株式会社たけびし・SB テクノロジー株式会社

IoT&AIを活用して生産現場の課題を最小コストで解決する方法とは？

SBテクノロジーと技術商社たけびしの“見える化”ソリューションが実現
企業がDXにより課題を解決するためのカギは“見える化”にある。この事実は、生産現場とて例外ではない。現場の状況からAI解析により利活用した結果まで、誰もが見える仕組みを最小コストで実現する手法を探った。

デジタル技術で進化した “ 見える化 ” が生産現場が抱える課題を解決に導く“見える化”という言葉が最初に登場したのは、トヨタ自動車により発表された論文「生産保全活動の実態の見える化」だといわれる。1998年のことだ。

ジタル技術を活用した産業構造の革新が国家戦略と結びついて推進されている。かつて世界で圧倒的な強さを誇った日本のものづくりは、国際競争力を失いつつある。急速にデジタルシフトが進むアジアメーカーが、日本の製造業をシェアで凌駕する事業領域も増えている。
また、足元に目を向ければ数十年も使い続けている生産

当時、同社の生産ラインでは異常を知らせる生産状態報

設備や労働人口の減少による人材不足、新型コロナウイル

告システム（アンドン）が採用されており、点灯するランスの感染拡大や頻発する自然災害など、山積みの問題に危プの色で異常の種類を現場の全員が共有できるように機感を抱く経営者も多いことだろう。

なっていた。これが見える化の原点といわれ、その考え方はビジネス全般に広がっていく。

こうした問題を乗り超えるために、解決すべき課題は企業によりさまざまだ。製造品質や設備稼働率の向上、リー今や、見える化の重要性は業界や業種を問わず認識されドタイム短縮、在庫管理の効率化や需要変動への対応などているが、とりわけ日本の製造現場では改めて見える化が幅広く、しかも状況は生産現場により異なるため取り組むクローズアップされている。というのも、日本の製造業をべき手法も一様ではない。

取り巻く環境が非常に厳しい状況にあるからだ。

いずれにせよ大事なことは、状況を“見える化”すること2013年以降、ドイツのインダストリー 4.0を皮切りとしだ。ここでいう見える化とは生産現場が抱える課題を明確て、米国のIICや中国製造2025など、諸外国では最新のデにし、さらに分析した結果を誰もが分かるように提示し共有 で き る 仕 組 み を 構 築 す る こ と。
その手法は、デジタル技術の進化により飛躍的に高度化している。
企業に積極的なDXの推進が求められる中で、IoTやAIといった最新のデジタル技術を用いた製品やソリューションにより見える化を実現し、企業の課題解決をサポートすべくタッグを組んだのがSB
テクノロジー（以下、SBT）と技術

図1：SBTと技術商社たけびしのタッグが実現するデータ利活用のためのIoT＆AI基盤。パッケージ製品やクラウドによるコストの最小化からスクラッチ構築まで、顧客の幅広い要求に対応する体制を整えている。

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IoT&AI を活用して生産現場の課題を最小コストで解決する方法とは？

商社たけびしだ。

課題を明確化し分析する仕組みを迅速かつ最小限のコストにより実現数百万円規模のコスト感で実現を可能とする。
また、既製のパッケージやサービスの活用は導入や効果検証のスピード感を高める。周知の通り、プロジェクトは数あるベンダーから、ここでSBTとたけびしのタッグ

長引くほどに社内やステークホルダーへの説明に苦慮すに注目した理由は、「課題解決のための提案力」や「コストることが想定される。機器との接続から可視化、分析まで削減力」、「スピード感」にある。

自社やパートナーの製品を用いながら一気通貫で提供でIT ／ OT連携・分析・AI活用といった先のフェーズを視野に入れた見える化にはじまり、必要なデータの可視化やきるタッグ体制が実現するスピード感は、SIベンダーと企業側の双方にとっての利点といえる。

分析まで、課題を解決するために欠かせない製品やサービ

もちろん、必要であればシステムインテグレーションにス、知見、実際のシステム構築まで幅広く提供（図1）。こよるスクラッチ開発も受託できる。トップダウンから現場の実現のため営業や技術部門だけでなく、専門グループにレベルの案件まで対応可能な広い相談窓口、多種多様な支より三位一体で顧客対応にあたる。

援体制や提案力は最初にアプローチするSIとして両社は例えば、たけびしでは技術と営業の両方を熟知し、企業の抽象的な要望を技術的にかみ砕いて説明できるIoTのプロフェッショナル集団、スマートファクトリー推進チー
ムが顧客の課題解決の提案役を担う。

最適なのだ。

最初の一歩、データ収集最大の課題

機器との接続性の問題をたけびしが解決

デジタルシフトによる見える化を実現するには、それ相では、具体的な課題解決力や製品の特徴について見てい当のコストがかかる。大規模システムの場合、フルスクきたい。課題の発見には現場状況の見える化から始まるわ

ラッチともなると億単位の費用がかかるケースも少なくけだが、そのためにはまず生産現場にデータ収集基盤を構ない。SBTとたけびしではパッケージ製品やクラウド築する必要がある。

サービスを効果的に駆使することで、初期費用を抑え年間電流・電圧や温度、振動、PLC経由の実績データや工作機械から得られる加工データ、さらには人の位置や移動など、生産現場はデータの宝庫だが、取得できなければ意味はない。ここで障壁となりやすいのが、日本の製造業などに特有の設備の耐久性の高さだ。同じ機械を長期にわたって使用することは製造品質の安定につながるが、IoTを活用するという点では足かせになりかねない。
新旧の設備が混在する環境では、さまざまなデータの収集経路が発生する。
センサーを接続してネットワーク経由でデータを集めれば済むわけではなく、旧型設備ともなればシリアル通信やI/図2：たけびしの「DxpSERVER」と「DeviceGateway」により接続が可能な主な機器類。幅広い機器へ一元的に対応できる豊富な接続性は、従来は収集を断念していたデータを取得できる可能性がある。

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O、USBのプログラミングポートを使わざるを得ないケースもある。

つまり、接続性やシステムの連携性の問題をクリアしなければ次のフェーズにさえ進めない。非常に大事なポイン
トなのだ。

境 で 動 作 す る ソ フ ト ウ ェ ア 版 のDeviceGateway onDockerも用意されている。
また、実装作業を不要とするプログラムレスで、設定だ

こ れ に 対 し て、 た け び し 側 が 用 意 し た 解 決 策 がけで導入できることも特長だ。GUIで統一されたユーザー「DxpSERVER」と「DeviceGateway」。DxpSERVERは

インターフェイスはアイコンやウィザード形式による直生産現場の稼働情報を上位システムへ橋渡しする感的な操作を実現し、ロジック登録や複数のイベント定義

Windows 向け通信ソフトウェアであり、DeviceGatewayなどもほぼ選択するだけで設定が可能である。こうした仕はクラウドへデータを直接転送するIoTゲートウェイであ組みは通信部分に関連する立ち上げ工数を大幅に削減し、る。いずれも最大の特長は、優れた接続性だ（図2）。

導入にかかるコストの最小化につながる。

マルチベンダー製品や異なるOSなどにまたがって安全なデータ交換を可能とする国際規格OPC UAに準拠したDxpSERVERは、他社製品が対応していない機器も網ベストプラクティスから生まれる
数々の AI 分析ソリューション

羅することを基本方針に顧客の要望に応えながら接続可

現場から収集されたデータは、企業にとって大事な経営能な機器の種類を拡充し、現在は230シリーズを超える制資源だ。どのような目的で活用するかを想定した上で管理御機器とつなぐことができる。

すると共に、使う担当者や部署が必要とする形式へと蓄積豊富な接続性で群を抜くPLC、工作機械や各種ネットされたデータを変換して情報化するプロセスである可視ワーク、USB接続やPCIボードを用いたコントローラー化を、効果的に行えるプラットフォームが求められる。

ネットワーク、Bluetoothの無線通信やビーコンなどに対これを実現するソリューションとしてSBTにより提供応しており、今後はロボット関係も強化していくという。

されているのが、クラウドベースのIoTプラットフォーム

IoTゲートウェイのDeviceGatewayも、基本的な特長 「IoT Core Connect（以下、ICC）」だ。
は同じだ。接続機器の数は170シリーズを超え、シンプル

ICCはクラウドを活用したプラットフォームで、IoTにで軽量なMQTTプロトコルによりクラウドとのデータ連必要なモノやデータ、人をシームレスかつ統合的に管理す携が容易である。高性能タイプやコンパクトな省スペースる。IoT機器や収集データの管理、データの可視化などのモデルなどのハードウェア版に加えて、コンテナ型仮想環基本機能をワンストップで提供するだけでなく、このIoTプラットフォームを軸にAIや機械学習と連携させたさまざ
まな分析によりデータを利活用することが可能となる。このフェーズでは、クラウドベースのAIデータ解析サービス「MLConnect（ 以下、MLC）」により、 課 題 解 決 に 直 結 す る ソ
リューションを要望に応じて提供している。
特に、引き合いが多い異常事例1：AIベースの異常検知機能「MLC-Anomaly Detection」は、CBMへのシフトを実現。TBMでの課題であった判断基準の属人化の回避や、メンテンスに伴う機器の停止時間、部品交換にかかるコストなどを極小化する。

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検知と将来値予測については、SBTが過去に手掛けた案件で培った知見を集約したベストプラクティスソリューショ

実績、また予測値を算出して計画に対する乖離をリアルタンとして、MLCでサービス化。過去のデータから異常値イムに見える化する。製品の優先順位変更や製造ラインのを検出して設備や機器の故障をリアルタイムに察知する

並列化により負荷を分散させるなど、データにもとづいた

MLC-Anomaly Detectionと、将来値を推測してオペレー生産計画やスケジュールの再設定を容易に行うことが可ションや施策を最適化するMLC-Forecastをラインアッ能だ。生産計画に対して実績が変わるたびに、後工程の計プした。

画を練り直さねばならない負担を軽減したいといった課

異常検知サービスMLC-Anomaly Detectionは、各種セ題の解決につながる。

ンサーから収集するデータを使い工作機械の加工状態をクラウドAIの活用はデータやAIモデルが集約化される分析することで予兆保全などに活用できる。例えばプレスため、複数拠点への展開やモデル構築にかかる開発コスト

加工機の場合、温度や圧力、振動、トルク、電流などの複を大きく削減できる。それだけに、多くの機械や設備、工数データを秒間隔で収集し、AIがそれぞれの変化を複合的場拠点などを持つ大企業であっても自社でクラウドやAIに捉えて機器の状態に合わせた最適な保守タイミングを技術を駆使しようとするも、データ加工〜モデル構築にか示す。CBMを実現し、メンテナンスに伴うコストやライかる内部工数の増加により、構築・運用を担う人手の不足

ン停止時間などを削減することが可能だ。

や知見不足で運用なども含めて導入に失敗する例は少な長期の安定使用に耐える国内製造現場の機器では異常くない。

データが発生しにくいとの声もあるが、正常データだけで「データさえあれば誰でも使える」ことをコンセプトともAIモデルを構築できるという。

したMLCは、データサイエンティストが担っていたアル

また、将来値予測サービスMLC-Forecastでは、計画とゴリズムの選定とAIモデル作成プロセスを自動化できる。
データサイエンティストに頼らずにAIを用いたデータ解析に必要な開発や運用の負担軽減が可能だ。

IoTやAI、機械学習などの最新 技 術 を 用 い たDXへ の 取 り
組みでは同分野に造詣の深いパートナーと共にビジョンを描きながら具現化していくことが必要だ。そのパートナーと し て、 た け び し とSBTの事例2：将来値（時系列）予測は、過去のデータ推移から将来の値を予測して最適な運用・管理やコスト低減を実現するもの。SBTのAIベースのデータ解析サービス「MLC-Forecast」が、これを可能とする。

タッグは最適といえるのではな い だ ろ う か。（ 執 筆： ア イティメディア）

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