IoTが金属加工にもたらす4つの実証済み効率化メリット

Internet of Things（IoT）は、商業セクターの運営方法に甚大な変化をもたらしました。産業用IoT技術のおかげで、企業は多くの課題を克服し、運用改善のメリットを享受できるようになっています。

同じことをする準備ができていなくても、特定の業界で何が可能かという事例を知ることで、テクノロジー投資への踏み切りを後押しできます。ここでは、IoTがいかに金属加工の効率を改善できるかを詳しく見ていきます。

1. 溶接品質パラメータとその他の貴重な詳細の可視化

IoTソリューションは、金属加工プロセスのすべての段階でリアルタイムデータを収集することに優れています。どの側面が期待通りまたは望ましい結果を示し、どこに改善の余地があるかを検証できるため、ワークフロー全体がより効率的になります。

IoTベースの溶接監視により、スプレッドシートや手作業のドキュメントを見て品質指標を評価することから脱却できます。代わりに、IoTセンサによるデータ駆動型の溶接監視では、収集と可用性の間にほぼ遅延なく、溶接点のデータを収集して処理・分析できます。関連情報をモバイルデバイスに送信して簡単に閲覧することも可能です。

これらのセットアップは、溶接品質の詳細を提供するだけでなく、稼働中の溶接ステーションの数、それらのパラメータ、特定のシフト中にショップフロアで作業しているオペレーターなどを確認することもできます。これにより、施設の全体的なアウトプットを把握しやすくなります。

一部の溶接企業は、金属加工効率の改善を望む顧客向けにIoTソリューションを提供しています。ESABはテクノロジーパートナーと協力し、溶接工場が生産性低下の理由を特定するのに役立つ3つのクラウドベース製品を開発しました。

そのうちの一つはMIG溶接向けで、顧客が設備稼働率を平均20%向上させるのに役立ちました。作業者が溶接以外の作業に費やす時間を減らし、溶接作業に費やす時間を増やしました。別のIoTツールは、各溶接機にデジタル化された指示を送信し、技術者が溶接完了に必要なパラメータを把握できるようにします。この情報も生産性向上に寄与しました。

2. レーザー切断における材料選定の改善

成功する金属加工プロセスの最初のステップの一つは、材料の特性を把握することです。降伏強度、引張強度、耐食性、延性といった側面は、選定プロセスで考慮する必要があります。これらは総合的に、その金属が加工に適しているか、結果がどう見えどう機能するかを決定します。

レーザー切断機は、扱える材料の範囲が広いため、最も汎用性の高い加工ツールの一つと見なされています。金属以外にも、木材、プラスチック、紙などにも対応します。MITの研究者たちは最近、IoTがレーザー切断オペレーターのさまざまな材料への取り組みへの自信をどう高められるかを示しました。彼らはセンサを搭載したプラットフォーム、適切に「SensiCut」と名付けられたものを作成しました。これは従来のレーザー切断機のアドオンです。

この革新は、接続センサ、ディープラーニング、スペックルセンシングと呼ばれる光学分析技術を組み合わせ、レーザーが材料表面の微細なディテールを捉えられるようにします。チームは、このソリューションが廃棄物を削減し、特定の材料の取り扱いに関する具体的な指示を提供し、望ましくない結果を防ぐための微細な調整を自動的に行えると述べています。

このプロジェクトに取り組んだ博士課程のムスタファ・ドーガ・ドアン氏は次のように説明しています。「標準的なレーザー切断機をレンズレス画像センサで拡張することで、工房でよく見られる視覚的に類似した材料を容易に識別し、全体的な廃棄物を削減できます。これは、視覚的に別のタイプと類似していても、材料のミクロンレベルの表面構造——これは独自の特性です——を活用することで実現します。それがなければ、大規模なデータベースから正しい材料名を推測するしかありません。」

研究者たちは38,000枚以上の画像を使用して、ツールが30種類の異なる画像タイプを区別できるようにしました。システムは、有毒な炎を発生させる材料を切断しようとする前にユーザーに警告することもできます。チームは今後、作業の後期フェーズで材料の厚さを測定できるようソリューションを拡張する計画です。

3. 機械ダウンタイムの削減

産業用IoTは、機械が突然故障してワークフローを混乱させる問題を防ぐこともできます。ある研究によると、設備監視により、2025年までに世界の生産性を最大25%向上させられる可能性があります。

金属加工機械の故障は、納期遅れや、特定シフトで作業できる技術者数の制限を招く可能性があります。そして、何が原因で設備が稼働不能になったかにより、交換部品の到着や専門技術者のサービス予定を数日〜数週間待つ必要が生じるかもしれません。

IoTセンサは、異常を示す、または合併症を防ぐためにメンテナンスが必要であることを示す運転詳細を収集することで、これらの課題を防止できます。ある企業は、リアルタイムの設備データをサービス技術者に送信するIoTソリューションを持っています。顧客が問題に遭遇して技術支援を必要とする場合、設備プロバイダーはすでに問題の範囲に関する重要な情報を持っています。

金属加工業者は、センサデータを用いて、どの機械が最も頻繁にダウンタイムを経験するか、問題にパターンがあるかを追跡できます。その情報は、設備をいつ交換するか、特定のメンテナンス対策をより頻繁に実施して設備停止を防ぐかといった意思決定を形作るのに役立ちます。

4. 生産環境の異常防止

推奨パラメータから外れる単一の側面が、金属加工効率に悪影響を及ぼす可能性があります。生産を停止して問題を修正する必要が生じるかもしれません。しかし、理想的なシナリオは、工場の操業停止が唯一の選択肢になる前に、個人が問題に気づくことです。

産業用IoTの金属加工への応用例として、オーステンパーと呼ばれるプロセスの改善に取り組んだ企業があります。これは、鉄系合金を高温炉を通過させることで硬化させるものです。このプロセスを経た部品は、疲労耐性が高く、衝撃への耐性が向上します。したがって、車両のトランスミッションに入るスラストワッシャーなどのコンポーネントに適しています。

炉を通過した後、部品は正確な温度に保たれた塩浴に浸されます。ニッケルチタンベルトが各フェーズを通じて部品を搬送します。コンベアがアライメントから外れると、技術者は生産を停止して問題に対処しなければなりません。しかし、それには炉が冷えるまで最大36時間待つ必要があります。

スマートセンサは、ベルトの位置がパラメータ外に出たり、その他の異常を示したりした場合に、工場管理者にリアルタイムアラートを送信します。この情報を得ることで、機械の停止が唯一の選択肢になる前に是正措置を講じることができます。

産業用IoTが加工効率を促進

施設が金属加工効率の短期的または長期的な低下を経験する原因は数多くあります。IoTセンサが即効性のある解決策を保証するわけではありません。しかし、ビジネスアウトプットを妨げる要因をより迅速に対処できるよう、より良い可視性を提供します。リアルタイムデータは、従業員トレーニング、設備交換、異なるメンテナンススケジュール、またはその他の解決策の中から、最も効果的なものを決定するのにも役立ちます。