【課題】
部品の組付け中にロボットが故障した際、ロボットの復旧作業に時間を要していました。
そこで、事前にロボットの負荷率・電流値を監視することで、壊れる前の予兆が分かるなら故障を防げるのではないかと考え、データを可視化することにしました。

【IoTによる解決】
IoT Data Shareの、デンソーロボットが持つ全てのデータを取得する機能を活用して、ロボットの負荷率や電流値を収集し、IoT Data Viewで可視化しました。
負荷率や電流値の異常時を検証すると、ロボットは常に正常であることが分かりました。原因は設備側にあり、部品の筐体位置がズレることで部品同士の干渉が起こり、組付け不良が起きていました。

このように、データ収集することで今まで見えなかった真因が分かり、組付け不良を未然に防ぐことができました。

【課題】
生産管理者は、1日の計画に対して時間内で計画数を生産できるように調整します。 しかし、その計画に狂いが生じると生産が終了せず、作業者の工数増加や管理者の再調整という無駄な作業が発生していました。

【IoTによる解決】
IoT Data Shareは、QRコードスキャナやBHTで読み取った値を取得できます。この機能を活用して、現場作業者が製造工程で扱う指示かんばんのQRコードを読み取り、計画数や生産実績を登録しました。さらに、登録したデータをもとに生産進捗率を自動計算し、IoT Data Viewで可視化しました。

このシステムにより、生産管理者が定期的に進捗率を監視し、生産量が少なければ他の設備ラインからヘルプを呼ぶことで、計画的に生産することができるようになりました。
また、時間帯別の生産量が見えるため、作業担当者による生産量の把握に役立ち、さらなる効率化につなげることができました。

【課題】
多種多様な部品の検査工程では、作業者は計測値から不良品を判断しているため、規格外の不良品の発見は困難で判定に時間を要していました。
そこで、検査毎に測定値と規格値のデータを登録し判定結果を可視化することで、作業者が正確に判断できる仕組みを構築することにしました。

【IoTによる解決】
IoT Data Shareのデータ分析オプション機能「Data Analysis」を活用し、値が上下限を超えた際に作業者に通知したり、値の偏りがないかを確認しました。
また、測定値と規格値を登録し、IoT Data Viewで判定結果を可視化しました。

このように、多種多様の部品の検査がある工程においても、すぐに規格外の不良判断が行えるようになりました。また、この工程では上下限の規格値、標準偏差と平均値を用いて工程能力値を計算しています。工程能力値が低い工程を見直すことで、さらなる品質向上につながっています。

【課題】
工場の消費電力量は、生産量の増加につれて大きくなります。また、消費電力量のピーク値が高いことも電気料金が多くかかる要因となっていました。
そこで、消費電力量を把握し削減するため、設備の電力量を取得しピーク値を平均化・可視化することにしました。

【IoTによる解決】
IoT Data Shareのデータ収集機能とDB連携機能を活用して、電力計を取り付けた設備から電力量を取得し、DBに登録しました。データから消費電力量のピーク値を平均化し、IoT Data Viewでグラフに表示し可視化しました。

このシステムにより、消費電力量が多いラインと時間帯を判別しました。そして、消費電力量が多い時間帯の生産を抑え別の時間に生産することで、ピーク値を全体的に抑えることができました。また、CO2の排出量も計算し可視化することで、カーボンニュートラルへの活動にもつながっています。