本庄工場でのローカル5GのPoC検証
浅野金丸

欽也
忠宏

高橋浜口直矢雅春

੦৉ଂ 58超高速／大容量・超低遅延／高信頼性・多数同時接続といった特徴を持つ「第5世代移動通信システム（5G）」を、局所的にプライベートなネットワークを構築して利用可能ഈଜ 8(೾৒崬嵤嵓࿌ൗ崶嵤崰3&೾৒崬嵤嵓࿌ൗ崶嵤崰3&とする「ローカル5G」の実証実験が、さまざまな分野のユー*&

スケースを想定して実施されている。

*&峮/6ZLWFK峼 /6ZLWFK૭ဦૄ嵑崫崗峢ઽઍ

OKIは2020年度、総務省の国プロ1）と連携し、本庄工場でローカル5G2）＋外観異常判定システム3）、4）のPoC検証を行っಇೠਙ嵅嵤嵓峘఼৷峕峲峴 嵅嵤崧崾嵓ਗ਼౺ৈ岿峼૭૗ 峲峴ਗ਼౺୹ஔ૭৿ૄ઎੤峢ഈଜ峼ਝ઼

た。本稿では、その検証結果を報告するとともに、ローカル図1

5Gの本格導入に向けた2021年度の取組み状況を紹介する。

ローカル 5G のシステム構成

基地局側は5GC（5G Core）とL3 Switchと基地局（RU：Radio製造分野へのローカル5G適用

Unit）で構成され、端末側は端末（UE：User Equipment）で構成

昨今の日本が抱える問題として、少子高齢化に伴う労働される。本PoC検証では、工場内の検証エリアを移動範囲と力不足や、働き方改革による労働時間制限などがある。製造する実験試験局の免許を取得した。RUの位置や高さを変更

分野では、熟練技術者の減少による若年作業者の育成や技して測定するために、5GCなどの機器は可搬式ラックへ収容

術継承、少量多品種生産に対する生産ラインの頻繁なレイアし、RUは伸縮性ポールに設置した。UEは検証エリア内の複ウト変更への対応などといった問題がある。
また地域では、労数箇所で測定するために可動式台車へ設置した。基地局

働者の減少・流出に伴う外国人労働者の雇用によるコミュニ側・端末側へ測定用ノートPCを接続し、ダウンリンク／アップ

ケーション問題も挙げられる。このような問題を踏まえ、
製造

リンクそれぞれのTCP／UDPスループット、通信遅延時間、分野では省人化・無人化による生産性の向上、自動化・AI活受信電力などを測定した。表1にPoC検証で用いたローカル用による製品品質の維持、無線化によるレイアウトの柔軟性

5G機器の無線諸元を示す。

が求められている。さらに生産工場では、稼働の継続性や情表1

ローカル 5G 機器の無線諸元報漏洩防止のための信頼性や秘匿性の確保が求められる。
省人化・無人化及び自動化・AI活用を実現するための手段として、外観異常判定システムが挙げられる。同システ
ムは、作業者の目視による組立工程・検査工程で、高精細カ

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0+]0+] ‫ع‬0+]ଛਦলৡ૬র଍峘ਹ੭

方、無線化に伴う信頼性・秘匿性を確保するための手段とし૗৹্ૄৰ஍ଣೝਗ਼ৡて、免許が必要なローカル5Gの利用が挙げられる。超高速・ਭਦ崨崌崸嵤崟崮崋

大容量の特徴を持つローカル5Gは、高精細カメラの映像デーଛਦ崧崌嵇嵛崘

野でローカル5Gは好適な無線通信システムと考えられる。

ഈଜ 8(ৰୡ૥ୡଂಚથఝୠ்

メラ及びAI画像解析により外観の異常有無を判定する。一タを伝送するための手段としても適している。、
特に、製造分

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工場内でのエリアカバレッジを考慮し、周波数帯としてローカル5Gの検証

42

Sub6帯（4.7GHz帯）を選定し、アンテナは無指向のものを選

外観異常判定システムと組み合わせた検証を実施する定した。
また導入時のコストを考慮してSA（Stand Alone）構成前に、ローカル5G単体での特性を検証した。図１に本PoCを採用し、アップリンク偏重の外観異常判定システムを考慮し検証で用いたローカル5Gのシステム構成を示す。て非同期のものを採用した。なお本PoC検証は、Sub6帯が制

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2021 年 11 月／第 238 号 Vol.88 No.2

度化された2020年12月より以前に実施し、現在は非同期での一定の距離内かつ見通しの地点では、良好なスループット運用は困難な状況（同期または準同期での運用が基本）とな特性が得られることを確認した。一方、見通し外であっても生産設備の反射波などにより受信電力が高い地点では、相応のっている。図2に工場内レイアウトと測定ポイントを示す。
‫؟‬崹嵤崮嵤崟嵏嵛‫؟‬੦৉ଂਝ઼ৃਚ

P

内では、生産設備のほかパーティション・壁・作業者などによる

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P

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া

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じて、測定地点周辺での作業者や台車などの移動、部材や完成品などの移動など、環境変動による電波の遮蔽や反射などの変化が発生すると想定される。各時間帯で1時間程度

5.83.2⋔5.5‫ځ‬P‫ڀ‬‫ځ‬P
‫ڀ‬
‫ܓ‬
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P12.2া

P‫ځ‬P‫ڀ‬

19.5

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崐崊崛嵛

図2

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⇦⇕⇮

また工場内では、1日のサイクル（製造スケジュール）に応‫ځ‬P‫ڀ‬の連続測定を実施して、伝搬環境の変化をスループット、
受

13.0



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7.5

ဦোઠ

崐崊崛嵛

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信距離であっても受信電力には差異が発生すると考えられる。

P‫ځ‬P‫ڀ‬

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⋋

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P

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さまざまな反射波が複合的に存在すると推測され、同様の通ৢଡ଼

‫ܓ‬
P

P

Pスループット特性を得られる傾向があることを確認した。工場

信電力、BLER（BLock Error Rate）で確認した。一例として、

崐崊崛嵛

図5に朝の時間帯の測定地点⑦での連続測定結果を示す。

工場内レイアウトと測定ポイント

検証エリアの面積は約4800㎡（約80m×約60m）である。
RUは検証エリアの中央／壁際に、高さを3m／4mに変更し566,岶଩ৣ峁峐峬঳৒嵔嵁嵓ਰ঱峑岬島峚崡嵓嵤崿崫崰଩ৣ峔峁

566,଩ৣ峕峲峴崡嵓嵤崿崫崰଩ৣながら測定した。端末は高さを1mとし、見通し／見通し外などを含む25箇所で測定した。一例として、
図3に基地局の位置を中央、高さを3mに設置した場合の各測定ポイントでのアップリンクTCPスループットの測定結果、図4に同条件下で各測定ポイントでの伝搬損失測定結果を示す。スループット、伝搬損失とも測定時間は1分間とし、その平均値を示している。
‫؟‬崹嵤崮嵤崟嵏嵛

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
P

া

た、部材などの積載や台車の配置換えなどにより電波伝搬環境に変化が発生し、受信電力が約4dB変化することを確認

5.8ٕ

崐崊崛嵛

した。従って置局設計時の回線設計では、少なくとも6〜8dB崐崊崛嵛程度の設計マージンを見積もる必要があると考えられる。

アップリンクTCPスループット（中央／3m）‫؟‬੦৉ଂਝ઼ৃਚ রఙ‫ط‬P

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‫ځ‬P‫ڀ‬‫ځ‬P
‫ڀ‬

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5.8

外観異常判定システムの適用例を示す。
P

外観異常判定システムは、組立・検査工程で、作業者が目視で実施している外観異常の検査を、高精細カメラ及びAI画像解析／判定処理（AIエッジコンピューター）を用いて自動3.2
5.5‫ځ‬P‫ڀ‬‫ځ‬P‫ڀ‬‫ܓ‬

P

ٕ
12.2

া

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7.5

図4‫ځ‬P‫ڀ‬ଐ岮崐崊崛嵛া‫ܓ‬Pਗ෢ٕဦোઠ‫ځ‬P‫ڀ‬⇦⇕⇮P‫ځ‬P‫ڀ‬‫ځ‬P‫ڀ‬崐崊崛嵛ٕଐ岮‫ܓ‬

P

13.0

ٕ

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‫ڀ‬

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Pরఙムを適用し、機能面・効果面でのPoC検証を行った。図6にP‫ܓ‬
P‫ܓ‬
P‫ځ‬P‫ڀ‬‫ځ‬P‫ڀ‬‫ځ‬P‫ڀ‬‫ځ‬P‫ڀ‬PP‫ځ‬P‫ڀ‬‫ܓ‬
P‫ځ‬P‫ڀ‬ৄৢ峁‫ځ‬P‫ڀ‬PP‫ځ‬P‫ڀ‬‫ܓ‬
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P

ローカル5G＋外観異常判定システムのPoC検証
ローカル5Gのソリューションとして外観異常判定システৢ
ଡ଼

‫ܓ‬
P



生し、スループットが低下する場合があることを確認した。
ま3.2

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5.5

‫ځ‬P‫ڀ‬‫ځ‬P‫ڀ‬

力に2〜4dB程度の劣化が発生する。それに伴いBLERが発‫ځ‬P‫ڀ‬

12.2

া

連続測定の結果（朝の時間帯）‫ܓ‬
P‫ܓ‬Pٕ‫ځ‬P‫ڀ‬া‫ܓ‬P‫؟‬崹嵤崮嵤崟嵏嵛

Pপ岷岹૗৿ ‫ڀ‬G%P‫ܒ‬ഈଜ峘ઉ岺ু৐峕岝০峨峑峔岵峍峉઎੤岶୯ਸଦ઼

作業者や台車の通過などの一時的な遮蔽により、受信電P‫ځ‬P‫ڀ‬

13.0

図3

ٕ

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⇦⇕⇮

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ਗ෢

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7.5

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崐崊崛嵛

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Pরఙ‫ܓ‬P‫ځ‬P‫ڀ‬P‫ܓ‬P‫ځ‬P‫ڀ‬‫ځ‬P‫ڀ‬‫ځ‬P‫ڀ‬P‫ځ‬P‫ڀ‬‫ځ‬P‫ڀ‬ৄৢ峁‫ځ‬P‫ڀ‬PP‫ځ‬P‫ڀ‬‫ڬځ‬
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P೾৒঻岶峁峚峳岹હ੺峕೏峨峍峐岮峉૗৿்‫؟‬প崐崊崛嵛伝搬損失（中央／3m）化するシステムである。具体的な動作は下記のとおりである。
①検査台の高精細映像データをローカル5GによりAIエッジコンピューター（AE2100）に伝送。

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2021 年 11 月／第 238 号 Vol.88 No.243

②検査対象の基板・製品などが検査台に設置されたこと

機能面の検証では、画像解像度を4段階に変更しながら判をAE2100が検知し、照明制御と連動して画像データを定精度を測定した。画像解像度が基準値以上であれば、基板撮像。対象物に応じた学習モデルを活用して画像解析取付検査、トップカバー検査とも判定精度を確保できることをを行い、異常有無を判定。

確認した。
「L5G伝送可否」が×の箇所は、今回採用したロー③判定結果をリアルタイムに作業者側モニターへ通知。

カル5G機器では実現できない伝送速度であっため、有線④判定結果、検査画像、及び基板・製品情報などの証跡デー（Gbit Ethernet）を用いて測定した。画像解像度を基準値よタを管理サーバーへ蓄積。
（品質管理や分析に活用）り低くした場合に、トップカバー検査での傷の検出率が低下していることから、画像解像度（解析精度・システム応答時間）と

嵕嵤崓嵓*
ৈಖ಍崓嵉嵑

ネットワーク帯域にはトレードオフの関係があることが分かる。
対して、システム導入前・後の作業時間、作業ミスを比較測定⋈઺൸ੰෲ‫ط‬ਖ਼৒⋇౥ਛષ๡୶

した。併せて、被験者に作業の負担度合いの変化をヒアリング調査した。図8にシステム導入前・後の作業時間の比較測ਖ਼৒੥ટਖ਼৒੥ટ
⋉ਫ਼ਪ੥ટ਀ં

図6

効果面の検証では、熟練者1名、若年者4名の合計5名に

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಩൸

定結果を示す。

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外観異常判定システムの適用例
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図7に外観異常判定システムの外観とPoC検証の対象工程を示す。
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図8䖩䠖䝻䞊䜹䝹5Gά⏝ᕤ⛬

図7

システム導入前・後の作業時間の比較

外観異常判定システム外観とPoC検証対象工程熟練者・若年者いずれも平均15%程度の作業時間を低本PoC検証では、基板取付の目視検査とトップカバーの目視検査の2工程を対象とした。基板取付検査では、13箇減できることを確認した。図9にシステム導入前・後の作業ミスの比較測定結果を示す。

所のうち2箇所の「ねじ」を外した状態、トップカバー検査
では、12箇所に「傷」を付けた状態（うち本庄工場での標準品質基準に即した判定基準NGは7箇所）を模擬して検証した。表2に機能面での検証結果を示す。
表2
ਫ਼ਪඨ৯ ੦ഝ峘峗峂થ૮ਫ਼ਪ৚೾৒৚೾৒峗峂૮峁ᆽਚ‫؟‬ 崰崫崿崓崸嵤峘ംથ૮ਫ਼ਪ

ਖ਼৒੦૆঱1*峘ം‫؟‬44

機能面での検証結果

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OKI テクニカルレビュー
2021 年 11 月／第 238 号 Vol.88 No.2

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図9

システム導入前・後の作業ミスの比較

若年者の作業ミスを大幅に削減できることを確認した。
本PoC検証による外観異常判定システムの有効性は確認

カル5Gの特徴を活かしたソリューションの創出が可能と考えている。今後、OKIが注力する事業領域に対して「AIエッできたが、今後は行為判定機能も追加することで、更に品ジ×ローカル5G」によるDXを加速し、より安全で便利とな質向上が実現可能になると考える。

るよう社会インフラの高度化を推進していく。

◆◆

また被験者に実施したヒアリング調査では、肉体的及び精神的な負担が軽減された、作業難易度が緩和されたとの意見を取得した。

PoC検証のまとめ
本PoC検証では、当時入手可能なローカル5G専用の機‫پ‬OKIর਋৽੾ੑ઺峲峴௷ხ岝঳৖*峼ਸൿ

器を採用した。キャリア向け5G機器は導入コストに課題があるため選定対象から外したが、ローカル5G専用の機器

図 10

ローカル 5G × AI エッジソリューションには機能・性能面での制約があり、高精細な画像で精度の高い画像解析処理を行うには、デバイス（カメラ）に近いエッジ領域で画像解析処理（エッジ処理）を行う構成が有効であると考える。今後はスループット性能の向上や多数デバ

1）OKIプレスリリース、総務省「地域課題解決型ローカルイス接続性の確保が望まれる。

5G等の実現に向けた開発実証に係る工場分野における製造分野のユースケースとしては、センサーデータや検査

ローカル5G等の技術的条件等に関する調査検討の請負」

データのアップロードなど、アップリンク偏重のデータ通信を受託、2020年9月17日

形態が多い。本PoC検証時は、Sub6帯の制度化前であっhttps://www.oki.com/jp/press/2020/09/z20050.html

たため非同期での運用が許容されたが、2020年12月の制

2）OKIプレスリリース、
ローカル5G支援サービスの販売開度化により同期または準同期での運用が基本となった。但始、2020年11月17日

し準同期であっても、アップリンクへのTDDスロット割当はhttps://www.oki.com/jp/press/2020/11/z20084.html

ダウンリンクと同数であるため、更にアップリンク偏重の

3）OKIプレスリリース、映像とカメラにより生産現場での作TDDスロット割当が可能となることを期待したい。

業ミスのゼロ化を支援する「プロジェクションアッセンブリーシステム」を販売開始、2018年8月28日
https://www.oki.com/jp/press/2018/08/z18034.html

本格導入に向けた取組み

4）OKIプレスリリース、映像AIを活用して組立工程の作業

本PoC検証結果より、ローカル5G＋外観異常判定シスミス見逃しを防止する「外観異常判定システム」の販売開

テムの有用性を確認できた。今後も引き続き、本庄工場へ始、2021年6月1日の本格導入に向けた検証に取り組む。まずは各生産ライン

https://www.oki.com/jp/press/2021/06/z21018.html

へのローカル5G＋外観異常判定システムの実装を目指す。
また各種生産設備を無線化することにより、検査データをローカル5Gで集約することも想定している。
現在、各機器ベンダより3GPP Release 15へほぼ完全に準浅野欽也：Kinya Asano. ソリューションシステム事業本部

拠し、より高性能な機器がリリースされ始めている。導入時のDX事業推進センター

コストダウンの面からも、マルチベンダ化が可能なO-RAN準

高橋直矢：Naoya Takahashi. ソリューションシステム事業

拠可否も考慮して機器を選定する予定である。
また各種機器本部 DX事業推進センターのソフトウェア化、5GCのOSS（Open Source Software）化／

金丸忠宏：Tadahiro Kanemaru. ソリューションシステム

クラウド化などもコストダウンの有効な要素であると考える。

事業本部 DX事業推進センター

製造分野以外へローカル5Gを適用するユースケース拡大の検討も重要である。図10に示すとおり、
ローカル5Gはあ

浜口雅春：Masaharu Hamaguchi. ソリューションシステム
事業本部 DX事業推進センター

くまで一部のエリアまたは建物・敷地内でのプライベートなネットワークであり、AIエッジと組み合わせることによりローO K I テクニカルレビュー
2021 年 11 月／第 238 号 Vol.88 No.245