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IoTにより工場を見える化する流れと注意点、メリットを解説

人材の不足や品質課題の解消を目的として、IoTを用いた工場の見える化に取り組む企業が増えています。当記事をご覧の方のなかには、工場の見える化を検討している方もいるでしょう。

そこで今回は、「IoTを用いた工場の見える化」について解説します。工場の見える化をする際のプロセスや注意点について悩んでいるという方は、参考にしていただけたらと思います。

工場の見える化とは

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「見える化」は、広義には「見えないものを見えるようにすること」という意味を持ちます。

製造業の工場における見える化は、設備の稼働状況や生産プロセスなど、そのままでは明確に見えないものをデータ化、グラフ化して可視化することを示します。

例えば、各工程の作業内容と時間をデータ化することなどで、ベテランの職人の感覚的な要素をデータによって見える化することなどが考えられます。

工場の見える化が必要な理由

工場、生産現場では、少子高齢化の加速による労働力人材の不足やグローバル競争の激化による多品種少量生産への対応により、生産効率の向上が急務になっています。

常に業務に追われ、忙しい状況が継続する中でも品質を確保しながら生産を続けるためには、主観的な情報だけでなく客観的なデータを用いた管理が必要不可欠です。工場においてさまざまなデータの見える化を進めることが、生産効率の向上を実現するための材料となります。

IoTが工場の見える化に効果的

工場の見える化を実現するためには大量のデータが必要ですが、人手が足りない状況の中、データを手動で集めるのは困難です。そこで、データを自動で収集、集約し、分析することが可能なIoTシステムの導入が効果的です。

見える化したい項目に合わせたセンサや分析アルゴリズムを搭載したIoTシステムを構築することで、生産効率の向上に繋がるさまざまなデータの見える化を実現できるでしょう。

IoTの導入による工場の見える化のメリット

工場の見える化を実現するために、IoTを導入することのメリットには、以下のようなものがあります。

  • 最適化による生産性向上、省人化、コスト削減
  • フィードバックの迅速化による品質の向上
  • 保全情報の蓄積による稼働の安定化

最適化による生産性向上、省人化、コスト削減

見える化をすることで、省人化による生産性向上に繋がります。例えば、生産工程ごとに必要な実際の稼働時間を可視化することで、工程ごとの作業割り振りを最適化し、生産効率が向上します。

また、電力使用量を見える化し調整することで、消費電力量を計画的にコントロールするデマンドコントロールを実現できます。

IoTシステムの導入には費用がかかりますが、効果的なIoTシステムを導入できれば、導入にかかった費用を短期間で回収できる可能性は高いと言えます。

フィードバックの迅速化による品質の向上

従来、検査工程ではベテラン作業者の感覚に頼ることが多く、作業者による品質のばらつきなど、出荷品質が安定しないことが多くの企業で課題となっていました。品質のチェックポイントを見える化することで、作業者による品質のばらつきを低減できます。

また、検査工程以外でも作業プロセスや管理項目を客観的に見ることができるようになります。見える化により、新しいメンバーへ教育する際のフィードバックや作業内容変更時の教育を迅速に行えるため、品質の向上に繋がります。

保全情報の蓄積による稼働の安定化

設備の稼働状況や稼働時の電力などを見える化することで、故障とその発生原因に関するデータを蓄積できます。そのデータに基づいて傾向を分析することで、稼働状況や電力の変化から故障のタイミングや箇所が推定できるため、精度の高い保全計画を立案できます。

急な故障などのトラブルを回避して事前に部品交換をする予知保全を実現できるため、計画的で安定した稼働に繋がります。また、複数の生産設備を連動して管理することで、設備間での生産調整なども容易になります。

IoTを活用して工場を見える化する際の流れ

工場の自動化を支える技術
IoTを活用して工場を見える化する際には、以下のような流れで行います。

  • 見える化する対象と目的の明確化
  • 見える化を実現するIoTシステムの設計
  • IoTシステムの構築とテスト運用
  • 本運用・ブラッシュアップ

見える化する対象と目的の明確化

まずは、工場内で見える化をする対象と目的を明確にする必要があります。見える化すること自体が目的になってしまわないように注意が必要です。

はじめに目的を明確にしておくことで、見える化をする際の手段の選定、見える化がうまく進まなかったときに継続するかやめるかの判断をしやすくなります。

見える化を実現するためのIoTシステムの設計

見える化をする対象と目的が決まったら、次はそれを見える化するためのIoTシステムの設計を行います。IoTシステムの構成要素であるIoTデバイス、通信プロトコル、クラウド、データを処理するアルゴリズムを設計します。

見える化する対象のデータを取得するためには、どのようなセンサが必要で、IoTシステムを構築する際に工事が必要かどうかも重要なポイントです。特に、十分なセキュリティを確保できるように設計する必要があります。

IoTシステムの構築とテスト運用

IoTシステムの設計が完了したら、実際にIoTシステムを構築しテスト運用を行います。テスト運用の段階で当初の目的通りに見える化が実現できているかどうか確認し、もし実現できていない場合には、調整を行う必要があります。

テスト運用を行う際には、判定基準や取得したデータの処理方法を明確にすることが重要です。また、複雑な作業が必要になる場合には、関係者が共通の理解を持てるように、作業マニュアルの整備を進めましょう。

本運用・ブラッシュアップ

テスト運用で当初の目的を達成できるIoTシステムの構築を確認できたら、本格的に運用を開始します。実際に運用することで、初めて分かる改善ポイントもあるため、常にブラッシュアップし続けることを前提にした運用が重要です。

IoTで工場を見える化する際の注意点

IoTのソリューション

IoTシステムで工場を見える化する際には、以下の3点に注意が必要です。

  • 見える化に用いるIoTシステムが使いやすいか
  • 無駄な見える化に取り組んでいないか
  • できることから小さく始める

見える化に用いるIoTシステムが使いやすいか

見える化できるIoTシステムを導入しても、現場で実際に活用する担当者が使いにくい、もしくは従来よりも作業性が悪化してしまうシステムでは、運用されなくなります。

IoTシステムを導入する際には、現場の担当者にとって使いやすくメリットを感じられるようにすることが重要です。

無駄な見える化に取り組んでいないか

特にトップダウンで見える化の指示があった場合、見える化を実現すること自体が目的になってしまうことがあります。見える化はあくまで手段であり、数値を用いて何を改善するのかが重要です。

せっかく見える化を実現してデータを収集しても、そのデータが使われない、使い道がないと導入したIoTシステムやそれにかかった費用が無駄になってしまいます。目的を定め、そのための手段として見える化を推進することが重要です。

できることから小さく始める

IoTシステムの本格的な導入は、人員リソースも投資金額も大きく、仮に失敗した際のリスクが高くなります。新しい取り組みをする際には、概念実証(PoC)が重要であり、まずはできることから小さく始め、うまくいくことを確認してから少しずつ広げていくといいでしょう。

皆が知りたかった情報の中で、これまで数値化が難しかった情報などの優先度を高くして、取り組むことが推奨されます。

まとめ

製造業では、多くの工場でIoTを活用した見える化が重要視されており、取り組む企業が増えています。見える化に取り組む際には、見える化で実現したい目的を明確にし、それを実現するためのIoTシステムを設計、構築することが重要です。

十分な効果を得るためには、見える化すること自体が目的になってしまわないように注意しながら、リスクを低減して小さくできることから始めるといいでしょう。工場の見える化をIoTで実現することで、生産効率の向上や品質の安定化に繋がります。

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