常表示のランプの光を感知することでモニタリングが可能だ(図1)。

 さらに高度なものでは、カメラの映像を瞬時に画像解析をして異常を検出する方法がある。撮影している人や設備、ワークの動きが、AIで学習した正常な動きと異なる場合を検知し、異常発生と認識をして記録を残す。同時に、関係者へ画像と共にアラームメールを発信することが行われている(図2)。

 例えば後工程の自動検査工程で不良を発見した場合には、その製品が前工程でどのような状況であったかを、タイムラグを計算して、遡って画像記録を残しておくこともできる。もしワークが電子タグによって個別認識可能な状態の場合には、原材料の特性データにまで遡及することで分析精度は向上する(図3)。

 このように把握される情報は画像だけではない。その瞬間およびそうした状況に至るまでの加工条件やワークの状態など、様々な数値データをセンシングして組み合わせることで、トラブル発生をより解析的に捉えることが可能になる。これらのデータを積み重ねて学習することにより、異常発生と工程や環境条件に関する複数のパラメーターとの関連性をメカニズムとしてパターン化して、トラブルの未然防止につなげる研究が各社で進められている。

 これらのデータは1つの工場だけでなく、複数工場間で共有することで、ナレッジとして有効に活用される。さらに材料メーカー、協力企業、設備メーカー、コンサルティング会社、システムベンダーなどを巻き込むオープンなネットワークを通じて、問題解決能力の向上にも寄与することができる。

IoTで製品品質の安定化を

 こうしたセンシング技術とインターネットの組み合わせによるIoTによって、異常発生の即時的な把握と同報的な通知、異常発生予知として先行的なアラーム、さらに技術データの蓄積による生産プロセスの管理技術の向上などをねらう技術を、JMACではIoTの7つ道具の1つとして「IoS」(Internet of Situation)と呼んでいる。

「よい品質はよいプロセスから」と言われるように、安定した製品品質を維持するためには、安定した作業が繰り返されることが望ましい。しかし数限りないパラメーターがある現場で、それを永続させることは不可能といえる。製品不良や設備トラブルの発生は、背景に異常なプロセスがあることの証拠でもある。

 IoT技術によって、製品品質と生産現場のあらゆるパラメーターとの因果関係が明らかになり、常にコントロールできるようになれば、これまでの品質に関する統計的なアプローチを越えた、新たな展開が期待されるものである。

 なお、この技術もこれまでの回(「縦横無尽に動く工場のフォークリフトを追跡せよ」)で紹介した「IoL」ツールと同様に、後付け可能なセンサーで実現できることが多く、導入が比較的容易にできることは、やはり大きなメリットであることを付け加えておく。

 次回は設備や機器の稼動状態を対象とした「稼動(Availability)把握」のIoT化である「IoA」についてお伝えする。

筆者:亀ヶ森 昌之