産業用IoTと人工知能が製造実行システムMESと連携し、インテリジェントな生産を実現

出典: OQTON

デジタル化 ≠ インテリジェンス<br /> 現在、スマート製造の波に乗って、多くの製造企業がすでに製造実行システム（MES）を導入、もしくは導入準備を進めています。市場に出回っているほとんどの MES には、資材保管、生産計画、生産実行、品質検査、設備メンテナンス、倉庫管理などの機能が含まれています。これらの MES の実装における重要なコンポーネントは、デジタルダッシュボードです。しかし、カンバンボードが生産プロセスにおけるすべての貴重な情報を把握しているかどうか、またこの情報が一目でわかる形で表示されているかどうかについては疑問が残ります。

通常の結果では、カンバンボードには生産プロセスの一部のマクロデータのみが表示され、MES の実装では生産オーダーから製品納品までの各段階のデジタル記録のみが形成されます。しかし、このような MES が生産におけるいくつかの核心的な問題にどの程度役立つかは疑問です。

以下にいくつか例を挙げます。

生産スケジューリング: 従来の手動スケジューリングでは、生産ラインの人員、設備、材料の状態の動的な変化に応じてタイムリーに調整することができず、柔軟な生産の現在および将来の要件に適応することがますます困難になっています。

生産実行: 次のシナリオを想像してください。 MES は対応するワークステーションに作業指示を送信します。作業者は作業指示を受け取った後、タスクを実行し、最後に完了結果を報告します。この間、作業員の実際の操作手順や、機器、材料、工具などとのやり取りは記録できず、ブラックボックス化していました。

品質検査：現在一般的な品質検査方法は、生産ラインの最後に手動でサンプリングすることです。しかし、生産工程中に品質の問題が蓄積されることがよくあります。問題が発見されるまでには通常長い時間が経過しており、原因の追跡が困難になり、同じ間違いを繰り返さないようにすることが困難になります。

機器のメンテナンス: 定期的な機器メンテナンスにおける最大の悩みの 1 つは、メンテナンスの頻度を設定することです。周波数が低すぎると生産ラインが停止するリスクが生じ、周波数が高すぎると経済的ではありません。両方の長所を兼ね備えるのは難しい。

このような MES はデジタル化のみを提供し、真のインテリジェンスからは程遠いと言えます。このような MES 管理では、工場の運用効率は手の中の砂のように、ゆっくりと流れ落ちていくのをただ見ているだけで、どうすることもできません。

産業用 IoT - 工場にスマートな目を与える<br /> 情報不足、監督の遅れ、誤った判断、実行の逸脱により、工場ではさまざまな問題が発生しています。そして、すべては 1 つの根本的な原因、つまりデータに帰着します。より具体的には、データの品質とアクセス可能性です。

今日の製造業は、生産と配送のサイクルの高速化、バッチの小ロット化、カスタマイズの高度化に直面しており、産業データの収集、保管、整理、集約、処理に対する課題が増大しています。インダストリアルインターネットの価値は、この中核的な問題の解決を支援することです。

産業インターネットは工場に賢い目を与え、大量かつリアルタイムで高頻度のデータを収集することを可能にしました。これにより、リアルタイムの人員、材料の在庫状況、設備の状況など、生産プロセスで本来は隠されていた多くのミクロ情報を掘り出して明確に表示し、完全に透明で可視化することができます。

△インダストリアルインターネットは、大量、リアルタイム、高頻度のデータを収集し、完全に透明で可視化することを可能にします。上記のステップを完了した後、これらの大量のデータをどのように使用して生産プロセスを改善する方法を抽出するかという要求がさらに強くなります。ここで人工知能が登場します。

人工知能 - インテリジェント生産のパズルの最後のピース
人工知能がこの重要な役割を果たすことができるのは、膨大な量のデータから学習して知識を形成できるという独自の利点があるためです。

人工知能は、産業用 IoT によって収集された大量の高品質データを使用して、生産上の問題に基づいて構築されたモデルをトレーニングし、知識を形成します。その後、それを実際の生産シナリオに適用して意思決定をサポートし、生産プロセスの改善に役立ちます。これにより、この記事の冒頭で述べたいくつかの問題が解決されます。

人工知能は、人員、資材在庫、設備の状態などの情報に基づいて動的なスケジュールを実行できます。スケジューリング結果は、産業用 IoT を通じて対応するワークステーションにリアルタイムで送信できるため、工場の運用効率が大幅に向上します。

品質管理に人工知能を使用することで、事後検出をリアルタイム検出に変換でき、問題を最初の瞬間に発見して下流に伝達しないようにし、その後のやり直しによる膨大な無駄を回避できます。

設備資産管理に人工知能を活用し、設備のさまざまな状態をリアルタイムで監視することで、設備の安定した稼働を実現します。最初の機会にリスク警告を発し、予測的な機器メンテナンスの推奨事項を提供します。

最後に、人工知能は、3D プリント用の自動データ準備、自動 CNC ツールパス、自動ロボット溶接などの生産プロセスにも使用できます。これにより、もともとシステムの外部にあった多くのブラックボックスがかなりの程度まで解消され、欠落していたデータチェーンが完成し、元の手動操作が標準化および自動化され、インテリジェント生産の最終的なパズルが完成しました。

人工知能に基づく動的スケジューリングは、工場の運用効率を大幅に向上させることができます。産業用 IoT と人工知能の追加により、MES 実行の「手」に「知恵の目」と「頭脳」が追加されました。このような三位一体の MES だけが、真にインテリジェントな生産を実現できます。

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