機械データを活用したよりスマートで効率的な製造

機械データを活用した工場現場の最適化

自動化製造設備（CNC工作機械）、そしてそれを操作する人々は、あらゆる製造オペレーションの鼓動する心臓部であり、製造業者にとって最大級の資本支出を占めます。これらの機械は数百万ドルの価値があり、他業界より多くのデータを生成しますが、ロボティクスと自動化のあらゆる革新にもかかわらず、このデータは効率改善のために取得・分析されていません。

これらの機械はミリ秒ごとに数百のデータポイントを生成し、データ構造は機械ごとに異なります。このため、すべての異なる機械間でデータを標準化することが極めて重要ですが、特定の設備ではこれが困難です。

OPC-UAやMTConnectで標準化すれば簡単ではありません。これらのプロトコルに対応する機械はごく一部だからです。弊社には、DIYソリューションで自社資産からデータを収集し、標準モデルに変換しようとして、データポイントを一つひとつ、機械ごとに手動でコーディングし、数年を費やしたお客様がいます。これは初期価値を得るまでに数年のカスタム開発と統合を要し、製造業者にとってリソースのひどい誤配分です。

データから導かれるインサイトとアクションは、製造業者がビジネスを成長させ、競争上の差別化を図る基盤となります。今日、製造業者はプラントオペレーションデータを活用し、デジタル糸でビジネスプロセスを最適化・自動化する旅の様々な段階にいます。

MachineMetricsでは、プラントオペレーションからのデータが不十分で信頼できないことを旅の早期に発見する多くの製造業者と関わっています。機械資産から変換済み、または文脈化されたデータを取得する自動システムを持たない製造業者は、設備稼働率などの主要指標で満足のいくレベルで実行していると誤って信じていることがよくあります。現実には、弊社の平均的な製造業のお客様は稼働率28%からスタートします——認識されているより大幅に低いです。OEE、ダウンタイム、その他主要指標でも同様の不満足な統計が見られます。

手動データ収集の弊害

パフォーマンス認識が低調ながら膨らんでいる根本原因は、手動で取得されるデータにあります。手動データ取得は、不正確、操作された、または欠落したデータを生みがちです。継続的改善とイノベーションを推進しようとすると、この不安定な基盤は亀裂が入り崩れます。

一方、機械資産から自動的に取得・変換された正確なリアルタイムデータは、インサイト獲得と価値創出の確固たる基盤を築きます。もちろん、これは言うは易く行うは難しです。

機械データ収集の課題

製造業者はデータの価値を理解しています。効率的なデータ収集とデータを意思決定に活用できない大きな理由は二重です：

• 製造業者がテクノロジーを避けるか、時代遅れの慣行を続け、手動データ収集とその帰結を招いている。
• 製造業者が、自動リアルタイムデータ収集を成功裏に支える文化と技術インフラの構築における多くの障壁に直面している。以下でこれらの課題を説明します：

データの多様性

設備の種類が多数——旋盤、フライス盤、プラスチック射出成形、プレス、レーザーカッター、ロボティクス等——存在するだけでなく、それらのシステムからデータを取得するためのメカニズムによって、データポイントは非常に多様になります。これらの異なるシステム間でデータを分析する効果的なツールを提供するには、データを共通データモデルに変換する必要があります。各機械制御には独自のデータ収集メカニズムがあるだけでなく、その制御を使用する機械のファミリー、メーカー、モデル、さらにはその制御で動作するソフトウェアバージョンによってもデータポイントは異なります。

データ量

製造設備、特に離散製造設備は非常に複雑です。機械は協調して動作するコンポーネントの大規模システムであり、絶えず変化する数百の異なるデータポイントを生成します。アプリケーションによっては、100Hzや100KHzのレートでデータを取得する必要がある状況もあります。この情報を消費するプラットフォームは、システム内の複数レベルでデータを分析し、集約や計算結果のみで十分な場合に不要なデータの送信と保存を避けなければなりません。これらのシステムは、最も適切な場所——エッジとクラウドの両方——で複雑な処理を実行できる必要があります。

CNCの制御装置に直接接続すると、多様なデータポイントを含む大量の機械データが得られます。

データ速度

一部のシステムは低忠実度と高レイテンシでも価値を提供できますが、特定のIoTユースケースでは、効果を発揮するにはるかにリアルタイムなデータが必要です。エッジテクノロジーは、大量データを処理し、ミリ秒以下で意思決定し、機械やワークピースへの損傷を潜在的に防ぐために行動するために必要です。ジョブパフォーマンスへの可視化を提供するダッシュボードでさえ、低レイテンシから莫大な価値を得られます——遅れたり失敗したりしているプロセスに即座に注意を向けられます。

離散製造はさらなる複雑性をもたらします。これは離散製造プラントの機械の多様性から始まります。多くの工作機械メーカーが存在し、単一ブランドのみのプラントはありません。多くの異なる機械は異なる制御システムと通信プロトコルを持ちます。最新の制御を持つ新品から、制御機能が限られた20〜30年物の古い機械まで、ヴィンテージも様々です。これら様々なプラント資産への接続とデータ収集は、これらの機械のほとんどが、今日企業が注力するホリスティックな工場/エンタープライズワイドな分析ソリューションのためのデータ提供を想定して設計されていないことを考慮しても、大きな取り組みです。

機械加工データのソース

接続されたオペレーションの美しさは、製造業者が多数のソースからデータを収集・活用できることです。データが文脈化され関連性があれば、管理者はショップフロアのステータスとパフォーマンスへのより深い可視性を得られ、既存データのギャップを埋め、文脈を追加できます。

工作機械

最も価値ある生産データソースとして、工作機械はMachineMetricsによって文脈化されるデータストリームを提供し、リアルタイム生産ダッシュボード、レポート、通知に使用されます。ステークホルダーは、機械ステータス、アラーム、オーバーライド、負荷、回転数、送り速度を含む機械データにより、機械ダウンタイムイベントを即座に通知され、生産がスケジュール遅れているかを把握できます。

接続システム

生産データのギャップを埋め、文脈の追加レイヤーを加えるため、ERP、MES、CMMS、CAMなど、製造環境内の異なるシステム間でデータを共有することが有用です。

MachineMetricsは、外部ソースから情報を取り込むAPIを備えています。この機械データと運用データの組み合わせを活用し、インサイトを生成したり自動化を駆動したりできます。例えば、故障を示す機械データがCMMSでワークオーダーを自動的にトリガーできます。

オペレーター

各機械に常駐するMachineMetricsオペレーターインターフェースは、オペレーターが機械データに文脈を追加するコミュニケーションツールを提供します。これは機械ダウンタイム、アラーム、不良品などの「なぜ」を説明する不可欠なデータレイヤーです。

各機械にタブレットを設置することで、オペレーターは機械データに貴重な文脈を提供し、ダウンタイムイベントと不良品の理由を記録できます。

MachineMetricsによる機械データ収集自動化のアプローチ

製造業において、エッジは機械からデータを取得し、そのデータを共通データモデルに変換して分析を実行するために必要です。工場現場の多様な資産への接続を可能にするため、様々なPLCプロトコルをサポートする必要があります。また、よりシンプルな資産や、PLCから標準的な接続方法が利用できない場合に備え、センサーからのデータ取得もサポートすべきです。MachineMetricsは、ほとんどの標準産業プロトコルとそのニュアンスを開発・サポートし、多くの異なるCNC機械制御へのカスタムコネクタを構築してきました。

サポートされる標準プロトコル：

• OPC-UA
• MTConnect
• Modbus TCP
• Ethernet/IP

構築されたカスタム機械制御コネクタ：

• FANUC FOCAS
• Heidenhain iTNC530およびiTNC640
• Citizen M700
• Mitsubishi M70/M80
• Brother Speedio
• HAAS Serial
• Matsuura CNC（FANUC FOCASコネクタにカスタムアラーム追加）

レガシー機械の場合、シンプルなセンサーで接続すれば、機械の活動を判断し稼働率を報告するのに十分です。アナログ電流センサーがよく用いられ、Labjackを含む様々なデジタル/アナログ取得デバイスをサポートします。これにより、温度、振動、圧力の取得や、機械内リレーへの接続が必要なユースケースも可能になりました。

PLC/制御とセンサーの両接続はオンラインインターフェースで維持でき、データはIoTデータ専用に設計されたシンプルなスクリプト言語でフィルタリング、処理、変換可能です。

データは低周波（イベント変化時、または1サンプル/秒）でストリーミングできます。または、特定の制御とセンサーでは高周波（1000サンプル/秒）でストリーミング可能です。高周波データサポートには、この高レベルのデータ処理とストリーミングを支える独自のエッジテクノロジー構築が必要でした。

数千台の機械にエッジをスケールさせ、エッジソフトウェアをリモートで維持、アップグレード、サポートするため、MachineMetricsエッジプラットフォームは、お客様サイト全体でデータを収集するエッジデバイスをリモートで構成、アップグレード、管理するリモートデバイス管理を備えています。サポート技術者とお客様自身が、問題のトラブルシューティング、診断実行、ネットワーク設定、ファイアウォールテストをこれらの組み込みツールで実行できます。コモンランゲージインターフェース（CLI）がカスタム構築され、さらなる診断とサポートを提供します。このCLIでデバイスアップグレードも可能ですが、まもなくお客様自身でエッジソフトウェアをアップグレードできるオプションも提供予定です。

MachineMetricsエッジプラットフォームは、あらゆる設備からデータを容易に収集し、数分で実用的な機械インサイトを可能にする、セルフインストール可能なスケーラブルなソリューションを製造業者に提供します。

機械データ収集：スマート製造の基盤

CNC機械データ収集は、有線と無線の両ソリューションを含む多様な方法で機械を接続することから始まります。

データが収集可能になると、それは文脈化・標準化され、リアルタイムダッシュボードと通知、および深層分析のための履歴レポートで使用されます。しかし、これは始まりに過ぎません。

機械データはデジタル糸の基盤を表し、ビジネスプロセスの最適化と自動化のための無限のユースケースをエンパワーし、製造業者がビジネスを成長させ、競争上の差別化を図ることを可能にします。

しかし、機械データが提供する価値は、自動的に取得・変換された場合にのみ効果的に活用できます。

紙ベースやその他の手動ソリューションでこれに取り組んだお客様では、生産データが遅延し、不正確で、非文脈化され、簡易ユースケースを超えてスケールしないため、はるかに効果が低いことを確認しています。あるいはもっと酷く、ギャップに満ちていたり、存在しなかったりします。

一方、機械資産から自動的に取得・変換された正確なリアルタイムデータは、インサイト獲得と価値創出の確固たる基盤を築きます。

類似機械、ライン、プラント間でパフォーマンスを確信を持ってベースライン化できます。機械資産パフォーマンスは、社外の同種資産とさえ測定・比較可能です。

最終的に真実のバージョンは一つしかなく、機械は嘘をつきません。正確なデータ取得と変換、通知とワークフロートリガーによる可視化とアクション可能性の組み合わせにより、数ヶ月で稼働率パフォーマンスを15〜20%改善できます。

このデジタル糸を追えば、追加の文脈がどこで加えられ、このデータが他のプロセスとシステムでどう活用され、規模の効率化を駆動するかがわかります。

運用データ

生産の源泉は、ショップフロアの設備と人々の両方です。機械からのデータは自動収集されますが、オペレーターデータの影響についてはまだ議論していません。

各機械に設置されたタブレットで、オペレーターは機械データに文脈を追加でき、設備パフォーマンスのより深い理解が可能になります。

例えば、オペレーターはダウンタイムイベントの理由を記録できます。これにより、プラント管理者がダウンタイムを分析する際、プラントが経験したダウンタイム量の正確な把握だけでなく、ダウンタイムのトップ理由もわかります。不良品についても同様です。

オペレーターがタブレットインターフェースでダウンタイム理由を「壊滅的工具故障」として分類する例。

これにより、管理層は問題をより良く理解し、最も深刻なダウンタイムと不良理由を管理するより効率的なプロセスを開発できます。

さらに、この機械データとオペレーターからの文脈を組み合わせれば、特定のダウンタイムに基づく通知を実現し、オペレーターとメンテナンスチームメンバーにダウンタイムイベントを警告し、可能な限り速やかに問題を解決できます。

機械、人、システム

デジタル糸は、デジタルファクトリーの複数の構成要素を縫い合わせます。糸を追うと、機械データが製造業者が使用する他のシステムに影響し始めます。

機械データが自動的に収集されると、ERP、MES、CMMSなどのシステムに統合し、プロセスをより効果的に管理したり、統合データに基づいてより良い運用意思決定を下したりできます。

この重要性を示すいくつかの例：

エンタープライズリソースプラニングシステム（ERP）

製造業者は一般的にジョブとスケジューリングをERPで管理し、ジョブ標準とサイクルタイムの情報が格納されます。しかし、ジョブ標準とサイクルタイムが不正確である可能性が高く、これはジョブの期待ランタイムを大きく歪め、価格設定も歪めます——ショップは一般的に、所与の製品を加工するのにかかる時間ベースで価格設定するためです。

製造業者がリアルタイム機械データを収集していれば、サイクルタイムをERPで更新し、より正確な標準を開発し、価格設定が期待ジョブランタイムと整合するよう確保できます。これにより、製造リーダーはショップが引き受けられる仕事量と期待利益をより良く理解できます。

コンピュータライズドメンテナンスマネジメントシステム（CMMS）

機械と運用データを他システムで活用するもう一つの例は、CMMSによるメンテナンスの改善と自動化です。

設備メンテナンスには多くの戦略がありますが、ほとんどの製造業者は依然として反応型メンテナンスやカレンダーベースメンテナンス（機械メーカー推奨スケジュール）に依存しています。

反応型メンテナンスは大量のダウンタイムを招きます。カレンダーベースメンテナンス（予防保全戦略）は、不要なメンテナンス作業により高コストになりがちです。

高コストなカレンダーベース予防保全と、大量のダウンタイムと修理コストを招く反応型メンテナンスの「ちょうど良いゾーン（ゴルディロックスゾーン）」。

機械資産データとインサイトをCMMSに繋ぐことで、製造業者はメンテナンス戦略を反応型とカレンダーベースから、使用ベースまたは状態ベースへ変革できます。機械資産を起点とするデジタル糸なしでは、製造業者がCMMS投資から期待できる価値は大幅に減じられます。

機械データがあれば、メンテナンススケジュールを機械からストリーミングされる使用と状態データに合わせて最適化でき、このデータでワークフローをトリガーし、CMMSでワークオーダーを自動生成し、正しい担当者に機械状態、ダウンタイムイベント、アラーム、差し迫った故障などを通知して、可能な限り速やかに、あるいは故障発生前に問題を修正できます。

機械データのデジタル糸：インダストリー4.0を解き放つ

製造業者が生産データをより良く取得・変換するソリューションを導入するにつれ、彼らはより良いファクトベースの意思決定を推進できるだけでなく、データを活用してより良いプロセスを開発し、ショップフロアでの自動化を推進できるようになります。

機械データは、無限のユースケースを開き、生産データの基盤となり、製造業者に深い競争優位性を与えます。

MachineMetrics産業用IoTプラットフォームが、どの段階の旅においても——設備監視によるダウンタイムの迅速な特定から、高周波データ活用による機械故障の予測・防止まで——どのように支援できるか、喜んでお話しします。

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