国内外の多くの製造業で幅広い実績を持つ生産シミュレータは稼働率向上、コスト削減、効率化、省人化、生産性向上が期待できます。今回はそのシミュレーターによる最適化の裏側、最適化に必要なパラメータをご紹介いたします。
ソリューション詳細は別途ご案内可能ですので、こちらよりお問い合わせください。
https://fa-products.jp/contact/
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このカタログについて
| ドキュメント名 | シミュレーターによる最適化の裏側を特別公開！〜最適化に必要なパラメータをご紹介〜 |
|---|---|
| ドキュメント種別 | 製品カタログ |
| ファイルサイズ | 5.7Mb |
| 登録カテゴリ | |
| 取り扱い企業 | 株式会社FAプロダクツ (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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DX型予知保全ソリューション
Copyright 2020 TEAM CROSS FA
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TEAM CROSS FAのご紹介
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TEAM CROSS FAのご紹介
製造・物流のスマート化を
一貫サポートする企業コンソーシアム
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TEAM CROSS FAコンソーシアム
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Team Cross FAのカバー領域
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登壇者紹介
スピーカー ファシリテーター
電通国際情報サービス
製造ソリューション事業部
戦略技術第1ユニット
FAプロダクツ DER技術1部部長
スマートファクトリー事業部
FAプロダクツ
スマートファクトリー事業部
深堀 竜也 R&D部部長
谷口 真一
Shinichi Taniguchi Tatsuya Fukabori
プロフィール プロフィール
1998年3月 立教大学経済学部経済学科 卒業 (株)電通国際情報サービス 製造ソリューション事業部 (1999-現在)
1998年4月 株式会社キーエンス 入社 熊谷営業所責任者を経歴 (株)FAプロダクツ R&D部(2020~現在)
2011年8月 株式会社FAプロダクツ 創業と同時にジョイン
専門領域 専門領域
生産準備業務改革、ソリューション構築
IoT、スマートファクトリー、ロボット化プロジェクトに多数参画、SmartFactory事業部長として多くの実務
製造DX(製造IoT、MES、自動化領域)業務改革、ソリューション構築
に携わりながらセミナー・講演など啓蒙活動にも精力的に取り組む。
製造業全体のグランドデザイン策定
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DXが進まない理由
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ものづくり業界や物流業界でDXが進まない原因
「データの見える化（可視化）」までが目的化されてしまい、
そのデータのビジネス活用を通じた「成果の最大化」を見据えたシステム提案を実現できておらず効果が小さい。
部分最適に陥って 見える化したデータ
DX化が進まない現状
しまっており、効果 を活用するビジネス
が限定的 シナリオがない
見える化自体が目
データを見える化す 的化されてしまって
る目的があいまい いる
「見える化の向こう側（ビジネス活用・実現する成果）」を見据えられていないのが原因
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見える化で得られる成果
効率化、省人化、標準化などのコスト削減効果の一部を実現するにとどまる。
見える化までで得られる成果の例
• 手入力作業時間６０％以上短縮
• リアルタイムに可視化し、異常処置など迅速化、ダウンタイムの短縮、作業の標準化
• 品質、実績データなどが即座に検索や集計でき、意思決定の迅速化
• リアルタイムな情報共有ができ、保全活動などの効率化
効率化 省人化 標準化
原因現場のカイゼン活動までにとどまる
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「見える化の向こう側」の価値はどうなっている？
見える化のデータを活用して、ビジネス目的の達成を実現する。
ここまで実現して初めてDXの価値が発揮される。
見える化の向こう側の価値 最終的な価値
原価低減 変種変量生産への対応
企業価値の向上
リードタイムの短縮 不良品率の低下
売上/利益の向上
マスカスタマイズへの対応 製品開発スピードの向上
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見える化の向こう側で得られる具体的な効果の一例
• 在庫やバッファサイズを最適化し、在庫量が減りコストが削減
• 納期遅れが発生しない最適計画を立案し、リードタイムが大幅短縮
• 品種ごとによる作業指示のデジタル化により属人化からの脱却
• 品質予知によって不良品率の低減をはかり製品価値が向上
• 故障予兆を察知し、設備停止時間の短縮や仕掛品廃棄を防止
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本日のテーマ：DX型予知保全ソリューション
見える化/人員配置最適化/工程内物流の最適化までこれまでご紹介してまいりました。
本日は予知保全ソリューションとして、設備の最新の保全方法についてご紹介。
３ 2 １ 本 2
工場内物流最適化 投入計画最適化 ぺーパーレス化 品質改善 予知保全 日 人員配置最適化 工場内電力最適化
ソリューション ソリューション ソリューション ソリューション ソリューション ソリューション ソリューション
基幹/業務システム 見える化の先
PLM
BOM 受注 調達 ｽｹｼﾞｭｰﾗ‐ 倉庫 販売 教育
製品設計 コクピット
連携
BOP 生産実績 生産計画
工程設計 分析BIツール
CAD/CAM Simulation/AI 経営KPI
CAE 生産実績 最適解指示 製造KPI
保守 製造 リアルタイム
統合MES 連携
データ モニタ
品質改善 生産 品質 在庫 人/モノ ｴﾈﾙｷﾞｰ 保守
製造実績 製造指示
データ収集/データ送信インターフェース
モノ 設備 ロボット カメラ
人 AGV 電力 水 センサ 見える化まで
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設備保全の方法
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予知保全の全体感 使用環境 条件
定義
意思決定/ 技術支
機能定義
援
今回の範囲
重要プロセス
企画・設計に活かすデータ分析 PHM
故障経験を自動で改善PDCAへ 製品企画 診断 ロジック Design 故障定義
概念/ 基本設
市場調査
計
物理解明
センサ 最適化 故障依存マップ
意思決定/ 技術支
学習‣改善
援
FMEA
保全/ サービス ものづくり 詳細設計
状態基準 故障メカニズムやシナリオを
寿命予測 データ収集‣処理
予防保全 明らかにし弱点を識別除去する設計
(故障が起きる条件やその数値を
製造/検査 試作/試験
明確にする。)
故障診断 特徴抽出 量産化 DX：Digital Transformation
異常検知 Industrial Big dataとMADeが実現する
powered by
Digital Twin ものづくり
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設備故障の影響
設備故障を引き起こす事で、多くの被害が発生。
製造品やタイミング、条件によっては数億円の損害も・・・・
稼働率の低下
エネルギーのロス
納期遅延
仕掛品の廃棄
品質不良
工具破損
発熱による発火
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設備保全の方式
設備停止時間の最小化は大きな課題、
多くの企業はすでに取り組んでいるが、以下のようにさまざまな保全方式がある。
保全方式
事後保全 予防保全
計画事後保全 時間基準 状態基準
緊急事後保全
予防保全(計画保全) 予防保全(予知保全)
計画事後保全 緊急事後保全 計画保全 予知保全
計画的に壊れるまで設備を使 設備が突発的に壊れたためメンテを 機器の状態を監視して故障する前
内容 計画的に機器が故障する前にメンテする
用しメンテを行う 行う にメンテする
メリット 故障まで費用負担がない － 突発的な故障を防げる 突発的な故障を防げる
デメリット 設備は完全停止してしまう 設備は完全停止してしまう 費用負担が大きく過剰な場合が多い 予兆が掴めるかが分からない
以降、事後保全は「計画事後保全」を指す 豊田利夫（1992）『予知保全[CBM]の進め方」』日本プラントメンテナンス協会
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保全方法最適化で故障件数低減
保全方法の最適化によって、設備故障件数を低減できる。
100%
故障
件数
50%
0%
現状 初期導入期 将来
計画保全 計画保全
計画保全
予知保全 予知保全
事後保全 事後保全 事後保全
迫孝司『本当に必要な振動診断技術のポイント』日刊工業新聞主催セミナー資料参考
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設備機器の重要度、修繕費用から保全方法の最適化
機器の洗い出し、保全方法の最適化によって、保守費用のコストダウン可能。
今 将来
修繕費用 修繕費用
予知保全ソリューションの前
提として、全てを予知保全す
予防保全 予防保全 れば良いというわけではない。
予知保全
計画保全
事後保全
計画保全
事後保全
設備重要度 設備重要度
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設備保全の現状課題
設備保全における課題としては、属人化や計画保全による費用負担が大きい。
いっぽうでチョコ停、ドカ停を可能な限り防ぐことも同時に求められているのが現状。
■設備保全のよくある課題
• 突発的な設備故障によって生産が止まってしまい、納期遅れが発生している
• ベテラン技術員が１人で行っており、不在の場合の損失が大きい
• 他のメンバーでも対応できるような方法を確立できていない
• 計画的に修繕を実施しているため費用負担が大きい
• 予知保全に取り組もうとしても、元になるデータがなくて実現できない
DX型予知保全ソリューションで解決していく方法についてこの先でご説明
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これからの設備保全
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