トレーサビリティがIIoT対応の製造システムにとって不可欠な基盤である理由

産業用モノのインターネット（IIoT）テクノロジーは、生産品質とスループットの劇的な向上につながる可能性がありますが、製造業の多くの企業が期待するプラグアンドプレイソリューションではないことがよくあります。 IIoTソリューションから最大の価値を引き出すには、メーカーは自社の業務の性質を完全に理解し、堅牢でリアルタイムのトレーサビリティシステムに投資して、関連データをプロアクティブかつ体系的な方法で収集する必要があります。

トレーサビリティシステムは、バーコードや無線周波数識別（RFID）などの識別方法を利用して、プラントおよびサプライチェーン全体の仕掛品および完成品の動きに関するデータを収集および分析します。かつては製品やコンポーネントを追跡するための比較的単純な方法でしたが、トレーサビリティは、製品をプロセスパラメータや原材料の投入に結び付けることで、製造業務における生産性、品質、ブランドの評判を最適化する強力な戦略に進化しました。

シンプルな製品追跡から包括的なプロセスの可視性まで

個々の部品や製品の基本的なバーコード読み取りから、ボトルネックや品質問題の詳細な調査を可能にするシステムまで、時間の経過に伴うトレーサビリティの変化は、このユビキタスな製造慣行を想定するさまざまな方法を提供します。オムロンは、これらの変更を4つの一般的なフェーズに分割し、最終的に、低レベルの追跡ソリューションを高度なインダストリー4.0およびIIoTテクノロジーと統合するトレーサビリティ4.0フェーズに至りました。

トレーサビリティ1.0は、製品を自動的に識別して精度と効率を高めることを目的としています。部品にマークを付けてからバーコードリーダーを使用して追跡する機能は画期的であり、この戦略により、多数の個別のアイテムまたはトランザクションの処理中の製造効率と精度が向上しました。

トレーサビリティ2.0は、在庫を管理し、社会のニーズを満たすことを目的としています。製造業者は、バーコードの追加の用途、特に製造施設内およびサプライチェーン全体で材料を追跡する機能を認識していました。この戦略により、対象を絞った製品のリコールが可能になり、品質改善のコストが削減され、消費者の信頼が高まりました。

トレーサビリティ3.0は、製品の製造に必要なすべての原材料コンポーネントとサブコンポーネント、およびエンコードされたシリアル番号を持つ完成品に焦点を当てることにより、製造とサプライチェーンのセキュリティを最適化することを目的としています。これにより、製品の信頼性が確保され、偽造防止プログラムの強力な基盤が提供されます。

トレーサビリティ4.0は、最高レベルの品質、生産性、および設備総合効率（OEE）を達成するための機械およびプロセスのパラメーターとともに、上記のすべてを統合したものです。一部のメーカーはTraceability4.0を採用していますが、ほとんどのメーカーにとっては未来を表しています。この戦略を採用する人々は、製造とブランド保護の最前線に向かっています。

IIoTが完全にサポートされ機能するようになるのは、トレーサビリティのこの最後の、そして累積的な段階です。 Traceability 4.0がもたらすデータの種類を使用すると、製造業者は、どのマシンがどの製品でいつ動作し、誰がそのマシンを操作していたかなど、生産に関連するさまざまな質問に簡単に答えることができます。潜在的な診断およびプロセス分析のシナリオは事実上無限であり、関連するマシンおよびプロセスのデータが体系的に収集されると、多くの分野で大幅な改善が見られます。

製造に関する意思決定の推進

IIoTソリューションは、事実上、プラントフロアで発生する低レベルのプロセスと包括的なビジネス目標との間に架け橋を築きます。企業の製造業務のこの全体像の重要な要素は、トレーサビリティシステムによって取得、整理、および利用されるデータです。トレーサビリティシステムを実装する場合、要件の定義を支援するために、次の質問を考慮する必要があります。

• バーコード、RFIDタグ、またはその他の識別子にエンコードされた情報に基づいて、上流のコンポーネントまたは原材料が準拠していることをどのように確認しますか？

• 生産中に特定の部品はどのようなプロセスを経て移動しますか？

• 柔軟な製造環境で特定のアイテムに対して特定のプロセスステップを実行する場合、どの生産ツール、プロセスパラメータ、およびテストスクリプトを使用する必要がありますか？

• 特定のサブアセンブリで使用されているコンポーネントはどれですか？

• 各プロセスステップでどのようなデータを収集する必要があり、そのデータを高レベルのMESまたはHistorianアプリケーションでどのように利用できるようにする必要がありますか？

• 収集されたデータに基づいて、どのようなリアルタイムの意思決定を行うことができますか？

メーカーが上記の要素を考慮したトレーサビリティシステムを実装すると、ますます複雑で繊細なプロセスをサポートできるようになります。最終的には、ドアスイッチや近接センサーなどの最も基本的なコンポーネントでさえネットワーク対応になります。アセンブリの検証、品質保証、部品表（BOM）の制御はすべて、IO-Link対応センサーなどのスマート製造テクノロジーを採用したTraceability4.0戦略で効果的に最適化できます。

IO-Linkは、センサー/アクチュエーターとインターフェースモジュール間の接続を提供する多くの「スマート」デバイスを支える最近のイノベーションであり、基本的なオン/オフの読み取りを超えてセンサー自体からより多くの情報を収集するのに役立ちます。プロセス値、パラメーター、および診断メッセージを交換できるようになり、利用可能な情報のプールが広がり、幅広いプロセスオプションが可能になりました。

スマートコンポーネントは、使用するデータを増やすだけでなく、従来の直接配線ソリューションから機器の個々のコンポーネントのネットワークソリューションに移行することで、機械の構築と全体的なメンテナンスのコストを削減するのにも役立ちます。ネットワーク上のスマートコンポーネントを使用すると、故障したデバイスの交換は文字通りプラグアンドプレイで行われ、一部のOEMは配線コストを最大38％削減すると報告しています。

トレーサビリティとIIoTの次は何ですか？

人工知能（AI）は、製造の新しい側面をサポートするためにますます使用されています。プロセスを監視およびサポートするためにクラウド内でこれらのアルゴリズムを採用することは新しいことではありませんが、メーカーはAIをクラウドから引き出してマシンにプッシュし、特定のマシンでの製造にリアルタイムで影響を与え始めています。トレーサビリティシステムの一部として、変数が多すぎて明示的なプログラミングができない場合の傾向を特定できます。

とはいえ、AIが何をするのか、何をしないのかを覚えておくことが重要です。これは基本的にデータを処理するための高度な方法であり、そのため、使用するデータとその使用方法を決定するには、人間の専門知識が必要です。生産ラインの複雑さをしっかりと把握せずにアルゴリズムを「ブラックボックス」として機能させることは、災害のレシピではないかもしれませんが、成功のレシピでもありません。メーカーは、プロセスごとに収集する情報の種類と、その情報が重要である理由を理解する必要があります。

基本的に、これが、メーカーがIIoTテクノロジーを採用する際に明確な追跡可能性戦略を考慮に入れる必要がある理由です。トレーサビリティは、定義上、工場のフロアデータをリアルタイムで収集および整理する手段です。このデータがその重要性を最小限に抑えて無計画に収集されている場合、それは効果的な追跡可能性ではなく、スマート製造ソリューションを実装するための実行可能な基盤ではありません。 IIoT対応のスマート製造には、十分に組織化されたトレーサビリティソリューションが必要です。

メーカーがプロセスについて洞察を深めるほど、特定のターゲットを絞ったニーズに基づいたプラグアンドプレイIIoTソリューションの最終目標に近づきます。これらは、AIが最も効果的に埋めるタイプのギャップです。生産ラインのアーキテクチャを真に反映する堅牢なリアルタイムのトレーサビリティ4.0システムを構築することは困難な作業になる可能性がありますが、それはありがたいことではありません。このような取り組みの計り知れない価値は、データを簡単に操作して洞察を提供できることにあります。

この記事は、イリノイ州ホフマンエステーツのOmronAutomationAmericasのセンサーおよび高度なセンシングのマーケティングマネージャーであるFelixKlebeによって書かれました。詳細については、こちらをご覧ください 。