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①】

設備とプロセス技術

セッションモデレーター
IVIビジネス連携委員長（マツダ） 江草 秀幸

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① ～設備とプロセス技術～■セッションモデレーター 江草 秀幸 /マツダテーマ
【９B０１】/

発表者

エッジデータと遠隔による現場支援
加納 健司（三菱電機）【９B０３】

工程前バッファの清流化
大橋 誉司（メイラ）【９C０１】

AIによるプラント施設保全業務生産性向上２
竹﨑 宏（マツダ）(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative5

セッション① ～設備とプロセス技術～ キーワード
設備とプロセス技術が 製造や生産において効果的かつ効率的に機能するために考慮される側面として
下記のようなポイントがあげられます。 （ChatGPTより）
9B01【設備のポイント】
働き方改革
１．効率と生産性
安定稼働 品質確保
２．信頼性とメンテナンス
人材不足
無人化
３．自動化と制御
熟練OP
リモート監視、操作
４．環境への配慮
設備・生産状況の可視化
異常検知【プロセス技術のポイント】
アラーム
トラブル予測要因分析
１．プロセス最適化
9C01
9B03
２．品質管理３．安全性
安心、安全な職場
スマート生産４．柔軟性と適応性
高所
スキル・経験
段取り
仕掛り
作業のムダ
業務改革
５．持続可能性
早期発見・早期対応
自動化
付加価値
無人化
群制御
遠隔化
個体識別
順序最適化
屋外
予兆検知
異音検知
自動搬送
清流化ロジック
音の可視化
点検自動化 信頼性
搬送シミュレーター(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative6

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

業務シナリオセッション ①
設備とプロセス技術

IVIシンポジウム2024-Spring2024年3月14日「エッジデータと遠隔による現場支援」
加納 健司（三菱電機）
森山 晃裕（CKD）、吉本 康浩 （三菱電機）
柳平 茂夫（シチズンマシナリー）、金谷 英行（シチズンマシナリー）、
小檜山 智久（日立産機システム）、鈴木 健介（三菱電機）、綱島 久司（YKK AP）、
萩原 徹（いすゞ自動車）、佐藤 庭礼（いすゞ自動車）、岩谷 幹太（アビームコンサルティング）、
塩田 海渡（アビームコンサルティング）、塚本 忠隆（テックポート）、菅原 秀樹（ジェイテクト）、
小森 絋太朗（日進製作所）、武藤 一夫（武藤技術研究所）
ファシリテータ
エディター
発表者：加納 健司

9B01

発表内容・目次
1. 実証試験対象とテーマ選定
2. 現状課題と目指す姿
3. 実証実験シナリオ
4. システムの構成
5. 実証実験の結果
6. 成果と今後の課題
7. 最後に(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative2

実証試験対象とテーマ選定対象とする工場や設備/部品◼ 対象とする工場➢ 金松工業（諏訪）➢ 小物金属部品加工➢ 工作機械による自動生産➢ 従業員10名程度◼ 製品や資材の特徴➢ 棒状の小物金属部品➢ 自動給材機で材料を供給⇒ 自動盤で加工➢ ロット：１～２個、数十万個/月➢ 加工時間：数十秒～数分/個目指す姿◼ コロナで待った無しとなった働き方改革を見据え、「エッジデータと遠隔による現場支援」
1st Step (2021)：設備稼働状態の遠隔監視、生産データ収集
2nd Step (2022)：稼働率分析、生産状況の見える化
3rd Step (2023)：アラーム分析、取得データとの紐付
4th Step (2024 )：刃具摩耗予測（今年度未実施）
必要な日時に、必要な数の製品が、無人で生産を実現する。

背景/困りごと◼ 対象とする背景・問題➢ 24H稼働（夜中は無人）➢ オペレータ3人で50台を担当≒17～30台/人◼ 課題の概要➢ 工場全体のマシンの稼働状態が把握できていない。
⇒生産停止時に迅速な対応ができない（夜中・無人）。
➢ 工具の摩耗、刃具折れ、設備調整不良等により、不良品が発生。
⇒安定稼働・品質確保の為の加工パラメータ調整は、
熟練オペレータ頼り、寿命管理が品質・コストに影響。
➢ 人が居ないと、追加の材料供給、段取り変更ができない。

シナリオ概要■TO-BE➢ 現場オペレータに頼らず、リモートで監視、操作。
➢ 工具、設備、品質の変化を捉え、トラブルを予測し、事前に対応。

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

現状課題と目指す姿
工場全体のマシンの稼働状態が把握できていない。

夜中は人が居ないので、迅速な対応ができない。
ストックが無くなると、生産停止。
マシンが多くて迅速な補給ができない

経験により８割の原因は把握できるが、２割は不明。
工場全体（多数のマシン）⇒改善が進まない。

刃具折れ・摩耗は、不良品が出る

1個でも不良品が出ると選別が大変

材料（棒材）の自動供給

寿命管理（人）がコスト・品質に影響

自動盤による自動加工

加工完了

検査・出荷

工具が消耗・破損しても機械が加工を続ける。
⇒事前に機械停止できれば望ましい。
材料のムダを防ぐことができる。
刃具管理（タップ加工用）

交換時期等（人）、刃具管理が大変
刃具装着・調整(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative4

金松工業様 工場稼働ライン風景(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative5

最新複合型（M32） 自動盤での加工の様子(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative6汎用型（L12） 自動盤での加工の様子(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative7

実証実験シナリオ①①2022年度導入システムの検証
・複数マシンの稼働状況見える化 ⇒データ解析
・アラーム要因分析②刃具摩耗の把握 ⇒L12E（ステンレス加工用設備）
・タップ加工刃具
設備データとの相関分析、交換時期の最適化(来年度)

WiFi化

主軸モータ
電流データ

「検証システムの構築」
・シチズンマシナリー製自動盤（三菱電機製NC）：3台接続
L12#1/L12#2/M32
・設備稼働データ ＋ アラーム情報等の収集
・配線レスの為のWiFi化(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative実証実験シナリオ②
実装方針◼ 対象設備➢ 自動盤（金属加工用工作機械）◼ 適用技術製品➢ 遠隔監視＆操作➢ 工具の自動補正と交換時期の予測◼ 活用製品➢ 設備の稼働監視⇒S/W NC Machine Tool Optimizer（三菱電機）
ｼﾁｽﾞﾝｱﾙｶｰﾄﾗｲﾌﾞ2/CTZｺﾝﾊﾞｰﾀ+Edgecross/MTConnect➢ 工具（刃具）摩耗診断⇒ モータ電流：iQMonozukuri工作機械工具摩耗診断（三菱電機ｱﾌﾟﾘｹｰｼｮﾝﾊﾟｯｹｰｼﾞ）➢ 中小金属加工業種向けKPI ⇒ 継続検討

ソリューションの概要（来年度）
工具（刃具）摩耗の把握検証（VS 熟練オペレータ）
刃具交換を加工回数での交換時期 ⇒ 摩耗状態で交換時期
・工具交換頻度の減少：工具費、交換工数削減する。
・歯折れ前に事前交換することで、安定生産を目指す。
【自動盤での課題】

実証実験
10月：実証システムの導入案作成
11～12月：データ収集のための技術検証
1月：対象顧客でのデータ収集
2月：データ分析・課題検討実施
3月：IVI春の公開シンポジウム 成果発表
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

システムの構成
データ解析
アビームコンサルティング

外部N/W

三菱電機製 S/W NC Machine Tool Optimizer
NC/Servoﾃﾞｰﾀは三菱電機製CNC
より収集
DB

alkartlive2

DB

設備ｱﾗｰﾑ情報はｼﾁｽﾞﾝﾏｼﾅﾘｰ製自動盤
より収集

MT Connectﾃﾞｰﾀｺﾚｸﾀ
MT Connect AgentCTZ ｺﾝﾊﾞｰﾀ
WiFi接続

シチズンマシナリー製 自動盤(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative10実証実験の途中経過（データ確認状況：1/15～2/26）
データ項目
データ項目は下記の通り。それぞれ和名に変換。
ファイル名 カラム名_元データ

カラム名_和名

edgecross TIME〃
Machine_name〃
CommunicationState_1〃
ContinuousOpState_1〃
EmergencyState_1〃
MachineAlarmState_1〃
Preparation〃
MainProg〃
P1_OneCycleTime〃
P1_CurrentToolNumber〃
P1_ToolOffsetNumber〃
P1_OffsetWear_X〃
P1_OffsetWear_Y〃
P1_OffsetWear_Z〃
P2_CurrentToolNumber〃
P2_ToolOffsetNumber〃
P2_OffsetWear_X〃
P2_OffsetWear_Y〃
P2_OffsetWear_Z〃
P3_CurrentToolNumber〃
P3_ToolOffsetNumber〃
P3_OffsetWear_X〃
P3_OffsetWear_Y〃
P3_OffsetWear_Z

日時
機械No.
通信中フラグ
連続運転中フラグ
非常停止中フラグ
機械アラームありフラグ
段取り中フラグメインプログラム番号
1ｻｲｸﾙ時間
P1_現在ﾂｰﾙ選択番号
P1_現在ﾂｰﾙｵﾌｾｯﾄ番号
P1_ｵﾌｾｯﾄ摩耗X
P1_ｵﾌｾｯﾄ摩耗Y
P1_ｵﾌｾｯﾄ摩耗Z
P2_現在ﾂｰﾙ選択番号
P2_現在ﾂｰﾙｵﾌｾｯﾄ番号
P2_ｵﾌｾｯﾄ摩耗X
P2_ｵﾌｾｯﾄ摩耗Y
P2_ｵﾌｾｯﾄ摩耗Z
P3_現在ﾂｰﾙ選択番号
P3_現在ﾂｰﾙｵﾌｾｯﾄ番号
P3_ｵﾌｾｯﾄ摩耗X
P3_ｵﾌｾｯﾄ摩耗Y
P3_ｵﾌｾｯﾄ摩耗Z

フラグ情報

ファイル名 カラム名_元データ
edgecross SpindleMotorLoad_S1
SpindleMotorLoad_S2〃
SpindleRotationSpeed_S1〃
SpindleRotationSpeed_S2〃
SpindleTemp_S1〃
SpindleTemp_S2〃
ServoMotorMaxCurrent_X1〃
ServoMotorMaxCurrent_Z1〃
ServoMotorMaxCurrent_Y1〃
ServoMotorMaxCurrent_X2〃
ServoMotorMaxCurrent_Z2〃
ServoMotorMaxCurrent_Y2〃
ServoMotorMaxCurrent_X3〃
ServoMotorMaxCurrent_Z3〃
ServoMotorMaxCurrent_Y3〃
RotaryToolMaxCurrent_R1〃
RotaryToolMaxCurrent_R2〃
RotaryToolMaxCurrent_R3〃
PowerConsumption〃
TotalProcessedParts〃
alkatlive2 Type
Number〃Message〃

カラム名_和名
主軸負荷_S1
主軸負荷_S2
主軸回転速度_S1
主軸回転速度_S2
主軸温度_S1
主軸温度_S2
ｻｰﾎﾞﾓｰﾀMAX電流_X1
ｻｰﾎﾞﾓｰﾀMAX電流_Z1
ｻｰﾎﾞﾓｰﾀMAX電流_Y1
ｻｰﾎﾞﾓｰﾀMAX電流_X2
ｻｰﾎﾞﾓｰﾀMAX電流_Z2
ｻｰﾎﾞﾓｰﾀMAX電流_Y2
ｻｰﾎﾞﾓｰﾀMAX電流_X3
ｻｰﾎﾞﾓｰﾀMAX電流_Z3
ｻｰﾎﾞﾓｰﾀMAX電流_Y3
回転工具ﾓｰﾀMAX電流_R1
回転工具ﾓｰﾀMAX電流_R2
ｻｰﾎﾞﾓｰﾀMAX電流_Y3
消費電力量
加工済み部品数
アラーム_タイプ
アラーム_No.
アラーム_メッセージ(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative11実証実験の途中経過（データ確認状況：1/15～2/26）※稼働率 = 連続運転中フラグTrue / 24時間 で計算

稼働率
機械の調整
を実施

待機

待機

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative12実証実験の途中経過（データ確認状況：1/15～2/26）
データ項目

連続値情報(単位があるデータ)

データ項目は下記の通り。それぞれ和名に変換。
ファイル名 カラム名_元データ

カラム名_和名

edgecross TIME〃
Machine_name〃
CommunicationState_1〃
ContinuousOpState_1〃
EmergencyState_1〃
MachineAlarmState_1〃
Preparation〃
MainProg〃
P1_OneCycleTime〃
P1_CurrentToolNumber〃
P1_ToolOffsetNumber〃
P1_OffsetWear_X〃
P1_OffsetWear_Y〃
P1_OffsetWear_Z〃
P2_CurrentToolNumber〃
P2_ToolOffsetNumber〃
P2_OffsetWear_X〃
P2_OffsetWear_Y〃
P2_OffsetWear_Z〃
P3_CurrentToolNumber〃
P3_ToolOffsetNumber〃
P3_OffsetWear_X〃
P3_OffsetWear_Y〃
P3_OffsetWear_Z

日時
機械No.
通信中フラグ
連続運転中フラグ
非常停止中フラグ
機械アラームありフラグ
段取り中フラグメインプログラム番号
1ｻｲｸﾙ時間
P1_現在ﾂｰﾙ選択番号
P1_現在ﾂｰﾙｵﾌｾｯﾄ番号
P1_ｵﾌｾｯﾄ摩耗X
P1_ｵﾌｾｯﾄ摩耗Y
P1_ｵﾌｾｯﾄ摩耗Z
P2_現在ﾂｰﾙ選択番号
P2_現在ﾂｰﾙｵﾌｾｯﾄ番号
P2_ｵﾌｾｯﾄ摩耗X
P2_ｵﾌｾｯﾄ摩耗Y
P2_ｵﾌｾｯﾄ摩耗Z
P3_現在ﾂｰﾙ選択番号
P3_現在ﾂｰﾙｵﾌｾｯﾄ番号
P3_ｵﾌｾｯﾄ摩耗X
P3_ｵﾌｾｯﾄ摩耗Y
P3_ｵﾌｾｯﾄ摩耗Z

番号情報 (単位のないデータ)

ファイル名 カラム名_元データ
edgecross SpindleMotorLoad_S1
SpindleMotorLoad_S2〃
SpindleRotationSpeed_S1〃
SpindleRotationSpeed_S2〃
SpindleTemp_S1〃
SpindleTemp_S2〃
ServoMotorMaxCurrent_X1〃
ServoMotorMaxCurrent_Z1〃
ServoMotorMaxCurrent_Y1〃
ServoMotorMaxCurrent_X2〃
ServoMotorMaxCurrent_Z2〃
ServoMotorMaxCurrent_Y2〃
ServoMotorMaxCurrent_X3〃
ServoMotorMaxCurrent_Z3〃
ServoMotorMaxCurrent_Y3〃
RotaryToolMaxCurrent_R1〃
RotaryToolMaxCurrent_R2〃
RotaryToolMaxCurrent_R3〃
PowerConsumption〃
TotalProcessedParts〃
alkatlive2 Type
Number〃Message〃

カラム名_和名
主軸負荷_S1
主軸負荷_S2
主軸回転速度_S1
主軸回転速度_S2
主軸温度_S1
主軸温度_S2
ｻｰﾎﾞﾓｰﾀMAX電流_X1
ｻｰﾎﾞﾓｰﾀMAX電流_Z1
ｻｰﾎﾞﾓｰﾀMAX電流_Y1
ｻｰﾎﾞﾓｰﾀMAX電流_X2
ｻｰﾎﾞﾓｰﾀMAX電流_Z2
ｻｰﾎﾞﾓｰﾀMAX電流_Y2
ｻｰﾎﾞﾓｰﾀMAX電流_X3
ｻｰﾎﾞﾓｰﾀMAX電流_Z3
ｻｰﾎﾞﾓｰﾀMAX電流_Y3
回転工具ﾓｰﾀMAX電流_R1
回転工具ﾓｰﾀMAX電流_R2
ｻｰﾎﾞﾓｰﾀMAX電流_Y3
消費電力量
加工済み部品数
アラーム_タイプ
アラーム_No.
アラーム_メッセージ(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative13

実証実験の途中経過（データ確認状況：1/15～2/26）
オフセット摩耗(X軸)P2

L12M002

L12M001

P1(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative14実証実験の途中経過（データ確認状況：1/15～2/26）※420s以上は少数のため不記載。

L12M002

L12M001

1サイクル時間(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative15

実証実験の途中経過（データ確認状況：1/15～2/26）

S2

S1

サーボモーターMAX電流(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative16

実証実験の途中経過（データ確認状況：1/15～2/26）
主軸負荷

S2

S1

主軸負荷(L12M001) の分布(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative17成果と今後の課題◆工場設備の稼働監視データとアラーム情報をWiFi接続の外部ネットワークシステム
で収集（期間：1月15日～継続中）⇒稼働率グラフから設備待機時の電力消費削減を提案可能に⇒稼働データと設備アラームとを紐付けし、不具合要因の解明が可能に⇒工具摩耗のオフセット値のデータ入力を最適化（完全自動化が理想であるが、まずはデータ入力回数を減らすことで省人化）◆刃具摩耗把握を目的としたアプリケーション（iQMonozukuri工作機械工具摩耗診断）の工場設備への適用は実現できなかった⇒来年度の課題(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative18

最後に（メンバー紹介）

植松社長始め、工作機械、制御機器、自動車関連ベン
ダー、IT分析プロのメンバーです。
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative19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 ①
設備とプロセス技術

工程前バッファの清流化
堀水 修 （メイラ）大橋誉司 （メイラ）伊藤昭仁 （シムトップス)
都築俊行 （ジェイテクト）
松村 瞭 （三菱電機）

河野庄一郎 （日進製作所）（キャセイ・トライテック）
出浦 全
前田智彦 （富士通)永井祐気 （IHI）

ファシリテータ

エディター

発表者：大橋 誉司

9B01

現状課題と目指す姿
対象とする工場や設備/部品
メイラ関工場「冷間鍛造」（圧造/転造/熱処理/表面処理）

目指す姿①物探しのムダをなくす。
②工程間の移動を運搬員に頼らない。
③工程間バッファの並べ方は人に依存しない。
④最適な物流経路を事前に検討できる。
⑤各工程の最適着工順の指示を人に依存しない。
⇒ 最終的に、生産LT/仕掛りの半減を目指す。

現状課題（背景/困りごと）✓ 初工程に限り、(生管)が設備毎に着工順序を決める。
✓ 材料が1tを超える重量素材であり、材料＆金型の段取り
替えに時間がかかる。
✓ 次工程は、前工程との1台当り能力差があり、複数の設備に加工が分散する。
✓ 次工程を終えると意図した生産計画とは違った順序になる。
✓ 工程間バッファ量は脈動し、並べ方に明確なルールがない。
✓ 前工程の都合でネック工程に流れると、製造条件変更の時間ロスで、予定の生産能力を達成することができない。
⇒結果的に生産LTが長く仕掛り量の多い生産となる。

シナリオ概要①個体識別方法の探索と検証。
②低床型自動搬送の探索と検証。
③バッファ清流化ロジックの開発。
④搬送シミュレーションによる動線・搬送能力検証。
⑤生産計画スケジューラ―の日次運用。
⇒ 人に依存しないスマート生産ラインの構築。
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative実証実験シナリオ
圧造工程に効率の良い順序で着工●●▲▲

圧造工程

転造後バッファー
順序に乱れ

転造工程

●▲●▲

①物探しのムダ②運搬のムダ⇒人に依存した工程間搬送①物探しのムダを無くす

熱処理前バッファー

●●▲▲

熱処理工程

工程間バッファで順序最適化③人に依存しない並べ方②低床型自動搬送④物流経路の事前検討

表面処理工程

①投入順の都度検討②人による並べ替え①個体識別 ⇒作りすぎのムダ⑤最適着工順序の指示

KPI：
生産LT50％
仕掛り量半減(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

システムの構成（その１）①仕掛品個体識別のシステム構成【実証実験①】 (10/22)
現品票にマーカーを印字すればカメラ等で認識可能(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

システムの構成（その２）②自動搬送のシステム構成

バーコード読み取り実験

タンク積載＆走行可能

BCRオプション機能

QRコード読み取り実験【実証実験②】 (1/22)
Austria製AGV 性能評価
✓ タンク積載し走行可能✓ QRコード読み取り可能(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

システムの構成（その3）③清流化ロジックのシステム構成
転造後バッファ1

清流化ロジック

搬送制御管理

1

2

3

4

5

6

7

8

9

1

2

3

4

5

6

7

8

9

1

2

3

4

5

6

7

8

9

A ③ ⑥ ⑮ ⑦ ② ① ⑩ ⑪ ⑨③ ③ ② ③ ② ① ② ① ①⑪ ⑪ ⑪ ⑥ ⑥ ⑥ ① ① ①

B ② ⑮ ⑧ ⑪ ③ ⑤ ⑭ ⑬ ⑫⑤ ⑥ ⑥ ⑥ ④ ⑤ ⑤ ④ ④⑫ ⑫ ⑫ ⑦ ⑦ ⑦ ② ② ②

C ⑥ ⑫ ⑬ ① ⑭ ⑨ ④ ⑩ ⑦⑦ ⑧ ⑧ ⑧ ⑦ ⑨ ⑨ ⑨ ⑦⑬ ⑬ ⑬ ⑧ ⑧ ⑧ ③ ③ ③

D ⑧ ③ ⑪ ④ ⑤ ② ⑮ ⑭ ⑬⑫ ⑩ ⑫ ⑪ ⑪ ⑫ ⑩ ⑪ ⑩⑭ ⑭ ⑭ ⑨ ⑨ ⑨ ④ ④ ④⑮ ⑮ ⑮ ⑬ ⑭ ⑭ ⑭ ⑬ ⑬⑮ ⑮ ⑮ ⑩ ⑩ ⑩ ⑤ ⑤ ⑤

E ⑦ ⑤ ⑥ ⑧ ⑩ ⑫ ① ⑨ ④着工スケジューラ

2

3

4

5

6

7

8

熱処理前バッファ

清流化エリア
9

1

2

3

4

5

6

7

8

9

1

2

3

4

5

6

7

8

9

A ③ ⑥ ⑮ ⑦ ② ① ⑩ ⑪ ⑨③ ③ ② ③ ② ① ② ① ①⑪ ⑪ ⑪ ⑥ ⑥ ⑥ ① ① ①

B ② ⑮ ⑧ ⑪ ③ ⑤ ⑭ ⑬ ⑫⑤ ⑥ ⑥ ⑥ ④ ⑤ ⑤ ④ ④⑫ ⑫ ⑫ ⑦ ⑦ ⑦ ② ② ②

C ⑥ ⑫ ⑬ ① ⑭ ⑨ ④ ⑩ ⑦⑦ ⑧ ⑧ ⑧ ⑦ ⑨ ⑨ ⑨ ⑦⑬ ⑬ ⑬ ⑧ ⑧ ⑧ ③ ③ ③

D ⑧ ③ ⑪ ④ ⑤ ② ⑮ ⑭ ⑬⑫ ⑩ ⑫ ⑪ ⑪ ⑫ ⑩ ⑪ ⑩⑭ ⑭ ⑭ ⑨ ⑨ ⑨ ④ ④ ④

E ⑦ ⑤ ⑥ ⑧ ⑩ ⑫ ① ⑨ ④⑮ ⑮ ⑮ ⑬ ⑭ ⑭ ⑭ ⑬ ⑬⑮ ⑮ ⑮ ⑩ ⑩ ⑩ ⑤ ⑤ ⑤② ① ① ③ ② ① ③ ③ ②

高速レーン⑤ ④ ⑤ ⑥ ④ ⑥ ⑤ ⑥ ④

中速レーン⑨ ⑧ ⑨ ⑦ ⑨ ⑧ ⑦ ⑦ ⑧ 低速レーン【実証実験③】 (8/29)
追い越しレーンと低速レーンの使い分けで着工順に清流化するロジックの構築が可能(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

システムの構成（その4）④搬送シミュレータのシステム構成【実証実験4】 (1/22)
搬送シミュレーション機能評価✓ 走行ルートマップ生成✓ 走行稼働状況モニタ✓ 群制御機能確認
群制御機能確認

走行ルートマップ生成

走行稼働状況モニタ(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

システムの構成（その5）⑤生産計画スケジューラのシステム構成【実証実験5】 (1/27)
生産スケジューラ機能改修✓ 実行可能な計画生成プロト作成✓ 設備/作業者能力マスタの精度アップ✓ スケジューラ習熟度UP教育(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative実証実験の結果
実験結果

ソリューションの展望①仕掛品に個体識別IDを印字し、リーダで認識できた。

QRコード/ARコードの評価②工程間バッファの移動で、清流化するロジックを検証した。

清流化ロジックのPGM開発③タンクを搬送し、着工順に整列するAGVの走行を確認した。

AGVの改造&導入試行④搬送ルート/台数などを検証するシミュレーションを評価した。

走行MAP生成と能力評価⑤実行可能な生産計画をスケジューラが立案する見通しを得た。 開発したプロトの現場評価
上記コンポーネントの実装により、生産LT半減をめざす。

実績に応じた標準LTの定着

実証実験の計画と実績
10月
個体識別
清流化logic
低床AGV
走行試験の動画

Simulation
Scheduler

11月

12月

調査・検討

検討

2月

3月

実証・評価

実証・評価

調査・検討

検討

1月

改造計画

実証・評価

実証・評価
検討

実証・評価
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative成果と今後の課題
成果

振り返り（苦心談）➢ 現場の困りごと起点から、目指す姿を議論しながら、5つ➢ 金属製のタンクの個体識別は、難易度が高く様々なIDの課題を明確にして、同時並行的に先進的な手法や技を技術的に評価することとなった。多くのメンバからアイデア術にトライできた。

や実証実験の申し出を頂き、非常に感謝したい。

➢ IVIのスマート・シンキングの手法を用いて、短期間で「調➢ 仕掛品を積載し、走行するAGVの探索に苦労した。昭査・検討・実装・評価」のプロセスを体験することができた。

和から変わらぬ金属箱なので、ハンドリングが難しい。
➢ 搬送時に「清流化」という付加価値を加えたことで、投資今後の課題

価値を増した。ロジック開発にはゲーム感覚を持つ「若➢ 低コストで安定した運用に向けて、最適な個体識別技術

手」の感性の重要性を改めて実感した。

の評価を継続。
➢ 自動搬送について、段階的に導入にトライし効果を検証➢ スケジューラに関して、製造現場が納得する最適な生産計画の立案に向け、機能のブラッシュアップを推進。

➢ 搬送制御もハードによる差別化からソフトによる差別化に時代が変わって来たと気づかされた。
➢ 「スケジューラはマスタが命である」ことが良く分かった。また、習熟には時間をかけて取り組む必要を感じた。
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiativeご清聴ありがとうございました。

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative11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 ①
設備とプロセス技術

AIによるプラント施設保全業務生産性向上２
竹﨑 宏（ マツダ㈱ ）苗村 万紀子（ ㈱日立産機システム ）深澤 俊男 （ ﾋﾞｼﾞﾈｽｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞ㈱ ）柏木 明久 （ ㈱日立産機システム ）東森 一範 （ BIPROGY㈱ ）大塚 広晃 （ ㈱ディー・オー・エス ）下川 裕之 （ ㈱シーイーシー ）ファシリテータ

エディター

発表者：竹﨑 宏

9C01

実証実験シナリオ
自動化＆蒸気漏れ エア漏れ
効率化
検知
検知
要求事項

適用技術

データ入手
機器

ソリューション
検討

数多くの “パートナー企業様” との共創活動

石炭漏れ
検知

保温板金
劣化検知

錆劣化
検知

軸受温度
異常検知

バルブ開度
検針

ゲージ
目盛り
検針

点検
教育

ドローン
操縦

軸受振動
異常検知

昨年の活動の振返りと その後・・・

AIサーモ画像認識

AI通常画像認識

３Dマッピング
→VR活用

ドローン
自動航行

屋外ドローン

屋内ドローン

AGV

４足ロボット定点カメラ

エッジAIカメラ(M300RTK)(ELIOS3)(サウザーミニ)(spot)(各種カメラ)(各種カメラ)ディーオーエス様ﾋﾞｼﾞﾈｽ
ｴﾝｼﾞﾆｱリング様

12月～1月
実証実験

10月～2月実証実験

ｼｰｲｰｼｰ様

マツダ(自社保有)

ﾌﾞﾙｰｲﾉﾍﾞｰｼｮﾝ＆ ISID 様

ニコン・
トリンブル様

10月～2月 6月～12月
実証実験
実証実験

10月～12月
実証実験

実機デモ

キーエンス
様

10月～2月
実証実験

振動AI
解析

振動センサー(センサー)AI Dynamics＆ ｾﾞﾝﾘﾝﾃﾞｰﾀｺﾑ様
10月～1月
実証実験

スケール
詰まり
異常検知

レポート
作成

自動
レポート
生成

配管内部
投影

X線カメラ

スマホアプリ(各種カメラ)(各種ソフト)新川電機
様

BIPROGY様

富士電機
様

10月～11月 12月～1月
実証実験
実証実験

MTG

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative2

昨年の振返り：製造現場の困りごと
困りごと（AS-IS）<保全マンの “安全” と “健康”>
・ 階段 昇降に伴う危険・ 昇降が多く 敷地も広いため、体力的な負担が大きい<保全マンの “責任への重圧”>
・ 経験による 点検品質の差異 が発生
計器読み判定の差

違和感の感知の差

触診・聴音の検知力の差

技術的に数多くの知見は積み重ねてきたが、保全マンの ”スキル“ と ”経験” だよりの業務体制で運営(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative3

昨年の振返り：製造現場の困りごと
困りごとチャート

なぜなぜチャート

<困りごと>”最新データ入手技術“ と ”AI” を使い、業務改革を加速したい(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative4

その後：検針の遠隔化

現場

拠点：中央監視室

高所・遠方の巡回点検箇所の無人化の実現(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative5

実証実験の対象工場の紹介と 活動概要(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

6

対象工場
対象とする施設：火力発電所

山口県防府市（防府工場）(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

7

対象工場
対象とする施設：火力発電所

西浦工場(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

8

対象工場
対象とする施設：火力発電所

工場施設の規模

エネルギーセンター＠山口県 防府市
敷地面積
サッカーコート1面分の面積

西浦工場

7,700㎡

最高地点
59m

工場施設全景(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

9

対象工場
火力発電所の仕組み

Boiler

TurbineGenerator

高速6,000rpm

高電圧6,600Ｖ
発電量
58万KWｈ/日

130気圧 540℃の蒸気

石炭

蒸気

給水

蒸気送気量
540ｔ/日復水Ｐ(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

10

対象工場
設備 概要

燃料系、水・蒸気系、燃焼空気系
1日の発電量 ５８万KWｈ

排ガス系、電気（高圧・低圧系）

防府市の９０％（5万世帯分）

100以上にも及ぶ設備で構成(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

11

対象工場
日常点検の重要性

発電 や 蒸気供給 が停止して生産停止が起こるとそのどれか 一つでも設備が止まって しまうとお客様にクルマを届けられない(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

12

対象工場
日常点検の重要性

発電 や 蒸気供給 が停止して設備異常の予兆を早期発見し早期対応が必要

生産停止が起こるとそのどれか 一つでも設備が止まって しまうとお客様にクルマを届けられない

日夜、設備の点検を行っている(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative13保全員のある1日

14保全員のある1日
微粉炭漏れ 発見！
9階(屋上)

8階

減速機モーター異音検知！

7階

圧力異常 検知！

6階
5階

4階
3階

蒸気漏れ 発見！

2階

1階
15

日常点検の現状<点検時間>
中高所・高所： 33%

石炭設備トップ
180 時間/年<点検項目数>高所
中高所・高所： 29% 410 時間

脱気器
65 時間/年

中高所
570 時間低所
2,000 時間

排気塔
10 時間/年
ボイラトップ
170 時間/年

ボイラ中間階50 時間/年

灰貯槽
50 時間/年

灰処理
70 時間/年

工場送気
265 時間/年
地上エリア 2,000 時間/年

脱硫設備
120 時間/年

TO-BE（ありたい姿：音で検知）
100％

NASHI

漏れ無
ARI ０％NASHI ０％

漏れ有

ARI

100％
判定確率

※動画は分かりやすい蒸気漏れですが、実際の検証はエア漏れで実施。
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

本編再開

活動内容 詳細のご紹介(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

18

製造現場の困りごと

困りごと（AS-IS）

カメラ

ドローン

AI画像認識ドローンやカメラとAI画像認識で異常検知が出来ることは実証できた。

しかし、このままでは対象全部に個別対応が必要。
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

19

製造現場の困りごと写ってない！

見えてない！

蒸気漏れ

異常は見つけるより音で気づく方が多い(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

20

製造現場の困りごと

音なら・・・

蒸気漏れ

異常は見つけるより音で気づく方が多い(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

21

製造現場の困りごと

Part 1

Part ２（今年度）

異音の検出に挑戦！
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative22

活動の進め方（実証実験シナリオ）
適用技術の検討

昨年は緑枠を実施(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative23

活動の進め方（実証実験シナリオ）
適用技術の検討

今年は赤枠にTry(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative24

目指す姿（やりとりチャート）目指す姿のイメージ

やりとりチャート（T0-BE）
メーター数値

漏洩（不可視）音

Lilz-cam（画像）

データ集計

データ確認判断

判定

異常時上司へ報告

確認

マイク＋カメラ
DBサーバー

漏洩（可視）粉塵等

各種センサー

設備状態データ

運転員

報告

詳細確認指示異常状態確認

振動・過熱
現場詳細点検

点検作業者

上位管理者

非常時のみのプロセス<目指す姿>

点検を自動化し、データに基づいた”予知・予兆保全“ へシフトする
そして、肉体的・精神的な負担がない 安心安全な職場＋
AIくん(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative25

活動の進め方（実証実験シナリオ）
今年度の活動の進め方
Step1：人による音の確認
Step2：解析手法の方針検討
Step3：解析・確認・修正
Step4：異常判定へのTry

役割分担
データ収集

メンバーサイド

リモートミーティング

現場サイド
データ引き渡し

打合せ

音源データ

協議

解析データ確認
判定結果確認

データ解析プログラム作成

解析プログラム送付

解析プログラム受取解析データ受取

データ受取

解析
プログラム

解析データ

解析データ送付
判定結果送付

判定結果受取
判定結果

確認

評価

データ解析
判定プログラム選定
異常判定(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

26

活動内容

実際の音の事例(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative27

活動内容：実際の音の事例

発電所 風景何もないときの音です(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative28

活動内容：実際の音の事例

エア漏れを再現

これがエア漏れの音です(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative29

活動内容：実際の音の事例
風の音(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative30

活動内容：実際の音の事例
雨の音(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative31

活動内容：実際の音の事例
エア機器の作動音（エアシリンダー・エアブロー等）(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative32

活動内容：実際の音の事例

スクラップの処理音(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative33

活動内容：実際の音の事例
雨の音

風の音

エア機器の作動音（エアシリンダー・エアブロー等）

スクラップの処理音

エア漏れ音が聞き取れない！
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative34

活動目標：AIによる異音検出手法の構築

このままでは、エア漏れ音が検知できない(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

活動目標：AIによる異音検出手法の構築

このままでは、エア漏れ音が検知できない(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative36

活動目標：AIによる異音検出手法の構築
音の見える化
異常音の特定異常音の特徴把握

異常音の判定
このままでは、エア漏れ音が検知できないAIくん(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative37

活動内容：音の見える化

異常音の特定(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

38

活動内容：音の見える化

異常音の特定(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

39

活動内容：音の見える化

異常音の特定FFT解析グラフ
環境音（通常時）設備の作動音横軸：周波数（Hz）（音の高低）
縦軸：ピーク値（音の大きさ）

エア漏れ音(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative40

活動内容：音の見える化

異常音の特定FFT解析グラフ
環境音（通常時）設備の作動音横軸：周波数（Hz）（音の高低）
縦軸：ピーク値（音の大きさ）

エア漏れ音(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative41

活動内容：音の見える化

異常音の特定FFT解析グラフ
環境音（通常時）設備の作動音横軸：周波数（Hz）（音の高低）
縦軸：ピーク値（音の大きさ）

エア漏れ音
通常時にエア漏れが発生した時はFFT解析で異音の検知が可能

しかし(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative42

活動内容：音の見える化

異常音の特定環境音（通常時）

＋

強風時

雨天時

エア機器の作動音(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

43

活動内容：音の見える化

異常音の特定環境音（合成）(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

44

活動内容：音の見える化

異常音の特定FFT解析グラフ
環境音（合成音）

横軸：周波数（Hz）（音の高低）
縦軸：ピーク値（音の大きさ）

エア漏れ音(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative45

活動内容：音の見える化

異常音の特定FFT解析グラフ
環境音（合成音）

横軸：周波数（Hz）（音の高低）
縦軸：ピーク値（音の大きさ）

エア漏れ音

その他の環境音が加わるとエア漏れ音が埋もれてしまい
検知できないそこで(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative46

活動内容：音の見える化

異常音の特定環境音（通常時）

エア漏れ音

SPECTROGRAM（スペクトログラム）(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative47

活動内容：音の見える化

異常音の特定環境音（通常時）

エア漏れ音

SPECTROGRAM（スペクトログラム）(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative48

活動内容：音の見える化

異常音の特定環境音（通常時）矢印が示す明るい線が大きい音

明るい線がほぼ連続で発生
エア漏れ音

環境音は時間経過とともに発生する音の強弱が大きく変化する ⇒散発音

異常音（エア漏れ等）は一定時間同じ周波数の音が継続する ⇒ 連続音(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

49

活動内容：音の見える化

異常音の特定時間帯毎のFFT解析グラフの差異

環境音（通常時）ピーク値がバラバラ

①② ③

①

②

③

ほぼ同じ
エア漏れ音
④⑤ ⑥

④

⑤

⑥

環境音は時間経過とともに発生する音の強弱が大きく変化する ⇒散発音

異常音（エア漏れ等）は一定時間同じ周波数の音が継続する ⇒ 連続音(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative50

活動内容：音の見える化

異常音の特徴把握(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative51

活動内容：音の見える化
20kHz

エア漏れ音

異常音の特徴把握

聴き取り難い10kHz

エアの漏れる音
（シュ―）

可聴域

100Hz

20Hz

聴き取り難い「シュ―」というよく聞くエア漏れ音は人の可聴域で良く聞こえる音の連続音(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative52

活動内容：音の見える化

異常音の特徴把握

20kHz

エア漏れ音

可聴域
エアの漏れる音（うなり音？）
20Hz

可聴域下限付近

もう一つの特徴！人が聴き取り難い低周波数で、音の変化もあまりない連続音(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative53

活動内容：音の見える化

異常音の特徴把握

エア漏れ音
エアの漏れる音（シュ―）

エアの漏れる音（うなり音？）

周波数が高い領域と周波数が低い領域の2つの領域が強く出る(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

54

活動内容：音の見える化

異常音の特徴把握

小 １ｍ

小 ３ｍ

大 １ｍ

大 ３ｍ

漏れ音の大小の差 ⇒ 洩れ量が大きい方が高い周波数が多い

計測距離の遠近の差 ⇒ 遠い方が高い周波数の音が小さくなる
高低2つの周波数の特徴が出る距離なら異常音は検出できそう。
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative55

活動内容：音の見える化

異常音の判定(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative56

活動内容：音の見える化

異常音の判定SPECTROGRAM（判定データ）SPECTROGRAM（学習データ）

DB

AI処理

異常音の有り無しを判定収集したデータ(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative57

活動内容：音の見える化

異常音の判定ヒートマップSPECTROGRAM（判定したいデータ）

赤
青
赤

青

赤

赤
青

AIが注目した、赤や青の濃度や範囲から、異常の有り無しを判定(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

58

活動内容：音の見える化
ヒートマップ

エア漏れ
有

エア漏れ
無

異常音の判定判定結果（判定確率）
NASHI ０％

ARI

100％

NASHI

100％

ARI ０％(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

59

活動内容：音の見える化
ヒートマップ

異常音の判定判定結果（判定確率）

赤

エア漏れ
有

エア漏れ
無

NASHI ０％
赤

青

ARI

100％

NASHI

100％

ARI ０％

今回の正答率は60～100％ → 学習データを増やせば精度向上見込み※表示しているのは、判り易く100%精度の結果(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

60

活動成果

活動成果

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative61

活動成果のまとめ（AIによる異音検出手法の構築）
異音検出の手法

高価なソリューションに頼らない異音検出の基本的手法を構築できた

音源の見える化→ Pythonを利用した可視化プログラムの作成可視化した音源の画像データからの異音判定→ 環境音と異音（エア漏れ音）の特徴を捉えた判定

遠隔でのデータ取得と変換処理の確立→ EDGE機器からネットを介したデータ転送とサーバーでの処理(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

62

活動成果

今後の活動計画(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

63

活動成果のまとめ（今後の適用計画）
アンモニア発電設備導入時の点検構想＜CN化に向けてアンモニア発電設備を計画中＞＜建設時に点検無人化を計画に織り込む＞
・ロボット/ドローンの組み込み
・カメラ/センサー/マイクを駆使したIoT化 等
TO-BE (将来のありたい姿)
高所

固定
カメラ

中高所

マイク

自動航行

センサー
低所

デジタル
メーター

小

4足歩行ロボット
自動航行

自由度

大

“点検作業の無人化” へ向けた 目途をたてることができた！
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative64今後の取り組み（課題）

解析技術の深化と水平展開→ 適用範囲拡大→ 解析精度向上のための学習データ拡充

AI開発・運用の技術者育成→ 現場の実務者が自分たちで 開発・運用できる教育と環境作り

機器選定のシンプル化 と 設備投資の低コスト化→ 既存機器を適用した安価なシステム作りと改善の取り組み継続→ パートナー企業様との共創関係強化による 低コスト化の実現(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative65おわりに：活動の振り返り

素晴らしい 仲間たちとの出会いに感謝！！

数多くの パートナー企業様との 共創関係 を築くことができました

そして、現場の最前線の方々に 支えられている ことに 感謝！！
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative66

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

67