LIMSエッジデバイスでインダストリー4.0導入を加速──生産性と競争力を向上

スマートファクトリー、インダストリー4.0、産業用IoT（IIoT）といった用語は、製造関連機器・ソフトウェアの開発者によって頻繁に使われるバズワードとなっている。スマートファクトリーの議論は、世界の製造業がどう変貌するかという予言者のビジョンから始まることが多い。

これらの説明には、アディティブ製造、3Dビジュアルシミュレーション、協働ロボティクスなどの新興技術がひとまとめにされることが多い。これらは一般的なジョブショップには手が届かないように見え、検討するにはあまりに高コストだ。本当に必要なのは誰なのか？

この一般的な業界全体のスマート製造観は、意図せず誤解を招くものだ。「自動車とは何か？」という問いに「州間高速道路システム」を説明して答えるようなものだ。どちらの場合も核心的なアイデアははるかにシンプルであり、「誰が本当にスマート製造を必要としているか」という問いへの答えは、明確に「一般的なジョブショップ、そして将来にわたって競争力を維持したいすべてのメーカー」である。

用語の定義

スマートファクトリーを理解する有用な方法は、比較的シンプルな技術である「安価な電子センサー」から始めることだ。センサーがなかった時代、工作機械オペレーターはCNC旋盤やフライス盤をプログラミングして部品を切削し、機械は指示に従って金属を削るよう最善を尽くす。コミュニケーションはオペレーターから機械への一方通行だ。

機械が指示通りに正確に動いたか？ クラッシュのような明らかな災害がない限り、メーカーは加工完了後に部品を検査するまでわからない。これは時間とコストがかかる。

ここにセンサーが登場する。工作機械内に戦略的に配置された最新センサーにより、双方向通信が可能になる。センサーにより、機械は自身の状態や加工中の作業状況を記録し、ネットワーク経由で監視・分析のために共有できるようになる。振動測定、温度変化、モータ電流解析などの要因をリアルタイムで評価できる。

センサーが機械と接するポイントこそ、IIoTにおいて「ゴムが路面に接する」ポイントだ。新しい生産設備には一般に適切なセンサーが装備されているが、古い設備にも比較的低コストで後付けできる。

センサー搭載機械は、ユーザーがどう扱えばよいかわからないほど多くのことを「語る」。しかし分析ソフトウェアがデータを処理し、作業改善、機械保全、製品設計の改善、さらには工作機械自体の設計改善に役立てることができる。

この双方向通信アプローチを拡張して、自動化と複数の機械を備えたスマート製造セルを構築できる。さらに俯瞰すれば、製造データがかつて別々だったサイロ間でアクセス・活用可能になる、ERPデータがそうなったように、工場全体がネットワーク化された姿が想像できる。

設備が人や他の設備とデータを共有し、部品・製品のより速く、高品質で、継続的に改善される生産を可能にする、そんな魅力的な製造施設のビジョンこそがスマートファクトリーだ。

しかし、それは単一の機械からセンサー由来のデータを取り出し、その運用改善に活用することから始められる。

LIMSでスマート製造への第一歩を

「インダストリー4.0とは、データをいかに活用してビジネス運営を良くするかだ。データがなければ、スタート地点すらない」とラリー・メガン氏は語る。

メガン氏は、中小規模メーカー（SMM）がこの旅路、いわゆる「デジタル・トランスフォーメーション」の第一歩を踏み出すのを支援することを使命とする、フロリダ州クリアウォーターの非営利団体Advanced Manufacturing International（AMI）の副社長だ。

「メーカーが解決しようとしている問題は、100年前から人々が解決しようとしてきた同じ問題だ」と同氏は指摘する。「『どう効率を上げるか？ エネルギー使用量を減らすか？ スループットを最大化するか？ 品質問題にどう対処するか？』変わったのは、それらの答えを与えるデータを迅速に可視化し、より良い意思決定の出発点として使える技術が今あることだ」

メガン氏とAMIの中小メーカー支援には、LECS Energyが開発した「LIMSアプライアンス」の利用推奨が含まれることが多い。

LIMS（Low Investment Manufacturing System）は、独自のSolution Engineソフトウェア、I/Oハブ、標準コンセントに挿せる110V電源を備えた、目立たない小さな箱（コンピュータ）だ。生産設備のエッジに配線すると、複雑なセンサー由来データの収集・共有のためのシンプルなソリューションになる。（AMIは10月と11月のHOUSTEX、EASTEC、SOUTHTEC、WESTECでLIMSシステムのライブデモを実施予定。AMIはLIMSボックスの独占販売代理店だ。）

「特に自動車、航空宇宙などのディスクリート部品分野の多くのメーカーにとって、LIMSソリューションは優れた導入入り口になる」とメガン氏。「CNCや他の機械を使っているが、個々の機械の生産性や、工場全体で何が起きているかの可視性がないメーカー向けに設計されている。LIMSは低コストで簡単にプロセスからデータを取り出し、有用なフォーマットに変換できる。そこからより良い意思決定を始められる」

デバイスの主開発者であるLECS Energyのナット・フラムプトン氏の言葉を借りれば、「LIMSは、オペレーターやエンジニアが自分のプロセスに『触れ』、分析し、新たな理解を得られるよう設計された。データを収集し、履歴として見たり、データベースに移動させたり、分析結果を得てプロセスを改善したりできるようにするためだ」

フラムプトン氏によれば、LIMSは20年の開発の産物で、もともとは米軍向け爆発物製造のために設計された。最初からの重要目標は、専門的なプログラミングスキルのないユーザーでもインストール・操作できることだ。

「自分のオペレーションを理解し、設備を扱えるなら、このアプライアンスを構成するために必要なコンピュータスキルはすでに備わっている」とフラムプトン氏。

LIMSアプリケーション・フロー

LIMSは多様なタスクをこなせるが、5ステップのアプリケーション・フローに簡略化できる。第1ステップは、対象の生産設備にシステムを接続すること。接続方法は接続対象の設備と工場のネットワーク構成による。LIMSはそれらの変数に応じて最も効率的な方法で接続するよう設計されている。

「LIMSはオープン標準ベースだ」とフラムプトン氏。「MTConnectのような標準データプロトコルを使う比較的新しい機械なら、ネットワークからデータを拾ってデータベースに移すのは誰でも簡単だ。標準プロトコルを使っていなくても、その機械を動かすローカルPLC（プログラマブル・ロジック・コントローラ）にデータがあれば、通常、比較的新しければPLCからデータを取得できる。PLCプロトコルを理解し、そのためのドライバを用意している」

LIMSアプライアンスは50種類以上の産業用プロトコルを「話す」と同氏。「何らかの形で『話す』設備なら、おそらく我々も会話できる」

前述の通り、それらが機能しない場合は、生産機械にセンサーを追加してLIMSデバイスに配線すればよいとメガン氏。

「特定の分析を可能にするためにセンサーを追加したケースもある。温度、工場内の湿度などだ。これらはPLCなどに入力される典型的な有線信号として配線できる」

どの方法で接続しても、「今やすべてが一つのシステムを通じて着地するため、すべてをタイムスタンプ付きで一貫して取得できる。標準データベースに整理され、文脈を持って一箇所に蓄積され、活用可能になる」とメガン氏。

スムージング、保存、分析

接続が完了しデータがLIMSに流れ始めると、第2ステップはデータのフィルタリングによるノイズ低減と信号強化だ。「設備から入ってくるデータは常に完璧とは限らない。ノイズが含まれることがある」とフラムプトン氏。Solution Engineプログラムにはシンプルな分析エンジンが含まれ、データを平滑化する。例えば、「入ってくる電流をキロワット時積算して、特定部品のカーボンフットプリントを知りたい」といった場合、フィルタリングによりより明確で正確なデータセットが得られる。この初期フィルタリングは、システムが長期間データを記録・蓄積した後に可能になるより複雑な分析とは異なる。

第3ステップは、データの収集とユーザーが選んだデータベース（ローカルまたはクラウド）への保存だ。

「クラウドは必須ではない」とフラムプトン氏は断言する。ユーザーはSQLデータベースをセットアップしてローカルに保存できる。「クラウドに置きたいなら置けるが、必須ではない。LIMSデバイスのローカルに保存できる」標準で16ギガバイトのストレージを備える。

他システムとの差別化ポイント：「データ使用量を監視して、データ保存のたびに課金したり、タグ制限を設けたりすることはしない。データはユーザーのものだ」とフラムプトン氏。

第4ステップは、データからのレポート生成と分析。多くの機械オペレーターはデータベースの専門家ではないため、LIMSはデータ収集・保存をマウスクリックのように簡単にする。

「データベースが苦手でも心配ない。データを右クリックしてMS Excelに出力できる。私は機械エンジニア出身なので、ツールがExcelに直結するよう常に配慮してきた」とフラムプトン氏。

一方で、AzureやGoogle Cloudなどのクラウドシステムを持つユーザーには、「データを直接Azureのテーブルに移し、Power BIなどで可視化できる。機械学習の結果を取り込むことも可能だ」

データを活用する

第5、最終ステップがシステム導入の本来の目的だ──収集した情報を使ってプロセスを改善する。

「プロセスをどう改善するかわかったら、最も重要なのはそれを制御し、アクションを起こせることだ」とフラムプトン氏は説明する。

最初のアクションは比較的シンプルかもしれない。例えば、赤・黄・緑のシグナルタワーで関連情報を即座に可視化するといった具合だ。しかし時間が経ちデータが蓄積すれば、もっと高度なことが可能になる。

「LIMSをデジタル・トランスフォーメーションの入り口として位置づけている」とメガン氏。「まずデータ収集とシンプルな可視化から始まる。それができれば、時間をかけてより高度なことができるようになる。基本的な分析から、最終的にはAIのような高度なソリューションへと、成熟度曲線を登っていける」

「だが、シンプルに始めるのが一番だ。LIMSはその最適な出発点だ」と同氏は結ぶ。