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【解説資料】製造工場の経営価値を高める設備データの収集・加工方法

ホワイトペーパー

経営価値を得るために必要なデータの収集・加工方法を中心に データを活用した改善事例をご紹介

スマートファクトリー化の実現には、生産設備のデータの収集・連携による 『つながる化』 が必要だとされています。
しかし、単にデータを集めて 『つなげる』だけでは、思い描いていた経営価値を得ることは出来ません。
価値に 『つながる』 データを集め、活用することが重要です。

このカタログについて

ドキュメント名 【解説資料】製造工場の経営価値を高める設備データの収集・加工方法
ドキュメント種別 ホワイトペーパー
ファイルサイズ 3.7Mb
登録カテゴリ
取り扱い企業 アットフィールズテクノロジー株式会社 (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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1 INDEX 本 資 料 の 目 的 01 製造部門・品質管理部門の管理者、担当者の方必見! 想 定 課 題 02 課 題 の 解 決 策 03 サ ー ビ ス 紹 介 04 導入事例紹介 05 会 社 概 要 06
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2 CHAPTER 本 資 料 の 目 的 この資料で何がわかるのか?
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3 スマート工場化の実現には、 生産設備のデータの収集・連携による 『つながる化』 が 必要だとされています。しかし、単にデータを集めて 『つなげる』 だけでは、思い描いていた経営価値を得ることは出来ません。 価値に 『つながる』 データを集め、活用することが重要です。 本資料では、 経営価値を得るために必要なデータの収集・加工方法を中心に データを活用した改善事例を示しています。
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4 CHAPTER 想 定 課 題 こんな課題でお悩みではありませんか?
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5 生産設備をつなげてデータを集めた! でも、経営効果に結びつかず、お困りではないですか? ・設備データを用いた日常管理を実施も、異常検知に繋がっていない ‥ ・データ活用が有識者に依存している‥ 【よくある原因】 ①設備状態を表すパラメータを収集できていない ②データの分析・設備の状態監視に適するようなデータの整理や 整形(クレンジング)が難しい
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6 収集したデータの中に設備の変化・状態を表すパラメータがなければ、 改善に繋がる判断・行動をすることが出来ません。設備の状態変化を捉えるには、 物理現象によって変化するパラメータを取得することが重要です。 リーク発生 フィードバック制御 製品 出来栄え バルブ開度 レベル パッシブ センサ 監視 パラメータ アクティブ パラメータ ◀水位 製品 (設定値) リーク アクティブ 最も高感度に パラメータ パッシブ 異常を検知 パラメータ 廃液 バルブ開度 水位 不良率
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7 データを集めても、 すぐにデータ分析や設備の状態監視に活用できるとは限りません。 集めたデータを有効活用するためには、 『活用できる状態にデータを変換する』 必要があります。 収集後のデータ例 時系列に並んだ数値の羅列 活用に適する csv Time Pressure Temp データ形式にするには、 2021/7/31 10:00:00 0.00 2.12 加工必要 2021/7/31 10:00:01 0.00 2.12 2021/7/31 10:00:02 1.20 3.50 ・見たいデータの切り出し 2021/7/31 10:00:03 1.30 3.50 ・電圧値からセンサ値に変換 ・ ・生産情報との紐付け ・ etc・・・ ・ 2021/8/31 10:00:00 0.00 2.12
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8 CHAPTER 課 題 の 解 決 策 では、どうすれば良いのか?
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9 ■原因① 設備状態を表すパラメータを収集できていない ■解決策 ・設備の機構や動作の確認により、パラメータを見極め、必要なセンサーを取付 ・様々な出力形態のデータを収集し、一元管理 ■原因② データの分析・設備の状態監視に適するようなデータの整理や 整形(クレンジング)が難しい ■解決策 ・加工条件に合わせてデータの切り出しや変換・生産情報との紐づけ。 直ぐに活用できる状態のデータセットを構築
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10 CHAPTER サ ービ ス 紹介 価値に 『つながる』 データの収集を実現する
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11 『設備の機能』 と 『活用目的』 に合わせ データの収集から設備状態の常時監視化までを一貫サポート サービス内容 成果物 取付 収集 加工 可視化 設備状態の ご要望に合わせて 各種センサ アナログボード カスタマイズ可能 ・数値 ①変換 活用 常時監視化 ・波形 (例:A/D変換、ASCII変換) ・画像 PLC ②計算 トレーサビリティの確保 (例:統計値・合成値の算出) 全製品に加工情報を紐付け ③トレーサビリティ 装置ログ (例:処理条件・製造情報の紐付) エッジ環境 省人化 設備管理の自動化 画像 csv データ分析作業の時短 上位システム 生データを 『直ぐに活用できる』 コスト削減 設備毎に最適な 状態に変換 予知保全化 データ収集方法を提案
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12 設備毎に最適なデータ収集方法を提案・環境構築 データ取得パターン システム構成 各種センサ ・温度計 ①アナログ出力 ・流量計 etc… ②PLC PLC LAN Tool ③オンライン出力 Program 制御PC 可視化・分析用 データ収集ツール ディスプレイ ④装置ログ 制御PC 製造現場の業務経験があり、 Camera ⑤画像 データの活用方法を 画像データ 理解しているエンジニアが対応
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13 収集したデータを自動で処理し、『直ぐに活用できる』 データに変換 ⇒解析の時短に繋がり、処置対応・経営判断のスピードUP データ切り出し、変換処理 データ紐付け ■必要なデータを製品単位で切り出し ■解析に必要な情報を紐付け 【製品単位に切り出し】 【ステップ情報の付与】 処理 材料 時間 測定値 履歴 履歴 Spec 停止 生産中 紐付け後のデータ (アイドル中) 製品A 製品B STEP ① ② ③ ④ DB 製品ID ┣ 処理時間 処理時間 ┣ 処理設備 A B MES情報 装置データ ┣ 使用材料 ┣ 測定値 ■最終の活用方法に合わせたデータの変換 ┣ ・・・ 【例】 振動・音 ⇒ 周波数特性 MES 装置 モーターパルス ⇒ 回転数 センサデータ
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14 CHAPTER 導 入 事 例 紹 介 データ収集により実現できること
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15 設備データの常時監視により、品質を担保した上で、 手動管理の廃止を実現 製造担当者による手動管理 収集データを活用した自動管理 異常検知 異常検知 管理規格 管理規格 どこで異常が どこで異常が 起きたか不明 起きたか明瞭 正常 異常 管理頻度:1回/週 管理頻度:1回/処理毎 6/1 6/7 6/14 6/21 6/14 6/15 【課題点】 【導入効果】 ・管理方法:手動 ・管理方法:自動 管 理 工 数 ” ゼ ロ ” の 実 現 ・管理時の設備停止:必要 ・設備停止:不要 設 備 稼 働 率 2 % 向 上 ・管理頻度:低(周期管理) → 異常時に被害が甚大 ・管理頻度:高 全製品のトレーサビリティ確保 ⇒ 異 常 発 生 処 理 を 明 瞭 化 到達圧力 (mTorr) 到達圧力 (mTorr)
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16 パーツ劣化の予兆を検知できるキーパラメータを特定、監視することで、 品質を維持しながら、ランニングコスト削減を実現 従来のメンテナンス コンディショニングベースのメンテナンス 予防保全:TBM(Time Based Maintenance) 予知保全:CBM(Condition Based Maintenance) 故障の有無に関係なく定期的に実施 パーツの劣化具合を示すデータを監視することにより、 真に必要と判断されたときのみ、交換実施 ✓品質重視で過剰なパーツ交換 抵抗 弊社提供サービス 交換 電流 電圧 Time 【パーツ交換周期】 コントローラ (制御ボード) ✓異常兆候の検知は熟練者の暗黙知に依存 監視 熟練者の退職、人材不足、省人化により継続が困難 【導入効果】 対象パーツ交換 トラブル 保 守 費 用 削 減 暗黙値(経験、勘) 音、振動、形状 予 知 保 全 の 実 現 熟練者 知見に基づき対応 処理日 異 常 判 断 の 形 式 知 化 パラメータB
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17 設備データに活用視点で情報を付与することで、品質の安定化を実現 重故障の監視 設備変動の監視 ■監視データに加工時のSTEP情報付与なし ■STEP情報付与あり ✓検出したい異常内容が検出できない ✓検出すべき異常内容が検出できる Spec 全STEP共通の STEP毎に適正な Spec 監視規格の設定 監視規格の設定が可能 STEP ① ② ③ ④ 【導入効果】 処理時間 処理時間 異常検知の高感度化 ■生産情報との紐付けあり ■生産情報との紐付けあり ✓異常原因の分析開始までに時間を要す ✓異常原因の分析開始が即時可能 csv csv csv 分析用の 分析用の 加工不要 生データ データフォーマット データフォーマット ※欲しいフォーマットでデータ出力 加工必要 ・見たいデータの切り出し 【導入効果】 ・生産情報との紐付け データ分析作業の時短 etc・・・ ⇒処置対応判断のスピードUP センサデータ センサデータ
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18 CHAPTER 会 社 概 要
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19 私たちは、半導体技術をベースに “モノづくり革新”を実行する技術者集団です  社名 : アットフィールズテクノロジー株式会社 Atfields Manufacturing Technology Corporation  事業内容 : ・インフラシステム構築及びアプリケーションソフトウェア開発 ・データ収集及び解析サービス ・製造技術分野における工法開発 魚津/富山  資本金 : 2億円 砺波/富山 妙高/新潟  本社 : 富山県魚津市東山800番地 豊田/愛知  拠点 : 富山県(魚津市/砺波市)、新潟県(妙高市) 京都府(長岡京市)、愛知県(豊田市) 長岡京/京都
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20 お客様のニーズに合わせ、ITインフラ構築から経営改善まで 製造工場のスマート化を総合的にサポートします 「Information Technology」 「Data Science」 「Industrial Engineering」 システム技術 データ解析技術 製造技術 現場視点から、システム企画・設計・ 物理現象に基づくアナリティクスで 工法の設計・シミュレーション 開発及び、運用のフルサポートで ビッグデータを価値に変換し、経営改善 加工条件開発により、製造工程の 工場のスマート化を促進します に向けた指針を提供します 開発・改善及び生産性の向上を実現します