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Industry 4.0の時代に対応
Industry 4.0の時代に対応するスマートなマニュファクチャリングを実現
過去数年間にわたる技術の進歩は、製造業界に多大な影響を与え、スマートファクトリーとして一般に知られている現象を引き起こしています。スマートファクトリーの核心は、データ収集であり、生産および組立ラインにおける多くのセンサー、モーター、ロボットなどに大きく依存しています。
スマートファクトリーが製造業の未来としてうたわれているのには正当な理由があります。製造業者は、厳しくなるグローバル競争、より短い製品サイクル、変化する顧客の要望に対処しなければならず、これらすべてが生産スケジュール、効率性、利益率に圧力がかかっています。柔軟性、効率、およびスループットを向上させるには、データ収集を可能にするデジタルコネクティビティがこれらの目標を達成するための鍵となります。この記事では、製造現場でのスマートマニュファクチャリングの利点を説明するために、マスカスタマイゼーション、予知メンテナンス、リモート監視の3つのアスペクトに焦点を当てます。
マスカスタマイゼーションの実装
今日の消費者は、カスタマイズされたオンデマンドで入手可能な製品を望む傾向にあるため、製造業における大量カスタマイゼーションへの移行が推進しています。さらに、マスカスタマイゼーションは、大量生産品の価格で個別のカスタマイズされた製品を顧客に約束します。マスカスタマイゼーションを実現するために、顧客のカスタムオーダーは、ERP (Enterprise Resource Planning) システムまたは他のスマートアプリケーションにインテリジェントに統合され、必要に応じて上流の材料をオーダーできるように在庫システムとマッピングされます。これらのシステムとアプリケーションは、その後、APS (Advanced Planning＆Scheduling System) とMES (Manufacturing Execution System＝製造実行システム) /SCADAシステムに接続して標準化、大量生産、カスタム生産、混合モデルの生産を開始します。
マスカスタマイゼーションは、標準化された製品とカスタマイズされた製品の両方をサポートするために、いくつかの異種のスマートマシンで構成されるスマート生産ラインを通じて実行されます。ファクトリー機器をスマートセンサー、PLC/エッジコンピューター、MESに接続することで、現場の機器は、ユーザー/OEMが開発したプログラムをダウンロードして、自動チェンジオーバーコマンドに従ってインテリジェントな手順を実行することができます。この結果、生産プロセスでの中断を最小限に抑えられビジネスを継続できます。
一般的に言って、相互接続されたファクトリーのシナリオとしては、製品IDなどのデータを抽出するために、ファクトリー機器に接続されたシリアルデバイスサーバーと有線またはワイヤレスの産業用ネットワーキングデバイスが必要になります。次に、ワイヤレスアクセスポイントやイーサネットスイッチなどのネットワークハードウェアを使用して、情報をMES/DNC (Direct Numerical Control) サーバーに転送します。MES/DNCは、ネットワークを介して接続されている各ファクトリーのマシンに切り替えコマンドとGコードを転送します。このプロセスにより、CNCマシンとロボットはより多くの情報をダウンロードしてアダプティブなスマートマシンになり、効率的にタスクを実行することができます。
最適なスマートマシンは、同じベースマシンプラットフォーム上の異なるプロダクションモジュールを使用して、状況に応じて臨機応変に自分自身の再構成のチェンジオーバーを実行することができます。システムのダウンタイムを削減し、生産効率を高めるためにサイズとフォーマットの変更をコンスタントに適応することができます。この適応型インテリジェンスを有効にすることで、生産ラインは稼働し続け、次のオーダーを生産し続けます。しかし、混合した生産シナリオでは、MESは、限られたコンピューター機能を使い、より多くの調整コマンドを処理する必要があります。この余分な負荷を軽減するために、エッジコンピューターはMES (プロダクションループの) の部分的な意思決定を処理する上で重要となる役割を果たします。エッジコンピューターは通信の待ち時間を減らし、MESコネクションがドロップオフされた場合に、ループの生産プロセス全体を自律的に実行することで生産に対するあらゆるリスクを防止します。
予知メンテナンスとリアルタイム監視
自己監視は、マシンがメンテナンスや修理が必要かどうかを検出するために自己テストを実行することを可能にする内蔵テスト (BIT)メカニズムです。一般的なテストは、温度、電流、電圧、モーターのトルク、または通信品質のためのものであり、たとえば、ロボットアームのトルク出力の低下またはCNCモーターの過熱/振動などがあります。しかし、潜在的な問題を特定した後でも、技術者の接近性が制限され、運用時間中にサイトで問題を確認するためにコストがかかる可能性があります。さらに、企業の管理者は資産の運用パフォーマンスとその可用性を監視できるように、システムのオンラインが必要となります。
マシンデータを収集し、システムをクラウドに接続することにより、ファクトリーおよびマシンのリモートリアルタイム監視とリモートメンテナンスが可能になります。マシンのパフォーマンス、システムステータス、そしてさらに重要なハードデータを完全に透過することにより、管理者は現在のマシンのパフォーマンスの維持を追跡することができます。オペレーターは、許容範囲外のパフォーマンスの変動を予測するために同様のマシンの履歴データを見ることができます。ソフトウェアエンジニアはこの豊富なデータを使用して、アラームごとの発生に基づいて数学モデルを構築してマシンの故障を予測できるため、オペレーターが積極的にメンテナンススケジュールを立て、平均修理時間 (MTTR) を改善し、ダウンタイムや修理による利益損失を軽減します。また、このリアルタイムの情報とリモート接続されたメンテナンスソフトウェアとを組み合わせることで、オペレーターはコストのかかる問題が発生する前に、マシンをリモートでメンテナンスサービスを実行することができます。この知識を承知の上で、ダウンタイムを回避するために、ピークの稼働時間外に到着するようにスケジュールを組むことができます。
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