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2015年3月16日
ボーダレスなものづくりのためのIoT基盤技術とその国際展開
名古屋製作所 FAシステム第二部工学博士 楠 和浩
日本機械学会 No.15-8生産システム部門研究発表講演会2015
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1.ものづくりの将来像
2. FA統合ソリューション e-F@ctory
3. 今後の展望と技術課題
一歩先行く未来の工場へ。
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1.ものづくりの将来像
一歩先行く未来の工場へ。
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諸外国と当社の動き
Industrie4.0 IIC
SMLC
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当社の取り組み
日経ビジネスオンライン(2015.1)より記事引用※当社名古屋製作所 工場取材
日経テクノロジーオンライン(2014.12)より記事引用Factory2014 基調講演内容
その他、NHKでも当社FAの取り組みついて放映済み
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データ収集技術 データ解析技術データ通信技術
センシング 人工知能
シミュレーション
高速通信
機器間通信 効率的な収集
ICTの進化、情報インフラの進化として以下が挙げられます
環境の変化に対応して進化する「ものづくり」
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デジタル空間を活用した「ものづくり」
製品開発・設計
試作・評価
生産・試験
梱包・出荷
工場の工程
分析
市場情報
これ以外にも【営業情報】市場・環境情報から需要予測⇒生産指示 【販売情報】最適調達【物流】最適運搬、キャリア手配 【保全】寿命予測、傾向管理、予防計画保全
・3Dプリンタ・評価データの蓄積・不具合の分析、フィードバック
・3Dデザイン・バーチャルリアリティ・信頼性予測・シミュレーション評価・工作性評価
・自動化・モニタリング・品質分析、フィードバック・設備予防保全・消費エネルギー管理
・自動包装/発送・配送計画立案・個別識別・トレーサビリティ
デジタル空間の活用で各工程の効率化、期間短縮が期待できます
・市場情報の収集
・傾向予測
デジタル空間
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デジタル空間だけでは理想へは近づくが、完璧にはならない
◆ 現実と仮想空間のギャップは「人」でしか埋められない
◆ 更なる品質の追求は「人」しかできない
◆ 改善ポイントの探求は「人」しかできない
デジタル空間上のシミュレーションされた設計データを「現実」に落とし込むのは「人」しかできません。 「人」はデジタル空間で最適化されたモノをうまく活用して最適なものづくりを運用していきます。
デジタル空間 現実
人が機械で実現する次世代のものづくり
設計データの落とし込みと調整・改善
デジタル空間で構築された最適データをロボットシステム、人に供給
予期できない「気付き、経験、ノウハウ」のフィードバック
(現場知)
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2. FA統合ソリューション e-F@ctory
一歩先行く未来の工場へ。
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開発・生産・保守の全般にわたる「トータルコストの削減」を図ることを最大のコンセプトに、高度な技術と情報を活用し、工場の最適化を図ることで、ものづくりの将来を支えます。
・生産現場データをリアルタイムに収集
・FAで収集したデータをICTシステムへシームレスに連携
・ICTシステムによる分析・解析結果を生産現場にフィードバック
~ FA統合ソリューション ~
基本コンセプト
< による生産現場の最適化実現>
当社の取り組み
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FA統合ソリューション生産現場の見える化による「生産性」「品質」「安全性」「環境性」の向上を実現し
企業のTCO削減、企業価値の向上を支援します
*TCO:Total Cost of Ownership
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コントローラ製品群
駆動製品群
省エネ製品群
メカトロニクス製品群
ERP
CAD
SCM
SCADA CAM
シミュレータ
生産現場
FA-ICTインタフェース
ICTシステム
工場の生産・品質・安全に関わる全てのシステムをネットワークで有機的に結合しどこで何が起きているかを可視化し、そのデータを使って最適な経営を実現します
分析・解析
製造現場のリアルタイムな情報収集
フィードバックFA-ICT情報連携製品群
FA-ICT連携
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生産現場で起きている事象を迅速に・正確に・効率的に
収集する手段が必要
PLM各種ツールと連携する手段が必要
実現要素
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生産現場で使用される各種装置・機器には、現場の特性によって様々なエンジニアリングツール(開発環境、モニタツール等)が存在しかつ、様々なFAネットワークにより接続されています
統合ソフトウェア(iQ Works) とシームレス連携プロトコル(SLMP)により統合環境を実現します
生産現場側の課題と解決策
CAD Simulator エンジニアリングツール
EZSocket
CAM
CSP+
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高速・大容量通信を実現する
瓶詰め工程
梱包工程
制御情報(ネットワーク型共有メモリ)
生産指示情報製造情報、品質情報(メッセージ通信)
=メッセージ通信(トランジェント通信)
=共有メモリへのリードライト
大量の品質情報、製造情報が発生しても、制御情報の伝送に影響を与えません
生産現場で発生する膨大な制御情報、品質情報、製造情報を、1Gbpsの高速・大容量通信でリアルタイムに処理します
ライン、装置、機器をつなぐFAネットワーク
現場の制御・生産・品質情報の「見える化」を実現し、簡単に分析できます
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デバイスレベル
CC-LinkAnyWire ASLINK
CC-Link Safety
I/O制御 安全制御 モーション制御
SSCNET
コントローラ分散制御
CC-Link IE Field
情報通信
CC-Link IE Control
Ethernetコンピュータレベル
コントローラレベル
シームレスな情報連携
SLMPSLMP(SeamLess Message Protocol)は、各種ネットワークの種別や階層を意識せずに、
機器間をシームレスに通信可能な共通プロトコルです
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■ 直接連携■ ネットワーク故障処理:バッファメモリ:自動リフレッシュ
■ 収集時間情報の自動設定
データベースORACLESQL Server …etc.
ICT連携技術
ERP、MES、スケジューラ、シミュレータなどICTシステムで稼働するアプリケーションは多種多様です
ERP CADSCMSCADA CAMシミュレータ
ERP
CAD
SCM
SCADA
CAM
シミュレータ
拡張性・汎用性の観点からこのアーキテクチャは採用見送り
MES
MES
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生産現場の情報収集(FA→ICT)、情報システムからの展開(ICT→FA)をパソコンレス・プログラムレスで実現。
情報連携製品群
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各分野で豊富な経験と技術を有するパートナー集団
e-F@ctory Allianceについて
課題に精通したパートナーが最適解を提案します
収集・分析・管理に必要なソフトウェアを提供
計測・制御に必要な機器を提供
生産現場の構築・運営をトータルに支援
SIパートナー ソフトウェアパートナー
機器パートナー
参加企業:277社(国内外合計 2014/10月末)
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e-F@ctoryコンセプト発表
2003
2000
2003
2005
MESインタフェースユニット
2006GOT-MES
C言語コントローラ
2007
2008MESインタフェースIT
2006
2008
20112014
モデル工場
【2005年】名古屋【2010年】福山【2012年】可児【2013年】群馬【2013年】中国常熟
の歴史
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e-F@ctory化モデル工場
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サーボモータ製造ラインでのe-F@ctory導入効果
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設備異常情報
102.9
35.7
51.7
10.6
4.9
合計
7.87.8・・・9.37.8合計
6.71.5・・・2.02.5計画停止他
1.06.1・・・5.14.7稼働時間
0.00.0・・・1.70.2ドン停
0.10.2・・・0.50.4チョコ停
2726・・・119/10
設備稼働率が180%に向上
設備の異常データをデータベースに蓄積、トラブル発生時の履歴を見える化し、停止原因の早期対処を実現します。
MES 稼働管理システム
停止履歴リスト
原因を分析
導入事例① 設備稼働率向上
工程A 工程B 工程C 工程n
•稼働情報
•異常情報
•生産情報
生豆受入・仕込 焙煎 粉砕 包装
食品加工工程
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不具合発生の早期検出と検査基準の最適化。品質ロス50%ダウンを実現。
導入事例② 品質向上とトレーサビリティ
試験データ
試験データをデータベースに蓄積、リアルタイムに試験結果を判定、不具合の早期検出・流出防止を実現します。また、蓄積された試験データは、トレーサビリティに活用します。
MES 品質管理システム
品質データ履歴
1.96
1.98
2
2.02
2.04
2.06
2.08
誘起
電圧
(mV/rp
m)
規格値
変化点
不良多発
原因を分析
計測器A 計測器B 計測器C 計測器n
•計測値
•出力値
•検査結果
電子機器メーカ製造工程
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エネルギーコスト10%ダウン。
時間単位の消費電力量と生産実績をデータベースに蓄積、原単位の見える化します。原単位の悪化箇所について調査を実施、原因を取り除くことで原単位を改善します。
導入事例③ エネルギー原単位の改善
エネルギー情報
MES エネルギー管理システム
エネルギーデータ履歴
原単位悪化
GOTによるムダの見える化
工程A 工程B 工程C 工程n
•稼働情報•消費電力•生産情報
前処理 電着 シーリング 検査
自動車メーカ塗装工程
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全世界で100社、5,000件以上のe-F@ctoryシステムが稼働中
(グローバル化、海外工場進出加速)
自動車、太陽電池、二次電池、精密機器、半導体、食品、金属加工 etc..
様々なお客様にご支持頂いております
適用事例
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3. 今後の展望と技術課題
一歩先行く未来の工場へ。
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総合解析/最適管理リモート診断
IoT、Big Data対応 アーキテクチャ
ICT系の会社が提唱する Big Data に対するアプローチ方法は製造現場にはフィットしにくい
●生産現場で発生するデータが多種多様
(バラバラな周期で多くの設備でデータが発生)
●発生するデータの意味や相関関係の理解には現場知識が必要
生産現場での一次データ処理を実現するe-F@ctoryのデータ処理アーキテクチャが最適
キーワードは・・・
ローカル解析/最適生産品質管理
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■ IoT技術を活用した生産設備向け予防保全システム開発
■ 9月29日 米国インテル社と共同でプレス発表を実施
(http://www.mitsubishielectric.co.jp/news/2014/0929.pdf)
■ インテルの半導体製造ライン(マレーシア)で13年から試験稼働させ歩留り向上などで年間コストを約9億円削減
MES
データ分析ソフトウェア
(Revolution Analytics社製品)
プロセスデータ計測監視
(日本電能製 CIMSNIPER)
データ一次処理
指示
指示
各種センサ
データ
指示+センサデータ
応用例 (生産設備向け予防保全システム)
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いつでも、どこでも必要な情報が手に入る
機械設備の稼働状況のリモート監視や保全員に対する作業指示の実現
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セキュリティの懸念
・仕組み(機能)と規則(オペレーション)
・外部からの攻撃と内部からの攻撃
・コストパフォーマンス
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リアルタイムな設備データの収集・分析
リアルタイムな生産データやエネルギーデータの収集・分析により生産の効率化(JIT)を実現
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ビッグデータの扱い
・(そもそも)ビッグデータに成り得るか⇒同じ製品を作る工場でも中身が違う⇒同じ装置でも使われ方が違う
・データの所有者は誰か
・データ処理の恩恵を受けるのは誰か
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市場や情勢の変化に迅速に対応できるように一連の企業活動と生産活動がシームレスに連携
生産性・品質向上、製品価値向上、省エネによる社会貢献で企業価値の向上を実現
生産フェーズから産業全体へのシフト
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バリューチェーンへのアプローチ
生産・製造
設備
製造実行システム(MES)
コントローラ
各種FA機器
ERPソフトウエア(業務計画・生産管理)
生産監視制御(SCADA)
製品設計 生産設計
3D-CAD/CAM/CAE
デジタルマニュファクチャリング
運用・保守
データ分析サービス
SCM 生産システム
SCADA: Supervisory Control and Data Acquisition, SCM: Supply Chain Management , ERP: Enterprise Resource Plannning, IoT: Internet of Things
IoT・データ分析連携強化
製品設計・生産設計(+α)連携強化
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コントローラネットワーク
フィールドネットワーク
生産 (制御)
生産管理・品質管理
設備
保全
付帯
設備
管理
例えば工場内だけを考えても…
モデル化
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4つの視点からの構成管理
ネットワーク上の位置
地図上の位置
工程上の位置
時間上の位置
■ ネットワーク番号■ ノード番号
ステータ生産ライン
モータ生産ライン
ロータ生産ライン
機器リスト
■ 工程名■ 機器識別番号
ステータ生産ライン
モータ生産ライン
ロータ生産ライン
t
■ 管理名称■ 機器識別番号
2F1F ■ 場所名
■ 機器識別番号
位置情報の管理
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標準化団体による標準化(業界規格)
国際機関による標準化(国際規格)
国家による標準化(国家規格)
工場の現場では、様々な機器・センサなどが必要
案件対応でインタフェースを決めるのは効率が悪い
1社だけで全ての機器・センサを用意することは不可能
関係する会社が集まって標準化を実施して効率化
ビジネスのグローバル化
WTO/TBT協定発効により国際標準に対する対応が必須
出来た標準を使うか、標準自体を創るか(欧米は戦略的に国際標準化に取組み)
業界規格を国際標準に
新興国:社会インフラに対する投資が先行(入札)
国家規格が調達基準
WTO/TBT協定により国際標準がある場合には国内標準はそれに準じる必要性あり
国際標準と共に各国標準を取得
標準化の背景 (CC-Linkを例にして)
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基本は、人材育成 (技術力・交渉力) と 組織(仲間)作り
技術進歩と標準化の速度差
技術(特にIT技術)は日進月歩 標準化(特に国際標準)は年単位
まずは標準化団体(ex.CC-Link協会)で規約化して推進
市場の技術レベル
標準化に採用される技術は、必ずしもグローバルで共通な技術ではない
「品質や性能に関する考え方」 や 「部品調達の容易性」 など色々違う
コンフォーマンス(仕様適合性)試験で差を付ける必要あり?
仕様のオープン性とセキュリティ
仕様が公開されている = 基本的には誰でも作ることができる
ネットワークなどシステム全体に係わる技術でも同じ セキュリティリスク
セキュリティに関する仕様の追加 (アルゴリズム)
標準化に対する問題意識・課題 (私見)
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e-F@ctoryのスコープを広め、機能を高め、パートナの皆様と共に進めて参ります
ものづくりを推進する今まで蓄積されたノウハウを活用し、ものづくりの将来像に向け
e-F@ctoryを進化させていきます
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