一般社団法人インダストリアル・バリューチェーン・イニシアティブ

IVI公開シンポジウム2024-Spring2024年3月14日（ハイブリッド開催）【業務シナリオWGセッション④】

AIとデジタルツイン

セッションモデレーター
IVI代表幹事（神戸製鋼所）

高橋 英二

業務シナリオWGの活動概要紹介
業務シナリオセッション④ ～AIとデジタルツイン～■セッションモデレーター【９E０１】

高橋 英二 /神戸製鋼所
テーマ / 発表者

製造業メタバースとＡＩのデジタルツイン
包原 孝英（安川電機）
遠塚 弘（レイマック）
佐藤 寛太郎（日本ヒューレット・パッカード）【９A０１】

メタルマスク業界の二刀流工場革新
伊藤 憲秀（イトウプリント）【９B０２】

予知保全・ものづくり可視化システムの実装
牛山 順一（ミスズ工業）【９C０２】

ロット生産工場CPS化による部品置場の最適化
渡邉 敬文（マツダ）(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative10一般社団法人インダストリアル・バリューチェーン・イニシアティブ

IVIシンポジウム2024-Spring2024年3月14日

業務シナリオセッション ④
AIとデジタルツイン

製造業メタバースとAIのデジタルツイン(カーボンニュートラル・スコープ３ Ready)松岡 康男

DPMSs（同）

佐藤 博義
石川 晴行
秋元 一泰
龔 剣
坂根 誠司
佐藤 寛太郎
芦田 早織
金子 純也
出頭 寿子

(株)エーディーエステック
華為技術日本（株）
華為技術日本（株）
華為技術日本（株）
日本ヒューレット・パッカード（同）日本ヒューレット・パッカード（同）日本ヒューレット・パッカード（同）Morning Project Samurai（株）
Morning Project Samurai（株）

遠塚 弘
包原 孝英
種村 徹
山田 隆
大谷 聡
梶本 篤志

(株)レイマック（株）安川電機（株）牧野フライス製作所（株）神戸製鋼所
ｃonnectome.ｄesign（株）
アビームコンサルティング（株）

Special Thanks
伊藤 憲秀 （イトウプリント）
牛山 順一 （ミスズ工業）
北原 学 （ミスズ工業）
土屋 春幸 （ミスズ工業）
森 満帆（ニチダイ）
河田 健一 （ダイキン工業）
平田 俊明 （東京情報デザイン専門職大学）
藤澤 和典 （DPMSs）
・9A01,9B02ＷＧ（16名）
・先進研究会：ASG020,ASG021

ファシリテータ

エディター

発表者：包原/遠塚/佐藤(寛)9E01

【9E01】製造業メタバースとＡＩのデジタルツイン
企業間の新たな結合（Ｅ）

東京地区/長野地区

産業用メタバースによるＡＩのデジタルツインを試行。
・加工装置に設置したIOT（ﾏﾙﾁセンサー＋画像）データを収集し装置の健全性を早期に診断する仕組みの実装。CIOF（企業間データ流通ＰＦ）のメタバース化をAIデジタルツインとして試みる。
AS-IS

各種センサーを活用したAI技術の産業分野への導入・実装、大量データ見える化、リアル
タイム品質管理をはじめ、企業間CIOF連携の再調整

TO-BE

本WGは、エッジＡＩの活用スケーラビリティ実現を梃子にした産業構造におけるビジネスモ
デル変革実現を見える化。企業間ＡＩのデジタルツインをメタバースで可視化。

ゴール

WG
8E01
8B03/02

WG
9E01
9A01/9B02

・ニチダイ、ミスズ、イトウプリント、東京都立大学、お茶ノ水女子大学、塑性加工学会関係企業を実証
検証場所として各種ソリューション提供と実証検証を実施。
・適用ソリューション：CIOF、CN、ローカル5G、HPEソリューション（見える化、画像AI、カメラIE）、レイマック
照明技術&画像AI、画像AI評価、センサーAI、RNN（生成AI）活用、ﾒﾀﾊﾞｰｽ活用による製造DX、ドローン、
3D空間データ活用等々、メタルマスク検査技術、ASG020/ASG021/ASG022/CIOFﾀｽｸﾌｫｰｽ/CNﾀｽｸﾌｫｰｽ
連携での新テクノロジーも活用して製造現場の可視化に向けて新規チャレンジ。
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

2

活動紹介

1)産業用メタバースによるＡＩのデジタルツインを試行
発表者：包原2) Omniverseを活用したデバイス選定の最適化
発表者：遠塚3) Litmus Edgeによる見える化
発表者：佐藤(寛)(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative3

企業間の新たな結合（Ｅ）：9E01活動に向けたNEXT Challenge !!

9E01 + 2WGの共通テーマで活動 !!

9E01
製造業メタバースとＡＩのデジタルツイン

9B02:ミスズ
予知保全・ものづくり可視化システムの実装

様々なコンサルテーション、
ソリューション、コンポーネンツ、
アイデアを提供して、2WGがゴールを達成できるようにサポートします。 ASG020、ASG021とも連携しつつ、その活動のなかから新たに得た発見、知見、技術を糧にしてNEXT Challengeにつなげる。

9A01:イトウプリント
メタルマスク業界の二刀流・工場革新（外観検査システムの実装 と 生産進捗の見える化）

対象とする工場や設備/部品

背景/困りごと問題の発見と共有

目指す姿(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

テーマ選定経緯
９A0１:イトウプリント
メタルマスク業界の二刀流・工場革新※ CIOF成果を活用し、以下３WGの共通テーマで活動
９B02:ミスズ
ＡＩを用いた予知保全システムの実装

背景/困りごと!!

8B02:ニチダイ
ものづくり可視化プラットフォームの実装

今年度合流

目指す姿
対象とする工場や設備/部品

CIOFによる「製造DXとデータ流通・取引き契約」

CIOF活用によるCNスコープ3への挑戦
製造業メタバースとＡＩのデジタルツイン
昨年度活動

今年度

(C) 2023.
2024. Industrial Value Chain Initiative5これまでの成果を生かして : CIOF連携の企業●CIOF活用して製造業のエコシステムを構築：
CIOF：モノづくりデータ活用組織の更なる展開へ
CIOF環境を整備をしつつ①製造加工品質のインプロセス管理
スマートファクトリーJapan構想②製造加工時のセンサデータを収集しエッジAIを実装できた。
企業Ｅ（ｻﾎﾟｰﾄ企業）
企業A（装置メーカ）
ＡＲ遠隔リモート監視（ＤＢＩ、TST）

・右側18社の協力＋17社のメンバー企業
総勢35社、2団体の協力を頂き活動
ｺﾝｿｰｼｱﾑ連携
DTA、JASST、JIIA、SIP、EPFC、
DPFC,ASG020,021,022、他

企業C（AI企業）（Falkonry、Sas_Via、
CX-M、Matolab、他）（荏原、KSﾃｯｸ、AIDA,新川）

CIOFﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ

企業Ｆ（事業化ｺﾝｻﾙ企業）（ASG:AI深層学習研究ﾁｰﾑ）

企業D（公開情報閲覧者）
スタートアップ企業
企業B（製造工場）（ミスズ工業）

狙い：役者すべてがWin-Winになるマネタイズモデルを創造する(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

6

課題設定（メタバース、AIデジタルツイン、オープンラボ）
実装方針

ソリューションの概要（展望）①製造現場のメタバース空間の構築⇒iPhoneアプリを使用して現場を撮像、加工処理し、3D空間を再現。
管理情報の共有（ディスプレイ表示）②NVIDIA Omniverse活用（検査条件最適化）③教育現場（大学）のﾒﾀﾊﾞｰｽ空間の構築

本WGは、エッジＡＩの活用スケーラビリティ実現を梃子にした
産業構造におけるビジネスモデル変革実現を見える化。企
業間ＡＩのデジタルツインをメタバースで可視化。

東屋

レーザ加工室（ITOP）

高速プレス機(ﾐｽｽﾞ）

入学式

実証実験の計画・ニチダイ、ミスズ、イトウプリント、東京都立大学、塑性加工学会関係企業を実証検証場所として各種ソリューション提供と実証検証を実施。
・適用ソリューション：CIOF、CN、ローカル5G、HPEソリューション（見える化、画像AI、カメラIE）、レイマック照明技術&画像AI、
画像AI評価、センサーAI、RNN（openAI）活用、ﾒﾀﾊﾞｰｽ活用による製造DX、ドローン、3D空間点群データ活用（ﾒﾀﾊﾞｰｽPFｘ2）等々、メタルマスク検査技術、ASG020/ASG021/ASG022/
CIOFﾀｽｸﾌｫｰｽ/CNﾀｽｸﾌｫｰｽ連携での新テクノロジーも活用して製造現場の可視化に向けて新規チャレンジ。

①メタバース：・中小企業でも出来るメタバース活用事例（IVI、大学連携）⇒ミスズ（プレス工程、見える化）⇒ITOP（CAD室、加工室）,ﾒﾀﾙﾏｽｸHUB（進捗管理見える化）⇒外観検査条件の最適化（NVIDIA Omniverse活用）

オープンラボ構想

NVIDIA Omniverse Litmus Edge
ﾒﾀﾊﾞｰｽ（ﾃﾞｰﾀ可視化ﾂｰﾙ：grafana）⇒モック＆アイデアソンまとめ(3/E)②AIデジタルツイン
・ミスズ（見える化、予知保全） ⇒ IVIコンポーネントへの実装（Litmus Edgeによるﾃﾞｰﾀ可視化(Grafana),EDUへのAI実装）

・オープンラボ構想（CIOF,CNｽｺｰﾌﾟ3ﾕｰｽｹｰｽ検討継続）(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative実証検証：産業用メタバースによるＡＩのデジタルツインを試行
9E01、9A01、9B02（※）の３WGで連携して試行中
メタバース
デジタルツイン

AIの活用

バーチャル
（リアルの再現）

（

）

バーチャル
（架空の世界）データ

リアル（現実世界）

Litmus Edgeによる見える化⚫ Omniverseを活用したデバイス選定の最適化⚫ Matterportによる工場の
モデル化

データ分析
・画像処理による不良検出・装置稼働データによる異常検出※ 9A01：メタルマスク業界の二刀流工場革新、 B02：予知保全・ものづくり可視化システムの実装(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

8

活動紹介

1)産業用メタバースによるＡＩのデジタルツインを試行
発表者：包原2) Omniverseを活用したデバイス選定の最適化
発表者：遠塚3) Litmus Edgeによる見える化
発表者：佐藤(寛)(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

9

9E01
製造業メタバースとＡＩのデジタルツイン(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative10

アジェンダ(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

11

背景：
＜デバイスメーカ＞＜ユーザー＞＜アセットメーカ＞

検討依頼

環境設定

課題設定

現状、事前検証される際
デモ機という位置づけで撮像条件無償対応するケールが多い。

実機によるデモ機の提供
照明機器

事前検証
↓
最適部材
の選定

必要機材
の仕様提示

必要であれば製品の納品

納品

カスタム対応
機材の
組揉み

（画像処理

装置運用

含む）

(C) 2024. Industrial Value Chain InitiativeAS-IS＜デバイスメーカ＞＜アセットメーカ＞

環境設定

現状、事前検証される際

デモ機という位置づけで撮像条件無償対応するケールが多い。

実機によるデモ機の提供
照明機器

事前検証
↓
最適部材
の選定

必要機材
の仕様提示

(C) 2024. Industrial Value Chain InitiativeAS-IS① 外観検査における照明デバイス選定が現物合わせでその場しのぎ、② 照明デバイスの最適化の為の情報連携が十分でなく苦労。

（照明メーカ⇔アセットメーカ⇔ユーザ間の情報連携がない）(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

14

TO-BE：＜デバイスメーカ＞＜アセットメーカ＞

レ デジタル化によるモデリングの確立

ワークの提供①製品のプロファイル②客先の対象ワーク

環境設定

ワーク

レ シミュレーションによる仮想検証

の
デジタル化

⇒ 最適化設計への移行★ 従来、実機ありきで環境設定を行っていた工程を仮想検証による設計プロセスに変革することで前倒し設計の推奨・出戻り設計の逓減を目指す。

シミュレー
製品

の提供

ションによる
事前検証
↓
最適部材

照明機器

必要機材

撮像条件
制約条件
（環境）

の選定

の仕様提示

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

TO-BE （IVIのCIOFを活用：企業間情報連携とメタバースの実現）① 外観検査における照明デバイス選定が現物合わせでその場しのぎ、② 照明デバイスの最適化の為の情報連携が十分でなく苦労。

CIOF:（照明メーカ⇔アセットメーカ⇔ユーザ）(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

16

構図：
光学特性計測BSDF

サービス：デバイス選定の最適化

照明メーカ（レイマック）

製品
データ

最適化
照明仕様

・サービスの創出

プラットフォーム
（NVIDIA）

対象
ワーク

ミスズ工業

メタバース
（Omniverse）
シミュレータベンダ（ＨＰＥ）
・ユースケースの輩出
・ＡＩモデルの高度化生成(C) 2024. Industrial Value Chain InitiativeプレスDX（2つのメタバースサービス）へのチャレンジ① メタバース（シミュレータ：Omniverse）を活用した
照明デバイス選定の最適化サービス。

② 数少ない欠陥を基に生成AIで自由に欠陥の大きさ、場所をメタバース（デジタル）上で再現するサービス。
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative（課題解決：AIの過学習対策にも貢献）

18

② ３Dメタバース（貴重な不良サンプルを生成AIで自動生成）
カメラ写真

数少ない不良サンプル（あたり傷：盛り上がり）を実物（リアル）より入手し、生成AIで形状変形させて不良サンプル位置も変えて自動生成し学習

顕微鏡写真(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

19

動画

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

20

補足

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative21

BSDFの計測：
計測器の外観・計測ポイント（ＡＯＩ）：（0°／20°／40°／60°）
・照射光源：Ｒ（630nm）／Ｇ（525nm）／Ｂ（465nm）

BTDF計測用_光源
光源（R/G/B）が計測ポイントの４か所（0°／20°／40°／60°）へ移動し各波長毎の反射光を計測。
計測対象（ワーク）
計測器の筐体.

計測窓（Φ10mm）

BTDF計測データ

BRDF計測データ

BRDF計測用_光源

明るさ計測部（ CMOS camera）(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

オブジェクト化：
レーザ顕微鏡
３Ｄスキャナー
簡易デジタル
顕微鏡

STL形式

STLデータを取込みマテリアルの情報として、BSDFデータを付加することで、より写実的な
レンダリングが実現できる(C) 2024. Industrial Value Chain InitiativeOmniverse上でのシミュレーション：
オペレーション画面

LED照明機器のデジタル情報の取込・機構データ（3DCAD）
・照射情報（光線データ）

寸法計測など多様な機能を搭載

AIカメラを実装し、ワークを観測。
光源の条件を変え、不具合の検出度合いを見極める(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

動画：(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

考察（課題）➢ 照明条件を可変し最適なデバイスの選定を目指す
・波長（色）、照射（均一性／直進性）、光量➢ 忠実なオブジェクト化
・対象ワークのデジタル化（ＭＥＳＨデータ）
・ＮＧ（不具合事象）の捕捉(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

考察（課題とメタバースでの課題・解決ソリューション）(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative27

ご清聴ありがとうございました。
＜ Contact ＞

totsuka@leimac.jp(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative活動紹介

1)産業用メタバースによるＡＩのデジタルツインを試行
発表者：包原2) Omniverseを活用したデバイス選定の最適化
発表者：遠塚3) Litmus Edgeによる見える化

発表者：佐藤(寛)(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative29

IVI_WGでの実証検証の経緯

・2019年 高速プレス装置におけるインプロセス管理の実装を実験（ミスズ工業）→AE波形をAIによりリアルタイム判定 ＆ AIモデルの流通→Litmus EdgeでEDUのデータを取り込み、コンテナ化されたAIアプリでリアルタイム判定

・2020年 生産工程の見える化とクラウド活用によるデータ流通実験（ミスズ工業）→収集したデータをクラウドにアップロードしてリモートで各種分析を実施→Litmus Edge上でEDUのデータを取り込み、クラウドへのデータアップロードを中継

・2021年 高速プレス装置のデータの収集と分析（ミスズ工業）→データの変動の原因を特定する為、装置周辺のオペレーションを台帳化→台帳作成を省力化する為のネットワークカメラとVMSによるリモートモニタリングシステムを導入

・2022年 高圧鍛造プレス装置のデータ可視化（ニチダイ）→ニチダイMMSによる高圧鍛造プレス装置のセンサーデータによる可視化→大量データの高速処理と可視化の為、HPE Ezmeral Data Fabric と Grafana（OSS）による実験

・2023年 高速プレス装置のデータ収集と可視化（ミスズ工業）→ニチダイMMS＋OSS（Python, PostgreSQL、Grafana）による可視化→汎用IoTプラットフォームソフトウェアLitmus EdgeによるOSSを活用した可視化を実験
30(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative実証検証計画・・・9E01ワークはSTAGE3を検証
9E01のワーク【実装機器】
ＥＤＵ【アウトプット】

現場ＰＣ（生データ波形確認も可
能）

データ分析用として継続
こちらでの可視化は断念

データ蓄積
機器

ミスズ工業版
8B02WG_構築したプラットフォームへ
8B03WG_構築した判定モデルを投入する
コンテナ
判定ロジック1

STAGE1①

コンテナ
判定ロジック2コンテナ
判定ロジック3

STAGE2ＥＤＵ

8B03WG_構築した判定モデルを投入する
コンテナ
判定ロジック1コンテナ
判定ロジック2コンテナ
判定ロジック3

STAGE3GrafanaＥＤＵ※STAGE3：分析用の可視化ソリューション
⇒IoTプラットフォームソフトウェアLitmus Edge
での実装
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative31

IoTプラットフォーム Litmus Edge
産業用デバイスとの接続とデータの収集・可視化・クラウド連携を高効率に実現
ヒストリアンクラウド

Litmus Edge
ゲートウェイ / VM / コンテナ

MES

エッジ コネクティビティ

ビッグデータエッジ インテリジェンス

アラートとワークフロー

SCADA

データレイク

KPIの作成と分析

PLC

アセットへの
接続

データの
収集

データの
正規化

データ
ウエアハウス

ソリューションのマーケットプレイス
機械学習ラインライム

センサー

機械学習

OT と IT の統合

エンタープライズ
アプリケーション

ファイル
1

2

複数のソースのOT機器からのデータの収集エッジ上での様々なアプリケーション、
分析機能、AIおよびMLモデルを使用した
データの分析

3

クラウド、エンタープライズシステムへの
データの発行(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative32産業用デバイスとのインテグレーション
PLCや製造装置との連携インタフェースによる効率的なデータの収集が可能
クラウド、ビッグデータおよびエンタープライズシステムへの統合
データ処理、分析、視覚化およびアプリケーションへの展開
安全かつ正規化された共通データレイヤ

三菱、オムロン製PLCを始めとする250種類以上の利用可能なデバイスドライバー(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative33

Litmus EdgeによるIoT可視化機能の開発
IoTデータの可視化や利活用をスピードアップする、Webベースの開発環境を提供
ローコード開発環境によりデータ変換や送受信のロジックを効率的に開発可能

グラフ化ツール（OSS）を用いたダッシュボードの構築が可能

生産設備からのデータを効率的に収集し、稼働状況のリアルタイムな把握や分析が可能(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative34

マーケットプレイス機能・OSSを中心としたさまざまなアプリケーションをマーケットプレイスからダウンロードしてコンテナとして実行可能
・データベース、グラフ描画、データ処理等の各種アプリケーションを容易に導入でき、収集したデータの格納、編集、分析をスピーディに実装する事が可能(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative35大規模な統合IoT環境を実現可能なスケーラビリティ
複数のLitmus Edgeを統合するLitmus Edge Managerにより大規模なIoT環境の統合運用を実現できる

Modern Edge Platform

Litmus Edge Manager
一元化されたデバイス, データ、アプリケーションのオーケス
トレーション

Litmus Edge
データ コネクティビティ、分析、アプリケーションの有効化(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative36

ミスズ工業 実証検証環境
表示用モニタ
CIFS
マウント

Python（データ
処理）

PostgreSQL（データベース）

Grafana
（グラフ
表示）

ブラウザ

高速プレス装置
Docker（コンテナプ実行環境）
センサー

センサー

センサー

Litmus Edge
FTP
フォルダ

MMS
（ニチダイ）

Virtual Box （仮想化環境）

Windows 11
FTP送信(CSVファイル)HPE EdgeLine EL300
Pythonによるデータ処理、PostgreSQLのスキーマ、Grafanによるダッシュボード等はWG 9B02で開発したものを利用
37(C) 2024. Industrial Value Chain InitiativeLitmus Edgeの画面
Litmus Edgeのコンテナ管理画面

・コンテナの状態確認や起動・終了等の操作を実行する画面・コンソールを起動してコンテナに接続してのア
プリケーションの実行状態の管理が可能
・今回は、Python、PostgreSQL、Grafanaをそれぞれ独立したコンテナとして実行

Litmus Edgeのボリューム管理画面

・Litmus Edgeでネットワーク経由でマウントしているボリュームの情報を表示する画面
・今回は、MMSからデータを受信するFTP領域
をCIFS共有としてボリュームマウント(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative38

Grafanaの画面・ショット毎の波形を準リアルタイム（数秒遅延）で表示できる事を確認。
・時系列データはヒートマップとして表示可能。

・Grafanaのダッシュボードはデータベースに対するクエ
リーとX軸Y軸のメトリックを変更する事で簡単にカスタマイズ可能。
・操作はすぐに覚えられるので、生産現場に必要に応じてカスタマイズしながら利用することができる。

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative39実証検証の様子
ニチダイMMS（青い箱）とHPE EdgeLine EL300

各種センサーが取り付けられた高速プレス装置
PC上のブラウザに表示された
Grafanaによるダッシュボード

40(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

まとめ
■経緯
・2019年 高速プレス装置におけるインプロセス
管理の実装を実験（ミスズ工業）
・2020年 生産工程の見える化とを目指したクラ
ウドでのデータ流通実験（ミスズ工業）
・2021年 高速プレス装置のデータの収集と分析（ミスズ工業）・2022年 高圧鍛造プレス装置のデータ可視化（ニチダイ）
・2023年 高速プレス装置のデータ収集と可視化（ミスズ工業）■成果および課題①IoTプラットフォーム Litmus Edge上に高速プレス装置の可視化システムを実装。
②OSSで実装した異常判定、データ処理、グラフ化アプリケーションにより準リアルタイムでの可視化を実現。
③MMSからのデータ取り込みの高速性や安定性には改善の余地あり。
⇒実証検証を継続し、工場全体に横展開できるシステムの構築を目指したい。
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative41

ミスズ工業での3日間（2/27-29）の実装検証 お疲れ様でした
ミスズ工業：山崎社長の応援を頂き、
・9E01（9B02，9A01）メンバー（7名）
・塑性加工学会・IVIプレス可視化プロセス
メンバー（6名）、お茶ノ水女子大学（5名）がミスズ工業での実証検証見学と製造DX授業で終結。

IVIの緩やかに繋がる
ネットワーキング(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative42

ミスズでの実装検証、産総研（iCPS）３WG技術交流会、他
2/28：ミスズ工業での実装試験が無事終わりホット一息。（左）2/20：産総研（iCPS）見学会＆3WG技術交流会：まじめな集団（中央）2/29：塑性加工学会・IVIプレス可視化プロセスメンバー/ミスズ終結（右）お疲れ様でしたIVIの緩やかに繋がる
ネットワーキング(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative43

一般社団法人インダストリアル・バリューチェーン・イニシアティブ

IVIシンポジウム2024-Spring2024年3月14日

業務シナリオセッション ④
AIとデジタルツイン

9A01
メタルマスク業界の二刀流工場革新（外観検査システムの実装と生産進捗の見える化）

伊藤 憲秀
天野 竜一
岩崎 年晴
大谷 剛将

（イトウプリント）（パナソニックインダストリー）（細川洋行）
（ＣＫＤ）

嵯峨根 実
藤澤 和典
吉川 浩史
ご協力
西川 由馬
ファシリテータ（日進製作所）（DPMSｓ）（MIRAI）（名古屋工業大学大学院
CKDインターンシップ）
エディター
発表者：伊藤 憲秀

9A01

二刀流工場革新とは①生産進捗見える化システム と ②開口検査システム の導入で業務効率の大幅改善を図る■①現状：生産進捗を管理できていない・各件名にかかる時間を把握できていない・進捗状況が共有されず工程間で軋轢が生じることも■②現状：人による目視検査
・検査に時間かかる・疲労により精度変化
・不良流出を防ぎきれない■①目指す姿：見える化で情報共有＆改善
・件名ごとに各工程でかかる時間を見える化
・工程間で情報を共有
・見える化した情報を元に業務改善検討■②目指す姿：開口検査システム導入による体制強化
・瞬時に良否を判定
・疲れ知らず、安定検査
・人とのダブルチェックで不良流出撲滅(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative2階でデータ
2F

データ編集工程

実証実験は有限会社イトウプリントで行いました(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

3

1階で製造
1F

出荷工程

製版工程

レーザー工程(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

4

１刀目

見える化で情報共有＆改善(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative5

現状の課題とありたい姿■現状：生産進捗を管理できていない・各件名にかかる時間を把握できていない・進捗状況が共有されず工程間で軋轢が生じることも■ありたい姿：見える化で情報共有＆改善
・件名ごとに各工程でかかる時間を見える化
・工程間で情報を共有
・見える化した情報を元に業務改善検討

こちらはディスカッションをメインにしたテーマです• まずは見える化する内容を決める為、各工程の代表者と定例ミーティングを実施• イトウプリントとしての要望をまとめ、ワーキング内で意見交換• 内部、外部両面から見せるべき内容や見せ方について意見を出す事で内容をブラッシュアップ• 要件をまとめ実装の準備が完了した状態をめざす(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative6

何が見えてきたか

経営

データ編集

加工

仕上げ・出荷営業

それぞれの立場から見える化システムの導入を検討したら何が見えるのか。

定期的は社内ミーティングを重ねることでお互いの工程に関心を持ち、理解を深めていきました。
IVIメンバーも交えたディスカッションは現状の作業フローの改善も視野に入れた具体的なものとなりました。
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative7

成果 見える化システム導入後の生産進捗表示イメージ
出荷日時： 2024/02/10

全行程の残品目数を一覧表示
現工程残数＝

戻る

受注

編集

確認

レーザ

特殊

仕上げ

梱包

出荷

残合計

３

４

２

１

２

２

２

１０

１６

数量

BD2402001

MM2402001

案件名

A社

出荷日

2/10

MM240200２

案件名

B社

出荷日

2/10

MM240200３

案件名

C社

出荷日

2/10

電

６
数量

撥

HE

特

UV240200１
電

撥

Hf

特

検査

仕上げ

BD240200３

FN240200１

電

撥

Hf

特

電

撥

Hf

特

レーザ―

BD240200４

FN240200２

撥

Hf

特

電

撥

Hf

２
出荷

梱包

電

撥

Hf

特

IDの頭２文字で分類
板…BD
仕上…FN
UV…UV

特殊処理の分類
進捗表示
着手（黄）…その工程で着手登録完了（青）…その工程で完了登録

仕上げ

電BD240200２

仕上げ

２
数量

更新日時：2024/02/10 １３：００

特出荷完了は、出荷ラベルを添付し、生産指示書を回収した時

進捗確認ボード 時系列表示
待ち：
8:00

aaa社
bbb社
ccc社
ddd社
eee社
fff社
ggg社
hhh社
iii社
mmm社

jjj社

設計：

製造：
9:00

検査：
10:00

工程は仮の工程設定です。

出荷準備：
11:00

12:00

13:00

２刀目

開口検査システムの導入(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative10

メタルマスク版とは実装機ではんだを塗布する際に使用されるステンレス板のこと
実装機でのはんだ塗布イメージ

メタルマスク版の外観
レーザー加工機でステンレス板に穴（開口）を空ける

引用：コネクタのメタルマスク開口部の設計について (panasonic.co.jp)

引用：https://www.edge-link.omron.co.jp/news/147.html

引用：https://www.fusionpcb.jp/blog/?p=316(C) 2024. Industrial Value Chain Initiativeメタルマスク業界の動向

電子部品実装向けメタルマスク
穴数：1~10,000穴

高密度実装やLサイズ基板
穴数：10,000~50,000穴
穴径：0.２㎜以下

ICパッケージ・半導体・特殊用途
穴数：50,000~1,000,000穴
穴径：0.1㎜以下

穴は小さく。多く。目視はもうキツイよ。。。
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative12

As-Is フィルムを使って開口検査(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative13

To-Be 開口検査装置を導入(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative23

昨年度の成果と課題●成果：画像処理システムを使用した開口数検査システムの構築
開口1つ少ないNGメタルマスク

543穴
正しく判断

●課題：狭い範囲（80㎜×60㎜）しか検査できず現場実装できるものにならなかった
120万画素カメラ

産業用カメラは価格がネック検査可能領域80mm×60mm

バックライトLED照明

実際の製品は200mm角以上のメタルマスクがほとんど

照明も大型の特殊なものが必要(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative15

広範囲で高精細画像の取得を目指す
書画カメラを試しました

2000万画素書画カメラ

パラメータが自動調整されてしまう

再現が難しい2010万画素デジタルスチルカメラ

パラメータを細かく調整＆固定

安定した
画像が得られる【なぜ書画カメラ？】
高画素で大きいサイズ見れそうだった【何が課題だった？】
フォーカスとか明るさが毎回自動調整されてしまい
検査結果は稀に正解が出る程度で再現性がありませんでした。

＊フォーカスや明るさのパラメータを固定したい＊

デジタルスチルカメラを試しました【何が解決できた？】
ピントボケのない高精細な画像を得られたパラメータ固定で再現性もバッチリ【何に苦労した？】
複数あるパラメータの最適な条件組合せを見つけ出す【キーワードは】2値化レベル、照明光量、視野（画素分解能）(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative16画像検査における視野と分解能の条件①視野範囲：200mm角以上②要求精度：最小径0.2mm
0.066mm

0.2mm

0.2mm

80mm×60mm
最小の開口3画素以上で表現

画素分解能（1画素で表現される長さ、視野を画素数で割ったもの）は最小検出体の3倍以上の能力必要⇒最小検出体を3画素以上で表現でき
ると安定した検査が可能になる
例：最小開口径0.2mmのメタルマスク版を検査するときの視野比較

最小検出物体0.2mm

要求画素分解能0.066mm/画素

カメラ画素数

検査可能（視野）範囲

120万画素（1280画素×960画素）

85㎜×64㎜

2010万画素（5472画素×3648画素）

365㎜×243㎜(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative17実証実験を重ね場実装へ(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative18実装した開口検査装置の概要
0.2㎜程度の微細な穴も十分な画素数でとらえ安定した検査結果が得られます
カメラ
Sony
RX100V

画像処理
CKD
Facilea

照明
LeimacIFDseries(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative19開口検査装置の設置場所
1F

出荷工程

製版工程

このエリアに
開口検査装置を実装する

レーザー工程(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative20

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative21

開口検査装置を使った検査の様子(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

24

特殊用途：バンプ用メタルマスク版の検査
照明や撮影条件の最適化により0.1㎜以下の穴、密集した穴の検査も一瞬で可能となりました

未開口なし！

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative23

終わりに 今後実現していきたいこと
現場の為の見える化を実現する• 一過性ではない話し合いを重ねることで見える化システムの導入と共に工程全体の目的を共有し続ける。
開口検査機をさら使いやすく• データ連携しコードを読み取ると自動でメタルマスク版に合わせた検査設定になる（現状は作業者が開口サイズに合わせて調整）• 視野（高さ）調整も自動化
見える化システムの導入と開口検査システムの充実でより早く、より高品質なメタルマスクを提供しメタルマスク業界の「工場革新」をリードしていきます。
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative24

ご清聴ありがとうございました。

9A01
伊藤 憲秀
天野 竜一
岩崎 年晴
大谷 剛将

（イトウプリント）（パナソニックインダストリー）（細川洋行）
（ＣＫＤ）

嵯峨根 実
藤澤 和典
吉川 浩史
ご協力
西川 由馬

（日進製作所）（DPMSｓ）（MIRAI）（名古屋工業大学大学院
CKDインターンシップ）(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative25

一般社団法人インダストリアル・バリューチェーン・イニシアティブ

IVIシンポジウム2024-Spring2024年3月14日

業務シナリオセッション ④
AIとデジタルツイン

予知保全・ものづくり可視化システムの実装
牛山順一
土屋春幸
浅川想太
河田健一
金 秀英
富松重行
分部 靖

（ミスズ工業）（ミスズ工業）（ニチダイ）（ダイキン工業）（ヤマナカゴーキン）（電業社機械製作所）（日本キスラー）

北原 学
森 満帆
長洲慶典
平田俊明
衣笠静一郎
水原宝英
青柳伸幸

（ミスズ工業）（ニチダイ）（長野県工業技術総合センター）（東京情報デザイン専門職大学）（アズビル）（神戸製鋼所）（エブレン）

発表者：牛山順一

ファシリテータ

エディター

9B02

現状課題
高速プレス／鍛造プレスにおいて生産途中で異常を発見する事が困難なため、異常が確認されると被害が甚大になります
顧客への異常流出を防ぐ事が第一ですが社内としても大きなロスとなるため、異常を事前に発見する仕組みが必要とされる

やりとりチャート
TO-BE

困りごとチャート
現状の課題と解決にも類似する要素が含まれているため、お互いの活動成果である『データ分析からモデル生成』 『データの可視化プラットフォーム』 の活動を融合してお互いの現状の課題を解決すること(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative2

前年度の振り返り －ソリューションの概要と成果－

データ収集(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative3

前年度の振り返り －ソリューションの概要と成果－

作業把握(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative4

前年度の振り返り －ソリューションの概要と成果－

AIモデル生成(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative5

前年度の振り返り －ソリューションの概要成果－

モデル展開・実装(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative6

前年度の振り返り －今後の課題－システムでの検証は完了して、実装の見通しが立ちました

しかし・・・・・
全てが手作業のため、実装の実現性がありません(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative7

今年度の活動でのポイント■鍛造金型メーカのニチダイにおいて前年度ＩＶＩの活動を経てすでに実用化されているプレス機可視化プラットフォームをミスズ向けに適用すること

実績重視■可視化プラットフォームに異常判定を追加し、リアルタイムで異常を通知できるようにすること

機能性重視■オープンソースを活用することで、初期費用の削減とワーキンググループが終了しても自社で維持管理できる体制づくりに考慮すること実用性重視(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative8実証検証シナリオ(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative9実証検証シナリオ －対象とする工場や設備／部品－(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative10実証検証計画(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative11

システムの構成(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative12

活動の成果

－機器設置－(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative13

活動の成果

－機器設置－

実装機器接続前

実装機器接続完了(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative14

活動の成果－モノづくり可視化プラットフォーム構成－(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative15

活動の成果－フォルダ監視タスク機能－(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative16

活動の成果－ＡＩ異常判定アルゴリズムの設定－(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative17

活動の成果

－可視化プラットフォームの実装－(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative18

活動の成果－アラート機能の設定－(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

19

活動の成果工法の壁を越え！！

現場への実装が実現しました(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative20

活動の成果ＡＩ異常判定アルゴリズムによりラインとメールに異常通知

異常判定
しきい値

正常運転

異常度が徐々に上昇

しきい値を超えて異常を検出

異常度による異常判定・異常通知が実現しました(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative21

今後の課題・システム精度の向上を図り、他部品への展開につなげたい

・低コストでの機器導入
・他拠点への展開(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative22一般社団法人インダストリアル・バリューチェーン・イニシアティブ

IVIシンポジウム2024-Spring2024年3月14日

業務シナリオセッション ④
AIとデジタルツイン

ロット生産工場
CPS 化による部品置場の最適化

サイバーフィジカルシステム

渡邉 敬文
荒津 亘
小松 誠司
石田 修一
片田 博之

（マツダ）
（マツダ）
（マツダ）
（ヤマザキマザック）（ヒロテック）

大山 賢治（プロテリアル）
鎌田 真（神戸製鋼所）前田 智彦（富士通）
八十嶋 慎太朗 （シーイーシー）
石原 圭祐（牧野フライス）ファシリテータ

エディター

発表者：渡邉 敬文

9C02

はじめに
自動車生産の流れ

今回の対象
異なる生産方式の間
部品置場での困りごと
プレス工程

車体工程

塗装工程

組立工程
ディーラー

ロット生産

1個流し生産出荷
お客様(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative2プレス生産の歴史 と これまでの置き場展開
プレス生産の生産性向上 過去30年で3倍生産部品の数が大幅に増加自動化でスピードアップ
人力での部品搬送

ロボットによる部品搬送工場の敷地面積は変わらない
30年前
現在
車体
工場

同時加工部品数増加
1部品加工金型

部
品 プレス
置 工場
場

テント倉庫 57万円/坪
一戸建て 55万円/坪～
ほぼ一戸建てと同じ金額

7部品同時加工金型
2

6
1
3

4 5

7

車種追加、台数増の度に土地を探してテントを建てる・・
30年前はなかったのに・・

車種追加のたびに不動産業務で対応。でも私はエンジニアだ！
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative3

もし部品置場がなかったら・・・
プレス工程

車体工程

ロット生産
変種変量
1ライン
部品X 100個作った
スピード速い

1個送り組立スピード遅い車体Aライン

部品X 100個も置けない
部品Yは？
２ライン

部品Y生産の
空容器足りない

13ライン
1000種類
1日50,000個生産

5車種
供給先 6箇所
1日2,000台生産

物流が混線して危ない
３ライン

車体Bライン

生産進度の差、物流の乱れにより、生産が継続できない(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative4

役割：前後の生産の仕組みが違う中で、淀みなく生産を継続する
部品置場

プレス工程

車体工程

Noise
生産量のバラツキ（前後工程）
生産/物流トラブル
Input
ロット生産部品

Output
淀みのない生産のための空容器

ロット生産
変種変量
スピード速い生産進度差を吸収する

Output
淀みのない生産のための部品

流れを整える

Input
空容器

Control
物流方法
作業人員配置
置ける面積/置く場所
搬送容器

最小の人員

Process

1個送り組立スピード遅い最小の土地

最小人員での淀みのない生産を、最小の土地で実現したい(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative5

置場の機能/効率と前後工程との関係
部品種類

場所
生産台数

プレス
工程

生産タクト

計画時の
最大生産量のまま

段替え時間

必要在庫数

生産順序

安全用在庫数

容器種類
部品種類

生産進度の
差を吸収

容器面積

分かりやすさ重視の置場
置場面積

予備の容器

車種数

容器不足リスク場所

設備停止リスク

生産タクト

取り戻しリスク

生産順序

停止リスク

置場の
機能

生産を
止めない

総物流工数

生産進度の差リスクの過大評価

車体
工程

整流化

容器形状

容器
情報

収納数

必要容器数

ロットサイズ

停止率

物流
単位

物流
効率

運用空きスペース

物流ピーク工数

部品の置く位置
運搬タイミング
運搬時間

停止率

容器入替時間

相互に影響

人中心の物流
物流方式

生産台数変動に追従できていない

定置化
近場化

総必要面積

総使用可能
面積

通路

置場
効率

空き空間

バラツキ、トラブル停止
リスクの過大評価

置き方と物流効率の相互影響が分からない

置場効率に関係するパラメータを抽出し、課題を抽出した(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative6

AS-IS 現状
生産台数変動に追従できていない

バラつき、トラブル停止
リスクの過大評価

後工程停止しないか不安⇒過去のトラブルを重視し造り過ぎる

時間変化が見えず
置場の実力が分からない

今は大丈夫なの？
危ないの？

置き方と物流効率の相互影響が分からない

突然の生産量増加や後工程停止リスクに不安⇒運用を変えることに抵抗感変えたら悪くなる？良くなる？

未来の定量予測ができない

時間変化が見えない、未来の定量予測ができない置場運用プロセスを変える(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative7

解決の方向性① 時間変化を可視化する
生産実績
プレス工程 生産実績推移

在庫
車種A 流動数曲線

置場
車種 A
部品 X

容器と
置場の情報
置き場
スペース数

運用空きスペース
車体工程 生産実績推移

車種B 流動数曲線

空容器

製品入り容器
現在時間(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative8

過去

つながっていない生産実績データをつなげて、置場を可視化する

解決の方向性② 未来を予測する
置場のサイバーフィジカルシステム
未使用容器数
（ロス）

置き場
スペース数

サイバー空間空きスペース（ロス）

生産変動追従

ロス削減を
シミュレート

運用空きスペース空容器

リスクを適正化

置き方と物流効率の相互影響を見極める

製品入り容器過去

安全在庫バラツキ
（ロス）

現在

未来

最大在庫バラツキ（ロス）

時間

過去実績から
回帰的に予測する

数理モデル化して
予測する

現実に
反映

フィジカル空間

サイバー空間で検証し、現実に反映するロス削減のCPSを実現する(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

9

TO-BE 目指す姿
目指す姿
生産計画/リスク変動に追従し、部品置場全体の置場を自由に活用できる置場効率、人員効率の良い置場
後工程のラインが停止しましたシナリオ
過去の置場を時系列で可視化し、回帰とモデル計算を組み合わせたCPSを使って置場を管理する
TO-BE
CPS

状態変化の情報をキャッチ
CPSで再計算します

部品Ａ
リアルタイムでの容器数の最適化

リアルタイムでの置場最適化

回帰と数理モデルを取り入れたCPSを使った置場管理に挑戦(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative10

今回の活動範囲
CPSコンセプトの発展ロードマップ
総必要面積

CPS
コンセプト

紙と鉛筆
経験

月単位
CPS

定置化
生産変動追従リスク対応過大リスク適正化サイバー

紙と鉛筆

月単位の将来予測

フィジカル
空間

棚卸し管理
今しか見えない

過去実績の時系列可視化

更に効率向上リアルタイムCPS

エリア内フリロケ

最大生産量対応

狙い

総使用可能
面積

置場全体フリロケ

今回の実現手段①可視化/回帰予測にBIツールを使い、②シミュレータと組み合わせてプロセスを構築

リスクの変動管理
シミュレーション

リアルタイム予測

置場のリアルタイム可視化
作業指示システム

今回の活動範囲
BIツールとシミュレータで、生産変動に追従する置場管理を実証する(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative11

現場実証の流れ
今回の実証実験 月単位CPSの実証
従来の部品置場運用
具
体
的
な
流
れ
施
策
の
具
体
化

・置場管理システムがなく、実態が分からない・使えそうな実績データは各種システムに散在

漠然としたアイディアはあるが施策が具体化されないシミュレータで検証（CEC RaLC）

現場実証

・前後工程の実績データを使って、過去の置き場の在庫量推移を可視化

・特定の条件下で現場が問題なく回ることをバーチャルに検証・過去実績と未来予測を使い現場に説明し、現場で実証減らせる容器の種別や置場が分かり、回帰モデルで大枠の削減数が判明

物流との相互影響を見極め、問題の出ない
削減数を確定不安を解消した削減プラン提示

BIツールで検証（Microsoft Power BI）

２つのツールを使って、現場実証までの流れを確立した(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative12

BIツールで検証：Power BIによる可視化と削減概要決定• 前後工程の実績データを使い、過去の置場の在庫量推移を可視化• 過去実績から、生産量や時間のバラつきを回帰的にモデル化
過去

社内にあった既存データ

加工仕上実績

引取実績

（部品点数）（部品点数）

現
在

未
来

容器
設計書
など

今回作った入力データ

プレス工程から来る容器数

組立工程に送
る容器数

容器マスタ
置場マスタ
置場用途マスタ

過去の可視化により、直近の生産計画から容器数の最適化が可能に(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative13

シミュレータで検証：RaLCによるサイバー空間での運用確認①狙いの容器数、置場レイアウトでの物流作業性を確認②置場と物流の相互影響を見て、削減限界を探る
過
去

現
在

未
来

容器の推移をグラフ化し欠品が生じないことも確認

置場使用禁止

許容量以下
（ラルク）

生産成立

許容量以上
生産不成立

安全在庫容器数

物流上必要な運用空きスペースの最適化に対し、 シミュレータの有用性を確認(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

14

活動期間中の出来事① 容器数が合わない
活動期間中は順調に・・・・とはいかず、色々なトラブルがありました
海外出荷される部品の生産データが別管理されていました。

12月度 対面アドホックMtg

在庫がマイナス（不足、欠品）になるのですが、データ合ってますか？
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative15

活動期間中の出来事② 置場が足りてない
活動期間中は順調に・・・・とはいかず、色々なトラブルがありました
仮置き場所があり、そこに一時部品を置いていました（ラルク）

12月度 対面アドホックMtg

置場が不足するので、在庫が山のようになるのですが(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative16

活動期間中の出来事
部品置場の現場では、古いシステムをつないで、生産の変化に対応してきたが・・・

検証
原因追究
修正

検証
原因追究
修正

データの構造理解すらできてなかった⇒可視化してはじめて問題に気づく
現場の創意工夫が暗黙知として蓄積⇒シミュレーションでモデル化してはじめて問題に気づく

何度も検証、原因追究、修正を繰り返し実証実験で使えるCPSを構築した(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative17実証実験シナリオ：デジタルツインによる予測と実証結果＜実証実験での気付き＞

ルーフ置場で実証実験

空容器

製品入
容器

容器を整理
すれば削減可能
空容器

製品入
容器

置場総数に対して余力あり→更なる削減余地がありそう
変更前のレイアウト ７２マス

実験時のレイアウト ６３マス

ロス指標
実験前 予測・未使用容器数
１２ → ０・運用空きスペース数 １８ → １３（実証結果）（問題無し）（問題無し）

物流作業時の作業時間まで算出できるようになれば、生産が成立する最小置場数の判断できる

ルーフ置場１２%の削減を実現！
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative18

追加検証： サイバー空間でのフリーロケーション検証
更なる置場効率向上に向け、フリーロケーションをサイバー空間で検証した
次のSTEPの効果
エリア内フリロケを、部品の置く位置を固定

置く位置を自由に

サイバー空間では運用OKを確認

現実に反映したいが・・

構築したシミュレーションで先取り検証

今回の実証レイアウト

置き場

６３マス

容器ごとの入替スペースを圧縮

５７マス

更に８％減(実証前から２０％)

フィジカル空間では部品容器の場所が作業者に分からない⇒部品容器のリアルタイム可視化が必要

フリーロケーション効果をサイバー空間で事前に確認できた(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative19

活動成果サマリ
現実の置場管理に適用できる、月単位のCPSの有効性を確認した。
成果１：過去の置場の時系列可視化
生産実績と置場情報をつなぎ、生産時のバラつきまで可視化した。
→ 運用リスクを定量化し、生産台数に合わせた必要置場を算出できた。

成果２：サイバー空間での置場変更の検証
検証環境、評価指標を構築し、物流と置場の相互影響を確認できた。
→ 提案を現実へ反映できた。また、フリーロケーション効果も確認した。
複雑な置場も実績データ/シミュレーションで管理できる(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative20

今後の課題①物流作業のさらなるモデル化→置場内の準備作業など、直接運搬以外のモデル化

CPSロードマップと課題②可視化作業の自動化→ 各データをつなぐ作業を自動化し継続運用へ運搬でない作業が、置場効率に効く

データ前処理が
一部手作業③ 置場のリアルタイム可視化→ フリーロケーション実装へ
容器の場所の可視化/搬送指示システムの実装

フリロケは人運用が難しい(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

21

最後に

充実した1年間を共に過ごした、頼もしいIVIワーキングメンバー

御清聴ありがとうございました(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative