レガシー マシンは、最新の運用のためにデータ マイニングできます

つい 2 年前、Okuma America の Brad Klippstein 氏が旧式の工作機械から一部の運用データを抽出したいと考えたとき、彼は数十本のワイヤを制御盤に接続し、PLC を追加する必要がありました。彼が完了すると、データは工作機械から PLC に流れ、次にデータが保存されているハブまたはサーバーに流れました。

製品スペシャリストのスーパーバイザーである Klippstein 氏は、次のように述べています。 「しかし、30 年以上前の機器にはその機能がなかったため、すべてのデータを抽出するには、デバイスをコントロール キャビネットに物理的に配線する必要がありました。今では、[新しいマシンと] ハード接続する必要さえありません。ワイヤレスで操作できます。それが過去 30 ～ 40 年間の変化です。」

Klippstein の仕事の 1 つは、顧客が、接続され、デジタル化され、データ駆動型のインダストリー 4.0 の世界に個別の一歩を踏み出すのを支援することです。

これらの利点には以下が含まれます:

• 工場内または遠隔地からの工作機械のリアルタイム監視
• 生産性と品質の向上
• バイアスのない報告
• 取得の正当な理由
• 予知保全
• 新しいことを学び、最新のプロセスの最前線に立つことに意欲的な優秀な人材を引き付けて維持する

有線または無線で送信されるかどうかにかかわらず、工場のデバイスから収集されたデータは、ショップ オーナーがよりスマートなビジネス上の意思決定を下すのに役立ちます。

データを分析することで、作業員は製造現場の業務をより明確に把握できるようになり、問題の解決、プロセスの強化、生産性の向上に役立ちます。

最近の 1 つの進歩により、その店主は、古い工作機械にクリップスタインのような人物を必要としなくなるかもしれません。

2019 年、Okuma は、古いマシンからデータを収集するための設計されたソリューションに代わる低コストの代替手段として、NET BOX suite-C Quick を発表しました。要するに、NET BOX CQ はシグナル タワーに直接接続し、次に信号を取り込むために使用されるハブまたはデバイスに接続します。

NET BOX CQ は 3 つの光学センサー (タワーの緑、黄、赤のライトにそれぞれ 1 つずつ) を使用し、収集した情報をコンピューター システムで読み取れる形式に変換します。オークマは、ソフトウェアによって収集されたデータを標準化するために、一般的に使用されているオープンソースの通信プロトコルである MT Connect を使用しています。

「取り付けは簡​​単で、オークマの技術者は必要ありません」と Klippstein 氏は NET BOX CQ について語っています。

まず、機械が稼働しているかどうかを確認する機能は、追跡するのに最適な指標です。なぜなら、店舗のオーナーは通常、すべての機器を最大生産まで押し上げたいと考えているからです。機械は稼動しているときにのみ利益を生むため、総合設備効率 (OEE) を 65 ～ 85% の範囲にしたいと考えています。

「そのため、緑、黄、赤の情報を取得するだけで、時間の経過とともに追跡して傾向を把握し、少なくとも停止がいつ、どのくらいの期間発生したかを確認できます」と Klippstein 氏は述べています。 「それから次のステップに進み、『なぜこれが発生したのか、なぜ毎日 2 時 30 分に発生し続けるのか』と考えます。これでトレンドを把握できます。少なくとも、正しい方向への一歩を踏み出すことができます。」

ファクトリ オートメーション プロバイダー Fastems のセントラル リージョナル マネージャーである Christopher Rezny 氏は、MT Connect と Okuma のソフトウェアはデータ収集の非常に優れた手段ですが、レガシー マシンから利用できるデータ量が限られていることは、最新のマシンと比較して唯一の欠点ではないと述べています。

「たとえばERPシステムなど、古いレガシーマシンから使用されている他の社内ソフトウェアへのインターフェースも、非常に限られているか存在しないかのいずれかです」と彼は言いました。 「ユーザーの安全プロトコルに関して、これらの古いマシンからのフィードバック メカニズムに関連する問題もある可能性があります。」

製造現場の労働者は変化に備えなければなりません

Rezny が説明した制限にもかかわらず、Okuma や Excellerant Manufacturing などの企業が使用できるデータとマシンはたくさんあります。

「大部分のショップはレガシー機器を使用しています」と、Excellerant Manufacturing のプレジデントである John Carpenter 氏は述べています。 「ほとんどの人が私たちのところに来るのは、私たちがレガシー機器を使ってきた歴史があり、キャビネットの内外を熟知しているからです。なぜなら、私たちは何年にもわたって文字通り何万もの CNC マシンを接続してきました。このレガシー機器を接続する最良の方法です。」

新しい顧客に電話をかけたときの最初の目的は、顧客が何を望んでいるのかを理解することです。その人は、工場の現場からデータを持ち出して、全員が何が起こっているかを認識しようとしているだけですか?

「どのような問題を解決しようとしているのかがすべてです」とカーペンターは言いました。 「それでは、まずは基本をお教えしましょう。ほとんどの工場は、そこにあるデータを十分に評価していません。彼らは今這い回っています。お店に足を踏み入れると、彼らはクロールの段階にさえ達していないので、彼らを気の毒に思います。」

Carpenter 氏は、経営陣が基本的な透明性、つまり製造現場で起こっていることからのデータを求めていたある顧客を思い出しました。また、製造現場の従業員は、ビッグ ブラザーに監視されることを恐れて、データの収集に反対していました。

カーペンターは店の管理者が処理する問題を残しました。しかし、彼は労働者に選択の余地がないことを認識していました。彼は、ショップ リーダーがビッグ ブラザーの戦術としてではなく、生産を測定し、プロセスを改善するためのデータを探していることを知っていました。残念ながら、経営陣は従業員に移転の準備をしていませんでした。

「それは非常に多くのレベルで非常に多くの目を開きますが、あなたの人々は変化に備える必要があります.

基本が追跡されたら、カットしますか?カットしている場合、それは 100% ですか?そうでない場合、私たちは縮小生産モードに入っているのでしょうか? データは Excellerant のリアルタイムのマシン データおよび通信プラットフォームに供給されており、無数のセンサーと変換器を追加して、より多くのデータを取得することができます。

センサーを組み込んで、温度、振動、圧力、流量、濃度などを測定できます。

「何が重要かを判断する必要があります」とカーペンターは言いました。 「製造現場の一点からあらゆる種類のデータを収集できます。振動解析や工具の折損を考えると、膨大な量のデータがあります。リストは延々と続きます。」

より多くのデータを収集する方法は常にありますが、時には法外な費用がかかることもあります.ショップのオーナーは、データを次のレベルに引き上げるために、センサーにどれだけの費用をかけたいかを判断する必要があります。

「通常、これをある種の OEE プロジェクトに組み込むと、迅速な ROI になります」と Carpenter 氏は言います。

尋ねるべき質問を知る

Bosch Rexroth のシニア インダストリアル IoT アーキテクトである Cory Weber 氏は、次のように述べています。 「それは、IoT または IIoT を使用して生産の品質を向上させるにはどうすればよいか?または、効率を上げるにはどうすればよいですか?

「そこで投げかけられるもう 1 つの質問は、どうすれば生産コストを削減できるかということです。」

これらの生産関連の質問への回答に加えて、Weber は顧客の 90% がオンサイトおよびリモートでのリアルタイムの視覚化と工作機械の監視を望んでいると推定しています。

「最初の一歩ですよね？」彼は言った。 「[自動化されたラインまたは工作機械] は何をしているのですか?」

レガシー マシンからデータを絞り出すための Bosch Rexroth のソリューションは、PR-21 と呼ばれる IoT ゲートウェイです。これは、産業環境向けに強化された小型のシングルボード コンピューターです。また、IIoT プラットフォームである ctrlX CORE を備えており、データをプルして処理し、ローカル サーバーまたはクラウドのストレージに移動します。

Weber が収集したデータを使用するために見たより一般的なアプリケーションの 1 つは、予防保守です。

メンテナンス スケジュールをデータに基づいてスマートに微調整することは、無駄を減らして生産コストを削減しながら、工作機械の稼働を維持する 1 つの方法です。

「私たち自身の施設でさえ、[カレンダー] 定期メンテナンスではなく、使用時間に切り替えるなどのことを行ってきたことを知っています」と Weber 氏は述べています。

たとえば、Bosch Rexroth には油圧テスト エリアがあり、以前は作業員が 2 週間ごとに液体を交換していました。機械に継続的なモニタリングを導入した後、使用時間とカレンダー時間に基づいて液体交換スケジュールを修正することができました。

「50 ～ 60 ガロン以上の作動油について話している場合、それは高価になる可能性があります」と彼は言いました。

他のタイプの液体には、濃度、熱への露出、またはその他の要因に基づいて、最適な使用のために満たさなければならないパラメーターが設定されています。

「定期的にテストできれば、メンテナンスを必要に応じて切り替えることができ、多くの費用を節約し、品質を維持することができます」と Weber 氏は述べています。 「これは魅力的なセールス ポイントであり、比較的簡単に達成できる成果です。」

ウェーバーは成長する過程で製造業の専門知識を身につけました。彼の父は小規模な製造業を経営しています。ただし、彼の教育は情報技術です。インダストリー 4.0 の実装から利益を得るには、製造分野の知識とデータ スマートの両方が必要であると彼は言いました。

「実際のプロセスを理解している人が必要です」と彼は言いました。 「そして、プロセスを理解している誰かがデータを見て、『これは想定されているようには見えない』と言うことができます。」

データが手元にあれば、ユーザーが処理したい量に応じて、可能性は無限大です。

ショップのオーナーが幸運にも、実際のデータ サイエンスのバックグラウンドを持つ人を持っている場合、彼は人工知能に挑戦することさえできます.

「データを価値のあるものにするために十分なデータを収集することが問題であり、データについてどのような質問をしたいかを知っているので、これを十分に強調することはできません」と彼は言いました。

もちろん、Weber のデータ関連のアドバイスは、新しいマシンと古いマシンの両方に当てはまります。スマート オペレーションのためのデータ マイニングは、両方に適用されます。