理想のIoTサービスをいち早く実現する クラウドAI・IoTソリューション Microsoft Azure

理想のIOTサービスをいち早く実現する
クラウトAI・IOTソリューション
Microsoft Azure
Cloud AI ・IoT ソリューション Microsoft Azure
  1. Microsoft Azure TOP
  2. Microsoft Azureコラム
  3. IoT/AIで設備の稼働状況を見える化し、生産性を大幅に改善!事例も紹介
2022/02/02

Writer:佐藤翔

IoT/AIで設備の稼働状況を見える化し、生産性を大幅に改善!事例も紹介

製造業において生産性の向上は重要課題です。
まずは、人手をかけて計測しているデータをIoTで自動収集することから始め、生産量、停止時間、サイクルタイム、装置の稼働状況などを可視化します。そして、収集データを分析することで改善箇所を特定し、迅速に改善を繰り返すことで、生産性を大幅に改善・向上できます。

また、稼働状況の見える化は従業員のモチベーションを引き出します。今まで曖昧だった改善結果がはっきりと目に見えることで、従業員のモチベーションがアップし、それがさらなる生産性向上と業務効率化につながるのです。

IoT/AIによる見える化の3つのメリット

  1. 改善箇所の早期把握の実現
  2. コストを抑えてスモールスタートが可能
  3. 現場スタッフのモチベーションがアップ!&さらなる生産性の向上

この3つが大きなメリットです。課題とセットでひとつひとつ見ていきましょう。

1. 改善箇所の早期把握の実現

課題:

工場全体の稼働状況の把握に時間がかかり、改善すべき箇所がなかなか特定できない...

解決:

収集したデータをクラウドで一元管理し、AIによる高速な改善箇所の把握を実現!
センサーや画像データをクラウド上に集めることで、各所に分散したデータの解析の時間を大幅に削減できます。
また、Azureなどクラウドが提供するAIサービスを利用することで、データ分析のコストと時間を抑えることができ、生産計画の早急な改善対応につながります。

2. コストを抑えてスモールスタートが可能

課題:

工場の生産能力を向上したいが、予算と人材が足りず手が付けられない...

解決:

Azureの活用で、初期コストが不要、ITに強い人材も不要、しかも短期間での導入が可能!
Azureを活用すれば、サーバーなどの初期コストが不要な上、可視化までのサービスがパッケージ化されていますので、ITに強い人材がいなくてもIoT化からデータの可視化まで、短期間で導入が可能です。

3. 現場スタッフのモチベーションがアップ!&さらなる生産性の向上

課題:

実施した改善の結果と生産効率がどれほど改善されているのかが現場では分かりにくい...

解決:

Azureによって改善効果が可視化されスタッフのモチベーションが上がる!
Azureを利用すれば、リアルタイムかつどこからでもデータが確認できるため、改善結果が具体的に可視化されて現場でもすぐに効果が確認できます。これにより、作業者の改善意欲が高まり、さらなる生産性の向上という新たな効果も期待できます。

稼働状況の見える化、4つの事例

温湿度管理による品質向上

厳しい湿度管理が要求される半導体の物流倉庫や、温湿度が造形の品質に影響する水性塗料の塗装工程において、温湿度の可視化が行われています。また、食品製造工場においてはHACCPに沿った安全管理の実施が義務化され、施設や原材料の温湿度管理は非常に重要です。

異常振動や音の可視化による保守効率の向上

風力発電機のモーターなど点検作業が容易ではない場所にセンサーを取り付けて、振動や音をIoTで常に記録することにより、定期点検の回数を減らします。また、発生パターンを抽出することが可能になり、故障の原因究明や改善もスムーズになります。

倉庫内の荷物管理・作業導線の効率化

荷物やコンテナにGPSやビーコンをつけて可視化することで、広大な倉庫内での位置確認が可能になり、紛失を防ぐことができます。また、作業員がウエアラブル端末を装着することで導線の計測が可能になり、作業レイアウトの大幅な改善ができます。

ライン稼働状況の可視化による課題発見

ラインの稼働状況を時系列に可視化することで、今日、昨日、1週間前といった比較が容易になり、課題が明確化されるため、生産性改善のスピードが大幅に向上します。また、現場のモニターにリアルタイムの稼働状況が表示され従業員で情報を共有することで、生産性の意識が高まります。改善前後の比較も容易になるため、モチベーションアップにもつながります。

稼働状況の見える化実現までの流れ

稼働状況の可視化の実現には、下記のような流れで進むのが一般的です。
STEP2の条件定義までの期間の目安は、2週間〜1ヶ月です。

STEP1 目的の確認

現状の業務課題、何を可視化するかを整理します。

STEP2 条件定義

下記を定義します。

  • 取得するデータの種類(温度、湿度、振動、傾きなど)
  • データ取得方法(センサー、カメラなど)
  • データ取得環境(屋内/屋外、有線/無線、距離など)
  • データ取得頻度(定期取得、常時取得など)

STEP3 サービス選定

Azureのどの機能をどう使うか、システム構成の検討をします。

STEP4 システム構築

システム構築の実施

東京エレクトロンデバイスでは、ご紹介したような事例で利用できる各種ソリューションを販売しています。
こちらでも詳しく紹介していますので、ぜひご覧ください。
東京エレクトロンデバイス 可視化ソリューション一覧

関連資料

IoTの概要と特徴が分かる! 入門資料