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業務シナリオWGダイジェスト2021

インダストリアル・バリューチェーン・イニシアティブ

2021年度 業務シナリオWG 一覧
略称
7A01
7A02
7A03

7A04
7B01
7B02
7B03
7C01
7C02
7C03
7C04
7D01
7D02
7D03
7E01
7E02
7E03

テーマ名
検査の自動化プラットフォーム
エッジを活用した遠隔による現場支援(Ⅱ)
シリンダーヘッド鋳造用砂型の品質管理
AI利活用による外観検査の自動化と高度化
エッジAI活用によるCMPプロセス管理
予知保全に向けたセンサーと画像AIの実装
設備のダイナミックケーパビリティの向上
AIによる製造ラインの生産性向上第5弾
人・モノの実績可視化Ⅳ(次世代IE追究)
モノの移動と在庫の可視化によるロスの低減
AGV最適運用制御による物流ロス投資削減
工場間作業データ活用による間接業務の無人化
鍛造プレス機のインプロセス管理
少量多品種製造におけるスループット最大化
AIデータ流通基盤による企業間連携
企業間データ流通のマネタイズモデル
中小製造業が安価にできるデータ連携

主査(ファシリテータ)
氏名

所属

登録人数

本田 祥

ＣＫＤ(株)

6

吉本 康浩

三菱電機(株)14野口 智史

三菱電機(株)13

崎元 悠太

connectomedesign

15

大滝 裕史

荏原製作所

7

吉川 浩市

ミスズ工業

9

中山 誠二

テービーテック13

市本 秀則

マツダ(株)

11長崎 博士

マツダ(株)

8

江草 秀幸

マツダ(株)10藤井 嘉治

マツダ(株)

5

鍋野 敬一郎フロンティアワン

13

森 満帆

ニチダイ

10

嵯峨根 実

日進製作所

8

松岡 康男

東芝

15

高橋 英二

神戸製鋼所

13

川島 清隆

荏原製作所

15

(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative2

7A01 こだわりの1枚
現状と課題

取り組みとシステムの構築
チョコ停の原因はわかっていない。
最近設備を追加していて、そのころから発生している気がする供給されるエアが怪しい
成果と今後の課題

計測•••

近距離はEtherCATとIO-Linkを使用
遠距離は別途無線で収集
既存流路に追加する収集•••

1秒1レコード
1時間1ファイル
RT-edge内部に保存

分
析••
•

1次圧、2次圧の関係性
チョコ停と圧力の関係性
チョコ停の種類や日時の偏り

7A01 WGメンバー

課題

対策後の効果検証まで、現場に密着して困りごとを解決する(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative

7A02：エッジを活用した遠隔による現場支援（Ⅱ）
実証実験

対象業務の現状と取組み◆実証工場◆背景・課題・金松工業
・3名でマシン50台を担当 ⇒ トラブルがあると直ぐに対応できない。
・生産品：小物金属部品
・夜間のトラブル対応 ⇒ 深夜出勤が必要となるが。。。
・対象となる工作機械：自動盤ｘ約50台
・工具摩耗や設備状態変化 ⇒ 無人稼働での品質確保が難しい。
・従業員：10名程度◆取組み（目指す姿）
・生産ロット：1～2個、数十万個/月
コロナ禍で待った無しとなった「現場の働き方改革」を見据え、・加工時間：数秒～数分/個
エッジとリモートを活用した 「いつでも、どこでも、無人オペレーション」を実現
・36X日24H連続稼働
・リモートで監視・操作・段取り替えやトラブル時以外、ほぼ無人
・工具・設備・品質の変化から、トラブルを予測し、自動で対応。（継続中）◆成果イメージ◆成果・設備データ収集基本システム導入完了 ⇒ データ収集中
・リモート監視・操作システム導入完了 ⇒ お試しで運用中
・設備データ分析 ⇒ 基本的な分析はできたが。。。
・音データからの異常検出 ⇒ 可聴域（人の感覚）＋超音波域で、工具摩耗状態を検出出来そう！
活動メンバ

もファシリテータ：三菱電機 吉本康浩
エディタ：ニコン 町井暢且、旭化成 和田隆
メンバ：シチズンマシナリー 柳平茂夫、金谷英行、富士通 高鹿初子、CKD 森山晃裕、大竹麺機 大竹康介
日産自動車 大羽祥平、いすゞ自動車 萩原徹、アズビル 石川雅也、中村留精密工業 矢來宙都牧野フライス製作所 河野将行、アビームコンサルティング 清野亮英、樫原元寛、三菱電機 加納健司、式田秀男(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative

7A03 シリンダーヘッド鋳造用砂型の品質管理
実験先： マツダ（株）鋳造工場 砂型造型工程
目的 ： 砂型製造時の不良率0％を実現する製法メカニズム解明
結果 ： 砂充填挙動の可視化し検査結果と紐づけてロギングするシステムを構築。不良要因分析の準備が完了。
【対象工程の製造物】
アルミ鋳造に使用する砂型を量産【活動1：砂充填挙動の可視化】
従来：金型内の砂の挙動を可視化する手段無し
成果：砂を充填する金型の外側からセンサを取り付け、金型内部の挙動可視化に成功
砂を金型に充填する際の金型の内圧を測定

ヤマナカゴーキン

砂「Piezo Bolt」（ボルト型圧電式荷重センサ）

金型

圧力値の測定に成功。
複数個所を測定することで砂の挙動を可視化可能。
圧力型締め【対象工程の課題】
製造時の不良発生をゼロ化できていない

例：充填不良ブッシュ

結果

ブロー

ブロー排気型開き時間
三菱電機【活動2：検査結果のロギング】【今後の取り組み】「GOT2000」
従来：検査員が不良発生の個数
砂充填挙動、製造条件、及び検査結果の関係を不良個所のみを手書きで収集分析し、不良率0％を実現する製法解明を目指す
入力
成果：検査結果を表示器に参加企業：三菱電機、アビームシステムズ、パナソニック、不良種別
マツダ、ヤマナカゴーキン、ヤマザキマザック、
入力可能とし、製造条件と 入力
ＣＫＤ、新東工業、コマツ、東京大学
紐づけた検査結果の(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative
5
検査結果入力画面
ロギングを実現

７A04 AI利活用による外観検査の自動化と高度化
対象業務の現状と取組み
塗装の仕上がり検査は目視に頼っている• 下塗り 中塗り 上塗り• 目視検査では広すぎるサイズ[2m×1.5m]• 検査項目多く、検査漏れが発生しやすい。

塗装を外注も• 手戻り多• 作業工数増
画像処理ソフト• 誤判定も多い。

AIカメラで撮影して自動化・高度化したい• カメラで撮影して不良をデータ化• AI画像分析で判定精度UP• 検査時間の短縮化• 検査漏れの撲滅• 不良分析⇒発生原因追及⇒品質安定

実証実験・業務シナリオ（TO-BE)・成果
成果• データ収集

現地調査、ヒアリング• モデル構築• ライン照明を使用する手法
で、検出したい不良の大半を撮像することができた。

• 机上ではあるものの、一定の精度（正解率98.6%、見逃し率0.7%）を出すことができた。
モデル構築ツール：metabase【撮像環境1】
点光源での撮像【撮像環境2】
ライン照明での撮像

ファシリテータ: 﨑元悠太(connectome.design)
稲ヶ部紘尚 (日本ユニシス)
横枕祐(CKD)

エディタ:

メンバ:

不良の一例
※撮影協力：
株式会社ユーテクノロジー

安藤清人(CKD）

髙岡幸恵 (NTTドコモ）

石原昌季(CKD）

小川真生 (日産自動車）

田中義典(日立アイイ—システム）

川村仁美 (牧野フライス製作所）

梅田晶央(日立アイイ—システム）

出浦全鵜川肇(日本ダイレックス）

中村嘉克 (中村留精密工業）

猪瀬真人(理化工業）

渡邊嘉彦. (伊豆技研工業）

谷島英典(理化工業）(キャセイ・トライテック）(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative

7B01 エッジＡＩ活用によるＣＭＰプロセス管理
対象業務の現状と取組み
半導体CMP装置の研磨部において、研磨状態を変化させる消耗材に着目し、消耗材の状態をリアルタイムで監視。
センサデータの分析と判定モデルを検討することで、研磨性能の安定化を目指して活動しました。

実証実験・業務シナリオ（TO-BE)・成果①実現手段：CMP装置にマルチセンサ＋エッジAIを実装することで消耗材を監視。
⇒属人化した管理手法から、研磨性能に影響する消耗材の変化をリアルタイムで判断。
②システム実装：マルチセンサによる研磨状態をエッジAIでデータ分析。
⇒研磨モジュール内にマルチセンサを取り付け。
エッジコンピュータでセンサデータを解析し、研磨性能を判断するモデル生成を検討。

・成 果：現場におけるマルチセンサ＋エッジAI実証検証を実施。

メンバー

大滝裕史国保典男
小泉秀久
松岡康男

髙橋太郎
砂山善則
曽我朗

(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative

7B02

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
予知保全に向けたセンサーと画像AIの実装 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

プレス機の装置・金型・製品不具合の即時検知による装置の即時停止

自動外観検査装置への画像AI導入による良否判定のオーバーキル低減

AIによるデータ分析，可視化の手法を確立し、データ傾向の概略を把握

オーバーキルを現状の1/4程度まで低減できる見通しができた

メンバー：イトウプリント，電業社機械製作所，コンピュートロン，ワイ・ケイ・マテリアル，ミスズ工業 (順不同)7B03:設備のダイナミックケーパビリティの向上
実験内容

クラウド(Microsoft Azure)

対象業務の課題
自動車工場：塗装工程

情報モデルを活用し、設備構成の変更をアプリケーションに動的反映する仕組みを構築センサ追加の度に各部門へ改造依頼が必要だった

IS部門

現場

ロボット

APｻｰﾊﾞｰ

多大なコストDBｻｰﾊﾞｰ

時間が掛かる

収集

センサ

デジタルツイン環境のモデル化

蓄積・分析

ダッシュ
ボード

OPCサーバー

OPC UA情報モデル

ツインモデル

塗装ライン

塗装ライン

塗装工程1
ロボット

ファン

塗装工程2
ロボット

センサー

連動

ロボット

ファン
センサー

塗装工程1

既存の仕組み

ファン
センサー

塗装工程2
ロボット

ファン

即反映

可視化
異常検知

センサー

結果と考察

中間ｻｰﾊﾞｰ

大きな工数削減
8時間

OPCｻｰﾊﾞｰファンセンサ

センサ

追加

120秒

設備変更の柔軟性を実現(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative7C01

AIによる発電効率とエンジン検査精度の向上

対象業務の現状と取組み①AIによる発電効率の向上②AIによるエンジン検査の精度向上

実証実験・結果①発電効率の要因分析と最適運転検証「発電所設備の発電効率向上の取り組み」「エンジン回転検査装置へAIを適用し、検査精度向上を狙った取り組み」②AIによるエンジン検査の工数削減・精度向上

実験結果 ：①発電効率：0.12%UP。可視化／分析によるロスの見える化が出来たことで、継続的な発電効率向上への足掛かりになった。
②NGデータの正答率について、56%から100%に向上することができた。
成果：メンバー一同、AI活用・分析手法を共に学び、製造現場へのAI適用を経験できた。
(C) 2022. Industrial Value
10Chain Initiative10

7C02 人・モノの実績可視化Ⅳ（次世代IE追及）
対象業務の現状と取組み ：IoT と IE の融合
現状・非サイクリック かつフォークリフト作業者の 勘/コツ/経験 に頼った作業・作業者が必要な情報を得るために、ロス作業発生取り組み“人とモノの動きの 定量化(自動収集)” + “IE手法 を活用したロス分析”を活用して編成効率の更なる向上に向けた標準作業の設計

実証実験

結果

作業指示をフォークリフト作業者へ伝達し、フォークリフトの動きの自動収集/分析の検証

作業指示システムを導入した結果・・・①部品番号②パレット内想定残数③次回入替想定時間④運搬指示①巡回等のロス作業を21分削減②同一部品の作業時間のバラツキ解消

ムダ・ムラをなくし、必要な情報が全てつながり、最高効率な作業編成の構築が可能に！
(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative

11

7C03

モノの移動と在庫の可視化によるロスの低減
課題【対象】 プレス金型製作【背景】 提供価値向上に向けた金型の内製化拡大【問題】 金型構成部品の内製量増加
・中小物部品の管理工数増加
・停滞や待ちなどの製作ロス増加【課題】 中小物部品の状態をリアルタイムで把握・停滞、待ちのロス削減による生産性向上
・進捗管理業務の効率化

目指す姿
現物や紙ベースの管理方法

実証実験

屋内位置把握ソリューション：日立ソリューソンズ

【実証実験結果】

エリア認識率 92%

タグの電波強度を各エリアに設置されたルータが受信、最も強い電波強度を受信したルータにいると判定

成果
・金属モノがある電波環境が厳しい条件でもデータ編集や物理的な対策で位置が検知可能
・データの見える化により、ロスの分析が可能
マップモニター
小物部品の位置情報

中小物部品の状態を簡単に把握
・ロスの顕在化
・管理工数削減(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative

7C04

AGV最適運用制御による物流投資ロス削減

対象業務
対象作業：トラックドライバーが多種多様な部品を判断して運ぶ搬送作業の自動化（部品庫滞在時間の約50%を占める）

複数AGVを最適に運用する制御システムによりAGV台数を抑え投資Minで運用したい

実証実験結果システム全体の実用化する上で課題事項のクリアを達成。
コロナ禍においても、AGV,シミュレーション技術等各社の技術を組み合わせ取り組みを
ソリューション

実証実験のポイント

実証実験結果A)位置情報/仕事有
無を考慮した仕事指示の分配

AGVの位置・仕事の有無をリアルタイムに判断し、狙い通りにコンベアから荷物を受け取れるか？

〇 達成
AGVの位置・仕事の有無を判断しコンベアから荷物を受け取りB)位置情報を用いた交差点制御

複数のAGV同士の位置関係をリアルタイムに判断し、狙い通りに適切な指示を出せるか？

〇 達成
位置関係を判断し、先に入ってきたAGVを優先してを確認

効果（実作業への展開）最適制御によるAGV稼働率UP

約42％UP

実証実験概要とソリューション
複数AGVを効率よく運用する制御として以下の動きをPoCで実証①コンベアにパレットが到着②待機点にいるAGVへ引取り指示(位置/仕事の有無を考慮）③AGV動作スタート④次パレット受け取り時の交差点での離合
手空きのAGVを選択して動作＜ソリューション＞
A)位置情報/仕事有無を考慮した仕事指示の分配→AGVが手空きの時、近いAGVを選択→AGVが仕事中の時、手空きのAGVを選択
B)位置情報を用いた交差点制御→AGVの位置を見て、先に交差点に進入したAGVを優先

先に進入したAGVを優先した交差点制御

メンバー
以下のメンバーでアドホック含め活動を行いました！
藤井 嘉治：マツダ
古本 仁之：マツダエース
中田 達哉：マツダエース
山嵜 正博：マツダエース
岩野 歳之： 電通国際情報サービス(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative
松下 左京： 牧野フライス製作所

7D01のこだわりの一枚：工場間作業データ活用による間接業務の無人化
安価で手に入りやすいデバイス（カメラ）活用で「作業遵守チェックの自動化」
標準的動作を事前登録

対象作業者動作を登録

作業者を自動認識
動作を自動記録動作の差異分析
画像データのデジタル化で➢ 作業要素ごとの所要時間計測／比較が可能となる。
➢ 作業者ごとの作業ばらつきの見える化／ボトルネック作業の抽出が可能となる。
＜さらなる取組＞
作業遵守項目の定量化により、作業のOK/NGのリアルタイム判定も可能で、品質問題の極小化に繋がる。

＜その他考察＞シーケンス制御されている自動機などは、動作が決まっているため、センサなどがつけられない高温設備の監視などに活用が可能と考える。
(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative7D02

鍛造プレス機のインプロセス管理
実証実験結果

対象業務
鍛造プレス工程で製品を生産中に金型に異常が発生した際、金型の異常に気付かず、大量の不良が発生。熟練者の経験と勘を頼りに不良発生を抑制している。そこで、金型の異常を瞬時に捉え、不良品を作らない仕組みの構築に取組んだ。

多数のセンサーデータを同期収集する3つのシステムを開発し、加工現場での実証実験に取り組んだ。実証実験では金型異常の発生を捉えることに成功した。
今後はこれらのシステムで収集したデータを分析し、金型の予知保全、製品の品質管理を可能とする手法の確立を目指す。

メンバー
森 満帆
河田 健一
長洲 慶典
小林 弘明
勝村 英則
青柳 伸幸

ニチダイ
ダイキン
長野県工業技術総合ｾﾝﾀｰ
たけびし
ﾃﾞﾊﾞｲｽ&ｼｽﾃﾑ・ﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ開発ｾﾝﾀｰ
エブレン

秋元 一泰
朱 厚道
房安 浩嗣
川合 典秀
松岡 康男

華為技術日本華為技術日本
パナソニック三菱電機
東芝 5WG連携リーダー(C) 2022. Industrial Value Chain Initiativeテーマ：少量多品種製造におけるスループット最大化

７D03

対象ターゲット➢➢➢

一人の作業者が複数台掛け持ちしている
リピート品と新規案件の加工をしている
加工時間が数時間程度/個の加工が多い

特有の課題

➢➢
➢

生産計画より、作業者の判断が優先されることが多い
日報に作業の意思が入り正確な実績が把握できない
台持ち設備の段取り時間が重なり、停止ロスが多い

少量多品種製造における生産管理のあるべき姿
1. 人による停止理由が把握できる正確な加工実績の自動収集・集約2. 生産管理者は、加工順の最終決定権を作業者に委ね緻密な生産計画を立てない
3. 必要な停止、無駄な停止を明確に切り分け、停止ロスをカイゼンする
4. 作業者のノウハウを最大活用し、生産効率を向上するためのリアルな情報提供

解決手段※実証実験途中のためイメージです※成果の確認未実施です

１．人、設備、製品の状態をデータ化し自動収集・集約し利活用できる加工実績データを生成し保存

３．計画と実績の予実管理ができ、カイゼンにつながる実績の可視化、情報共有➢ システム構成 略図

２．日々の設備負荷率、作業負荷率だけを意識し、生産計画を立て、立案工数を削減➢ ロジックチャート

４．製品のトータル加工予測時間や加工中の残加工時間をリアルタイムに作業者へ情報提供

７D03活動メンバー
嵯峨根 実（株）日進製作所

飯田浩貴

CKD（株）

佐久間恒雄

キリンテクノシステム（株）

原崇文

LeadX

古家徹郎

シチズンマシナリー（株）

松岡康男

（株）東芝

村田光範

日本精工（株）

山村和雄（株）日立ソリューションズ

吉村正平（株）エコノサポート

現場提供： （株）日進製作所
コンポーネント：(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative16

7E01 ＡＩデータ流通基盤による企業間連携
実証実験・業務シナリオ（TO-BE)・成果
5WGが連携しての活動（右図17本の商流を実装、機能検証済）

対 象 設 備活動実績、活動メンバー

ＩＶＩ登録コンポーネント群：活用したIoT/M2M、センサーやエッジコンピュータ、通信システム(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative

７E02 こだわりの1枚（目指す姿の全体像）
CIOFによるデータ流通とCO2算出機能を組み合わせ、カーボンニュートラルに向けてのメーカーやサプライヤ自身の改善ループやサプライチェーン全体の連携により、地球温暖化防止という大きな社会価値を実現する。
プロバイダは、社会価値創造のためのお金の一部で、マネタイズを図る
材料CO2
変換TBL

データ価値化サービスPF(プロバイダ)
サプライチェーンCFP最適化シミュレーション

企業間SCM-BOM(CO2)

エネCO2
変換TBL

エネCO2
変換TBL

エネCO2
変換TBL材料別
CO2換算

温度
電力

部品製造
CO2換算

距離
重量

温度
電力

輸送

CO2換算

製品製造
CO2換算

企業間データ流通基盤
温度
電力

材料
払出実績
材料払出
オーダCFP

部品
製造実績

距離
重量
部品製造
オーダCFP

部品出荷
オーダCFP

部品サプライヤ
購入材料別
CFP分析
材料保管

• 購入材料変更• サプライヤ
部品製造
指導

部品
物流実績
部品物流
オーダCFP• 製造技術改善• 新たな設備切替• 生産地切替 etc.

輸送

製品
製造実績

購入材料別
CFP分析

物流
CFP分析
部品保管

温度
電力

製品製造
オーダCFP

製品出荷
オーダCFP

最終製品メーカー

3PL+物流業者
部品別製造
CFP分析

部品別
購入CFP
部品払出
オーダCFP• 物流業者変更• 輸送モード見直し(EV輸送車活用など)

部品保管• 購入部品変更• サプライヤ
製品製造
指導

製品別製造
CFP分析
• 製造技術改善• 新たな設備切替• 生産地切替 etc.

製品保管(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative

7E03 中小製造業が安価にできるデータ連携
対象業務の現状と取組み

TO-BE

AS-IS

結果と成果

実証実験

メンバー：
森一博
清水宣暁
小林剛
橋本直司

川島清隆
茅野眞一郎
後藤宏二
川内晟宏
西塔尚史

➢➢
渡辺健司
寺田博文
松本俊子
渡邊嘉彦

➢ 中小製造業に関わらず発注者・受注者間で進捗をCIOFを介して共有する仕組みを構築した。

進捗状況を簡単に共有できることを確認した。
CIOF（共通辞書）を介することで、企業間で異なるシステムを用いた場合でも進捗を共有することが確認できた。

(C) 2022. Industrial Value Chain Initiativeご清聴ありがとうございました。

(C) 2022. Industrial Value Chain Initiative