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スマート製造現場の構築とシームレスなインテリジェント製造への移行方法
質問集｜スマート製造現場の構築とシームレスなインテリジェント製造への移行方法製品開発から人と機械の協働に至るまで、効果的な品質管理はスマート製造に不可欠です。 生産メンテナンスコストを削減し、製造ラインの効率を向上させるためには、設備のインテリジェント化が製造業のアップグレードと変革の重要な前提条件となります。
導入の動機
スマート製造の第一歩
インテリジェントな製造現場の構築
スマート製造には、
・生産のスマート化
・設備のスマート化
・エネルギー管理のスマート化
・生産供給管理のスマート化
などが含まれ、これらを総称して「インテリジェントな製造現場」と呼ぶことができます。
製品開発から人と機械の協働に至るまで、効果的な品質管理はスマート製造に不可欠です。
生産メンテナンスコストを削減し、製造ラインの効率を向上させるには、設備のインテリジェント化が製造業のアップグレードと変革の重要な前提条件となります。
生産ラインの稼働率を向上させ、ロス率を削減し、製品品質の一貫性を確保するにはどうすればよいのでしょうか？
インテリジェントな製造現場を実現することで、企業は一部の設備を統合・監視し、設備データを基に機械品質を調整し、技術者が生産ラインを最適化し、全体のデータを統合できます。
スマート製造の第一歩は、インテリジェントな製造現場の計画を立て、設備のスマート化を促進し、スマート製造環境と細部を長期的に監視することです。
よくある課題
インテリジェントな製造現場管理で発生する問題とは？
インテリジェントな製造現場を効果的に管理したいですか？
製品の廃棄率を下げたいですか？
多くの回転装置やロータリーマシンの監視が困難ですか？
効率的な設備管理を行いたいが、問題の特定が難しいですか？
CNC 工作機械やロボットアームは高価ですが、付属の監視ソフトウェアの機能が不足していますか？
スマート製造におけるインテリジェントな製造現場管理の課題の1つは、ユーザーが設備の問題点を把握できず、機械設備が誤った環境で長期間稼働し続けてしまうことです。
例えば、製品の歩留まりを向上させたいが、実際のデータがなく、どの製造プロセスが製品のロスを引き起こしているのか特定できない場合があります。
また、新しい設備を急速に入れ替えるのではなく、半自動生産ラインを維持しつつ、実際の応用を通じてスマート化を進めたいと考えている企業もあります。
精密機械を購入した際に、他の機械の振動が製造プロセスに影響を与えるかどうか分からない場合もあります。
さらに、単一の工場内に複数の種類の機械があり、異なるサプライヤーから提供されているため、各機械のデータが統合できず、相互に活用できないケースもあります。
新しいスマート製造時代を迎えながら、導入期間を短縮できますか？
Gootechは、さまざまな設備、工場の特性、予算計画に応じたインテリジェントな製造現場管理のプロフェッショナルプランを提供します。
複雑で膨大なデータを簡素化し、視覚化することで、ユーザーが迅速に製造現場の状況を把握できるようにします。
また、オリジナルのデータを保持し、ユーザーが自由に活用して生産プロセス設計の改善に役立てることも可能です。
実施方法
1. インテリジェントな現場の最優先事項：スマート機械
スマート機械 – 工作機械の知能化
製造業は台湾の経済発展を支えてきました。
インダストリー4.0の到来により、産業転換の波が押し寄せていますが、それでも製造業は依然として産業高度化の中心です。
工作機械は国の製造業の実力を示す指標であり、台湾では数少ない完全に独自技術で発展してきた産業の一つです。
台湾の1人当たりのエンジニアリング機械の生産額は、スイスに次いで世界第2位を誇ります。
世界の産業環境が変化する中、台湾の工作機械企業の発展の鍵は、機械をいかにスマート化し、付加価値を創造するかにあります。
まずはスマート機械を実現し、それをインテリジェントな現場へ統合し、最終的にはスマート製造へと発展させていきます。
インダストリー4.0時代では、スマートマシナリーが登場しました。 スマートマシナリーとは、さまざまなインテリジェント技術要素を統合し、従来の機械設備に故障予測、精度補正、自動パラメータ設定、および自動スケジューリングなどのスマート機能を備えさせることを指します。 中小規模の製造工場にとって、工作機械に各種センサーを搭載し、機械データを取得することで、設備稼働率を向上させ、機械自体の機能を強化することができます。
VMS-PM 設備動態解析装置
VMS-PM 設備動態解析装置
インテリジェント工作機械
実行方法
2. スマート工場の基盤システム: IIOT工業用IoT
スマート製造に不可欠な工業用IoT
スマート製造におけるスマート工場の自動化設備では、モーター、ポンプ、蒸気タービンなどの大量の回転装置が不可欠です。
これらの伝統的な設備は数が多く、種類も多岐にわたり、工場の運営を支える重要な役割を果たしています。
工場の巡回検査員は、定期的に特定の時間と場所で点検・保守を行う必要があります。
IIOT（工業用IoT） を導入することで、遠隔監視が可能になり、巡回検査の作業時間を大幅に削減することができます。
スマート工場のシステムは複雑であり、プロセス監視においては、IIOT（インダストリアル・インターネット・オブ・シングス）を活用することで、包括的なデータ連携と監視を実現できます。 IIOT（インダストリアルIoT） は、データベースに蓄積されたデータを活用した予測診断を可能にするだけでなく、設備の予知保全計画を実施できます。この予測診断機能により、設備メーカーは機器の状態を把握し、メンテナンスのスケジュールを立て、事前に部品を準備することができます。さらに、工場内の安全管理やメンテナンスの問題についても、IIOTを活用した長期監視管理が可能になります。
無限。工業用IoT
実行方法
3. スマート製造のコア: 機械学習とAI人工知能
機械学習とAI人工知能を活用し、スマート製造へ
スマート製造が生産ラインを本当に知能化するには、単に自動化生産ラインや工作機械の知能化にとどまらず、機械学習とAIを導入し、設備が自ら学習して人的介入を減らし、生産ラインを自動最適化する必要があります。
AI（人工知能）の急速な発展とともに進化するインダストリー4.0の時代では、複雑な機械動作の処理、製造プロセスの簡素化、生産能力の向上、製品品質の維持など、さまざまな産業ニーズが求められています。高性能な測定システムとAI分析を活用することで、各種設備の問題を迅速に診断・解決できます。
機械学習技術の導入により、大量のデータを機械に入力し、特別なアルゴリズムを用いてデータを分析できます。これにより、機械が学習し、判断を下し、将来の事象を予測する能力を持つようになります。
繰り返し発生する機械的動作の判別に関する問題は、VMS-ML 機械学習インテリジェント監視システムの高性能な測定機能を活用することで解決できます。このシステムは、動的な機械信号を学習し、AIベースの計算パラメータを提供するため、製品開発やテスト担当者がデータを基に検証・評価試験を行うことが可能です。これにより、生産ラインのプロセス最適化が促進されます。
VMS-ML
リアルタイムでの不良品検出
工場のスマート化を支援
デジタルトランスフォーメーションソリューション
多くの中小企業は、企業のアップグレードと変革において課題に直面しています。その主な問題は、資金不足と管理の難しさです。
まず、オートメーション設備を導入するための大規模な予算がないことが挙げられます。次に、データ管理システムの導入に対応する能力が不足しています。
スマート製造時代において、デジタルトランスフォーメーションは避けられない道ですが、必ずしも多額の投資が必要なのでしょうか？資源が限られた中小企業向けに、よりシンプルで負担の少ないアップグレードソリューションはあるのでしょうか？
デジタルトランスフォーメーションソリューション
#デジタルトランスフォーメーション #IoTEMS スマートエネルギー管理システム
企業は、持続可能な社会を支援するために、製造プロセスでカーボンニュートラルまたは排出削減目標を達成することが求められています。そのため、効果的なエネルギー管理は持続可能な生産目標を達成する上で重要な要素となっています。
出典: オンラインニュース、台湾水素・燃料電池パートナーシップ、テクノロジートレンド、ウィキペディア
