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製造現場の課題解決をグローバルに展開「予知保全×つながる工場で生産性向上へ」

ホワイトペーパー

予知保全のメリットや予知保全システムに必要なポイントを解説!

《掲載内容》
■工場の稼働率向上のための取り組み
■予知保全がもたらすメリット
■予知保全システムの実現に必要なもの
■プロジェクトの壁は「データ分析」
■運用のためのプラットフォーム
■グローバル展開の課題

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このカタログについて

ドキュメント名 製造現場の課題解決をグローバルに展開「予知保全×つながる工場で生産性向上へ」
ドキュメント種別 ホワイトペーパー
ファイルサイズ 2.6Mb
登録カテゴリ
取り扱い企業 東京エレクトロンデバイス株式会社 (この企業の取り扱いカタログ一覧)

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このカタログの内容

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- 製造現場の課題解決をグローバルに展開 - 予知保全✕つながる⼯場で⽣産性向上へ
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⼯場の稼働率向上のための取り組み 稼働率は、時間を基準とした場合「⽣産を⾏っていた(⽣産ラインが動いていた)時間÷操業時間」で求められます。 24時間操業の⼯場で⽣産ラインが20時間動いていたら、その⽇の稼働率は83%となります。その稼働率を⾼める最良の ⽅法は「製造装置が⽌まっている時間(ダウンタイム)を減らすこと」。トラブルが発⽣したらすぐに対応し、その原 因を摘み取ってずっと動き続けられる状態にすることに尽きます。単純で簡単なようですが、実際の製造現場では⽇々 それに向けた試⾏錯誤を繰り返し、苦⼼しているのが実態です。 ⽣産ラインが⽌まるトラブルは⼤別して2つあります。1つは外的要因。例えば部材の納品遅れや⽣産計画の変更、 作業者のミスもこれに含まれます。もうひとつは、不調や不具合、故障など製造装置⾃⾝に起因するものです。前者は トラブルの種類も発⽣源も原因もさまざまで、丁寧にひとつずつ原因を⾒つけ、除去していかなければいけません。し かし後者の場合、発⽣源は製造装置に限定でき、トラブルの種類も対処法も、メーカーと蜜に連携したり、装置を使い こなしていくにしたがってある程度は事前に想定できるようになります。いち早く稼働率を⾼めようとしたら、まずは 製造装置の不具合を徹底的に減らし、対処のスピードを上げることに注⼒することです。その有効な⼿段が、最近話題 の「予知保全」です。 【稼働率向上のための顧客課題】 予知保全がもたらすメリット 予知保全は、⼯場やプラントにある製造装置などの設備の状態をモニタリングし、不具合や異常の兆候を掴み、それ を元に早めにメンテナンスをして最適な稼働状態を保つ保全の⼿法のことです。ほぼ同義で予兆保全とも⾔われます。 これまでの保全の主流は「TBM(Time Based Maintenance)」と⾔われる、稼働時間に応じて定期的に⾏われる⼿法 で⾏われてきました。TBMは各設備でメンテナンス時期が決まっているので保全計画を⽴てやすいという⻑所がありま す。それに対して予知保全はCBM(Condition Based Maintenance)と⾔われる、設備や機械の状態に応じて保全を⾏ う⼿法です。センサやカメラ等で設備からデータを集めて状態を監視・把握し、しきい値を超えるなど異常の兆候が チェックして故障時期を予測し、稼働停⽌する前に対処します。設備が壊れて⻑時間の停⽌を強いられる「ドカ停」を 未然に防げるのに加え、設備の状態を⾒ながら必要な時に必要な設備だけメンテナンスすれば良いので点検回数が減り、 総じてダウンタイムを少なくできます。また副産物的に、保守・保全部⾨の⼈材不⾜や技能継承、メンテナンス⽤部材 の在庫最適化と調達コスト削減などのメリットもあります。 【予知保全の主な4つのテーマ例】
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予知保全システムの実現に必要なもの 予知保全システムを構築するには、抑えるべきポイントが5つあります。「データ収集」「可視化」「変化監視」 「データ分析」「状態診断」です。予知保全は設備の状態監視が軸となっており、まずは、センサやPLC等で設備データ を集める「データ収集」、各設備のデータの「可視化」 、状態変化を検知したらアラートや発報して関係者に伝える 「変化監視」が必要です。最近は設備に近い場所でデータを処理し、フィールドとエッジレベルでこうしたシステムを 実現するエッジコンピューティングがトレンドになっており、予知保全もクラウドよりもエッジ処理の⽅が適している と⾔われ、その環境整備が求められています。 また、もうひとつ重要なのが蓄積したデータを分析し、状態診断を実現するためのモデル開発作業です。 予知保全は、⼤量に収集されるデータの中から不具合や故障の兆候を検知・判断するための基準が不可⽋です。新たに 予知保全をはじめる場合、正確な基準が存在せず、イチからデータを分析して正常・異常の値や傾向を⾒つけ出さなけ ればなりません。さらには、それを⾃動的に検知・判別できるプログラムを作り、コンピュータに組み込む必要があり ます。これらは⽣産技術や保全部⾨といった現場技術とはまったく別物のスキルで、データサイエンティストやAIエ ンジニアの専⾨領域。多くの場合、データを分析してプログラムを作るという作業ができる⼈材やパートナーと⼀緒に ⾏っているケースが多くあります。 【予知保全システムに必要な5ポイント】 プロジェクトの壁は「データ分析」 システム構築のポイントの中でも、最も⼤きな課題であるデータ分析・モデル開発は、専⾨性が⾼く、膨⼤な費⽤と ⼯数がかかり想定以上の巨⼤プロジェクトになりがちです。こうした課題を解決しお客様が効率的に分析成果を活⽤で きる環境を提供するのが、東京エレクトロンデバイスが提供する「異常判別プログラム⾃動⽣成マシン CX-M」です。 CX-Mは、異常判別プログラム作成に特化したソフトウェアと、その処理に最適化した専⽤ハードウェアからなる「予 知保全のための異常判別プログラム⾃動⽣成マシン」です。収集したデータをCX-Mに⼊れるだけで、⾃動でデータを分 析して正常と異常の境⽬を⾒極め、異常判別プログラムを⽣成してくれる優れものです。 正常・異常データが揃っている場合、正常データのみ持っている場合も、単なるデータの集合体しか持っていない場 合も、いずれのケースでもデータを⾃動で分析して傾向から答えを導き出し、データ分析の専⾨家でなくても⾼い精度 の異常判別プログラムを作ることができます。ここで完成した異常判別プログラムをエッジコンピューターに組み込む ことで、現場で予知保全が可能になります。またオンプレでデータが外部に出ることがないので、セキュリティ⾯でも 安全なシステムです。これにより、予知保全システム構築のための最も時間とコストが掛かる業務を軽減し、プロジェ クトを前進させることが可能になります。
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運⽤のためのプラットフォーム データ分析作業は重要な業務ですが、最終的に運⽤するシステムには「データ収集」「可視化」「変化監視」「デー タ分析」「状態診断」が⼯場内でワンストップに運⽤できるプラットフォームが必要です。 東京エレクトロンデバイスでは、お客様のこうしたにニーズに対応するための基盤「CX-D」の開発を進めています。 CX-Dは、多様なPLCやセンサーとの接続・通信を可能にし、設備毎に管理ダッシュボードを簡単に作成する事が可能で す。また、設備の通常稼働のデータを⾃動学習し変化検知する機能や、CX-Mで⽣成した診断モデルを開発なく組込み、 管理する機能を持っています。これにより、⽣産技術者が主体となりシステム構築及び運⽤ができ、⽣産設備の効率的 な保全、品質の安定化、稼働率の⼯場業務に集中する事ができます。 以下はCX-M及びCX-Dを活⽤したプラットフォームの運⽤例です。①〜⑥のステップを各対象設備に対して実践するこ とで、持続的な予知保全システムの運⽤が可能となります。 【プラットフォーム運⽤例】 ① ② ③ ⑤ データ収集 稼働可視化 状態変化検知を追加 状態診断を追加 【PLC・センサー接続】 【ダッシュボード作成】 【CX-Wモデル監視】 【CX-Mモデル監視】 変化検知 変化検知 状態診断 ⑥ ④ 監視精度の向上【モデル運⽤・管理】 データ分析 CX-M 【CX-Mモデル⽣成】 CX-D ※CX-Dの正式提供は2020年中の予定 グローバル展開の課題 ここまで⾒てきたように、予知保全システムの構築には現場の知⾒、ITの技術⼒、分析の知⾒が求められます。有効 な分析ツールやプラットフォームを活⽤する事で、コスト・期間を削減しプロジェクトを進める事はできますが、同様 の活動を世界中に点在する⽣産⼯場に展開する事は⼤きな挑戦となります。⼤⼿企業であれば、初期の時点からグロー バル展開を視野に⼊れた実装戦略を検討しておく必要があります。 具体的には、各拠点の保全品質のバラつき、導⼊コスト増加、個別運⽤による⼈的ミスの発⽣を未然に防ぐようなグ ローバル視点のシステムマネジメント⽅法が求められます。こうした状況を⽀援するソリューションが、Nutanix社が 提供するIoTプラットフォーム「Xi IoT」です。 【⼯場Aの取り組み】 【グローバルへ展開】
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Nutanix Xi IoTが実現するグローバルマネジメント Nutanix社のIoTプラットフォーム「Xi IoT」は、エッジコンピューティングを中⼼としたIoTやAI処理のプラット フォームで、グローバル、または複数⼯場を統合管理するためのコントロールプレーンシステムを提供しています。 これにより、各⼯場に配備されたエッジ端末に、共通の予知保全システム環境や、分析で作成した診断モデルを⼀⻫に 配信し、各⼯場で即時に同レベルの予知保全をはじめることを可能にします。各⼯場はもちろん、製造装置の状況把 握・管理を本社など1カ所で統合して⾏うことができ、現場レベルから⼯場管理者、経営レベルまで各レイヤーでデータ の有効活⽤が可能になります。また各⼯場から多くのデータを収集し、さらに精度の⾼い診断モデルの作成につなげる こともできるため、IoTと予知保全のインフラを整え、改善サイクルを回すスピードを⾼めることによって複数拠点を跨 いだ⽣産性の向上を実現いたします。 Nutanix Xi IoTとCXプラットフォームが切り開く未来 Nutanix Xi IoTのグローバルマネジメントの仕組みと、⼯場内で予知保全を可能にするCXプラットフォームを連携させる ことにより、各⼯場の現場に即した最適な予知保全システムを構築すると共に、グローバルに同⼀品質のシステム環境 を展開し、維持、管理する事を可能にします。東京エレクトロンデバイスでは、モノづくり視点では各現場最適を重視 しつつ、IT管理視点では全体最適を重視する2⾯をうまく取り⼊れた製造業向けの新しいプラットフォームとして、お客 様にご提案していきます。 Global Management 【グローバルコントロール】 Control 【Xi IoT】 Global Management 【Data Pool】 デバイス管理 デプロイ管理 CX-D CX-D CX-D 【⼯場A】 【⼯場B】 【⼯場C】 記載された会社名、ロゴ、ブランド名、システム名、製品名、サービス名は各社の商標または登録商標です。 【本資料に関するお問い合わせ先】 CN BU CN営業本部 パートナー第⼀営業部 https://cn.teldevice.co.jp http://cn.teldevice.co.jp/product/nutanix/form.html