トレーサビリティ：IIoT対応製造成功の鍵となる基盤

産業用IoT（IIoT）技術は、生産品質とスループットを劇的に向上させる可能性がありますが、多くの製造企業が期待するようなプラグアンドプレイのソリューションではありません。IIoTソリューションから最大の価値を引き出すには、メーカーは自社のオペレーションの性質を徹底的に理解し、関連データをプロアクティブかつ体系的に収集する堅牢なリアルタイムトレーサビリティシステムに投資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）などの識別手段を使用して、工場内およびサプライチェーン全体での仕掛品と完成品の移動に関するデータを収集・分析します。かつては製品とコンポーネントを追跡する比較的単純な手法でしたが、トレーサビリティは今や、製品をプロセスパラメータと原材料投入に結びつけることで、製造オペレーションにおける生産性、品質、ブランド評判の最適化のための強力な戦略へと進化しました。

シンプルな製品追跡から包括的なプロセス可視化へ

トレーサビリティの経時的な変遷（個々の部品と製品の基本的なバーコード読み取りから、ボトルネックと品質問題の詳細な調査を可能にするシステムまで）は、この至るところにある製造慣行を想像する多様な方法を提供します。オムロンはこれらの変化を、下位レベルのトラックアンドトレースソリューションと高度なインダストリー4.0およびIIoT技術を融合するTraceability 4.0フェーズに至る4つの一般的なフェーズに分類しています。

Traceability 1.0は、製品を自動識別して精度と効率を向上させることです。部品にマークを付け、バーコードリーダーで追跡する能力は画期的であり、この戦略は大量の個別アイテムやトランザクションの処理中に製造効率と精度を向上させました。

Traceability 2.0は、在庫管理と社会のニーズへの対応です。メーカーはバーコードの追加用途、特に製造施設内とサプライチェーン全体での材料追跡能力を認識しました。この戦略により、ターゲットを絞った製品リコール、品質改善コストの削減、消費者信頼の向上が可能になりました。

Traceability 3.0は、製品の構築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、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です。これにより製品の真正性を確保し、偽造防止プログラムの強固な基盤を提供します。

Traceability 4.0は、上記すべての統合に加え、機械とプロセスパラメータを組み合わせ、最高レベルの品質、生産性、総合設備効率（OEE）を達成することです。一部のメーカーはTraceability 4.0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ます。この戦略を採用する企業は、製造とブランド保護の最前線に立っています。

IIoTが完全にサポートされ、機能するのは、この最終的かつ累積的なトレーサビリティの段階です。Traceability 4.0がもたらすデータタイプにより、メーカーはどの機械がどの製品をいつ処理し、誰がその時に機械を操作していたかなど、さまざまな生産関連の質問に容易に答えられるようになります。潜在的な診断とプロセス分析のシナリオは事実上無限大であり、関連する機械とプロセス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生じます。

製造意思決定を推進する

IIoTソリューションは、実質的にプラントフロアで起こっている下位レベルのプロセスと、全社的なビジネス目標の間に橋を架けます。企業の製造オペレーションを包括的に見るための鍵となる要素はデータであり、これはトレーサビリティシステムによって取得、整理、活用されます。トレーサビリティシステムを導入する際、以下の質問を考慮することで要件定義に役立ちます。

• バーコード、RFIDタグ、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や原材料がコンプライアンスに適合していることをどう確認するか？

• 特定の部品が生産中にどのプロセスを通過するか？

• フレキシブル製造環境において、特定のアイテムの特定のプロセスステップを実行する際に、どの生産工具、プロセスパラメータ、テストスクリプトを使用すべきか？

• 特定のサブアセンブリにどのコンポーネントが使用されるか？

• 各プロセスステップでどのデータを収集し、それを上位のMESやヒストリアンアプリケーションでどう利用可能にするか？

• 収集されたデータに基づいて、どのリアルタイム意思決定が可能か？

メーカーが上記の要因を考慮したトレーサビリティシステムを導入すると、ますます複雑でデリケートなプロセスをサポートできるようになります。最終的に、ドアスイッチや近接センサーのような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。アセンブリ検証、品質保証、部品表（BOM）管理はすべて、IO-Link対応センサーのようなスマート製造技術を採用したTraceability 4.0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の間の接点を提供し、基本的なON/OFF読み取りを超えてセンサー自体からより多くの情報を得ることを可能にする、多くの「スマート」デバイスの基盤となる最近の革新です。プロセス値、パラメータ、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す。

より多くのデータを提供するだけでなく、スマートコンポーネントは、機器の個々のコンポーネントに対して従来の直接配線ソリューションからネットワークソリューションへ移行することで、機械構築コストと全体的なメンテナンスコストの削減にも貢献します。ネットワーク上のスマートコンポーネントにより、故障デバイスの交換は文字通りプラグアンドプレイになり、一部のOEMでは配線コストを最大38%削減したと報告しています。

トレーサビリティとIIoTのこれから

人工知能（AI）が製造の新たな側面をサポートするためにますます使用されています。クラウド内でこれらのアルゴリズムを用いてプロセスを監視・サポート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、マシンにプッシュして、特定のマシン上でリアルタイムに製造に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、明示的なプログラミングでは変数が多すぎる場合に傾向を特定できます。

ただし、AIが何をし、何をしないかを念頭に置くことが重要です。AIは基本的にデータを処理する高度な方法であり、そのためどのデータをどう使うか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理解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、破滅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、各プロセスでどの種類の情報を収集し、なぜその情報が重要なのかを理解する必要があります。

本質的に、これがあらゆるメーカーのIIoT技術採用において、明確なトレーサビリティ戦略を考慮すべき理由です。定義上、トレーサビリティは工場フロアのデータをリアルタイムで収集・整理する手段です。このデータがその重要性を最小限の理解しかないまま無秩序に収集されているなら、それは効果的なトレーサビリティではなく、スマート製造ソリューションの実装に向けた実行可能な基盤でもありません。IIoT対応スマート製造は、よく整理されたトレーサビリティソリューションを要求します。

メーカーが自社のプロセスへの洞察を深めれば深めるほど、特定のターゲットニーズに基づいたプラグアンドプレイIIoTソリューションという究極の目標に近づきます。これらはAIが最も効果的に埋められるギャップです。実際の生産ラインのアーキテクチャを真に反映した堅牢なリアルタイムTraceability 4.0システムを構築することは困難な作業かもしれませんが、決して無駄な作業ではありません。そのような取り組みの莫大な価値は、データを操作してインサイトを提供する容易さに表れるでしょう。

本記事は、オムロン オートメーション アメリカズ（イリノイ州ホフマンエステーツ）のマーケティングマネージャー/センサーおよび先進センシング、Felix Klebe氏によって執筆されました。詳細については、 をご覧ください。