マニュファクチャリング

ドイツ発祥のインダストリー4.0 の流れは日本にも及んでおり、製造業の現場ではIoT(Internet of Things:モノのインターネット)やAI(人工知能)を活用したデジタルトランスフォーメーション(DX)の機運が高くなっています。ものづくりの過程で生み出されるデータを、どう有効活用できるかが競争力を左右する時代に突入しています。

特に製造現場においては、各種センサー機器の性能向上や通信技術の発達により、多種多様なセンサーデータが大量に発生しています。これらの膨大かつ多様なデータから潜在情報を抽出・融合し、AI(人工知能)の処理を行うことで「予知・予測結果」を再び現実世界にフィードバックするCPS※(サイバー・フィジカル・システム)の仕組みが必要となったためです。

YDCでは、1990年代から様々な製造データを収集、蓄積、解析して、製造の品質向上に活用する仕組み「YDC SONAR」を提供しています。現在では、品質情報の解析のみならず、技術継承、設備点検業務支援、遠隔監視などソリューション領域を広げ、ものづくり現場の迅速な意思決定を支援し続けています。

※ CPS(Cyber Physical System) とは、センサーなどにより現実世界で生み出された膨大なデータを、サイバー空間の最新テクノロジーを介して数値化し、定量的に分析すること。従来の経験と勘に頼っていた分析や予測などを効率化するシステムです。

生産性/品質向上

  • 品質予測(AI/機械学習)
  • 故障予測

日本の製造業が不確実性の時代と呼ばれる世の中で躍進を遂げるには、デジタル技術が有効な手段といわれています。その手段の一つとしてAIが着目されており、利用目的も、省人化による生産性向上や歩留まり向上といった企業業績に直結するものになってきました。

製造現場では、通常は最終試験結果でOK・NGを判断するがNGと判断された製品は破棄もしくは再加工する必要があります。AIを用いた品質予測の仕組みとは、途中工程までの操業条件と中間指標から最終試験結果を予測することです。予測の結果によって後工程の操業条件を変更することによって、不良発生による巨額の損失を防止することができます。

YDCが提供する「YDC SONAR」は、データの前処理作業を簡単操作で行い効率化し、AI(人工知能)機能で予知・予測といった高度な解析も可能にしました。AI開発で一般的に開発言語とされるPython の知識が無くとも、プログラムレスで機械学習による予想モデルを作成でき、作成した予測モデルは更新履歴なども含めて保存・呼び出しが可能になります。製造データの収集から蓄積・分析までを行い、工場の課題の早期発見と解決に寄与します。

装置・環境データの活用

  • IoT/センサーデータ活用

IoT(Internet Of Things)が提唱され、様々な装置やセンサーから比較的容易にデータ収集ができるようになりました。しかしながら、データを集めデータレイクを作るだけでは、工程の改善に繋がりません。
センサーの時系列データを製造データと紐づけることによって、初めてデータの価値が生まれ、工程改善に繋げることができます。
YDCは、データレイクのデータと品質データを紐づけ、データの見える化、 、AI(機械学習)によるモデル構築など、1つのプラットフォームで実現可能な「YDC SONAR」 を提供しています。

ペーパーレス

  • 紙データのデジタル化

製造業界ではデジタル改革、IoT化を進める上で現場帳票のペーパーレス化(紙媒体情報の電子化)が大きな課題となっています。

現場における記録・確認・報告作業は、紙と手作業に頼っている企業はまだまだ多いのが現状。
紙の運用では、二重入力や保管、紛失のリスクも大きく、転記ミスや間違い・漏れのチェックによる現場担当者の負荷が増大しています。

「ConMas i-Reporter」では、iPad/iPhone/Windowsを使用したデジタル入力と手書きを融合した『現場記録・報告・閲覧』環境を提供し、手書き帳票の良さを損なうことなく、ペーパーレス化が実現できます。

また、電子化されたデータはYDC SONARにより即座にデータ解析などデータの活用を行うことができます。
YDC SONARのレポート機能、傾向異常などの監視機能の連携によって、高度な品質解析、可視化に役立てます。

トレーサビリティ/歩留り向上

  • 管理単位の違い、紐づけ
  • データウェアハウス構築

製造工程で、製造や検査の不備により発生した不良や欠陥を、付与した製品番号(キー情報)でたどることで、問題の工程を追求できます。また、早期の問題解決は、不良品発生や欠陥品の流出防止を可能にし、歩留まりの向上や欠陥品の回収などによるコストを大幅に軽減します。
YDCでは、YDC SONARを利用して、データとデータの紐づけやデータの見える化を実現し、トレーサビリティの確保と歩留り向上を支援します。

ノウハウの伝承/共有

  • 分析の定型化

センサー機器や通信技術の進化を背景に現場から収集・蓄積されるデータ量は膨大で、データ構造も複雑になっていることから、要因分析や解析の難度は高くなるばかりです。
従来の経験や知識をベースとした勘に頼る分析では、対応に行き詰っていることが多くなっています。
また、分析や解析にはプロセスに関する広範囲で深い知識を必要とするため、属人化が進みがちです。

YDCが提供する製造現場のデータ処理とAI活用のワンストップのトータル基盤「YDC SONAR」では、解析手順を「テンプレート」として保存することができます。
従来、ベテラン技術者に頼っていたデータ解析業務の操作手順を共有することで、ノウハウ蓄積・共有を実現し、解析時間を大幅に短縮できるようになります。

工程監視/監査対応

  • コントロールプランの遵守
  • SPC、品質モニタリング

従来の工程管理は、すべての製造工程が完了してから完成品を検査し、異常があるものを排除するという方法でした。しかし、これでは製造に無駄な手間やコストがかかります。そこで導入されたのがSPC(Statistical Process Control)です。SPCは、完成品の品質を左右するデータ(コントロールプランで約束された品質)を各製造工程で測定および監視し、最終段階で不良品が出ないようにする方法です。
製造工程でさまざまなデータを取得し、それを統計学的に処理することで、工程異常を防ぎ、製造にかかる手間を大幅に削減します。
YDCでは YDC SONAR SPC Optionを利用して、SPCを実現可能にします。SPC OptionはIATF16949の監査にも対応可能なSPCツールとして、数多くのお客様にご活用いただいております。

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