工場をスマートにする–ソフトウェアを製造するための7つの基準

インダストリー4.0は、製造業への抜本的な変更を先導し、それを実現しています。未来の工場は自律的に運営されています。人間の介入を必要とせずに、工場自体とそのプロセスを整理し、誤動作や問題を解決することができます。

スマートファクトリーの基盤は、関係するすべてのエンティティ（マシン、製品など）のインテリジェンスにあり、この基盤はソフトウェアによって実現されます。マシンのコンテキスト（つまり、マシンの動作に影響を与える可能性のあるすべての情報）を継続的に評価することにより、ソフトウェアは、特定の状況ごとにマシンが実行または開始するアクションを決定できます。このコンテキスト評価は、豊富な生産データと機械データに基づいており、その多くは今日の製造環境である程度生成されています。

知識をソフトウェアに変換する

それぞれの特定の状況でどのような行動を取る必要があるかについての知識は、一般に、製造プロセスのプロセスとルールを定義する製造の専門家にあります。これらのプロセスとルールを自動化できる場合は、マシン自体で実行することもできます。これを実現するには、プロセスとルールをソフトウェアで明示的にモデル化して、自律的な意思決定を可能にする必要があります。プロダクションアソシエイトの知識をソフトウェアに変換することは、進化的なプロセスです。生産が継続的に開発および最適化されているように、マシンが日常的に実行する必要のあるタスクの数と複雑さは着実に増加しています。結果として、タスクは時間をかけて教えられなければなりません。言い換えれば、知識は継続的に翻訳されなければなりません。

人間の専門知識の重要な役割

機械がすべてのタスクを独立して実行するという見通しは、多くの場合、人々が明日の製造業で時代遅れになることを意味すると見なされます。実際には、人々は明日の工場で単に異なる役割を果たします。一つには、彼らは未来の工場の創造者になるでしょう。もう1つは、監視と制御のタスクを担当することです。これらのタスクの多くは、たとえばハードウェアとソフトウェアの間の複雑なインターフェイスを処理するなど、すでに作業の一部を形成しています。これらのタスクの数は増え続け、将来的には、人々の仕事の大部分を占めることになります。

知識をソフトウェアに変換することは1回限りの作業ではなく、継続的なプロセスであることに注意することが重要です。機械、プロセス、製造自体が発展し続けるにつれて、新しい課題が定期的に発生します。多くの場合、これらの課題の解決策自体を自動化する必要があります。つまり、生産アソシエイトは、生産量、品質、およびコストを最適化する可能性を特定するのに最適な立場にあるため、開発プロセスにおいて引き続き積極的かつ重要な役割を果たします。彼らは、マシンがどのように機能するかを詳細に理解する専門知識を持っています。また、クリティカル状態に到達したとき、この状態に到達したことを示すパラメータ、およびマシンまたは生産ラインが直面している問題をどのように修正する必要があるかを正確に把握しています。 。彼らは常に真の製造の専門家になります。

製造の専門家向けのソフトウェア

一般的に言って、彼らの教育と経験の観点から、製造の専門家は必ずしも資格のあるプログラマーではありません。職務要件は将来変更される可能性がありますが、製造の専門家は形式手法を使用してルールとプロセスをモデル化した経験があるため、この現在の不一致によってスマートファクトリの開発が遅れることはありません。スマートマニュファクチャリングの開発を進めるために必要なのは、その活動をサポートするカスタマイズされたソフトウェアだけです。

出典：Bosch.IO製造の専門家向けに設計されたソフトウェアの7つの基準

適切なソフトウェアは、製造の専門家に知識をソフトウェアに変換するための最適なサポートを提供できます。以下は、製造の専門家のニーズに合わせて特別に調整されたソフトウェアツールが満たす必要がある7つの基準です。

1。複数のソースからのデータにアクセスする機能

実稼働環境では、毎日膨大な量のデータが生成されます。データは、生産プロセスが品質基準を満たしているかどうか、計画された出力が達成可能かどうか、またはマシンに誤動作が発生しているかどうかを明らかにすることができます。

出典：Bosch.IO複数のソースからのデータにアクセスする機能

2。知識を直感的に翻訳する能力

知識をソフトウェアに変換することは複雑なプロセスであり、現在、製造の専門家だけでは実行できません。製造の専門家が自分でプログラムコードを作成する機会が与えられれば、彼らは自分でコードを開発、テスト、適用し、結果を効率的に処理できます。

3。一般的なモデルのテンプレート

製造環境では、さまざまな方法を使用して、テストデータを評価し、異常を特定し、傾向を予測します。ソフトウェアを製造の専門家に最適に調整するには、製造の専門家の作業をサポートするドメインの専門知識を組み込む必要があります。

4。知識をリアルタイムデータに適用して検証する機能

製造の専門家のノウハウが実行可能ソフトウェアに変換されると、それをリアルタイムデータに適用できるようになります。これにより、専門家は、指定された知識が実際のデータに直面したときに望ましい結果を生み出すかどうかを確認し、必要に応じてソフトウェアを適応させることができます。

5。アソシエイトの関与

作成プロセス自体とその後のすべての段階の両方で、高度に自動化されたプロセスの制御を維持することが重要です。作成プロセスの鍵の1つは、関係者が自動的に評価される情報も確実に受け取れるようにすることです。

6。新しいマシンとデータソースの統合

未来の工場を開発することは進化の過程です。製造の専門家をサポートするように設計されたソフトウェアは、この進行中の開発プロセスを考慮に入れる必要があります。したがって、スマートファクトリの継続的で継続的な開発を促進するために、新しいマシン、センサー、およびデータソースをシステムに簡単に統合できる必要があります。

7。他のマシンやラインで利用できる知識

知識がソフトウェアに変換され、生産ラインでその機能が実証されたら、同じプラント内と他のプラントの両方で適切なプロセスやワークフローなどを介してこの知識を他のマシンやラインに転送し、再利用性。

将来の工場を作り、開発するために、製造の専門家は彼らのニーズに合わせたソフトウェアを必要としています。無料のホワイトペーパー「生産データのルールベースの分析–インダストリー4.0の中心にある製造の専門家」を読んで詳細を確認し、次の質問に対する詳細な回答を入手してください。

• 工場をスマートにするにはどうすればよいですか？
• なぜ人々がこのプロセスの中心にいるのですか？
• 製造の専門家向けに設計されたソフトウェアの詳細な基準は何ですか？
• 本番データのルールベースの分析は、このコンテキストでどのように役立ちますか？