製造業DXの一丁目一番地
製造業におけるDXの一丁目一番地となる重要な取組みが、設備等の稼働状況をセンシングする各種産業用IoT技術による「現場デジタル化」の推進です。これらは現実空間にアナログ形式で存在する「情報のデジタル化」であり、現場における業務効率・業務品質向上への第一歩となります。
「ものづくりプロセス」の変革は、現場デジタル化を起点として、OTとITが相互に連携し融合することでより大きな成果を得ることができます。OTとIT連携の一形態として、生産ライン常時最適化や生産自動化を進める「スマートものづくり基盤構築」があり、IoTとデジタルツイン技術を組合せ活用する「サイバーフィジカルシステム(CPS)」により実現されます。
「スマートものづくり基盤構築」を成功に導くポイント
スマートファクトリー実現の一歩となる「スマートものづくり基盤の構築」に向けては、ITとOTの連携を起点とした全体最適への取り組みが重要であり、その中でヒトとテクノロジーが協働できる仕組みを追求していくことが求められています。
IT領域とOT領域の連携と全体最適
製造現場にIoTを導入していくにあたって、全拠点・全製造プロセスを俯瞰したうえでの全体最適とフレキシブルな対応力を備えることが重要なポイントになります。
そのために、「IT領域とOT領域を融合/連携」させたインテグレーションを行うことが必須となります。
ヒトとIT/ロボットの協働の仕組みを再設計
製造現場にIoTを導入していくにあたって、匠の継承と、プロセスの更なる自動化・知能化への組み込みが重要となります。
そのために、将来的にデジタル技術・ロボット技術を駆使した「ヒトとIT/ロボットが協働する仕組み」を再設計し、プロセスに組み込むことまでを視野に入れる必要があります。
私たちエクサの強み
エクサ版CRISP-DM
特に、製造DX推進においては、生産設備に備えられたインテリジェントセンサーからの情報や設備・構造物の劣化を写した画像、現場作業者による手書き文字など、生産プロセスにおいて発生する数値・音声・画像などの多様な情報をデジタル化し、ビッグデータとして高度に活用することが求められます。
エクサでは、業界で実証されているデータ分析プロセスモデルであるCRISP-DMと、IBM社が製造・販売している統計解析ソフトウェアであるSPSSを組み合わせた「エクサ版CRISP-DM手法」を確立しています。
当該手法をベースとして、製造DXユースケース実現に繋がる「概念実証」をお客様業務担当者と当社のデータサイエンティストがタッグを組んで進めています。
DXデザインサービス
参照アーキテクチャとピックアップ・ソリューション
No. | 製造DXピックアップ・ソリューションの概要 |
現場情報デジタル化 | 業務領域 | 業種 | ||||||
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設備・資産管理 | 在庫管理 | 労務管理 | 製品管理 | その他 | 業種横断 | 製造 | その他 | |||
1 | AI-OCR技術を活用し、製造現場に存在する「手書き文字」を、基幹システムで取り扱える構造化データへに変換し、関連システムと連携することで検査業務の効率化を実現します |
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2 | 製造業各社の経営課題である「予防保全から予知保全(状態基準保全)への転換」を、IoTインテリジェントセンサーとIBM Maximo EAMを組み合わせて活用し実現します |
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3 | 自走棚卸ロボットとRFIDを組み合わせ、現場作業負荷の高い「在庫棚卸業務」の自動化を実現します。置き場の特性を考慮したデバイスの選定で幅広い置き場環境に対応が可能です |
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4 | 市販のスマートデバイスと独自センサーの組み合わせにより熱中症の症状を検知し、健康管理システムとの連携により、「高精度な熱中症検知と作業員見守り」のニーズに対応します |
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5 | 運転データや設備状態監視データとITシステムで保有データを関連付け高度な活用環境を構築することで、設備保全領域のスマートメンテナンス化とデジタルワーカーの実現に貢献します |
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6 | 地図情報とRFIDタグの位置情報および資産やステータスの情報を統合管理し、資産の場所と作業計画・履歴を2D MAPで即時確認することにより現場での点検作業を効率化します |
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7 | 従来人手に依存していたしていた●在庫計測業務、●耐火物管理業務、●設備改修業務に最新3D計測技術を適用することで、業務の効率化と高度化を実現します |
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8 | 事業への影響が甚大な受配電設備の絶縁破壊事故防止は、従来長周期の定期取替保全(TBM)による管理が一般的でしたが、当ソリューションの監視・解析技術により絶縁劣化予兆検知を実現します。【JFE Resolus】 |
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9 | 熟練者層の退職、老朽設備の増加、必要技能の多様化が進む中、経験の浅い保全担当者に対し、設備トラブル発生時の故障復旧支援と設備に対する知識向上や技能伝承を容易にします。【JFE Resolus】 |
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10 | 多岐にわたる製造現場設備の稼働状況をレベル別に監視すると共に可視化し、各種機械学習アルゴリズムによる異常の検知を支援する、データサイエンス技術ソリューションです。【JFE Resolus】 |
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11 | 工場内燃料・電力等のエネルギー需給予測および設備の稼働/停止計画に基づき、エネルギー源の配分をシミュレーションし、最適値をガイダンスします。【JFE Resolus】 |
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12 | スマホのGPS機能を活用し、COガス濃度共有、重機接近アラームなど広大な敷地における現場作業者の安全管理を遠隔にて実現します。【JFE Resolus】 |
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13 | シングルスタンドミル用に適用され、対象物の形状や材質について適した操作を自動的に選択して学習し、最適なアクチュエータ操作を出力します。【JFE Resolus】 |
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14 | 高精度カメラと画像処理から構成される溶鋼の漏洩検知システムにより、即座に鋳造を止めることで、鋳造設備への損傷を軽減し生産量への影響を大きく減らします。【JFE Resolus】 |
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3D点群活用による点検作業の高度化/効率化
製造業DXのジャーニーマップ
製造業のDX動向や、私たちに寄せられたお客様からのご相談内容や共に手掛けた実績を元に、国内製造業がDXを推進していく上での地図を「製造業DXのジャーニーマップ」として取り纏め、DX取組みのテーマの検討やロードマップを策定する上でのベースラインとしています。
また、ビジネス変革に向かう製造業DXのジャーニーに沿った取り組みの方向性や、それを支援するソリューションや事例などをご紹介します。
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