経営価値を得るために必要なデータの収集・加工方法を中心に データを活用した改善事例をご紹介
スマートファクトリー化の実現には、生産設備のデータの収集・連携による 『つながる化』 が必要だとされています。
しかし、単にデータを集めて 『つなげる』だけでは、思い描いていた経営価値を得ることは出来ません。
価値に 『つながる』 データを集め、活用することが重要です。
このカタログについて
| ドキュメント名 | 【解説資料】製造工場の経営価値を高める設備データの収集・加工方法 |
|---|---|
| ドキュメント種別 | ホワイトペーパー |
| ファイルサイズ | 3.7Mb |
| 登録カテゴリ | |
| 取り扱い企業 | アットフィールズテクノロジー株式会社 (この企業の取り扱いカタログ一覧) |
この企業の関連カタログ
このカタログの内容
Page1
1
INDEX
本 資 料 の 目 的 01
製造部門・品質管理部門の管理者、担当者の方必見！ 想 定 課 題 02
課 題 の 解 決 策 03
サ ー ビ ス 紹 介 04
導入事例紹介 05
会 社 概 要 06
Page2
2
CHAPTER
本 資 料 の 目 的
この資料で何がわかるのか？
Page3
3
スマート工場化の実現には、
生産設備のデータの収集・連携による 『つながる化』 が
必要だとされています。しかし、単にデータを集めて 『つなげる』
だけでは、思い描いていた経営価値を得ることは出来ません。
価値に 『つながる』 データを集め、活用することが重要です。
本資料では、
経営価値を得るために必要なデータの収集・加工方法を中心に
データを活用した改善事例を示しています。
Page4
4
CHAPTER
想 定 課 題
こんな課題でお悩みではありませんか？
Page5
5
生産設備をつなげてデータを集めた！
でも、経営効果に結びつかず、お困りではないですか？
・設備データを用いた日常管理を実施も、異常検知に繋がっていない ‥
・データ活用が有識者に依存している‥
【よくある原因】
①設備状態を表すパラメータを収集できていない
②データの分析・設備の状態監視に適するようなデータの整理や
整形(クレンジング)が難しい
Page6
6
収集したデータの中に設備の変化・状態を表すパラメータがなければ、
改善に繋がる判断・行動をすることが出来ません。設備の状態変化を捉えるには、
物理現象によって変化するパラメータを取得することが重要です。
リーク発生
フィードバック制御 製品
出来栄え
バルブ開度 レベル
パッシブ センサ 監視
パラメータ アクティブ
パラメータ
◀水位
製品 (設定値)
リーク アクティブ 最も高感度に
パラメータ パッシブ 異常を検知
パラメータ
廃液
バルブ開度 水位 不良率
Page7
7
データを集めても、
すぐにデータ分析や設備の状態監視に活用できるとは限りません。
集めたデータを有効活用するためには、
『活用できる状態にデータを変換する』 必要があります。
収集後のデータ例
時系列に並んだ数値の羅列
活用に適する
csv
Time Pressure Temp データ形式にするには、
2021/7/31 10:00:00 0.00 2.12 加工必要
2021/7/31 10:00:01 0.00 2.12
2021/7/31 10:00:02 1.20 3.50 ・見たいデータの切り出し
2021/7/31 10:00:03 1.30 3.50 ・電圧値からセンサ値に変換
・
・生産情報との紐付け
・
etc・・・
・
2021/8/31 10:00:00 0.00 2.12
Page8
8
CHAPTER
課 題 の 解 決 策
では、どうすれば良いのか？
Page9
9
■原因①
設備状態を表すパラメータを収集できていない
■解決策
・設備の機構や動作の確認により、パラメータを見極め、必要なセンサーを取付
・様々な出力形態のデータを収集し、一元管理
■原因②
データの分析・設備の状態監視に適するようなデータの整理や
整形(クレンジング)が難しい
■解決策
・加工条件に合わせてデータの切り出しや変換・生産情報との紐づけ。
直ぐに活用できる状態のデータセットを構築
Page10
10
CHAPTER
サ ービ ス 紹介
価値に 『つながる』 データの収集を実現する
Page11
11
『設備の機能』 と 『活用目的』 に合わせ
データの収集から設備状態の常時監視化までを一貫サポート
サービス内容 成果物
取付 収集 加工 可視化 設備状態の
ご要望に合わせて
各種センサ アナログボード カスタマイズ可能 ・数値
①変換 活用 常時監視化
・波形
（例：A/D変換、ASCII変換）
・画像
PLC ②計算 トレーサビリティの確保
（例：統計値・合成値の算出） 全製品に加工情報を紐付け
③トレーサビリティ
装置ログ (例：処理条件・製造情報の紐付) エッジ環境 省人化
設備管理の自動化
画像 csv データ分析作業の時短
上位システム
生データを
『直ぐに活用できる』 コスト削減
設備毎に最適な 状態に変換 予知保全化
データ収集方法を提案
Page12
12
設備毎に最適なデータ収集方法を提案・環境構築
データ取得パターン システム構成
各種センサ
・温度計
①アナログ出力 ・流量計
etc…
②PLC PLC
LAN
Tool
③オンライン出力 Program
制御PC
可視化・分析用
データ収集ツール
ディスプレイ
④装置ログ
制御PC
製造現場の業務経験があり、
Camera
⑤画像 データの活用方法を
画像データ
理解しているエンジニアが対応
Page13
13
収集したデータを自動で処理し、『直ぐに活用できる』 データに変換
⇒解析の時短に繋がり、処置対応・経営判断のスピードUP
データ切り出し、変換処理 データ紐付け
■必要なデータを製品単位で切り出し ■解析に必要な情報を紐付け
【製品単位に切り出し】 【ステップ情報の付与】
処理 材料
時間 測定値
履歴 履歴
Spec
停止 生産中
紐付け後のデータ
(アイドル中) 製品A 製品B STEP
① ② ③ ④ DB 製品ID
┣ 処理時間
処理時間 ┣ 処理設備
A B
MES情報 装置データ ┣ 使用材料
┣ 測定値
■最終の活用方法に合わせたデータの変換 ┣ ・・・
【例】
振動・音 ⇒ 周波数特性
MES 装置
モーターパルス ⇒ 回転数
センサデータ
Page14
14
CHAPTER
導 入 事 例 紹 介
データ収集により実現できること
Page15
15
設備データの常時監視により、品質を担保した上で、
手動管理の廃止を実現
製造担当者による手動管理 収集データを活用した自動管理
異常検知 異常検知
管理規格 管理規格
どこで異常が どこで異常が
起きたか不明 起きたか明瞭
正常
異常
管理頻度：1回/週 管理頻度：1回/処理毎
6/1 6/7 6/14 6/21 6/14 6/15
【課題点】 【導入効果】
・管理方法：手動 ・管理方法：自動 管 理 工 数 ” ゼ ロ ” の 実 現
・管理時の設備停止：必要 ・設備停止：不要 設 備 稼 働 率 2 % 向 上
・管理頻度：低(周期管理) → 異常時に被害が甚大 ・管理頻度：高 全製品のトレーサビリティ確保
⇒ 異 常 発 生 処 理 を 明 瞭 化
到達圧力 (mTorr)
到達圧力 (mTorr)
Page16
16
パーツ劣化の予兆を検知できるキーパラメータを特定、監視することで、
品質を維持しながら、ランニングコスト削減を実現
従来のメンテナンス コンディショニングベースのメンテナンス
予防保全：TBM(Time Based Maintenance) 予知保全：CBM(Condition Based Maintenance)
故障の有無に関係なく定期的に実施 パーツの劣化具合を示すデータを監視することにより、
真に必要と判断されたときのみ、交換実施
✓品質重視で過剰なパーツ交換
抵抗 弊社提供サービス
交換 電流
電圧
Time
【パーツ交換周期】 コントローラ
(制御ボード)
✓異常兆候の検知は熟練者の暗黙知に依存 監視
熟練者の退職、人材不足、省人化により継続が困難 【導入効果】
対象パーツ交換
トラブル 保 守 費 用 削 減
暗黙値(経験、勘)
音、振動、形状 予 知 保 全 の 実 現
熟練者 知見に基づき対応
処理日 異 常 判 断 の 形 式 知 化
パラメータB
Page17
17
設備データに活用視点で情報を付与することで、品質の安定化を実現
重故障の監視 設備変動の監視
■監視データに加工時のSTEP情報付与なし ■STEP情報付与あり
✓検出したい異常内容が検出できない ✓検出すべき異常内容が検出できる
Spec 全STEP共通の STEP毎に適正な
Spec
監視規格の設定 監視規格の設定が可能
STEP
① ② ③ ④ 【導入効果】
処理時間 処理時間 異常検知の高感度化
■生産情報との紐付けあり ■生産情報との紐付けあり
✓異常原因の分析開始までに時間を要す ✓異常原因の分析開始が即時可能
csv csv
csv
分析用の 分析用の 加工不要
生データ データフォーマット データフォーマット ※欲しいフォーマットでデータ出力
加工必要
・見たいデータの切り出し 【導入効果】
・生産情報との紐付け データ分析作業の時短
etc・・・ ⇒処置対応判断のスピードUP
センサデータ
センサデータ
Page18
18
CHAPTER
会 社 概 要
Page19
19
私たちは、半導体技術をベースに
“モノづくり革新”を実行する技術者集団です
社名 : アットフィールズテクノロジー株式会社
Atfields Manufacturing Technology Corporation
事業内容 : ・インフラシステム構築及びアプリケーションソフトウェア開発
・データ収集及び解析サービス
・製造技術分野における工法開発
魚津/富山
資本金 ： 2億円
砺波/富山 妙高/新潟
本社 : 富山県魚津市東山800番地
豊田/愛知
拠点 : 富山県（魚津市／砺波市）、新潟県（妙高市）
京都府（長岡京市）、愛知県（豊田市） 長岡京/京都
Page20
20
お客様のニーズに合わせ、ITインフラ構築から経営改善まで
製造工場のスマート化を総合的にサポートします
「Information Technology」 「Data Science」 「Industrial Engineering」
システム技術 データ解析技術 製造技術
現場視点から、システム企画・設計・ 物理現象に基づくアナリティクスで 工法の設計・シミュレーション
開発及び、運用のフルサポートで ビッグデータを価値に変換し、経営改善 加工条件開発により、製造工程の
工場のスマート化を促進します に向けた指針を提供します 開発・改善及び生産性の向上を実現します