マクニカとなら 、できる 。
豊富な A I × I oT 導入 支 援 実 績 。
「技術商社」として半世紀近く国内外のソフト・ハードの最先端製品の導入をトップレベルの技術力で支えてきたマクニカ。
インダストリー4.0など製造現場でのデジタルデータの活用の流れの中で、最新センシングデバイス、ネットワーク通信、AI・分析ソフトウェアのサポートを通じて、試行錯誤を繰り返しながらも、複数の技術を組合わせて、お客様にこれまでなかった価値を生み出すお手伝いを100件以上手がけてきました。

マクニカだからこそ 、できる 。
A I × I oT ワンストップソリューション。
製造業を中心としたお客様の競争力強化をサポートしたい、それが私たちの考えるソリューション。
最先端エレクトロニクス製品、ソフトウェアの導入支援で積み上げてきた多方面に渡る知識と技術があるからこそ、複数技術の組合わせが必要な「AI× IoT」での課題解決がワンストップで可能なのです。
コンサルティングからデータ収集・分析、実運用まで、品質向上や歩留まり改善など複雑なテーマにも対応しながら圧倒的なエンジニア力でお客様のスマートファクトリー化や、装置へのAI/IoT機能の組込みを実現します。

ソリューションのポイント

01■ センサーからデータ利活用／見える化までワンストップでサポート■ 製造業に精通したデータサイエンティストによる分析サービス■ 最先端半導体テクノロジーを活用した提案■ 機密性の高いデータを守るセキュリティ対策コンサルティング■ AIアルゴリズム組込みサービス■ エッジコンピューティング

MACNICA SOLUTION LINE
AI×IoT組込み

P07

工場
工作機械
工場データの見える化、利活用

P13
異常検知 故障・劣化予測

P09

検査
工程

外観検査の設計をAI化

P15

ライン

製造ライン不良原因分析、製造ライ歩留まり改善

P11

02

コンサルティング
マクニカの「課題解決力」。

とことんクライアントに寄り添い、課題の根本的解決へ。

● 課題解決の窓口となり、運用までワンストップでサポート● 研究開発・商品価値向上などクライアントの様々な課題に応じたソリューションを幅広く提案● 現場を理解した上でクライアントと一緒に考え、最適解を導くコンサルティング

Interview「課題ではなく、お客様に寄り添う」。当社のコンサルタントが心がけていることです。手に入れたデータをただ分析するだ
けでは、本当に課題を解決することにはなりません。現場の課題とはつまり、その企業が大切にしているノウハウでもあります。安心して相談し、解決を任せられるとお客様に言われるようなコンサルティングを目指しています。目標は、完全にスマートファクトリー 化された工 場を一 棟 作ること 。当 社ならそのポテンシャルは十分にあると思っています。

03

コン サル ティング

データ収 集

データ分析

実装運用

データ収集コン サル ティング

データ収 集

データ分析

実装運用

マクニカの「対応力」。

半導体ビジネスのノウハウを生かしたきめ細かなソリューション。

● 自社製品「SENSPIDER」（P.18）を使用したデータセンシング環境の提案● 様々なセンサーパートナー、AIパートナーと組んで効果のあるソリューションの開発● ユーザーとメーカー、双方の意見を取り入れ自社製品開発に反映

Interview
もともと半導体ビジネスを行っていたことで、当社はそのノウハウを製品の開発に活かすことができます。さらに現場とメーカー、双方の声を聞き製品を作るため、顧客のニーズやトレンドに細かく対応できるのが強みです。私自身、半導体ビジネスからデータ収集の業務に移行したことで環境が大きく変わりました。AI・IoTに関しては覚えることも多岐に渡りますし、そのトレンドは日進月歩で変化しますが、これまで持っていた知識と組合わせ、きめ細かな提案でお客様のご要望に対応できるよう努めています。

04

データ分析
マクニカの「分析力」。

お客様が本当にやりたいことを、まず分析する。

● データサイエンティストチームによる高度なデータ分析● お客様の「やりたいこと」を詳細に分析し、効果的なソリューションを提案

Interview
当社はセンサーの提供からアルゴリズムの組込み、実装、運用まで一貫して提供します。私の主業務はデータの分析ですが、その前にお客様が本当にやりたいことを的確に分析することが重要だと考えています。
その上でデータの中身を解釈し、現場で運用して初めて課題を解決したことになるからです。
今まで人の手でやっていたことを自動化するAIの誕生は世界が変わるくらい大きな技術革新。
お客様の「マクニカなら最新の効果あるソリューションを提案してくれる」という信頼をゆるぎないものにしていきたいと思います。

05

コン サル ティング

データ収 集

データ分析

実装運用

実装運用

コン サル ティング

データ収 集

データ分析

実装運用

マクニカの「現場力」。

現場で効果が出せることを、第一義に。

● 現場の課題を解決するシステムの「最適な組合わせ」を提案● お客様のニーズを、自社製品の開発につなげる● 現場の仕組み・状況を深く理解するスタッフ

Interview
当社は、商流にとらわれず時流を見極め、多様化する顧客のニーズにフレキシブルに応えようという社 風 があります。
「世の中にないものは自社で開発する」というチャレンジ精神も特徴のひとつです。固定概念にとらわれない自由な発想を持った上で、顧客のニーズに向き合うこと。
「 現場で効果が出なければ意味がない」という信念で課題と向き合っています。
当社主力製品である「SENSPIDER」（P.18）が生まれたのも、そんな思いが出発点。よりシンプルで、より効果のあるソリューションでお客様の期待に応えていきます。

06

SOLUTION 1装置へのAI×IoT組込み工作機械に新たな価値を！ AI×IoT Ready
AI×IoT Readyの工作機械を製品化し、製造業のお悩みを解決しませんか？
データ収集、AI 実装、Industrie4.0対応までの量産機への組込みをAI×IoT Ready Platformと導入支援サービスでサポート致します。

製造業

マシニングセンタのダウンタイム削減の研削盤のメンテナンスコストを削減する

お悩み例

ため、主軸の予知保全の仕組みを導入ため、砥石のドレスタイミングを最適化したい。

したい。

なるべく早く、コストをかけずにAIやIoT

どんなセンサーをどこにつけたらよいか

工作機械メーカー
組込み時を組込んだ製品をリリースしたい。

お悩み例¥わからないし、センサーやターミナルの値段が高くて製品に組込めない。

加工精度低下検知のため、工具の異常¥検知を実現したい。

装置の種類や用途、使用環境に合わせた?

最適なAIを実装した製品を出荷したい、エンドユーザーのAI最適化に対応したい。

Macnicaʼs Solution

AI×IoT Ready Platform● ハードウェア07

導入支援Service● ソフトウェア● センサーコンサルサービス◎SENSPIDER（P.18）◎IoTプラットフォーム● データ分析サービス◎オリジナルセンサー◎AIモジュール開発ソフトウェア● AI実装サービス◎無線振動センサー◎リアルタイム波形ビューアー● AI最適化サービス◎各種センサー◎OPC UA Server SDK（P.17）● OPC UA組込みサービス

AI、IoT組込み導入フロー
1

2 データ分析・アルゴリズム化

センシング● センサー選定や設置場所、

3● 収集したデータをお預かりして、データ収集法を検討● AI判断モデルを実際にSENSPIDERにデータ解析及び傾向をレポート● センサーとSENSPIDERを使用して製品化● PoCの結果を受けて、製品化に向けての組込み、工作機械上でPoC（実証実験）課題解決や組込み方法の検討を実施● 更なるデータ収集を経て、AIを用いたデータを取得

4

PoC● ユーザー使用環境（用途、使用環境）に合わせたアルゴリズムチューニング

アルゴリズムの開発を実施

コンサルタント
データセンシングエンジニア
データサイエンティスト
組込みエンジニア● AI, IoTシステムの開発において、求められる技術は多岐にわたります。
● PoCの実現から製品化まで、コンサルタント、データセンシングエンジニア、データサイエンティスト、組込みエンジニアなどがチームを組み、提案します。

AI×IoT Ready組込みプラットフォーム
AI×IoT Ready Platform

装置へのAI×IoT組込み事例
ユースケース １

容易に低価格で最適なAIとIoTの組込みを実現
データ収集とAI活用に必要なハードウェア、ソフトウェアを選んで自由に統合できるプラットフォーム

CNC+各種センサーデータを使った装置の課題解決

AI×IoT Ready Platform

例）予知保全・異常検知

AI×IoT
Ready Platform

工作機械
メーカー
独自アプリ

IoTプラットフォーム/ AIモジュール開発ソフトウェア
CNCデータ収集

異常アラート

機械へフィードバック

各種センサーSENSPIDER

NC
データ収集

PLC
データ収集

AI
エンジン

可視化

OPC UAServer
SDK

クラウド連携ユースケース 2
CNCデータ、センサーデータのリアルタイム表示
メールでのアラート通知● ユーザー管理（アクセス権限）

工作機械ユーザー
独自AIモジュール

工作機械メーカー
独自AIモジュールマクニカ
AIモジュール● 複数台使用時の装置毎の見える化● リアルタイム検知● 装置ステータスのメール通知

環境でのセンサーデータの波形監視

AI×IoT
Ready Platform

CNCデータ収集
遠隔でのステータスモニタリング

08

SOLUTION 2

異常検知

故障・劣化予測ダウンタイムの削減！
異常検知・予知保全トータルサポート
お悩み例

設備の突発故障によるダウンタイムで生産効率が上がらない。

!

設備の状態点検を目視で行い、時間がかかる。

Macnicaʼs Solution
DATASENSING

AI

データ取得から、取得したデータ対象の設備に対して使用するべき

異常 検 知と予 知 保 全 のためのセンサーの選定と、正しいデータデータ分析や、異常判定と故障を取得するための設置位置のアド予測のAIアルゴリズムの構築に関バイスを含めたセンシング技術のする多数の実績の分析・アルゴリズム構築・実装、運用までワンストップでサポート

D ATA

ノウハウを保持

CONSULTING

HARDWARE

コンサル ティングにより 、異常お客様のご要望に応じてAIの組

検 知や予知保全をすべき工程や込みに最適化されたオリジナル設備の選定サポートをし、最適なメンテナンスコストを実現09¥ハードウェアを提供

予知保全 全導入フロー
1データ取得● 取得データの有用性検証

2 外付けセンサーの検討● 良質なデータを取るための

3

前処 理

● AI学習用データセット作成

実運用時に合わせたセンサー選定◎ デ ータの自 動 抽 出と整 形

データ収集のシステム検討◎ セン サー の 種 類◎ 生デ ータから学 習に 適した◎ 通信方式◎ サンプリングレ ート◎ ハードウェア 構 成◎ どこに 取り付 けるか

デ ータへ の 変 換

4学 習● 学習環境の用意◎ G P U ワークステ ーション
● 学習結果の評価● 結果を受けての再トライ

5

実装 運用

● AIを実装するハードウェア検討● AIを実装する推論アプリケーション開発● 未知データを学習時と同じ形式に推論ハードウェア側でデータ処理◎ 必 要機材の手配● 通信プロトコルとハードウェア構成

産業機械の予知保全実例

対 象機 器

NC旋盤

主軸モニタ項目◎ 玉軸受グリス切れ

常設センサー◎ 1軸振動センサー

データ処理装置◎ CNC+判定アルゴリズム

データ処理概要

振動データの周波数解析を行い、スペクトログ振動センサー◎ 玉軸受損傷スペクトログラムによるヒートマップ解析
正常時
CNCラムのヒートマップから周波数全域のスペクトラム、及び軸受固有の特徴周波数のスペクトラム

異常時を監視し異常判定を行う

課

題

１．
主軸突発故障によるダウンタイムでの損失が大きい
２．
ワークが高額のため、切削異常によるワークロスの損失が甚大

実 施内容

１. CNCデータと振動センサーのデータ紐づけや、AIによる判定開始のトリガーなどを自動でデータ整形するシステムを提供
２．
紐づけたデータセットを元に、教師ありのAI故障予測機能を実現

成果

グリス切れによる周波数全域に渡るRMS値の上昇を検知

保全作業の効率化と、年間ワークロスの大幅な削減に成功

玉軸受損傷による特徴周波数のスペクトラムの上昇を検知

10

SOLUTION 3

製造ライン不良原因分析、歩留まり改善

現場の本質を理解したスタッフがお客様とチームとなり、生産性向上へ。
お悩み例

NG品が生産されたが、どこの工程に原因があったのかわからない。

?

品質に関わる重要な工程データを発見することで歩留まりを改善したい。

!!

データ収集に時間がかかり、PDPDCAサイクルが回らない。

AC

Macnicaʼs Solution
UNDERSTANDING

ANALYSIS

工場現場を経験しているエンジニアが工程の現状把握を高度な統計知識を持つデータサイエンティストがすることで、課題の深堀が可能

ビッグデータ分析を用いて不良原因を究明!
D ATA

SENSINGAUTOMATION

マクニカのセンシング技術のノウハウにより、工程管理に実運用時に必要となるデータのリアルタイム処理や整形を必要な追加で取得すべきデータや新規のセンサーを提案実現するためのソリューションを提供
D ATA

11

歩留まり改善 システム導入フロー
お客 様の現場と製 造工程の理 解

1● お客様の現場と製造工程で取得しているデータの利用可否を判断● 製造工程と検査工程から様々な種類のデータを取得し、可視化

2

不良 原因究明分析● 取得したデータから不良原因を究明するために統計数理モデルやAIを用いたデータ分析を実施● 必要に応じてデータ取得やセンシングの3アルゴリズム開発● 不良検知、または不良予測のアルゴリズムを構築● 実装ハードウェアの提供

4システム導入● 複数の工程から集まるデータのリアルタイム自動整形システム● ダッシュボード開発● アルゴリズムの現場検証サポート

サポートを実施

歩留まり改善事例
対 象

航空部品溶接工程

題

溶接の不良率を改善したいが、不良原因がわからず改善の糸口を掴めていない

実 施内容

１. 現場のデータ取得状況から追加の外付けセンサーのコンサルテーション課

２．
制御データとセンサーデータを組合わせたデータ分析で不良因子を特定
３. 実運用のためのデータ収集・整形の自動化システムと、不良予測アルゴリズムを構築

成果

不良率２％の改善を実現。主力商品のため、２％でも絶大な費用対効果を得ることができた

12

SOLUTION 4

工場データの見える化、利活用

工場内のあらゆるデータを収集し、見える化・利活用までワンストップで。
お悩み例

製造開始時にバーコードを読み取り、NC/古い機械からもデータを取得、稼働状況を各工場の稼働状況の品番や工程などのロット情報を把握したい。

遠隔監視し、製造工程の効率化をしたい。

自動帳票を行いたい。

Macnicaʼs Solution
CONSULTINGANALYSIS

コンサルティングにより、お客様の工場に最適な収集したデータの整形処理を行い、データの利活用に稼働監視システムを構築繋げるソリューションまでワンストップでご提供

DATA

Industry 4.0

複数のNC、PLC、古い機械などあらゆる機器から情報を収集し利活用を実現

13

D ATA

OPC UAプロトコルを用いて工場ネットワークを容易に構築

D ATA

工場内設備からあらゆるデータを収集し、膨大なセンサーデータを適切に処理する最適なIoTインフラの導入、取得データのAIによる判断、工場見える化構成図

異常検知/予知保全/稼働監視/トレーサビリティ/不良原因分析/外観検査自動化を実現します。

制御系

実行系
SCADA

MES

実行系

工場

工場内見える化

工場内セキュリティ

データ2次処理

クラウド転送

本社
ERP

SCM

DWH

BI

実行系

工場内ネットワーク

GDS SERVER

KEYMGR

収集したデータの処理から見える化までを一気通貫！

使い慣れたExcelを
OPC UAのクライアントに！

収集したデータをリアルタイム処理！

CRM

データ処理、１次処理

画像処理

全体見える化
リモートアクセス
ツール

SENSPIDER
外観検査の設計をAIの学習で自動化

簡単な操作で工場内データを検索・分析・可視化

リアルタイム分析ツール

センサーデータを収集したアナデジ変換可能なエッジコンピューター

あらゆる工場設備データを収集

データ処理

製造分析
プラットフォーム
カメラ

センサー

NC

PLC

環境モニタ

Remote IO

工場機械

MC-Web Controller

パトライト

電力

バーコード

RFID

工場

古い工場機械

異常検知/予知保全

稼働監視

トレーサビリティ

OEE/TEEP向上

外観検査自動化
メンテナンスコスト削減/ダウンタイム削減/

不良原因

データからその利活用

人員負担削減/歩留まり向上

見える化

14

SOLUTION 5

外観検査の設計をAI化

外観検査装置の面倒・複雑なパラメータ設定をAIを使用して自動化
複雑な設計課題解決

検査対象の変更

特徴抽出の際、設計が複雑で検査対象に変更があると設計に高い技術スキルを必要とするため、時間がかかる。

都度設計が必要になる。

担当者の確保が難しい。

AIによる設 計の自動化ディープラーニングで特徴の自動抽出・学習を行うと、外観検査システムの難しい設計や運用を自動化することができます。

一般的な外観検査システムの構築フロー

従来の外観検査システム

AIを使った外観検査システム

基準を作る

検査基準の策定

検査基準の策定

準備をする

サンプル画像の収集

サンプル画像の収集 / サンプル画像のラべリング

とにかくココが大変！

15

検査担当者の変更

大変だったココを自動化！

設計する

特徴抽出の処理を設計 / 処理ロジックを実装

AIで学習 / 処理ロジックを実装

判定する

実装した処理で判定実装した処理で判定

外観検査装置 ＋ AI導入フロー
1

ご 要求事項のすり合わせ● 検査対象物の確認● 検査内容の確認● 最終運用イメージの確認

2

3

事前レポート● サンプルワーク（OK品、NG品）を借用し、4

PoC

運用

● 外観検査装置の設計● 運用に必要なその他機能の設計● AI学習用画像データの収集（マテハン、ピッキングなど）● 撮像検証結果をレポート● AI判定モデルの設計及び組込み● AIソフトウェアの活用トレーニング● お客様撮像環境の確認● 動作検証、チューニング

● AI判定モデルアップデート用データの収集

特徴の撮像可否を検証● システム構成の検討● AI判定モデルのアップデート（再学習）

外観検査テスト事例

目視で判定が困難なワークを用いて外観検査のテストを実施
AI判定でキズの認識に成功
検査対象

木材モールディング

判定困難な理由● 1つとして同じものはないため、想定外のワークが流れてくる● 木目が邪魔してNG品の傷が見分けづらいAI● 凹凸が邪魔してNG品の傷が見分けづらい

検査対象

AI反応箇所16

ピックアップ製品 vol.1

OPC UAをもっと身近に、手軽に。
国内初※となる日本製OPC UA Server SDK。
C言語ベースのSDKであり、OPC UA Server SDK

OPC UA未対応の工作機械を中心とした産業機器に組込むことで、容易にOPC UA Server機能の実装が可能。
これまでご要望の多かった日本語ドキュメント、国内サポートも実現しました。※当社調べ◆ 国内初、日本製のOPC UA Server SDK◆ OPC Foundation提供のUA Compliance Test Toolで動作確認済み◆ C言語対応のAPIを提供◆ OPC Foundationが推奨するセキュリティポリシーをサポート◆ APIのみではなく内部実装もC言語で実装、組込み機器向けに最適◆ OPC UA Client Software（PUERTO UA Monitor™）も併せてご提案が可能◆ OPC UA規格の適合性評価を実施済み◆ VDMAやVDWなど各種コンパニオンモデルに対応

製品仕樣
OPC UA仕樣Version1.0.3
C言語
OPC UAサーバー

OPC UAサーバープロファイル

組込みUAサーバー（Embedded Proﬁle）

Micro Proﬁle,Nano Proﬁleのサービスも含む

転送プロトコル

UA Binary

UA HTTPSは非対応

OPC UA
セキュリティ

セキュリティポリシー
認証
Windows環境

動作確認
済みOS

Linux環境
RTOS環境

開発環境

17

備考

対応規格
プログラム言語
OPC種別

ソフトウェア構成図
OPC UA Server■ マクニカ提供■ OPC Foundation提供■ ユーザー作成部分■ 3 rdパーティ製

OPC UAサーバーアプリケーション
SDK APIOPC UAサーバーSDK

None,Basic128Rsa15,Basic256,Basic256Sha256

ANSI C Stack部（OPC Foundation提供）

Anonymous,User Name/Password
Windows 10 pro 64bit
Windows 10 loT Enterprise LTSB 64bit
Windows 7 Professional 64bit
Debian v8.0
（jessie）
Ubuntu v16.04
VLP v2.0.3（CIP v4.4.55）
eForce uC3/Standard

Windows環境

VisualStudio2017 ProfessionalLinux環境
RTOS環境gcc version4.9.3
EWARM v8.20.2

プラットフォーム依存部
ネットワークスタック依存層

OS依存層

OpenSSL

ネットワークスタック
VisualStudio2013以降（Pro,Enterprise）
で動作する見込み

セキュリティ依存層

OS（ Windows/Linux/RTOS等 ）H/W（ CPU/FPGA SoC等 ）ピックアップ製品 vol.2

AI活用時のデータ取得に最適！
データロギング×エッジコンピューティングユニット
SENSPIDER
インターフェイスカード
高速振動

特徴汎用温度● 機械のコンディションモニタリング、異常検知、予知保全の用途に最適● 工作機械/産業機械のIoT機能追加ユニットとして組込み可能● 各種センサーのロギングに必要な機能を搭載● 3種類のインターフェースカードを組合わせることにより、最大8chまで任意のセンサーインターフェースにカスタマイズ● 高速サンプリングセンサーの入力が可能● AIに利用する必要データのみの抽出が可能● AIアルゴリズム等のデータエッジ処理機能の拡張が可能

本体スペック● 最大8ch入力

システム構成例● 3つのIFカードを空スロットに自由自在に組合わせ可能● Max48KSPSの高速サンプリング● 柔軟にデータキャプチャーするための多彩なトリガーメニューを保有● 振動センサー● 接点/ソフトウェア/周期/閾値等の豊富なトリガーモードを搭載● 圧力センサー● センサー、シグナルコンディショナ向けに5V-12V可変給電が可能● 温度センサー● 12~24Vの広い入力電源レンジに対応

LAN● 電流センサー● Windows OS用サンプルビューアーを添付● チャネル間同期モードサポート● 衝撃センサー● 接点センサー● 回転検出計● 通電センサー● 容量流用計PC
複数のアナログセンサーを一元管理
複数のアナログセンサを 元管理● 外部通知用のアラーム出力4ch保有● 充実したストレージ、メモリ（RAM：4GByte、eMMCは16GByte）● Din Railに取り付け可能18

会社概要会社

設資本

名

株式会社マクニカ（MACNICA.Inc）立

1972年10月30日

金

111億9,426万8千円

主要取引銀 行

三井住友銀行
三菱ＵＦＪ銀行
第四銀行
みずほ銀行
横浜銀行

事 業 内 容独立系半導体商社としてグローバルに活動
AI、IoTを活用した課題解決型のソリューションとサービスをワンストップで提供

お 問 い 合 わせ 先
株式会社マクニカ
2019/0 4〒222- 8561 横浜市港北区新横浜1- 6 - 3 マクニカ第1ビル

Tel: 045 - 470 -9118ⓒ Macnica,Inc. ・このカタログに掲載のある社名及び製品名は、各 社の商標または登録商標です。・仕様は予告なく変更する場合があります。

Mail: consulting-iot@macnica.co.jp Web: https://iot-solution.macnica.co.jp