インダストリアル・バリューチェーン・イニシアチブ 設立記念大会 WGが取り組む「つながる工場」 業務シナリオの紹介 ２０１５年６月１８日 もくじ • 工場の知財ブラックボックス化 • 試作を含むリアルタイム原価計算 • 個別設計生産における日程管理 • 生産技術＆生産管理モデル連携 • 人と自動機器とＭＥＳの連携 • ビックデータによる予知保全 • 設備ライフサイクルマネジメント • 遠隔地の工場の操業監視 2 3 業務シナリオの重要度（予備）調査 お名前 順位 得点 ◎ ○ △ 設備間でデータ形式がそろえば 3 69 6 10 9 【BS101】遠隔地の工場の操業監視 22 30 2 6 2 【BS102】３Ｐ保全エンジニアリング 23 30 2 5 5 【BS103】設備効率のベンチマーキング 27 22 3 0 7 【BS104】ライン設計のための設備リポジトリ 8 47 6 3 8 【BS105】設備ライフサイクルマネジメント 1 105 13 11 7 【BS106】ビックデータによる予知保全 15 39 2 8 5 【BS107】最適エネルギーバランス管理 2 101 13 10 6 【BS108】人と自動機器とＭＥＳの連携 12 45 3 6 12 【BS109】ＡＩによる製造知識の自動獲得 工程間でデータ形式がそろえば 5 53 6 7 2 【BS201】データによる個別品質保証 16 38 3 5 8 【BS202】粒度の粗い工程モニタリング 37 3 0 0 3 【BS203】コアパーツ／基板の内製化 13 43 4 5 8 【BS204】ロボット＆作業者ティーチング 33 11 1 1 3 【BS205】生産技術オープンポータル 29 15 1 3 1 【BS206】技能者教育、訓練プロファイル 4 56 7 6 3 【BS207】生産技術＆生産管理モデル連携 14 43 3 8 4 【BS208】設計ＢＯＭ／製造ＢＯＭ連携 6 53 8 4 1 【BS209】個別設計生産における日程管理 11 46 7 2 5 【BS210】試作を含むリアルタイム原価計算 工場間でデータ形式がそろえば 7 52 8 3 3 【BS301】海外工場の知財ブラックボックス化 19 33 4 4 1 【BS302】多拠点同時立ち上げ管理 18 34 3 5 4 【BS303】企業間の設計変更管理 36 8 1 0 3 【BS304】ＰＬＭ終端オペレーション 30 14 1 1 6 【BS305】大規模災害のためのトレーサビリティ 25 26 3 3 2 【BS306】中小企業試作ネットワーク 35 9 1 1 1 【BS307】企業連携ＢＣＰサポート 9 47 5 7 1 【BS308】ソフトウェア部品調達と連携 20 33 4 3 4 【BS309】ボーダレスな共同物流 34 11 2 0 1 【BS310】工場のライフサイクル再生 利用者間でデータ形式がそろえば 31 12 2 0 2 【BS401】リコールのためのＣ２Ｂ 17 36 4 2 10 【BS402】遠隔地のＢ２Ｂアフターサービス 日本機械学会生産システム部門 21 33 5 1 5 【BS403】ユーザ起点の個別設計生産 「つながる工場」研究分科会にて 24 29 1 6 6 【BS404】ニーズの共通化と集約化 実施→上位８テーマについてワー 28 17 1 2 6 【BS405】誰でもどこでもコンビニ工場 26 24 1 5 4 【BS406】サービスＢＯＭトレーサビリティ クショップ開催（４月２３日） 32 12 0 2 6 【BS407】リサイクル、リユース管理 10 47 5 6 4 【BS408】モノとサービスのビックデータ 4 グループメンバー 茅野眞一郎（三菱電機株式会社） 則竹茂年（株式会社豊田中央研究所） 石下晋平（ボッシュ株式会社） 橋本公一（産業能率大学） 高梨千賀子（立命館大学） 工場の知財ブラックボックス化 報告者 三菱電機株式会社 茅 野 眞 一 郎 5 背景 • 大手製造業の海外工場移転 • 理由：個別のニーズへの対応、納入リードタイムの短縮、 現地労働者による生産コスト低減（地産地消） • 課題：生産技術やノウハウの不正流出、拡散 → 技術の流出は避けられなくなっている(含：生産設備) • グローバル化をさらに進めるためには・・・ 「オープン＆クローズ戦略」が重要と言われている 隠すべきところはしっかり隠し、それ以外の部分は積極的にオープ ン化して自由に利用してもらうという戦略 しかし • 現時点では、競争領域（クローズ）と協調領域（オープン） の境界の設定方針がない 6 「目指す姿」 と 「アウトプット案」 【目指す姿】 • 設備・機器（内部データ/レシピ） 装置を利用する際に、常にクラウドから一部のキーをダウンロード • 設備間、工程の連携など マスターのロジックはマザー工場に置き、シミュレーションで毎回プロセス を決定。現地には状況が変化したら使えないデータを送る。 【アウトプット案】 ： [下記により境界の設定方針を策定] • 設備・機器間のデータ連携に必要なモデル定義 • 設備・機器の識別コード • 機器構成、通信・暗号方式、稼働方式のモデル • プロセス情報（モノのながれ、データの流れ） • 工場/フロアのモデル、管理/アクションのモデル • モデル上の設定データを実行可能な仕組みのデザイン • サイバー・フィジカルの活用 • 実際のモノとモデル上のデータのギャップについて、現地での対応を記 述できるようにする。 7 アウトプット (1)不正流出に関する検討結果 製品 （不正流出の情報・データ） 素材系 （レシピ） 設計 （ＣＡＤ）情報 設備 製造装置 データで 製造方法 材料 製品精度 仕様（社内） 金型 （不正流出 の手段） 技術、複雑さ コピーしやすさ 経営（上層） 現場レベル 流動性 （労働） 人の移動 日本と海外 モラルの違い 他の軸案 工程をつくる ノウハウ 製品精度 出ない 人が グループメンバー 渡辺真也（株式会社ＩＨＩ） 池田英生（株式会社神戸製鋼所） 浅野大雅（株式会社リコー） 山本忠幸（慶応義塾大学） 植木琢磨（アットストリーム） 試作を含むリアルタイム原価計算 【BS210】 報告者 神戸製鋼所 池 田 英 生 9 現状と課題 • 量産工場の製造原価では、標準原価によるオペレーションと、期間原価から 算定した実際原価との差異の管理など、ある程度管理方法が確立している。 • しかしながら、個別設計生産の製品や製品のライフサイクルが短い場合など、 試作や試行錯誤のフェーズの影響が大きく、標準原価の定めにくいものの 原価については、あまり正確に管理できていない。 • 量産工場も、マスカスタマイゼーションの世界に移行しつつあり、試作等の フェーズを含む個別原価を適切に管理する手法が必要となっているが、 発生原価をタイムリーに把握する方法や、設備費用などの間接費をうまく配賦 するためのモデルは整備されていない。 目指す姿 • 設計、試作、調達、製造などの各フェーズで発生した原価は、製品毎、アクティ ビティ毎にタイムリーに収集され、集計される。 • 設備費用などの間接費や、品質失敗コストのような異常原価についても、 適切な因果関係に基づいたコストモデルによって都度配賦される。 • これらの原価管理により、マスカスタマイゼーションの世界でも、 ①個別製品の原価や収益性が正確に把握できる。 ②個々のラインや作業区毎のコストとパフォーマンスが定量的に把握できる。 10 アウトプット リアルタイムの精度は 秒・日・週・月など ・・・リアルタイムとは？ リアルタイムの時間間隔 秒／分・・週／月 プロダクトミックス 負荷によって変わる 設備コスト（チャージ） プロダクトミックス ボトルネック工程 の占有コスト 原価（コスト）および 進捗の把握も行いたい 形態・場所 ＡＢＣ／ＡＢＭの 考え方は 使えるのか？ 生産（試作）にもフェーズがある →見るべきポイントが違う 個別カスタマイズ生産と 量産品（汎用品）でも 試作の扱いが違う 工場と建設現場を 通したリアルタイムな 把握をしたい 工場、工程の全体最適 原価のスケジューリングと 個別生産の個々の原価の 最適化（局所最適）のトレードオフ 「試作」 量産品では重要 一品ものは試作なし ①量産／②個別生産 ③現場構築含む（エンジ系） 橋、プラントなど カスタマイズ（マスカスタマイ ゼーション）品の原価と オーダ売価とのひもづけ →カスタム品で利益をあげる トラブル・不具合 普通とは違うことをした ときのコスト把握が大事 出荷後の手直し 改造コスト 手戻りコスト 物流コスト （緊急エア） 製造人員のコスト 教育コスト（間接費） グループメンバー 森永英二（大阪大学） 吉村正平（株式会社エコノサポート） 岩永祥治（株式会社ＩＨＩ） 西岡靖之（法政大学） 個別設計生産における日程管理 【BS209】 報告者 株式会社ＩＨＩ 岩 永 祥 治 12 個別設計生産における日程管理の課題 物流 お客さま 検査・ 試験 設備 リソース 製造 仕掛品 調達 （建設） 不足 滞留 遅れ 生産日程 アフター サービス 企画・ 営業 設計 変更 PJ 生産プロセス 要求 設計プロセス 設計 生産管理 モノの流れ 日程計画 生産技術 研究開発 仕様書 図面 情報の流れ 13 アウトプット 設計工程の見える化 個別設計生産の特徴 ２～３年のプロジェクト 設計→工場→設置 図面出図、検査、仕様変更 なぜ日程管理が課題？ 社内のビジネスプロセス あいまい→明確化 プロマネによって差が大きい 日程の初期案は？ 最初に決める人 営業＋プロマネ＋設計者 プロジェクトの視点 ＶＳ工場の操業の視点 生産計画 の見える化 生産工程 の見える化 個別設計生産での問題は 仕様がだんだん決まる というケースがある 日程管理の問題に対して 解析的アプローチできるか？ 設計情報の流れが見える化 （設計プロセスの管理） 部門間のギャップ 設計、調達、生産管理 （現場）の関係 日程管理も一様ではない？ 新規モノ立ち上げ プラント、カスタマイズ品 同時並行スケジューリング 生産管理は力作業 やっぱりＥｘｃｅｌ 日程がらみの問題は 仕様決めのタイミング →見切り発車する →設計変更で仕損発生 これからの情報 つなる情報 モデルベースの設計（ＳｙｓＭＬ） ＢＯＭ連携が切れている 個別受注生産？ プロセス情報の取り扱い ソフトウェアのプロジェクト ＶＳハード（ものづくり）のプロジェクトの違い 上流で横ぐしで見る 設計の「ぬけ」「モレ」 工場・工程シミュレータへの要望 パラメータで表現できること モデルの解析ができる →現場につながらない すべては表現できない（どうする？） 現行スケジューラーの課題 工程管理ノウハウ、アルゴリズム が明確でない →共有、再利用できない e.g.スケジューリング山積み山崩し 工場・工程シミュレータの課題 シミュレーションモデルができない 各分野でそれぞれがモデルを持つ 解析モデルＶＳ機械モデル ↑変換できない グループメンバー 嘉数隆志（株式会社小松製作所） 中野信一（川崎重工業株式会社） 木下博貴（川崎重工業株式会社） 堀江和男（製造科学技術センター） 小山和夫（日本通運株式会社） 生産技術＆生産管理モデル連携 【BS207】 報告者 川崎重工業株式会社 中 野 信 一 15 新製品開発 目指す姿 生産技術 生産ライン 立上げ 生産管理 製造開始 生産の準備段階 Simulation Modeling 生産ラインの検討 現状 計画の 詳細検討 モデルの 精度向上 生産現場の管理 Schedule Planning 工程計画の作成 現状 綿密な計画 目標の設定 生産現場 リスケ ものづくりの現場 Data Collecting 生産実績の収集 カイゼン 16 アウトプット シミュレーション で目標を作る！ リーダーのはずの生 産管理がリーダぽくな い（総括は計画部門） シミュレーションで 可視化できる！ 安全バッファをどう管理して現 場を回すか？ 少量多品種が進めば皆到 達する問題 どのようなケースからこの問 題に引っかかる？ 無駄をなくす点でカンバ ン方式もＩ４．０も同じ？ トラブル等の情報がリア ルタイムに流れてない シミュレーションに 使う手間が大変 シミュレーション結果をスピー ディーに現場にどう反映するか 差が見えれば 対策が打てる 変かどうかわか らない→わかる 属人要素が大きい 現場の変化 への対応性、 追従性 作業者の人力 と現物の対応 がズレる？ 人の要素がない、変化が少ない、 シミュレーション精度が高い 作業者スキル のバラツキ、成 長への対応 少ない人で少ない工程で物作りしたい ※工程が少ないほうがよいかはすかう 装置は人員次第 管理者の現 実と現場の現 実のギャップ 人要素をどのよ うに扱いシステ ムとするか？ 少量生産製品をど う扱っていくのか 全自動化が全てで はないが、イメージ が浮かばない 装置の使用率を上げ たい（現場の考え？） 生産管理が弱くなっている、 パソコンで不整合直している →評価がない仕事 技術・管理・購買それぞ れがスケジューリングに 影響を与える 技術と管理の連携が行わ れていない？（そのとき、 そのときの一方通行？） 加工（熱処理）がはいると シミュレーションが難しい 工場の物流に合わ せて人が動きまくり 現実としてムダはある が現場が回ってる →どう変えていくか？ ハードウェアと シミュレータの共通化 海外の見える化が進 んでいる、物が滞留し ない（共通化されてい るわけではない） 標準化が進むと 差別化ができな くなるのか？ グループメンバー 堀重卓司（富士通ｱﾄﾞﾊﾞﾝｽﾄｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞ） 山本吉二（株式会社ジェイテクト） 貝原俊也（神戸大学） 佐久間隆史（日産自動車株式会社） 篠崎勉（日本電気株式会社） 冨田浩治（株式会社安川電機） 小南泰三（パナソニック株式会社） 市本秀則（マツダ株式会社） 人と自動機器とＭＥＳの連携 【BS108】 報告者 日産自動車株式会社 佐 久 間 隆 史 18 人と自動機器とＭＥＳの連携 背景 ・ リアルタイムでの生産管理、ビッグデータ分析 による設備予知保全など、ライン・設備データ の更なる活用促進が求められている。 ・ 一方、自動化のレベルは工程ごとに異なり、 取得されるデータの種類、細かさも様々。 ・ システムは工程ごとに最適化され、工程間の システム接続、データ共有に手間がかかる。 めざす姿 ・ 各工程の様々な細かさのデータをどこから でも取得できる。人作業も自動でデータ化。 ・ 分析しやすいように自動で分類、見える化。 ・ 安価で短期間でのシステム構築。（ハード／ソフト） 19 アウトプット どんなＭＥＳ（システム）が必 要となるか※機能の再定義 もっとオープンで 大容量のつなげ る手段が欲しい 現場改善を阻害 しないＩＣＴ、人の フレキシビリティ ＭＥＳ（システム）と設備や 機器をつなぐ必要性（機 能）の明確化 →人がやるべきことと自働 化すべきところの線引き 工場間つなげるとい 投資効果、リアルタイム、 てもＡ社／Ｂ社／Ｃ社 パッケージに業務を合 アクチュエーション手段、 ＭＥＳ、製造コスト、進捗 の機器を追加すると わせる⇔業務にパッ 自動制御／作業指示、 つなげるのは大変 ケージを合わせる ステップを踏む？ 独自の競争力 柔軟なＣＰＳの実現 をどう確保 工場間の文化の 機械学習の適用、技術サ 方法（耐環境性） （生産管理、工具 違いの吸収、ＭＥ ポート、大量データの扱い 工場内のシステムが 在庫、品質保障、 Ｓの統合も難しい 部門ごとに乱立しつ 製品の部品在庫） なぐことが難しい ＭＥＳと現場（作業）のＧＡＰ 人のフレキシビリティの確保 データを取る粒度 自動化されていないライ （課題）自動機器と人が入 ンからの情報がリアルタ れ替わったときにスムー ズにデータが流れるの？ イムにあがってこない 設備から取られるセンサデータ 人の作業スキルの をどのレベルのものまでＭＥＳに 違いの吸収 上げればよいのかわからない ＭＥＳと自動機器Ｉ／Ｆ 人／設備データのデータ量 何をデータとして上げ の違いをＭＥＳ連携の中でど ればいいのか？ う管理するか？ 役に立つデータは？、 どの様なデータを収集 データ量は？、スピー すれば有効なのか？ ドは？（時間スケール） 投資効果の見極め 自動収集データ、人の判断 データ（日報、アクション・・） 融合（総合）管理 自動化が進む中、 人の意思決定とＩＴロジッ 保全レベルがつ ク（ＭＥＳ）との有機的な 連携をどう実現するか いていけない 最適性とロバスト 性の同時実現の やり方は（ＭＥＳ） ＭＥＳ、現実は組立ラ イン以外は人手に頼っ た管理となっている 工程が複雑になり、人 が判断できない仕様に なっている 現場作業者がスト レスを感じない自然 なインタフェース イレギュラーに 対する処理がな 作業者にとってのモチベー かなかできない ションは何か？どう保つか？ グループメンバー 石橋基弘（株式会社デンソー） 岡誠一郎（三菱電機株式会社） 森健一郎（オムロン株式会社） 本部隆弘（パナソニック株式会社） 蓮野剛 （中村留精密工業株式会社） 添田武志（富士通株式会社） 佐郷昭博（三菱重工株式会社） 則久孝志（オークマ株式会社） ビックデータによる予知保全 【BS106】 報告者 オムロン株式会社 森 健 一 郎 21 生産設備の予知保全 • 多数のセンサーから時々刻々生まれる莫大な時系列データ • 蓄積した時系列データの知識化 因果関係が 不明でも とにかく集める 設備稼働データ センシング 作業者データ 治工具データ 複数の工場や企業を超えて 保全サービス クラウド活用 設備 稼働 データ ベース 品質 データ ベース 不具合の解析 予兆発見！ データの紐付け （経験・知識化） 故障データ 定期検査 データ 時刻・ロット情報 稼働条件 設備設計データ 製品設計データ 人工知能・ 機械学習 22 アウトプット どうとるか 配線をはい回すな どデータを取るの にコストがかかる どこで点検、保全 するかのきっかけ が欲しい（高い精 度は不要） データを取る場合の 費用負担（メーカ側、 ユーザ側どちらがす べきか（共同？） 今ある設備をどうす るか ex後付のセンサなど 「どんな設備では何 を取ればよいか」決 めることがリファレン スモデルになる？ どう分析するか データを集めて もわかるもの、 わからないもの、 両方ある 経験、感覚を デジタル化す る試みあり 取ったデー タのＯＫ／ データ分析する ＮＧの判断 アプリケーション が難しい が高額（アナリ ストへの依頼） ファナック（事例）制御装置の ファン交換時期をアラーム 同種の設備間 で比較して改善 につなげる 分析した対象に対 してどこまでお金を 掛けられるか どうつなぐか 現場はひも付 けが出来ない （プロトコル、仕様が 違う）との声が大きい ex.基板と部品など 工場の外（クラウ ド）にデータを出す ことに抵抗は？ ↓ プログラム×、 ｶﾞｽﾀｰﾋﾞﾝの温度○ どんな仕事にかえるか ダウンタイム＝０ 予防保全、センサを メンテナンスする仕 事が増える 生産現場で設備の 面倒を見れる「自立 保全」化 グループメンバー 高鹿初子（富士通株式会社） 宮田宏（東京農工大学） 金子淳（株式会社ＩＨＩ） 天沼光太郎（アズビル株式会社） 中野冠（慶応義塾大学） 設備ライフサイクルマネジメント 【BS105】 報告者 富士通株式会社 高 鹿 初 子 24 業務シナリオ 【現状と課題】 工場ごとの生産設備、生産ライン 国内工場 海外含めて 取引先含めて 【目指す姿】 トータルなコストパフォーマンス向上 KPIを用いた設備管理 メンテナンス計画 設備の信頼性 予防保全 メーカーでのサービスパーツ製造中止 自社開発の設備 ハードウェア ソフトウェア 長期的な操業、設備投資計画 【解決手段】 工場全体を製品とみたてて構成部品 としての設備をBOMとして表記 設備更新、償却、バージョン管理 【アウトプット】 ファクトリーモデル サイバーフィジカルシステム すべての設備を管理するのか？ 管理すると何がいいのか？ バーチャルとリアルでの一致 25 アウトプット 製品 モデルチェンジ 生産ライン 生産のフレキシビリティ 個体識別 セル 中古、ﾄﾚｰ ｻﾋﾞﾘﾃｨ 量産 設備 １台の機械、 装置 廃棄 １品１様 情報漏洩 対策 代替手段 有／無 生産機会 損失 修理の 難易度 リスクマネ ジメント 予防保全 ＩｏＴでの 保全 重 要 度 予知 保全 外部での 監視 内部に とじる グループメンバー 瀬戸屋英雄（製造科学技術センター） 中村昌弘（株式会社レクサーリサーチ） 吉田寛子（パナソニック株式会社） 日比野浩典（東京理科大学） 井上達男（株式会社ダイフク） 遠隔地の工場の操業監視 【BS101】 報告者 株式会社ダイフク 井 上 達 男 27 Daifuku:井上達男 遠隔地の工場の操業監視 Remote Monitoring & Operation 目標 TIC for GFO: Take in control for global factory operations グローバルに展開される生産活動を効率的に運営する目的で、リアルタイムまたはオンデ マンドに生産活動を把握し、必要な対策を遠隔より実施できる 見える化対象 (例) Monitoring & Data acquisition 稼働状況 (生産予定 生産実績 在庫、WIP、 装置の稼働実績(Repository data)) 将来予測 (生産予定と実績差異、Simulation、メンテナンス予告など) 作業状況 (作業者) システム稼働状況 装置・機械の稼働と故障状況 センサー作動状況 (故障予測) ネットワーク・コンピュータ稼働状況 各種データ(人手入力データ含む) 制御対象 Control & Operation 稼働・停止 試運転・Software Download / Upload 故障対策、復旧 Trouble Shooting BIT BIC BIM 課題 BIT BIC BIT 技術とデータの標準化 Network Security 対策 機密情報保護 異国間 サプライチェーン間 BIT,C,M : Built in Test ,Commissioning, Maintenance 28 アウトプット どこを ＭＥＳ ↓ ＭＣ（ﾏﾃﾘｱﾙｺﾝﾄﾛｰﾙ） ↓ 機械 海外 となりの工場 となりの工程 本社から 自社／他社 リモート 誰が見たいの？ 客、サプライヤー 本社 設備業者 他工場 何を見るか 設備ーライン ＷＩＰー製品 部品ー作業者 移動体の追跡 ＧＰＳ、ＩＣタグ ＱＲコード／バーコード ＵＷＢ（センサーベース） 物（屋内） 人（屋内） 車（屋外） リアルタイム性 オンライン／オフライン レイアウト改善 ビフォー／アフター 目的 マーケティング カスタマサービス 生産性ＵＰ 設備改善 「人」が見えない 「移動体」がみえない セキュリティ 見せる／見せない アクセス許可 ワーキング・グループの様子 全体でのレビューの様子 30
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