【レポート】日本の製造業は、IoTでどう変わるのか? 先進企業の取り組みに見る、ものづくりの未来

[2016/02/24 08:00] ブックマーク ブックマーク

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東洋ビジネスエンジニアリングは2月19日、虎ノ門ヒルズフォーラムにて年次イベント「MCFrame Day 2016」を開催した。同イベントの今年のテーマは「日本の製造業に、ものづくりのためのITを―『ITと現場』の真の融合―」。

変革期を迎える製造業の世界に、IoTはどのように貢献していくのか。さまざまな切り口で語られる製造業の現在、そして未来に、1,000人を超える聴衆は熱心に耳を傾けた。

会場では17に及ぶセッションが実施され、いずれも盛況を博していた。本稿では、その一部をレポートしよう。

製造業にIoTがもたらすインパクト

「IoTで工場のデジタル化を加速する流れがきている」と語るのは、富士通 プラットフォーム技術本部 グローバルインテグレーション統括部 部長の佐藤 卓也氏だ。「富士通が目指すIoT・ビッグデータ利活用~製造業として語る実録と共創の取り組み~」と題された同氏のセッションでは、製造業の目線から、今まさに富士通が取り組むIoTとビッグデータの活用事例が披露された。

その1つとして紹介されたのが、ネットワーク製品の生産拠点である富士通アイ・ネットワークシステムズ 山梨工場の取り組みだ。

富士通 プラットフォーム技術本部 グローバルインテグレーション統括部 部長の佐藤 卓也氏

「ものづくり、サプライチェーンにおいて大きな変化が始まる」と語る富士通 プラットフォーム技術本部 グローバルインテグレーション統括部 部長の佐藤 卓也氏

同工場では、製造ラインのセンサなどから取得した生データに作業者の実作業データを紐付けることで、作業効率の因果関係を見出している。従来型のやり方では、事後のログ解析と報告書を付き合わせて検証しなければならなかったが、IoTを活用すればリアルタイムで確認できるようになるという。

また、IoTに機械学習を組み合わせることで製造ラインの突発的な停止を予防する仕組みとして、アノマリ検知機能を紹介。同機能では、センサから取得した膨大な観測データを機械学習することで「いつもの状態」をモデル化し、運用時に「アノマリ(いつもと違う状態)」を検出すると、異常の予兆として根拠とともに提示する。運用の過程において、「新しい状態」が加われば、それを自動的に学習することも可能だ。

佐藤氏は、IoTによって集まった大量のデータを解析することで新しい発想が生まれ、これまでの作業プロセスが変わったり、個別に行っていた工程をまとめたりといった変化が起きると予測する。これこそまさに、IoTが製造業に起こす大きな変革の1つと言えるだろう。

>> 集積されたビッグデータをどう分析するか? - 日立の事例紹介

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