IoT(Internet of Things)とは?
IoTとはInternet of Thingsから頭文字をとったものであり、様々なモノがインターネットに繋がっている仕組みを意味します。例えば、車や家電製品など、これまではインターネットに接続していなかったもモノを接続することで、離れた距離から遠隔操作ができるようになるなどのメリットがあります。
また、近年では一般ユーザーだけでなく、製造業・物流業・農業・医療など、産業向けIoTの活用も浸透しつつあります。総務省が発表しているデータによると、2019年にIoTを導入している日本企業は14〜15%と言われており、今後IoTを活用する企業はますます増えていくでしょう。

工場の自律化を担うIoT化

特に近年では製造業におけるIoT活用が注目されており、「スマート工場」「スマートファクトリー」という言葉を耳にしたことがある人も多いのではないでしょうか。
もともとこれらの言葉が生まれた背景にはドイツの提唱した「インダストリー4.0」があります。日本語では「第4次産業革命」と呼ばれるインダストリー4.0は、生産工程をスマート化(効率化)するための取り組みを意味します。人と機械が共同となって生産活動をすることで、より自律的な製造現場を実現することができるようになります。
IoT技術を取り入れたスマートファクトリー / スマート工場
スマートファクトリーでは、AI(人工知能)やIoT(モノのインターネット)のテクノロジーが導入されます。
IoTデバイスが生成する大量のデータは、AIなどを用いて分析され、生産ラインにおける問題の可視化と解決が行われます。正確なデータに基づく問題の識別と生産プロセスの改善サイクルは、工場全体および企業全体の収益性向上に寄与します。
また、スマートファクトリーに関連する最新の技術の1つとして、ローカル5Gが注目されています。工場内でのローカル5Gネットワークの整備が本格化すると、5G通信の高速性、低遅延性、多点同時接続の特性を活かし、データ容量と通信速度を飛躍的に向上させることが可能になります。現時点では主に実証実験の段階にあるものの、将来のスマートファクトリー構築において重要な要素として期待されています。
工場IoTのおすすめ関連製品
デンソーウェーブ IoT製品

工場のカイゼンを継続して行うには、さまざまな設備やアプリケーションを”つなぎ”、拡張・展開が可能なIoTシステムを構築することが必要不可欠です。
デンソーウェーブのIoT製品が提供する、1000種以上の機器 (250種以上のプロトコル対応) との接続性と、データの収集・加工・保存・通知・公開に特化したデータ管理機能で、継続的なカイゼンに追従できる「真のIoT」システムを実現します。
IoTプラットフォーム「Toami」

IoTサービスに必要な機能を1つにしたIoTプラットフォームです。
作業進捗の「見える化」とボトルネック自動抽出(人とモノの動態監視)、作業進捗の「見える化」とボトルネック自動抽出(人とモノの動態監視)、設計不具合の自動抽出(加工順自動生成)、工程表の自動設定(対策工程立案場内物流予測)が可能です。
netFIELD

netFIELDは設備データを自動収集しエッジ処理するだけでなく、セキュリティを担保し、エッジデバイスのアプリ更新やリモート管理、更に容易なデータ連携をサポートするオープンなプラットフォームです。
近年急速に普及しているコンテナ技術によりアプリ開発に注力できる環境を提供し、製造現場に付加価値を与えます。アプリの開発は短期間で、かつ維持開発を大幅に低減する効果があります。
産業用ネットワークに物理的に接続するだけで、周期通信データを自動解析し、必要なデータを選択表示するなど、直ぐにお使い頂けるアプリも取り揃えています。
SensorCorpus

SensorCorpusは、誰でも簡単に本格的なIoTサービスを利用できることをコンセプトに、業種や目的に関係なく小規模から誰でも簡単にセンサー情報を収集・蓄積・活用できるユニバーサルなIoTプラットフォームです。
iXacs(アイザックス)

iXacs(アイザックス)は、現場の人々が簡単に使えるところにこだわりを持って作られています。
今まで見えなかったり手動で記録していた製造ラインの状態が、自動で可視化。
それにより現場、現場管理者、経営者が共にデータを見て話す企業風土を醸成します。
IoTによる工場の見える化システム

Nazca Neo Linka(ナスカ・ネオ・リンカ)は、「工場マネジメント」をコンセプトに開発した生産設備向けIoTシステムです。多彩な接続方法に対応し、専用インターフェースがなくても設備と接続できるので、メーカーや年式問わず工場にある様々な設備の稼働データを一元管理できます。
機器の鼓動を把握する Heartbeat Technology

流量計、レベル計、分析計、温度計向けのHeartbeat Technologyは、ライフサイクル全体を通じて診断、検証、監視の機能を提供します。
最小限の労力で最高のパフォーマンスを実現し、オペレーターは測定ポイントを完全に制御できます。
Heartbeat Technologyは「プロセス最適化」「稼働率向上」「コスト削減」を実現します。
IIJ 産業IoTセキュアリモートマネジメント

「IIJ産業IoTセキュアリモートマネジメント」は産業機械や工場設備をIoT化するための各種デバイスから、セキュアなネットワーク、クラウド、さらにデバイス管理機能やデータを見える化するアプリケーションまでを包括的に提供するソリューションです。
産業機械・計測器メーカー向けの「Machinery」と、工場設備・生産管理部門向けの「Factory」の2種類をお客様別にご用意しています。
工具IOT化ツール

ヒューマンエラー防止、見える化をテーマに、後付をコンセプトとして開発リリースしたIOTツールとなります。
工具の買替が発生しないため、導入コストを抑えることができます。トルクドライバー、電動ドライバー、エアドライバー、トルクレンチ、デジタル測定器に対応、作業データを無線送信、記録できるため、ヒューマンエラー防止による品質向上、ダブルチェック代用による工数削減、作業ログ分析による工程改善が見込めます。
IoTテレマティクスサービス「Drive Tracer」

通信型ドライブレコーダーで録画した動画や検知した情報をクラウドで収集し、管理者がリモートで運転状況を確認できるサービスです。
過去の情報はもちろんリアルタイムの情報も確認することができます。
工場にIoTを導入するメリット
工場をインターネットに接続するメリットは様々なものがありますが、ここでは「データドリブンによる工場経営」「異常・故障の予防保全」「育成のコストダウン」の3つのメリットをご紹介します。

データドリブンによる工場経営
製造業におけるIoTの基本は、工場で稼働している設備等のデータを収集して分析することにあります。センサを取り付けて機械からデータを収集することによって、最適な稼働状況を維持することができます。
この時のポイントは、データに基づいた客観的な経営判断ができるということです。時に製造現場では現場の担当者から経営判断を行う役員まで様々な人を介するため、実際の現場に求められている判断を下すことは容易ではありません。しかし、データに基づいた判断であれば、客観的な観点で設備投下の最適なタイミングを実現することができるメリットがあります。
異常・故障の予防保全
機械設備からデータを収集することによって、異常を素早く察知することができたり、故障を未然に防ぐことができるようになります。
従来の機械設備のメンテナンスは、機械に異常が発生してから対応を行う方法や、一定の期間を決めて定期的にメンテナンスを行う方法が主流でした。しかし、データを収集し分析することによって機械設備の稼働状況を可視化することができるようになります。
また、海外や国内の遠隔地に点在する設備の稼働を一貫して管理をすることも可能になるため、機械をインターネットに接続することは管理面・メンテナンス面において大きなメリットをもたらします。
育成費のコストダウン
人材不足や熟練者の技術を継承しなければならないという課題は製造業においても例外ではありません。しかし、熟練者の技術は属人化してしまう傾向にあり、育成マニュアルを作成するのが難しいものです。
そこで、例えば、製造現場における熟練者の動きをカメラで撮影し、その特徴をAIで分析して体系化することによって、技術をマニュアルとして共有することが可能となります。このようなプロセスを組み立てることができれば、全国に点在する工場の技術力のバラツキや育成面の課題を克服することができます。
工場のIoT化に向けた3つのステップ
工場内の要素をインターネットに接続することで、それぞれの状態を可視化することができるようにします。しかし、単にネットに接続するだけで理想のIoT化が実現するわけではありません。
ここでは、工場のIoT化を実現するために必要な3つのステップをご紹介します。
見える化する
まずは、工場内の設備の状態を把握するためにデータを「見える化」するための仕組みを作ります。機械設備からデータを収集するためには、センサを取り付ける手法が一般的です。そして、収集されたデータを統計的手法を用いて分析し、グラフや数値によって状態を可視化します。
機械を制御する
次に得られた客観的なデータを基にして、工場内で稼働する機械設備の制御を行います。例えば、ある設備をモニタリングすることによって不良品を生み出す傾向をつかめた場合は、機械の域値を変更するなどしてその原因に最短で策を講じることことができるようになります。
自動化する
最終的にはデータの収集・分析・改善策を自動化できるのが理想となります。こういったサイクルを実現するにはAIの活用が欠かせません。人が行うデータドリブンの内容をAIに繰り返し学習させることによって、AIが自動で判断し、最適な改善策を提案してくれるように仕組み化することもできます。
IoTを活用して工場のデータ経営を実現しませんか?

IoTを活用することで、客観的なデータ基に得た改善策を製造ラインへ組み込むことができるようになります。スマート工場の流れは日本よりもドイツや中国などが先行している現状がありますが、近年ではIoT化に向けた補助金制度等も整いつつあるため、ぜひ一度IoTの導入を検討してみてはいかがでしょうか。