平成 29 年度

佐賀県工業技術センター研究報告書

IoT を活用した生産工程の可視化に関する研究（第 2 報）
IoT を活用した生産工程の可視化に関する研究（第 2 報）
IoT を活用した生産工程の可視化に関する研究（第2 報）
生産技術部
生産技術部
福島章吾
生産技術部田中徹
福島章吾 田中徹
大坪昭文
福島章吾 田中徹
大坪昭文
大坪昭文

中野太郎
中野太郎
中野太郎

県内製造業において，IoT 技術を活用して，各部門で収集・管理している情報とこれまで
県内製造業において，IoT 技術を活用して，各部門で収集・管理している情報とこれまで取得が難しかった情報を関連付けて一元的に管理し，製品品質を安定させたいという要望
県内製造業において，IoT 技術を活用して，各部門で収集・管理している情報とこれまで取得が難しかった情報を関連付けて一元的に管理し，製品品質を安定させたいという要望がある．そこで，本研究ではIoT 技術を利用して生産工程のデータを収集するシステムを取得が難しかった情報を関連付けて一元的に管理し，製品品質を安定させたいという要望がある．そこで，本研究では IoT 技術を利用して生産工程のデータを収集するシステムを構築し，各種センサノードから取得した製造工程のデータと製品品質の検査データを対比がある．そこで，本研究では IoT 技術を利用して生産工程のデータを収集するシステムを構築し，各種センサノードから取得した製造工程のデータと製品品質の検査データを対比構築し，各種センサノードから取得した製造工程のデータと製品品質の検査データを対比して管理する「生産工程の可視化」を目的とした研究に取り組む．本年度は，モデル企業して管理する「生産工程の可視化」を目的とした研究に取り組む．本年度は，モデル企業して管理する「生産工程の可視化」を目的とした研究に取り組む．本年度は，モデル企業の生産現場に設計・試作した環境データ（温度・湿度）のセンサノードとゲートウェイをの生産現場に設計・試作した環境データ（温度・湿度）のセンサノードとゲートウェイを設置し，専用回線の通信により当センター内のデータベースへ蓄積したデータを解析するの生産現場に設計・試作した環境データ（温度・湿度）のセンサノードとゲートウェイを設置し，専用回線の通信により当センター内のデータベースへ蓄積したデータを解析することで，センサノード配置の最適化に関する検討を行った．また，IoT技術を活用して品質設置し，専用回線の通信により当センター内のデータベースへ蓄積したデータを解析することで，センサノード配置の最適化に関する検討を行った．また，IoT 技術を活用して品質管理などに用いるデータは，その現象や品質などの情報を数値として定量的に取得する必ことで，センサノード配置の最適化に関する検討を行った．また，IoT 技術を活用して品質管理などに用いるデータは，その現象や品質などの情報を数値として定量的に取得する必管理などに用いるデータは，その現象や品質などの情報を数値として定量的に取得する必要があるため，モデル企業の製品品質を定量化するための検査方法を提案した．
要があるため，モデル企業の製品品質を定量化するための検査方法を提案した．
要があるため，モデル企業の製品品質を定量化するための検査方法を提案した．
1.
はじめに
１．はじめに1. はじめに
1.県内製造業の生産工程では，製造に係る諸条件やはじめに
県内製造業の生産工程では，製造に係る諸条件や県内製造業の生産工程では，製造に係る諸条件や生産管理数量，検査結果の情報等の数多くの情報が生産管理数量，検査結果の情報等の数多くの情報が生産管理数量，検査結果の情報等の数多くの情報が収集・管理されている．しかしながら，これらの情収集・管理されている．しかしながら，これらの情収集・管理されている．しかしながら，これらの情報が他部門と共有されていないために，製品の不良報が他部門と共有されていないために，製品の不良報が他部門と共有されていないために，製品の不良原因等に対して具体的な対策を取れない場合がある．
原因等に対して具体的な対策を取れない場合がある．
原因等に対して具体的な対策を取れない場合がある．
一方，近年身の回りのモノ一つ一つがインターネ一方，近年身の回りのモノ一つ一つがインターネ一方，近年身の回りのモノ一つ一つがインターネットに代表されるネットワークに繋がり，様々な情ットに代表されるネットワークに繋がり，様々な情ットに代表されるネットワークに繋がり，様々な情報（数量，環境，位置等）を収集・活用できる Internet報（数量，環境，位置等）を収集・活用できる 1)Internet．
報（数量，環境，IoT）技術が注目されている位置等）を収集・活用できる InternetofThings（以下of Things（以下 IoT）技術が注目されている 1)．
1)
IoT 技術を活用して，of 県内製造業においても，Things（以下 IoT）技術が注目されている．各部
県内製造業においても，IoT 技術を活用して，各部県内製造業においても，IoT 技術を活用して，各部門で収集・管理している情報とこれまで取得が難し門で収集・管理している情報とこれまで取得が難し
かった情報を関連付けて一元的に管理し，製品品質門で収集・管理している情報とこれまで取得が難しかった情報を関連付けて一元的に管理し，製品品質を安定させたいという要望がある．
かった情報を関連付けて一元的に管理し，製品品質を安定させたいという要望がある．
を安定させたいという要望がある．
そこで，本研究では IoT 技術を利用して生産工程
そこで，本研究では IoT 技術を利用して生産工程におけるデータの計測管理システムを構築し，各種そこで，本研究では IoT 技術を利用して生産工程におけるデータの計測管理システムを構築し，各種センサノードから取得した製造工程のデータと製品におけるデータの計測管理システムを構築し，各種センサノードから取得した製造工程のデータと製品センサノードから取得した製造工程のデータと製品品質の検査データを対比して管理する「生産工程の品質の検査データを対比して管理する「生産工程の可視化」を目的とした研究に取り組む．
品質の検査データを対比して管理する「生産工程の可視化」を目的とした研究に取り組む．
前年度は，製造工程におけるデータを取得するた可視化」を目的とした研究に取り組む．
前年度は，製造工程におけるデータを取得するため，複数箇所の環境データ（温度・湿度）をネット
前年度は，製造工程におけるデータを取得するため，複数箇所の環境データ（温度・湿度）をネットワーク経由の通信により，データベースサーバに取め，複数箇所の環境データ（温度・湿度）をネットワーク経由の通信により，データベースサーバに取ワーク経由の通信により，データベースサーバに取得・蓄積できることを確認した 2)．本年度は，モデ得・蓄積できることを確認した 2)．本年度は，モデ
2)得・蓄積できることを確認した．本年度は，モデル企業の生産現場における製造工程のデータ収集に，ル企業の生産現場における製造工程のデータ収集に，構築した計測管理システムを適用した結果と，製品ル企業の生産現場における製造工程のデータ収集に，構築した計測管理システムを適用した結果と，製品構築した計測管理システムを適用した結果と，製品品質を定量化する方法について報告する．
品質を定量化する方法について報告する．
品質を定量化する方法について報告する．
2. IoT 技術を利用した生産現場の計測管理
2. IoT 技術を利用した生産現場の計測管理
2. IoT 技術を利用した生産現場の計測管理

本研究では，生産現場に設置した各種センサノー
２．IoT
技術を利用した生産現場の計測管理
本研究では，生産現場に設置した各種センサノードから収集した製造工程のデータと製品品質の検査
本研究では，生産現場に設置した各種センサノードから収集した製造工程のデータと製品品質の検査データを対比することで製品品質を管理することをドから収集した製造工程のデータと製品品質の検査データを対比することで製品品質を管理することをデータを対比することで製品品質を管理することを目標としている．例えば，検査結果が図 1 下の青色目標としている．例えば，検査結果が図 1 下の青色の正規分布から図 1 下の赤色の正規分布のように変目標としている．例えば，検査結果が図1 下の青色の正規分布から図 1 下の赤色の正規分布のように変の正規分布から図1下の赤色の正規分布のように変化した場合，不良となるとする．このとき，製造工化した場合，不良となるとする．このとき，製造工程のデータを図 1 上側のグラフのように記録し，そ化した場合，不良となるとする．このとき，製造工程のデータを図 1 上側のグラフのように記録し，その時の変化を捉えることができれば，取得した製造程のデータを図1 上側のグラフのように記録し，その時の変化を捉えることができれば，取得した製造工程のデータを分析することで製品品質に影響を及の時の変化を捉えることができれば，取得した製造工程のデータを分析することで製品品質に影響を及ぼす原因が解明できるかを検証する．
工程のデータを分析することで製品品質に影響を及ぼす原因が解明できるかを検証する．
ただし，製品品質の検査データは，外観の色つや、ぼす原因が解明できるかを検証する．
ただし，製品品質の検査データは，外観の色つや、
ただし，製品品質の検査データは，外観の色つや、表面傷などの定性的なデータではなく，製品１つ１表面傷などの定性的なデータではなく，製品１つ１つに対して品質を評価できる定量的なデータである表面傷などの定性的なデータではなく，製品１つ１つに対して品質を評価できる定量的なデータであるつに対して品質を評価できる定量的なデータである－ 59 －

製造工程データ
製造工程データ
製造工程データ

2/1
2/1
2/1

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2/42/4

図1
図1
図12/72/7
2/7

2/10
2/102/10

検査データ
検査データ
検査データ
2/132/132/132/16
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製造工程データと検査データの関係
製造工程データと検査データの関係
製造工程データと検査データの関係

2/28
2/28
2/28

平成 29 年度

佐賀県工業技術センター研究報告書必要がある．現在，モデル企業で行われている検査
では，製品の品質について，ある閾値以上または以下の判定しかなされておらず，製品品質が定量的なデータとして取得されていないことが課題となっている．

Visual Studio Professional 2017 を用いてプログラミン
グ言語 Visual C#により開発した．
開発した通信用アプリケーション画面を図 3 に示
す．データ収集を開始する前に，「設定」画面から，無線モジュールとの通信設定，CSV 保存設定及びデ３．生産現場における製造工程のデータ収集
3.
生産現場における製造工程のデータ収集
3.1 システムの概要
前年度は製造工程のデータ取得を目的として計測管理システムを構築した 2)．本年度は，企業現場の製造工程における環境データ（部屋の温度，湿度）ータベース保存設定を行うことができる．また，各保存設定は，更新間隔や測定する時間帯（時単位）を指定できる．「モニタ」画面では，「測定開始」ボタンを押すことで，データ収集が始まる．測定中は，センサノードから送られてきたデータの最新値が表示される．

を収集するために，計測管理システムにおけるセンサノードやゲートウェイを再度設計・試作し直す必要があり、その構成要素を以下のとおりとした．
(1) センサノード
センサノードは，部屋の温度と湿度を収集するため，図 2 に示すように無線モジュール及び環境セン(3) データベースサーバ
前年度と同様の機器やソフトウェアを用いて，データを蓄積するテーブルを作成した 2)，5)．
ゲートウェイに収集したデータは専用インターネ
ット回線を経由して工業技術センターのデータベースサーバに送信し蓄積する．最終的には，図 4 に示サを組み合わせて作成する．
センサノードは電源を確保できない場所に複数設置することを考慮して，低消費電力の TWELITE を選定し，バッテリー（単 3 乾電池 2 個）で駆動させる 3),4)．また，センサノードの環境センサは，温度，湿度，気圧を検出することができる BME280 を使用すシステム構成となる．
3.2 システム稼働実験
企業現場に合わせて構築した計測管理システムの稼働実験を実施した．
まず，2017 年 6 月から 12 月までの 6 ヶ月間，製造工程に複数のセンサノードを設置し，ゲートウェした．
(2) ゲートウェイ
ゲートウェイでは，複数のセンサノードから送られてくる検出データを逐次受信して収集し，設定した間隔で専用インターネット回線（VPN）を経由してデータベースサーバに送信する．

イ（PC）へ環境データを収集・保存した．その結果，センサノードからゲートウェイまで長期安定してデータ取得可能であることを確認できた．次に，専用ゲートウェイは，Windows PC（TOSHIBA，dynabook）
を使用し，通信用アプリケーションには Microsoft＋ZigBee規格
無線モジュール（TWELITE）

環境センサ（BME280）（a）設定画面（b）モニタ画面

ケースに実装した状態

図2

センサノード図 3 ゲートウェイの通信用アプリケーション画面－ 60 －

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佐賀県工業技術センター研究報告書

インターネット回線を導入した 2017 年 12 月以降，ゲートウェイ（PC）から工業技術センターのデータベースサーバに環境データを送信・蓄積した．専用
インターネット回線を利用することにより，遠隔地への通信が長期安定動作可能であることを確認できトで表したものを図 6 に示す．視覚的に同じ形状のプロットの場合，それらのデータは同じ（冗長性が高い）データと判断することができる．したがって，赤破線と青破線で囲った中の 2 箇所は，それぞれの形が酷似していることから，ほぼ同じデータがた．
3.3 センサノード配置の最適化の検討
データベースに蓄積された温度データと湿度データを 図 5 の(a), (b)にそれぞれ示す．本システムを活用してセンサノードから取得される環境データは，時間経過に伴いデータの容量が増え，データの取得されているとみなせる．これら酷似したデータが取得されたセンサノードを 1 箇所に集約することで，最終的にセンサノードを 16 ヶ所へ削減することができた．

可視化処理時に読込時間を費やすことが考えられる．
図 5 に示すとおり，各センサノードから取得したデータを重ねて見比べると相対的に似たような傾向を示すものがあることが分かった．そこで，取得している環境データの内，冗長性が高いデータを省く

4. 生産現場における製品品質検査データの定量化
４．生産現場における製品品質検査データの定量化
製品品質の検査データを定量化するため，本研究では流体中にある物体の抵抗に着目し，理論的観点から個々の製品品質の検査方法を検討した．

ため，バイオリンプロットを用いてセンサノード数の削減を図る．バイオリンプロットは，データ値を縦軸にとり，横軸に各データの確率密度をとることで，データの分布が視覚的に表現できるものである．
ここで，当初 30 ヶ所に設置したセンサノードの（a）温度データ

うち 5 箇所の 1 ヶ月間のデータをバイオリンプロッ
通信機器類（VPNルータ等）

データベースサーバ

当センター側（b）湿度データ

専用インターネット回線（VPN）

図5
県内企業側

蓄積したデータのグラフ化（一部抜粋）

モバイルルータ
無線（WiFi）

ゲートウェイ（PC）
無線（ZigBee）

センサノードセンサノードセンサノード（無線モジュール、環境センサ他）（無線モジュール、環境センサ他）（無線モジュール、環境センサ他）

・ ・ ・

図 4 計測管理システムの構成

図6－ 61 －バイオリンプロット

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佐賀県工業技術センター研究報告書

流体中を沈降する物体には，図 7 に示すように下向きの重力 mg，上向きの浮力 b と抵抗力 Rf が作用する．

が沈降するとき，図 8 に示す微小面積 ds には圧力に

ここで，m は物体の質量，v は物体の終端速度，gすることで抵抗力 Rf が求められる．また，物体表面は重力加速度である．
このとき，流体中のある物体の運動方程式は式(1)で表すことができる．

mよる力 pds とせん断による力  ds が作用する．

これらの力の流れ方向成分を物体の表面積で積分に作用する力は動圧（=  f v ／2）に比例する 6)こ2とが知られており，抵抗力 Rf は式（5）で表すことができる．なお，Dp は物体の直径，CR は抵抗係数である．

d= mg − (Rf + b )dt・・・・(1)2

 Dp   f v 2
Rf = C R  2 2 ・・・・(5)

物体が沈降する場合，沈降直後は加速していくが，やがて下向きの力と上向きの力が釣り合い，等速運
動 dv/dt＝0（終端速度）となり，運動方程式は次の式

粘度 を用いて， 式（6）で表されるレイノルズ数（2）となる．

Re を求める．そして，得られたレイノルズ数の範囲

ここで，沈降検査で得られる終端速度 v と流体のによって式（7）または式（8）の近似式から抵抗係

mg = Rf + b数 CR を求めることができ，求めた CR を式（5）に代Rf = mg − b・・・・(2)

入することで抵抗力 Rf が求められる 7)．

ここで，物体質量 mg は式（3），浮力 b は式（4）Re = f Dp v
・・・・(6)CR =24Re・・・・(7)でそれぞれ計算できる．

mg = V  p g・・・・(3)b =V  f g・・・・(4)（Re＜1）
2
4.8 
C R =  0.55 + （1＜Re＜104）Re

ここで，V は物体の体積， p は物体密度， f は流体密度である．
しかし，V（物体の体積）および  p （物体の密度）・・・・(8)は，検査対象である製品品質そのものであるため未したがって，式（5）により，製品の沈降検査で終知数となり抵抗力 Rf を求めることができない．

端速度 v を得ることができれば，製品品質である抵

そこで，抵抗力 Rf を別の視点から考えると，物体抗力 Rf（式（2）より重力と浮力の差）を求めることができる．

Dpb

RfPｄSv

τｄ S

θｄSmg
図7

図8

流体中にある物体のモデル－ 62 －物体表面に作用する力の関係

平成 29 年度

このことから，品質検査において，製品の１つ１つについて抵抗力 Rf を算出することで，製品品質を定量的なデータとして取得することができると考えられる．

佐賀県工業技術センター研究報告書

なるなど検査データに変化が生じた製品がいつ生産されたか特定できない．今後は，製造工程のデータと製品品質の検査データとの関連付けを行うため，生産工程の情報をデジタル化する仕組みを検討する予定である．また，データベースサーバに入力・蓄

５．おわりに5.
おわりにIoT 技術を活用して製造工程のデータ収集に向けた検討を行い，モデル企業の生産現場に設計・試作した環境データ（部屋の温度，湿度）のセンサノー積されるデータを有効活用するため，データを整理・加工して可視化する WEB サーバを構築する予定である．

ドとゲートウェイを設置し，専用インターネット回線の通信によるシステム稼働実験を行った．その結果，生産現場のゲートウェイから当センターのデータベースへ安定的に環境データを取得できるようになった．また，バイオリンプロット手法を用いてデータを解析し，冗長性が高いデータを集約した結果，

参考文献
1) 河村雅人，大塚鉱史，小林佑輔，小山武士，宮崎

センサノード数を 30 ヶ所から 16 ヶ所に削減することができた．
IoT 技術を活用した品質管理や品質改善などに用いるデータは，その現象や品質などの情報が数値として示される定量的なデータである必要がある．しかし，現在モデル企業で行なわれている品質検査では，定性的に判定されている．そこで，製品の１つ１つに対して品質の定量的なデータを得るための検査方法を検討し，モデル企業へ提案することができた．
本研究では，製造工程のデータと製品品質の検査データを対比することで製品品質を管理することを目標としているが，現状では生産工程の情報がデジタル化されていないため，品質検査の工程で不良と智也，石黒佑樹，小島康平：IoT/センサの仕組みと活用，翔泳社（2015）2) 福島章吾, 田中徹, 中野太郎 : IoT を活用した生産工程の可視化に関する研究（第 1 報）, 平成 28
年度佐賀県工業技術センター研究報告書, No.25,
pp.45-48, (2016)3) 大澤 文孝 : TWELITE ではじめる カンタン電子工作，工学社（2014）4) 大澤 文孝 : TWE-Lite ではじめる「センサー」電子工作，工学社（2015）5) 松本美穂，松本崇博：SQL Server 2016 の教科書
開発編，ソシム（2016）6) 生井武文，国清行夫，木本知男，長尾健，“水力学”： 森北出版，（1971），216-218．
7) 原精一郎，岸優輔，笹島 和幸，“インクジェットプリンタによる立体表面へのテクスチャ付加に関する予備的研究”： 精密工学会春季大会学術講演会講演論文集，（2015），225-226.

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