老朽化した工場、プラントへのIoT、AI導入と効果的な活用の仕方

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本セミナーでは、人作業・機械作業のデータ収集ポイント/リアルタイム管理・履歴管理データの切り分け・蓄積/活用ポイントについて、製造現場の人手不足問題を解消する豊富な実践事例を交えて詳解いたします。

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プログラム

第1部 老朽化した古い設備のIoT化と データの集め方、ポイント

(2020年11月10日 10:00〜12:00)

製造業のIoT化の検討が進んでいますが、一番ネックとなるのは既存工場の20年以上前の老朽化した設備の利用が多い点です。センサーメーカーに外付けのセンサーからの情報収集の提案を依頼した所、高額な割に中途半端な対応の内容でトップからの合意が得られないとか、現場管理としてどんな視点で何をどの程度管理すると良いのか?現場からの情報収集はどのように行えば良いのかわからないといった声を良くお聞きします。 本セミナーでは、これらについて具体的な事例を交えながら解説していきます。特に便利な道具のデジタルからくりとしてRaspberry Piを活用した具体例をいくつかご紹介します。デジタル人材育成やセキュリティについても取り上げます。 【講演項目】
  1. 製造業におけるIoT化の経緯と課題
    1. IoT化の流れ
    2. IoT化でよく失敗する例と原因
  2. 失敗しない既存ラインでのIoT化の進め方
    1. IoT全体像
    2. IoT化の手順
    3. 現状把握の進め方
    4. 7つのムダ排除の観点による導入ステップ
  3. デジタルからくりRaspberry Piを活用した導入例
    1. 設備からの稼働状況把握 (Raspberry Pi×センサー)
      →生産管理指標によるカイゼンIoT
    2. 工具在庫の物体識別 (Raspberry Pi×OpenCV)
      →現場と手配のデジタル連携による在庫管理の強化
    3. 生産日報のAI – OCR活用 (Raspberry Pi×Tesseract)
      →アナログ→デジタル変換による人間系と情報系のハイブリットIoT化
  4. IoT化を進めるための人材育成とセキュリティ対策
    1. 工場IoT人材育成に必要なスキルと教育方法
    2. 工場IoTに必要なセキュリティ対策

第2部 工場・プラントの設備老朽化対策とIoT、AI導入による予知保全システム構築

(2020年11月10日 12:45〜14:45)

　経済状況の悪化による設備投資の抑制が緩んできたと思われていたが、最近ではCOVIT – 19による消費の低迷の影響を受けてまた投資抑制が進んでいる。またBCPの観点においてもベテラン作業員の突然の離脱などの課題も出ている。 本講演ではこのような環境への対策としてIoT/AIを活用した予知保全の仕組みとその導入方法などを紹介する。

  1. 生産現場における課題
  2. スマート保安の現状と今後の方向性
    1. 経産省におけるスマート保安への取り組み
    2. 各社の取り組み状況
  3. 現場で使えるIoT/AI技術
    1. AI/IoTの考え方
    2. AI技術の特徴
    3. 現場で使えるインバリアント分析の紹介
  4. インバリアント分析導入事例
    1. 導入事例一覧
    2. 各業種ごとの概要紹介
  5. 現場導入のポイント
    1. 現場導入時に注意するポイント
    2. 失敗する原因
    3. 進め方の手順

第3部 既存の工場へのIoT導入による データの統合、一元管理と効果的な活用の仕方

(2020年11月10日 15:00〜17:00)

　多くの既存工場の場合、機械や設備も古くいざIoT実装しようと思ってもデ ータの収集から管理、活用まで、どういう手順で手を付けていけばいいのか、ハードルも多く判らない場合が多い。 　本講座では、QCDEの観点から機械・環境 ・人・モノの情報を有効に活用する上で、基幹システムとのネットワーク連携 、無線ネットワーク環境の特性を踏まえた適材適所の勘所からエッジサイドと クラウドサイドのデータ統合によるメリット、デメリットを含め、先行する事 例を例示しながら目的と効果、課題解決のポイントについてご説明する。適切 な情報管理の為のアイデア、気付きを得て頂ける機会になれば幸いである。

  1. 工場へのIoT・AI導入の基礎
    1. 目的と手段、活用域の全体像
    2. ものづくりデータとは?
  2. IoT・AI導入のステップ
    1. IoTシステムの実態とは?PoCの位置づけ
    2. IoT化のレベルと適用効果の範囲
    3. 投資対効果の視点
  3. 適切なデータ収集の方法
    1. どういうデータが必要か? センサーの選び方
    2. データ量と処理能力の関係
    3. ネットワーク選定の考え方
    4. ネットワーク環境の構築方法
    5. 工場現場におけるIoT活用と5Gとの関係
  4. 目的別データ収集、選定の仕方
    1. データの蓄積、保管、分析について
    2. データ統合、一元管理の留意点
    3. エッジとクラウド、商用利用とオンプレ活用
    4. 工場内でのセキュリティ対策について
  5. 工場内物流、調達、購買と連動したIoT
    1. SCMとの連携、AR/VR/MRとの連動
    2. もの/人/設備との連動
  6. 具体的な活用事例、適用事例

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