マクニカ　AI×IoT ワンストップソリューション

マクニカとなら、できる。 豊富なAI× IoT導入支援実績。 「技術商社」として半世紀近く国内外のソフト・ハードの最先端製品の導入をトップレベルの技術力で支えてきたマクニカ。 インダストリー4.0など製造現場でのデジタルデータの活用の流れの中で、最新センシングデバイス、 ネットワーク通信、AI・分析ソフトウェアのサポートを通じて、試行錯誤を繰り返しながらも、複数の技術を組合わせて、 お客様にこれまでなかった価値を生み出すお手伝いを100件以上手がけてきました。 マクニカだからこそ、できる。 AI× IoT ワンストップソリューション。 製造業を中心としたお客様の競争力強化をサポートしたい、それが私たちの考えるソリューション。 最先端エレクトロニクス製品、ソフトウェアの導入支援で積み上げてきた多方面に渡る知識と技術があるからこそ、 複数技術の組合わせが必要な「AI×IoT」での課題解決がワンストップで可能なのです。 コンサルティングからデータ収集・分析、実運用まで、品質向上や歩留まり改善など複雑なテーマにも対応しながら圧倒的なエンジニア力で お客様のスマートファクトリー化や、装置へのAI/IoT機能の組込みを実現します。 ソリューションのポイント ■ センサーからデータ利活用／見える化までワンストップでサポート ■ 製造業に精通したデータサイエンティストによる分析サービス ■ 最先端半導体テクノロジーを活用した提案 ■ 機密性の高いデータを守るセキュリティ対策コンサルティング ■ AIアルゴリズム組込みサービス ■ エッジコンピューティング 0 1

MACNICA SOLUTION LINE AI×IoT組込み P07 工 場 工作 機械 工場データの見える化、利活用 P13 異常検知 故障・劣化予測 P09 検査 工程 外観検査の設計をAI化 P15 ライン 製造ライン不良原因分析、歩留まり改善 P11 0 2

コンサルティング コンサルティング データ収集 データ分析 実装運用 マクニカの「課題解決力」。 とことんクライアントに寄り添い、 課題の根本的解決へ。 ● 課題解決の窓口となり、運用までワンストップでサポート ● 研究開発・商品価値向上など クライアントの様々な課題に応じたソリューションを幅広く提案 ● 現場を理解した上でクライアントと一緒に考え、 最適解を導くコンサルティング Interview 「課題ではなく、お客様に寄り添う」。当社のコンサルタントが 心がけていることです。手に入れたデータをただ分析するだ けでは、本当に課題を解決することにはなりません。現場の 課題とはつまり、その企業が大切にしているノウハウでもあり ます。安心して相談し、解決を任せられるとお客様に言われる ようなコンサルティングを目指しています。目標は、完全に スマートファクトリー化された工場を一棟作ること。当社 ならそのポテンシャルは十分にあると思っています。 0 3

データ収集 コンサルティング データ収集 データ分析 実装運用 マクニカの「対応力」。 半導体ビジネスのノウハウを生かした きめ細かなソリューション。 ● 自社製品「SENSPIDER（」P.18）を使用した データセンシング環境の提案 ● 様々なセンサーパートナー、AIパートナーと組んで効果のある ソリューションの開発 ● ユーザーとメーカー、双方の意見を取り入れ自社製品開発に反映 Interview もともと半導体ビジネスを行っていたことで、当社はそのノウ ハウを製品の開発に活かすことができます。さらに現場とメー カー、双方の声を聞き製品を作るため、顧客のニーズやトレンド に細かく対応できるのが強みです。私自身、半導体ビジネス からデータ収集の業務に移行したことで環境が大きく変わり ました。AI・IoTに関しては覚えることも多岐に渡りますし、その トレンドは日進月歩で変化しますが、これまで持っていた知識 と組合わせ、きめ細かな提案でお客様のご要望に対応できるよ う努めています。 0 4

データ分析 コンサルティング データ収集 データ分析 実装運用 マクニカの「分析力」。 お客様が本当にやりたいことを、 まず分析する。 ● データサイエンティストチームによる高度なデータ分析 ● お客様の「やりたいこと」を詳細に分析し、 　効果的なソリューションを提案 Interview 当社はセンサーの提供からアルゴリズムの組込み、実装、運用 まで一貫して提供します。私の主業務はデータの分析ですが、その 前にお客様が本当にやりたいことを的確に分析することが重要 だと考えています。その上でデータの中身を解釈し、現場で運用 して初めて課題を解決したことになるからです。今まで人の手で やっていたことを自動化するAIの誕生は世界が変わるくらい 大きな技術革新。お客様の「マクニカなら最新の効果あるソリュー ションを提案してくれる」という信頼をゆるぎないものにして いきたいと思います。 0 5

実装運用 コンサルティング データ収集 データ分析 実装運用 マクニカの「現場力」。 現場で効果が出せることを、 第一義に。 ● 現場の課題を解決するシステムの「最適な組合わせ」を提案 ● お客様のニーズを、自社製品の開発につなげる ● 現場の仕組み・状況を深く理解するスタッフ Interview 当社は、商流にとらわれず時流を見極め、多様化する顧客の ニーズにフレキシブルに応えようという社風があります。 「世の中にないものは自社で開発する」というチャレンジ精神 も特徴のひとつです。固定概念にとらわれない自由な発想を 持った上で、顧客のニーズに向き合うこと。「現場で効果が 出なければ意味がない」という信念で課題と向き合っています。 当社主力製品である「SENSPIDER」（P.18）が生まれたのも、 そんな思いが出発点。よりシンプルで、より効果のあるソリュー ションでお客様の期待に応えていきます。 0 6

SOLUTION 1 装置へのAI×IoT組込み 工作機械に新たな価値を！ AI×IoT Ready　 AI×IoT Readyの工作機械を製品化し、製造業のお悩みを解決しませんか？ データ収集、AI 実装、Industrie4.0対応までの量産機への組込みをAI×IoT Ready Platformと導入支援サービスでサポート致します。 製造業 マシニングセンタのダウンタイム削減の 研削盤のメンテナンスコストを削減する 加工精度低下検知のため、工具の異常 お悩み例 ため、主軸の予知保全の仕組みを導入 ため、砥石のドレスタイミングを最適化 ¥ 検知を実現したい。 したい。 したい。 工作機械 なるべく早く、コストをかけずにAIやIoT どんなセンサーをどこにつけたらよいか 装置の種類や用途、使用環境に合わせた メーカー 組込み時 を組込んだ製品をリリースしたい。 ¥ わからないし、センサーやターミナルの ? 最適なAIを実装した製品を出荷したい、 お悩み例 値段が高くて製品に組込めない。 エンドユーザーのAI最適化に対応したい。 Macnica’s Solution AI×IoT Ready Platform 導入支援Service ● ハードウェア ● ソフトウェア ● センサーコンサルサービス 　◎SENSPIDER（P.18） 　◎IoTプラットフォーム ● データ分析サービス 　◎オリジナルセンサー 　◎AIモジュール開発ソフトウェア ● AI実装サービス 　◎無線振動センサー 　◎リアルタイム波形ビューアー ● AI最適化サービス 　◎各種センサー 　◎OPC UA Server SDK（P.17） ● OPC UA組込みサービス 0 7

AI、IoT組込み導入フロー 1 センシング 2 データ分析・アルゴリズム化 3 PoC 4 製 品 化 ● センサー選定や設置場所、 ● 収集したデータをお預かりして、 ● AI判断モデルを実際にSENSPIDERに ● PoCの結果を受けて、製品化に向けての 　データ収集法を検討 　データ解析及び傾向をレポート 　組込み、工作機械上でPoC（実証実験） 　課題解決や組込み方法の検討 ● センサーとSENSPIDERを使用して ● 更なるデータ収集を経て、AIを用いた 　を実施 ● ユーザー使用環境（用途、使用環境）に 　データを取得 　アルゴリズムの開発を実施 　合わせたアルゴリズムチューニング コンサルタント データセンシングエンジニア データサイエンティスト 組込みエンジニア ● AI, IoTシステムの開発において、求められる技術は多岐にわたります。 ● PoCの実現から製品化まで、コンサルタント、データセンシングエンジニア、データサイエンティスト、組込みエンジニアなどがチームを組み、提案します。 AI×IoT Ready組込みプラットフォーム 装置へのAI×IoT組込み事例 AI×IoT Ready Platform 容易に低価格で最適なAIとIoTの組込みを実現 ユースケース １ データ収集とAI活用に必要なハードウェア、ソフトウェアを選んで自由に統合できるプラットフォーム CNC+各種センサーデータを使った装置の課題解決 AI×IoT Ready Platform 例）予知保全・異常検知 AI×IoT 工作機械 Ready Platform メーカー IoTプラットフォーム　　　　　 / AIモジュール開発ソフトウェア 異常 独自アプリ CNCデータ収集 アラート 機械へフィードバック 各種 NC PLC AI OPC UA クラウド センサー SENSPIDER データ データ エンジン 可視化 Server 収集 連携収集 SDK ユースケース 2 CNCデータ、センサーデータのリアルタイム表示 メールでのアラート通知 ● ユーザー管理（アクセス権限） 環境でのセンサー AI×IoT マクニカ ● 複数台使用時の装置毎の見える化 データの波形監視 Ready Platform 工作機械ユーザー 工作機械メーカー AIモジュール ● CNCデータ収集 独自AIモジュール 独自AIモジュール リアルタイム検知 ● 装置ステータスのメール通知 遠隔での ステータスモニタリング 0 8

SOLUTION 2 異常検知　故障・劣化予測 ダウンタイムの削減！ 異常検知・予知保全トータルサポート 設備の突発故障によるダウンタイムで ! 設備の状態点検を目視で行い、お悩み例 生産効率が上がらない。 時間がかかる。 Macnica’s Solution DATA SENSING AI データ取得から、取得したデータ 対象の設備に対して使用するべき 異常検知と予知保全のための の分析・アルゴリズム構築・実装、 センサーの選定と、正しいデータ データ分析や、異常判定と故障 DATA 運用までワンストップでサポート を取得するための設置位置のアド 予測のAIアルゴリズムの構築に関 バイスを含めたセンシング技術の する多数の実績 ノウハウを保持 CONSULTING HARDWARE コンサルティングにより、異常 お客様のご要望に応じてAIの組 検知や予知保全をすべき工程や 込みに最適化されたオリジナル 設備の選定サポートをし、最適な ¥ ハードウェアを提供 メンテナンスコストを実現 0 9

予知保全 全導入フロー 1 データ取得 2 外付けセンサーの検討 3 前処理 4 学 習 5 実装運用 ● 取得データの有用性検証 ● 良質なデータを取るための ● AI学習用データセット作成 ● 学習環境の用意 ● AIを実装するハードウェア検討 　実運用時に合わせた 　センサー選定 　 ◎ データの自動抽出と整形 　 ◎ GPU ワークステーション ● AIを実装する 　データ収集のシステム検討 　 ◎ センサーの種類 　 ◎ 生データから学習に適した ● 学習結果の評価 　推論アプリケーション開発 　 ◎ 通信方式 　 ◎ サンプリングレート 　 データへの変換 ● 未知データを学習時と同じ形式に 　 ◎ ハードウェア構成 　 ◎ どこに取り付けるか ● 結果を受けての再トライ 　推論ハードウェア側でデータ処理 　 ◎ 必要機材の手配 ● 通信プロトコルとハードウェア構成 産業機械の予知保全実例 対象機器 NC旋盤 主軸 振動センサー スペクトログラムによるヒートマップ解析 モニタ項目 ◎ 玉軸受グリス切れ　◎ 玉軸受損傷 正常時 CNC 常設センサー ◎ 1軸振動センサー データ処理装置 ◎ CNC+判定アルゴリズム データ処理概要 振動データの周波数解析を行い、スペクトログ ラムのヒートマップから周波数全域のスペクト ラム、及び軸受固有の特徴周波数のスペクトラム を監視し異常判定を行う 異常時 課　題 １．主軸突発故障によるダウンタイムでの損失が大きい グリス切れによる ２．ワークが高額のため、切削異常によるワークロスの損失が甚大 周波数全域に渡る RMS値の上昇を検知 実施内容 １. CNCデータと振動センサーのデータ紐づけや、AIによる判定開始のトリガーなどを自動でデータ整形するシステムを提供 ２．紐づけたデータセットを元に、教師ありのAI故障予測機能を実現 玉軸受損傷による 特徴周波数のスペクトラムの 成　果 保全作業の効率化と、年間ワークロスの大幅な削減に成功 上昇を検知 1 0

SOLUTION 3 製造ライン不良原因分析、歩留まり改善 現場の本質を理解したスタッフが お客様とチームとなり、生産性向上へ。 NG品が生産されたが、どこの工程に ? 品質に関わる重要な工程データを !! データ収集に時間がかかり、 P D お悩み例 原因があったのかわからない。 発見することで歩留まりを改善したい。 PDCAサイクルが回らない。 A C Macnica’s Solution UNDERSTANDING ANALYSIS 工場現場を経験しているエンジニアが工程の現状把握を 高度な統計知識を持つデータサイエンティストが ! することで、課題の深堀が可能 ビッグデータ分析を用いて不良原因を究明 DATA SENSING AUTOMATION マクニカのセンシング技術のノウハウにより、工程管理に 実運用時に必要となるデータのリアルタイム処理や整形を 必要な追加で取得すべきデータや新規のセンサーを提案 実現するためのソリューションを提供 DATA 11

歩留まり改善 システム導入フロー 1 お客様の現場と 2 不良原因究明分析 3 アルゴリズム開発 4 製造工程の理解 システム導入 ● お客様の現場と製造工程で ● 取得したデータから不良原因を究明する ● 不良検知、または不良予測の ● 複数の工程から集まるデータの 　取得しているデータの利用可否を判断 　ために統計数理モデルやAIを用いた 　アルゴリズムを構築 　リアルタイム自動整形システム ● 製造工程と検査工程から 　データ分析を実施 ● 実装ハードウェアの提供 ● ダッシュボード開発 　様々な種類のデータを取得し、可視化 ● 必要に応じてデータ取得やセンシングの ● アルゴリズムの現場検証サポート 　サポートを実施 歩留まり改善事例 対 象 航空部品溶接工程 課　題 溶接の不良率を改善したいが、不良原因がわからず改善の糸口を掴めていない 実施内容 １. 現場のデータ取得状況から追加の外付けセンサーのコンサルテーション ２．制御データとセンサーデータを組合わせたデータ分析で不良因子を特定 ３. 実運用のためのデータ収集・整形の自動化システムと、不良予測アルゴリズムを構築 成　果 不良率２％の改善を実現。主力商品のため、 ２％でも絶大な費用対効果を得ることができた 12

SOLUTION 4 工場データの見える化、利活用 工場内のあらゆるデータを収集し、 見える化・利活用までワンストップで。 製造開始時にバーコードを読み取り、 NC/古い機械からもデータを取得、稼働状況を 各工場の稼働状況の お悩み例 品番や工程などのロット情報を把握したい。 遠隔監視し、製造工程の効率化をしたい。 自動帳票を行いたい。 Macnica’s Solution CONSULTING ANALYSIS コンサルティングにより、お客様の工場に最適な 収集したデータの整形処理を行い、データの利活用に DATA 稼働監視システムを構築 繋げるソリューションまでワンストップでご提供 DATA Industry 4.0 複数のNC、PLC、古い機械などあらゆる機器から DATA OPC UAプロトコルを用いて工場ネットワークを 情報を収集し利活用を実現 容易に構築 13

工場見える化構成図 工場内設備からあらゆるデータを収集し、膨大なセンサーデータを適切に処理する最適なIoTインフラの導入、取得データのAIによる判断、 異常検知/予知保全/稼働監視/トレーサビリティ/不良原因分析/外観検査自動化を実現します。 制御系 実行系 SCADA MES 実行系 本社 工場 工場内セキュリティ 工場内見える化 データ2次処理 クラウド転送 ERP SCM 実行系 工場内ネットワーク GDS SERVER KEYMGR 収集したデータの処理から DWH BI収集したデータをリアルタイム処理！ 使い慣れたExcelを 見える化までを一気通貫！ OPC UAのクライアントに！ CRM 画像処理 データ処理、１次処理 全体見える化 リモートアクセス ツール SENSPIDER リアルタイム分析ツール 簡単な操作で 工場内データを 外観検査の設計をAIの学習で自動化 センサーデータを収集したアナデジ変換可能なエッジコンピューター あらゆる工場設備データを収集 検索・分析・可視化 データ処理 製造分析 プラットフォーム カメラ センサー NC PLC 環境モニタ Remote IO MC-Web Controller パトライト 電力 バーコード RFID 工場 工場機械 古い工場機械 異常検知/予知保全 稼働監視 トレーサビリティ OEE/TEEP向上 外観検査自動化 メンテナンスコスト削減/ダウンタイム削減/ 不良原因 人員負担削減/歩留まり向上 データからその利活用 見える化 14

SOLUTION 5 外観検査の設計をAI化 外観検査装置の面倒・複雑なパラメータ設定を AIを使用して自動化 複雑な設計 検査対象の変更 検査担当者の変更 特徴抽出の際、設計が複雑で 検査対象に変更があると 設計に高い技術スキルを必要とするため、 課 題 時間がかかる。 都度設計が必要になる。 担当者の確保が難しい。 ディープラーニングで特徴の自動抽出・学習を行うと、外観検査システムの難しい設計や 解 決 AIによる設計の自動化 運用を自動化することができます。 一般的な外観検査システムの構築フロー 従来の外観検査システム AIを使った外観検査システム 基準を作る 検査基準の策定 検査基準の策定 準備をする サンプル画像の収集 サンプル画像の収集 / サンプル画像のラべリング とにかくココが大変！ 大変だったココを自動化！ 設計する 特徴抽出の処理を設計 / 処理ロジックを実装 AIで学習 / 処理ロジックを実装 判定する 実装した処理で判定 実装した処理で判定 15

外観検査装置 ＋ AI導入フロー 1 ご要求事項のすり合わせ 2 事前レポート 3 P o C 4 運　　用 ● 検査対象物の確認 ● サンプルワーク（OK品、NG品）を借用し、 ● 外観検査装置の設計 ● 運用に必要なその他機能の設計 ● 検査内容の確認 　特徴の撮像可否を検証 ● AI学習用画像データの収集 　（マテハン、ピッキングなど） ● 最終運用イメージの確認 ● 撮像検証結果をレポート ● AI判定モデルの設計及び組込み ● AIソフトウェアの活用トレーニング ● お客様撮像環境の確認 ● 動作検証、チューニング ● AI判定モデルアップデート用データの収集 ● システム構成の検討 ● AI判定モデルのアップデート（再学習） 外観検査テスト事例 目視で判定が困難なワークを用いて外観検査のテストを実施 AI判定でキズの認識に成功 検査対象 木材モールディング 判定困難な理由 ● 1つとして同じものはないため、想定外のワークが流れてくる ● 木目が邪魔してNG品の傷が見分けづらい ● 凹凸が邪魔してNG品の傷が見分けづらい AI 検査対象 AI反応箇所 16

ピックアップ製品 vol.1 OPC UAをもっと身近に、手軽に。 国内初※となる日本製OPC UA Server SDK。C言語ベースのSDKであり、 OPC UA Server SDK OPC UA未対応の工作機械を中心とした産業機器に組込むことで、容易にOPC UA Server機能の実装が可能。 これまでご要望の多かった日本語ドキュメント、国内サポートも実現しました。※当社調べ ◆ 国内初、日本製のOPC UA Server SDK ◆ OPC Foundation提供のUA Compliance Test Toolで動作確認済み ◆ C言語対応のAPIを提供 ◆ OPC Foundationが推奨するセキュリティポリシーをサポート ◆ APIのみではなく内部実装もC言語で実装、組込み機器向けに最適 ◆ OPC UA Client Software（PUERTO UA Monitor™）も併せてご提案が可能 ◆ OPC UA規格の適合性評価を実施済み ◆ VDMAやVDWなど各種コンパニオンモデルに対応 製 品 仕 樣 備 考 ソフトウェア構成図 対応規格 OPC UA仕樣Version1.0.3 プログラム言語 C言語 OPC種別 OPC UAサーバー OPC UA Server ■ マクニカ提供　 ■ OPC Foundation提供 　■ ユーザー作成部分　■ 3rdパーティ製 OPC UAサーバープロファイル 組込みUAサーバー（Embedded Profile） Micro Profile,Nano Profileのサービスも含む OPC UAサーバーアプリケーション 転送プロトコル UA Binary UA HTTPSは非対応 SDK API OPC UAサーバーSDK OPC UA セキュリティ None,Basic128Rsa15, セキュリティ ポリシー Basic256,Basic256Sha256 ANSI C Stack部（OPC Foundation提供） 認証 Anonymous,User Name/Password Windows 10 pro 64bit Windows環境 Windows 10 loT Enterprise LTSB 64bit プラットフォーム依存部 Windows 7 Professional 64bit 動作確認 Debian v8.0（jessie） ネットワークスタック依存層 OS依存層 セキュリティ依存層 済みOS Linux環境 Ubuntu v16.04 VLP v2.0.3（CIP v4.4.55） RTOS環境 eForce uC3/Standard ネットワークスタック OpenSSL Windows環境 VisualStudio2017 Professional VisualStudio2013以降（Pro,Enterprise）で 動作する見込み OS（ Windows/Linux/RTOS等 ） 開発環境 Linux環境 gcc version4.9.3 RTOS環境 EWARM v8.20.2 H/W（ CPU/FPGA SoC等 ） 17

ピックアップ製品 vol.2 AI活用時のデータ取得に最適！ データロギング×エッジコンピューティングユニット SENSPIDER インターフェイスカード 特 徴 ● 高速振動 汎用 温度 機械のコンディションモニタリング、異常検知、予知保全の用途に最適 ● 工作機械/産業機械のIoT機能追加ユニットとして組込み可能 ● 各種センサーのロギングに必要な機能を搭載 ● 3種類のインターフェースカードを組合わせることにより、 　最大8chまで任意のセンサーインターフェースにカスタマイズ ● 高速サンプリングセンサーの入力が可能 ● AIに利用する必要データのみの抽出が可能 ● AIアルゴリズム等のデータエッジ処理機能の拡張が可能 本体 スペック システム構成例 ● 最大8ch入力 ● 3つのIFカードを空スロットに自由自在に組合わせ可能 ● Max48KSPSの高速サンプリング ● 柔軟にデータキャプチャーするための多彩なトリガーメニューを保有 ● 振動センサー ● 接点/ソフトウェア/周期/閾値等の豊富なトリガーモードを搭載 ● 圧力センサー ● 温度センサー センサー、シグナルコンディショナ向けに5V-12V可変給電が可能 ● ● 電流センサー LAN ● 12~24Vの広い入力電源レンジに対応 ● Windows OS用サンプルビューアーを添付 ● 衝撃センサー ● チャネル間同期モードサポート ● 接点センサー ● 回転検出計 ● PC 外部通知用のアラーム出力4ch保有 ● 通電センサー ● 容量流用計 複数のアナログセンサーを一元管理 ● 充実したストレージ、メモリ（RAM：4GByte、eMMCは16GByte） ● Din Railに取り付け可能 1 8

会社概要 会 社 名 株式会社マクニカ（MACNICA.Inc） 設 立 1972年10月30日 資 本 金 111億9,426万8千円 主要取引銀行 三井住友銀行 三菱ＵＦＪ銀行 第四銀行 みずほ銀行 横浜銀行 事 業 内 容 独立系半導体商社としてグローバルに活動 AI、IoTを活用した課題解決型のソリューションと サービスをワンストップで提供 お問い合わせ先 株式会社マクニカ 〒222-8561 横浜市港北区新横浜1-6-3 マクニカ第1ビル Tel: 045-470-9118　Mail: consulting-iot@macnica.co.jp Web: https://iot-solution.macnica.co.jp 2019/04　ⓒ Macnica,Inc.　・このカタログに掲載のある社名及び製品名は、各社の商標または登録商標です。 ・仕様は予告なく変更する場合があります。