令和元年度

佐賀県工業技術センター研究報告書

生産現場での IoT を用いた計測管理システムの実用化に関する研究
生産技術部
福島章吾 大坪昭文
田中徹 中野太郎
株式会社まるきん
草野太郎 松尾城司
県内製造業では製品品質を安定化させるため，生産工程のデータを IoT 技術により収集して活用したいという要望がある．本研究では，過去の IoT 関連研究において Windows 系サーバで構築した計測管理システムを実用化するため，県内企業と共同でより導入しやすい形態となるよう，Linux 系サーバシステムに再構築して生産現場への導入に取り組んだ．
まず，Linux 系サーバに移行するために計測管理システムの設計見直しを行った． 次に，新たな生産工程においてデータ収集に WiFi 通信を活用するため，HTTP プロトコル対応のWEB API の設計・試作を行い，センサノードからサーバに直接データを蓄積できることを確認した．最後に，再構築した計測管理システムを共同研究先企業の社内 LAN に接続し，5 ヶ月間安定して稼働することを確認した．また，乾燥工程において製品品質に大きく影響する乾燥室の温度データを収集分析し現場改善を行ったことで，不良品の発生割合が改善前は 10%程度であったのをほぼ 0%に抑えることができた．

１. はじめにしたデータベースや WEB アプリのソフトウェアを，近年，様々な情報（数量，環境，位置等）を収集・活用できる IoT 技術が注目されている 1)．また，IoTを手軽に導入できる環境が整ってきていることから，県内製造業においても，IoT 技術を活用して，各部門で収集・管理している情報やこれまで取得が難しかった情報を関連付けて一元的に管理することで，Linux 系サーバに移行するために設計見直しを行った．次に，新たな生産工程において，データ収集にWiFi 通信（以下 WiFi）を活用するため，HTTP プロ
トコル対応の WEB API の設計・試作とセンサノードの試作を行った．最後に，共同研究先企業の社内設備の稼働状況把握，装置の異常検知，製品品質の安定化等を行いたいという要望がある．
当センターではこれまでの IoT 関連研究において，特に製品品質の安定化を図るため，各種生産工程のデータを可視化する計測管理システムを開発し，県内企業の生産現場で検証することでその有用性を確認した 2，3)．本計測管理システムは Windows 系サーバを用いており 4)，管理のしやすさと Windows 系ソフトとの親和性の高さはあるものの，導入コストが高いといった課題が残っていた．そこで，本研究では，より低コストで企業の生産現場に導入可能な計測管理システムとすることを目的として，各種オープンソースソフトウェアが豊富で，通信形態の拡張性が高い等のメリットがある Linux 系サーバシステ
ムとして再構築を行う．
図 1 に計測管理システムのイメージを示す．本年度は，まず，これまで Windows 系サーバとして作成－ 13 －

Linux系サーバ
WEB
アプリ

データベースWEB API

社内
LAN
ゲートウェイ / WiFiルータ
無線通信(WiFi)

無線通信(ZigBee)

センサ
ノード

図1

センサ
ノード

センサ
ノード

計測管理システムのイメージ

令和元年度

佐賀県工業技術センター研究報告書

LAN に接続するため，セキュリティや長期運用を考慮し安定的にデータ管理できる Linux 版計測管理システムとして再構築し，乾燥工程における品質管理に適用した．

う WEB サーバとデータベース操作等に関する処理を行う AP（アプリケーション）サーバに分かれている（図 2）． WEB サーバと AP サーバ間は，標準化されたインタフェースである WSGI（WEB Server
Gateway Interface）サーバで接続する 5，6)．クライア

２. Linux 系サーバのソフトウェアの設計
2.1 データベースと WEB アプリの選定と設計見直し
データベースと WEB アプリについて，Linux 系サーバに対応したソフトウェアの選定と設計を行った．
(1) データベース
データベースは，製造工程のデータや工程管理のントが HTTP リクエストを特定の URL に送信すると，WEB サーバが受信して AP サーバに処理依頼をし，AP サーバが HTTP リクエストを元にデータベースへのデータ登録・取得等を行い，逆に辿りながら処理結果を HTTP レスポンスとしてクライアントに返答する．

データ等を蓄積するために用いる．ゲートウェイからは，データベースを直接操作する命令と共に蓄積するデータが送られてくる．データベースソフトウ
ェアには，Linux に搭載でき各種 WEB API との連携も可能なオープンソースの Maria DB を用いた．
(2) WEB アプリ

2.2.1 WEB サーバの構築
WEB サーバは，クライアントからの HTTP リクエストを最初に受信する役割を担う． WEB サーバの構築には，複数のセンサノードが同時にアクセスしても対応できるように，高速で動作し高負荷に強いnginx7，8)を用いた．nginx には，サーバの IP アドレ

WEB アプリには，生産現場からの要望に応えるた
め，データベースにアクセスしリアルタイム監視や履歴検索表示の機能が要求される．Windows 系サー
バで使用したソフトアウェアの Linux 版を用いて可視化画面を作成した 3)．
2.2 WiFi と WEB API を用いたデータ収集の仕組み

ス，受信した HTTP リクエストの転送先等の設定を行った．
WSGI サーバは，WEB サーバと後述する AP サーバを接続する役割を担う． WSGI サーバの構築には，高速で動作し使用実績の多い gunicorn6，9)を用いた．
gunicorn には，WEB サーバからの転送先としてアプ

企業の生産現場において，計測管理システムの活用の幅を広げるため，データ収集に利用する通信方法として，社内 LAN で既存設備として多く利用されている WiFi に対応した方法を検討した．
WiFi を用いたデータ収集に使用する通信プロト
コルとして，HTTP や MQTT 等の選択肢があるが，リケーションを起動させるように設定した．
2.2.2 AP（アプリケーション）サーバの設計・試作
AP サーバの開発環境を表 1 に示す．アプリケーション開発には，Python プログラミング環境が必要となる．WEB API のプログラミングには，Pythonの WEB フレームワークの Django6，10)を用いた．フ

シンプルで汎用性が高いという理由から，HTTP を用いた WEB API を利用した．WEB API があれば，センサノードから直接サーバにデータ蓄積できるためシステムの柔軟性が増す利点がある．
Linux 系サーバに組み込む WEB API の仕組みを図2 に示す（図中の各サーバは全てソフトウェアで実レームワークには，WEB サービスを作る上で必要となるログインやデータベース管理等の技術要素に関して，テンプレートを活用して必要な機能を追加しながらプログラミングできる特長がある．フレームワークを利用することで，WEB サービスの本質的な設計部分に注力できる．

現する）．WEB API とは，サーバとクライアントとの相互通信を HTTP で実現するアプリケーションのことを指し，クライアントが指定された URL にアクセスすることでサーバへ処理要求し，サーバが処理結果を返答する仕組みである．HTTP は，イーサネ
ット上でも利用可能なため，既存設備の有線と無線AP サーバには，センサノードからデータを受け取り，データベースへ登録する機能とデータベースからデータを取り出す機能の実装を行った．HTTPを併用して計測管理システムを導入でき，加えて同一インターネット上の物理的に離れた別のサーバとの通信にも使用できる．
アクセスが多い時に負荷分散させるため，WEB
API は，HTTP リクエストを受信して転送処理を行－ 14 －

クライアント

HTTP
リクエスト

HTTP
レスポンス

処理依頼

処理依頼

処理結果

処理結果

WEB
AP
サーバ WSGIサーバ サーバ(nginx) (gunicorn) （Django）

Linux OS

図 2 WEB API の仕組み

データベース

令和元年度佐賀県工業技術センター研究報告書

リクエストを受信する URL の設計箇所は，サーバのIP ア ド レ ス 以 下 と な る ． 今 回 は 「 http://192.168.
xxx.xxx/testapi/sampledata/create」のように設計した．
testapi にはアクセス先の機能指定，sampledata にはリソース（データベースのテーブル）指定，create

intel NUC Kit BOXNUC8I3 BEH（CPU：Intel®
Core™ i3-8109U Processor，メモリ：16GB， HDD：500GB）を使用した．
(2) Linux OS
数多く存在する Linux OS のディストリビューシにはデータベース等永続的なデータを取り扱うソフ
ト ウ ェ ア が 持 つ 4 つ の 基 本 機 能 （ create/read/update/delete）指定の意味を持たせている．create（作成）に対応させる意味で HTTP POST メソッドのみ受け付けるように設計した．また，データを取り出す場合は，基本機能指定の箇所を read（読み出し）

ョンの中で，①無料で使用できる，②多くの企業が基幹システムとして使用している RHEL と同等の機能を有する，③WEB や書籍等の情報量が多い等の理由から Cent OS を選定した．通常 Linux OS は CUIベースでの管理が一般的であり，コマンド操作を修得するには多くの専門的知識が必要となるが，とし，これに対応させる意味で HTTP GET メソッドのみ受け付けるように設計した．取り出すデータ範
囲は，URL クエリパラメータを使用して指定する．
2.2.3 センサノードの試作
試作した WEB API の動作確認を行うため，WiFiに対応したセンサノードを試作した．センシング対

Windows OS と同じ感覚で直感的に操作できるように，インストール形態として GUI ベースの GNOME
Desktop を用いた 8)．
(3) セキュリティの機能
サーバは，企業の機密情報となる操業データを扱
い社内 LAN 上でのみ公開するため，以下のセキュ

象は，共同研究先企業の新たな生産工程で重要な評
価指標となる製品の表面温度とした．センサノード
は，非接触温度センサ（スイッチサイエンス製 Conta™ サーモグラフィー AMG8833 搭載），WiFi 機能付
きマイコン（スイッチサイエンス製 ESPr® One）により構成した（図 3）．試作したセンサノードを用いリティ設定を行った．
・サーバへアクセスする管理者を制限するため，root ログイン禁止と別ユーザー作成を行った．
・不正アクセスを防止するため，リモート接続に使用する SSH の接続ポート番号をデフォルトから変更した．て，取得した温度データを定期的に HTTP POST メ
ソッドにより WEB API へ送信し，正常にサーバのデータベースに直接データを蓄積できることを確認した．

・サーバ運用に必要な通信のみ許可するため，ファイアウォール機能を使用した．
・不正な動作を行うファイルを常時監視するため，アンチウイルスソフト機能を使用した．
・サーバのデータベースへのアクセスは，ID とパスワードにより制限した．

３. Linux 系サーバのハードウェアの設計2 章で試作したサーバ機能を実装して生産現場の社内 LAN に設置するには，安定してデータ管理ができる Linux 系サーバシステムのハードウェアが必要となる．また，ユーザビリティやセキュリティを考慮する必要がある．設計したハードウェアの機能要素を以下に示す．
(1) ハードウェア
生産現場に導入し易い形態とするため，小型かつコストパフォーマンスに優れた BOX 型 PC である

表1(a) 非接触温度センサ

AP サーバの開発環境

プログラミング言語
フレームワーク

Python 3.6.8(b) WiFi 機能付きマイコン

Django 2.2.2
Djangorestframework 3.11.0

図 3 センサノードの構成－ 15 －

令和元年度

佐賀県工業技術センター研究報告書(4) 電源の機能
サーバは長期運用を前提としているため，無停電電源装置による瞬停対策を行った．また，電源ボタンからのシャットダウン機能を組み込むことで，計画停電の際に管理しやすくした．
４. 計測管理システムの生産現場への設置と活用
4.1 システム稼働実験
Linux 系サーバシステムとして再構築した計測管理システムを共同研究先企業の社内 LAN に接続し，長期稼働実験を実施した．2019 年 11 月から 2020 年５. おわりに計測管理システムを生産現場に導入しやすい形態とするため，Windows 系サーバであった本システムを Linux 系サーバシステムとして再構築した．また，新たな生産工程において，データ収集に WiFi を活用するため，WEB API の設計・試作とセンサノードの試作を行い，インターネットを介してセンサノードから HTTP リクエストによりサーバに直接データを蓄積できることを確認した．再構築した計測管理システムを企業の生産現場で稼働させ，センサノー

3 月までの 5 ヶ月間，製造工程に設置している複数のセンサノードの情報を，ゲートウェイを介してサーバへ収集・蓄積・可視化した．その結果，社内 LAN上で 5 ヶ月間安定的にデータ管理・共有できることを確認した．
4.2 システムの生産現場での活用
計測管理システムを用いて乾燥室の温度データの収集を行い，本システムの有効性を検証した．乾燥室は，空調機により温度を制御しており，温度分布のムラが製品品質に多大な影響を及ぼすことは経験則からわかっている．図 4 の見取り図に示すように
北，東，南の 3 箇所にセンサノードを設置し，乾燥

北窓

東入口

南

図 4 乾燥室の見取り図
温度[℃]

室の作業環境の温度を測定した結果を図 5 に示す．
図 5 (a)に示すように南と東で温度差が最大 6℃程度見られたため，温度分布のムラを抑える対策として
2 つの改善を行った．一つは，空調による対流が不十分だと考えられるため，乾燥室内に送風機を設置し強制的に対流を促した．もう一つは，東に窓があることから，外気の影響を大きく受けやすいと考えられるため，窓に断熱シートを貼り熱伝導を抑制した．改善後は，図 5 (b)に示すように温度差が 1℃程度になった．その結果，不良品の発生割合が改善前は 10%程度であったのをほぼ 0%に抑えることができた．

6℃

02

48

時間[h]

(a)改善前温度[℃]

また，計測管理システムを社内 LAN に接続し，いつでも蓄積したデータを閲覧できる環境としたことで，作業担当者が意識的にデータを見るようになった．経験則でわかっていたことが定量化されることで改善に意識が向き，対策を講じたことで大幅に改善し，改善効果も定量的に捉えることができるようになった．今後も製品品質に影響するセンシングが必要な箇所を見極め，新たな工程にセンサノードを追加する等さらなる品質向上に向けて本システムが活用されることを期待する．

61℃

02468

時間[h]

(b)改善後図 5 乾燥室の作業環境の温度の比較－ 16 －

令和元年度

佐賀県工業技術センター研究報告書

ドからの情報を収集・蓄積・可視化まで検証実験を行った結果，5 ヶ月間安定的にデータ管理・共有できることを確認した．さらに，乾燥工程において，製品品質に大きく影響する乾燥室の温度データを収集分析した結果，温度分布にムラがあることが分か

参考文献
1) 河村雅人，大塚鉱史，小林佑輔，小山武士，宮崎智也，石黒佑樹，小島康平：IoT/センサの仕組みと活用，翔泳社（2015）2) 福島章吾， 田中徹， 中野太郎，大坪昭文 : IoTり，均一にする現場改善を行ったことで，不良品の発生割合が改善前は 10%程度であったのをほぼ 0%に抑えることができた．
過去の研究成果も含めて本年度まで県内企業と共同して生産工程の可視化に取り組み，企業の社内LAN にサーバやゲートウェイ等を設置し，データのを活用した生産工程の可視化に関する研究（第2 報）， 平成 29 年度佐賀県工業技術センター研究報告書， No.26， pp.59-63， (2017)3) 福島章吾， 田中徹， 中野太郎，大坪昭文 : IoTを活用した生産工程の可視化に関する研究（第3 報）， 平成 30 年度佐賀県工業技術センター研収集・蓄積・可視化までを検証したことで，生産現場の IoT 化を進める上で必要となるノウハウを蓄積できた．また，事前検証した仕組みを生産現場に普及させるには，IoT 機器の小型化，防水性・防塵性を考慮したケーシング，設置場所や電源の確保，無線通信網の構築，管理面の簡素化等多くのことを考究報告書， No.27， pp.55-59， (2018)4) 福島章吾， 田中徹， 中野太郎 : IoT を活用した生産工程の可視化に関する研究（第 1 報）
，平成 28 年度佐賀県工業技術センター研究報告書，No.25， pp.45-48， (2016)
5) WSGI，https://wsgi.readthedocs.io/en/latest/

慮する必要があると感じた．
企業の生産現場に生産工程の効率化や生産コストの削減を検討できる環境を構築したことで，IoT に対する社員の意識が変わり，蓄積したデータの活用が製品品質の改善につながったことで，IoT の有用性を実感してもらうことができた．今後は，これま

6) 大高隆：動かして学ぶ！Python Django 開発入門，
翔泳社（2019）
7) nginx，https://www.nginx.co.jp/
8) 大竹龍史，市来秀男，山本道子，山崎佳子：標
準テキスト CentOS 7 構築・運用・管理パーフェクトガイド，SB Creative（2017）での IoT 関連研究で得られた知見をベースに，本システムをさらに発展させるとともに新たな課題に取り組むことで，県内企業への IoT 技術の普及を図っていきたい．

9) gunicorn，https://gunicorn.org/
10) Django ドキュメント，https://docs.djangoproject.com/ja/3.0/－ 17 －