設備稼働監視システム Device Watcher
工場内に既設の積層信号灯に上からかぶせるだけで、すぐに設備稼働状況を見える化できるIoTソリューションです。ハードとソフトの必要なものすべてをまとめて提供するため、他に準備いただくものはありません。
どんな企業でもかんたんに設置でき、すぐに使える仕組みを提供します。
これにより今までなかなか正確に把握が難しかった設備稼働状況を、自動で正確に取得、集計、分析をすることができるようになります。
製造現場の改善活動を強力にサポートし、生産性向上に貢献します。
※自社でソフト・ハードの両面で提供するため、積層信号灯がない設備やPLCからの信号取得等のハード側、API連携やオンプレミス版対応等のソフト側の双方の個別カスタマイズ相談が可能です。
特長
誰でもかんたんに設置できるハード
既存の積層信号灯に上からかぶせるだけ!
工事不要のため、いつでもかんたんに設置可能。
稼働中ラインを止める必要はありません。
どんな大きさ、色数、順番、メーカーの信号灯でも対応します。
※ タワーがない場合やPLC等設備からの信号入力にも対応可

つながりやすい無線通信
既存の積層信号灯に上からかぶせるだけ!
工事不要のため、いつでもかんたんに設置可能。
稼働中ラインを止める必要はありません。
どんな大きさ、色数、順番、メーカーの信号灯でも対応します。
※ タワーがない場合やPLC等設備からの信号入力にも対応可

すぐに使えるソフトで見える化
専用ソフトのインストールは不要!
Web上でURLにアクセスして、ログインするだけ。
すぐに現場改善に必要な数字を確認できます。
- 稼働状況のリアルタイム監視
- 任意期間における集計や履歴
- 時系列ごとの稼働率推移 等
CSVダウンロードやAPI連携、異常時のアラート機能や個別カスタマイズも対応可
※オンプレミス版も対応可。その場合、アプリケーションのインストールされたサーバーを納品いたします。

用途例
稼働状況分析 【作業者の多台持ちや品種切替の多い現場】
1人の作業者が設備を複数操作する多台持ちや、品種切替が多い製造現場においては、設備停止時間の最小化による稼働率の最大化が非常に大事です。そのために現場では日々改善活動を繰り返しているはずですが、改善の前提となる”現状の正確な把握”が、想造以上に難しいことを感じている方も多いのではないでしょうか。
Device Watcherでは、自動で正確な現状把握を行えるため、多台持ちや品種切替の多い企業様でご活用いただいています。「想造していたよりも稼働率が悪かったが、改善点を見つけることができた」「改善活動の結果、稼働率が向上した」とのお声をいただいています。
清掃 - 床掃除
- 外溝清掃
- 洗面台の拭き掃除
点検 - 定期点検
- 現場記録
- 空気環境測定(開発予定)
チーム
代表取締役CEO 松井 健 2004年 東京工科大学 メディア学部卒。2006年 株式会社モンスター・ラボの創業メンバーとして参画し、様々な新規事業のスマホアプリやWebシステムを開発する。2011年 IoTデバイス開発会社ミラを創業し様々なコネクテッドデバイスの開発・量産経験を経て、2018年 Mira Roboticsを創業。代表取締役CEOに就任。 経営、事業戦略、ビジネス開発を担当。
機構/意匠デザイナ 白川 徹 2009年 千葉大学 工学部デザイン工学科意匠系卒。 ロボット、ウェアラブル、スマートトイ、ガジェットなど様々な製品の意匠・機構を得意とするデザインエンジニア。2017年 GOOD DESIGN AWARD受賞。
ソフトウェアエンジニア白鳥 友規 2009年 東京工科大学 コンピュータサイエンス学部卒。2014年よりミラでIoTデバイスの開発に携わる。クラウド、スマホアプリ、組込みプログラミング、電子回路設計まで行えるフルスタック・エンジニア。C, C++や画像処理を得意とする。
電気エンジニア 古平 晃洋 2007年 電気通信大学大学院 電子工学専攻修士課程修了。 Cypress Semiconductor、サンディエゴで同社半導体を使用したソリューション立ち上げに携わる。帰国後、回路設計、基板設計、FW開発を主とした受託で、微小電流アナログセンサ、MIPIなどの高速信号、最新規格のUSB Type-Cまで様々な設計を行った。トランジスタ技術、Interfaceなどの記事執筆やPSoC3開発本を出版している。
ロボットAI研究者(理学博士)西川 隆介 2014年大阪市立大学大学院理学研究科博士課程修了。富士通研究所などを経て2018年より現職。研究ではブラックホール解や宇宙モデルの理論的検証に取り組み、数値計算、摂動論、統計解析などの経験を生かして、企業では統計的仮説検定、画像認識、光学設計などに従事。現職ではロボット制御やAIの開発を担当。物理学、情報工学、光学の分野で多数の国際学術雑誌及び特許をもつ。
よくあるご質問
Q. 社外に情報を出せないのですが、クラウドを活用しない方法はありますか?
オンプレミス版での提供がございます。ご相談ください。
Q. 対応できる積層信号灯の大きさはどの程度ですか?また点灯は検知できますか?
基本的にどのような長さや太さ、色順、メーカーのものであったとしても対応可能です。
また点灯パターンについても、点滅や同時点灯の検知も問題なく可能です。
Q. 信号灯がついていない設備もあるのですが、信号取得は可能ですか?
電流センサーを用いることで、信号の取得が可能です。
Q. デモを試したいのですが、どのような内容ですか?
センシング用のデバイスを3台と通信機器、デモ用アプリケーションアカウントを、2週間程度貸出が可能です。期間や内容等の詳細はぜひご相談ください。
Q. 停止要因の内訳を分析したいのですが、何か方法はありますか?
はい、2つ方法があります。
1つ目は、PLC等停止要因がわかる機器からの信号を取得する方法です。弊社側でI/O接点経由での信号取得を行うデバイスを製作しますので、デバイスを介して取得した信号をアプリケーション側で意味づけを行い、集計します。
2つ目は、スイッチ等の外部信号を新たに設ける方法です。これから新規で停止要因の取得を実施する場合、作業者に停止要因を割り振ったスイッチ等の外部信号の入力を行ってもらい、その信号をアプリケーション側で集計します。
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予知保全の実現には、アルゴリズムの構築だけでなく、システムへの実装と運用までを視野に入れた開発が求められています。他方、IoTの推進に伴うITとOTの融合には技術者の専門性と労力が必要とされ、効率的な開発環境が不可欠であることも事実です。 MATLABは、予知保全に必要なデータの読み込みから最適なアルゴリズムの選定、そしてシステムへの実装に至るまでの行程を効率よく(一部全自動で)行うことができるプラットフォームを提供します。 予知保全を実現する為に、一般的に必要な下記の4ステップすべてに対応することが可能です。 ① データの収集:データが蓄積されるデータベースへアクセスし、データを吸い出す作業 ② データの前処理:異常値削除・変数選定・時刻の同期処理 ③ 予測モデルの開発:複数の機械学習アルゴリズムの適用・評価 ④ システムへの統合:アプリケーション化して工場に展開
IB-Mes
最近ではスマートファクトリーやIoTという言葉もすっかり浸透しましたが、みなさん、MESってご存知ですか? MESは工場の様々な情報を収集し、問題点の早期把握・対策・改善に役立つシステムです。 広義では生産管理システムの一つですが、生産の工程と連携できることが特徴で、生産の進捗や品質、設備の管理など様々な機能があります。 生産管理システムを管理サイドの基幹システムとすると、製造実行システムは現場サイドの基幹システムと言えます。 生産管理システムと製造実行システムが互いに連携し、現場と管理が繋がり、仕組化されることにより、一過性の改善ではなく会社としてのベースの力となり想像もつかない効果を生み出します。 IB-Mesは、工場内の新旧様々な設備や工程からデータを収集し、現場で起きている事象をリアルタイムで可視化、社内共有することによって製造効率の改善を支援します。 さらに、長期間の運用によって蓄積されたデータは、改善点の発見や、経験や勘に頼っていた曖昧な部分を「見える資産」として的確な分析・対策・改善に役立てることができます。
オンラインVR工場視察|NEWJI VR
NEWJI VRは、360度カメラを用いたVR技術のシステムにより、オンラインで国内外の工場視察が可能となるサービスです。 実際に現地へ赴く必要があった工場視察や出張が現場へ行かずに目的を達成することが可能です。 360度モードで工場全体を把握しながら、接写モードで製品をmm単位で確認可能。 工場視察は現地で対面による交渉などが必要であったが、対人・接触することなく、リモートで工場視察が行えます。 機材の手配は不要、ゲスト招待の他、全世界で利用が可能で、出張旅費交通費を大幅に削減できます。 現在、国内、中国、台湾、マレーシア、ベトナム、タイ、インドは、Businessプランで1回(またはプロジェクト単位)からご利用いただけます。 Enterpriseプランでは、世界中のどの国でもご利用頂くことが可能です。 18,000km離れた世界の工場視察を最短5分で可能にしました。 世界の工場視察、海外出張がオンラインにかわる時代です。
ER31 バッテリレス圧力センサ
RFID(NFC)搭載し、ワイヤレス給電でバッテリレスを実現した圧力センサです。圧力計の目視点検作業を簡易化、データ読み取り/記入ミスを削減することで生産現場のIoT 化、巡回監視の効率化に貢献します。
プラントデータと動画の統合管理システム
本ソリューションは、プラント内に散在する各種プラントデータ(温度、圧力、流量、回転数、振動数、設備稼働状態、制御設定値、プラント操業状態等)とカメラの動画やサーモカメラの映像をSCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)システムで融合させ、同一画面に表示させることにより、工場内で起きている事象を一元可視化・集中監視化させるものです。 その特徴として8っの特徴を持ちます。 1) データとライブ動画をワンクリックで表示 2) 同時日時のデータ、録画動画を閲覧 3) 様々な種類のデータと動画を同時表示 4) 過去と直近のデータ&動画の比較 5) 海外工場を含め、ライブ動画を見ながら、遠隔操作を行うことが可能 6) SCADAをベースにしているので、監視画面の制作が容易に可能 7) 複数メーカーのPLC/DCSやカメラを接続可能 8) データ/録画をエクセルシートで管理
WORKFRONTシリーズ
近年、労働人口の減少や市場競争の激化により、製造業ではデジタル化と現場データ活用のニーズが高まっています。 現場データを活用するには種々デバイス「モノ」の生データを「何時」「何処で」「何のために」のつながりのあるデータに加工できなければなりません。 また、デジタル化の効果を最大限発揮するには、経営課題解決と現場改善を両立する現場主導型のアプローチが必要と考えます。 WORKFRONTシリーズでは、現場の最適化を実現するソリューションを提供し、データの収集から加工、活用まで一貫して製造現場のデジタル化を支援します。
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。 さらに、RFIDやバーコードなど各種センシング機器からのデータ取得にも対応。これにより、設備の稼働状態と合わせて、担当者や作業時間、ワーク情報など、製造にかかわる様々なデータを紐づけして複合的に表示・集計できます。 シンプルなシステム構成と拡張性で、設備の増設にも柔軟に対応。 既存の生産管理システムとの連携もぜひご相談ください。
Smart EAM ソリューション
設備の状況をリアルタイムに得られる手法として状態監視は優れた技術ですが、全ての設備の状態をモニタリングする事は手間や費用の観点からも現実的ではありません。それは予知保全でも同様の事が言えます。ポイントは設備の重要度や特性を考慮に入れた上で適切な保全方式、状態を把握する方法を選択する事です。 適切な保全方式や状態把握の方法を選ぶためには設備台帳および保全の履歴が電子化されている事が前提となります。 弊社では保全現場で使用される点検結果報告書やチェックシートの電子化から設備台帳の整備、RCMと呼ばれるフレームワークに基づいた評価分析、モニタリング方法の検討、システムの導入といった設備管理業務の合理化、高度化に関する支援を一貫して提供しております。
Proceedクラウド
Proceedクラウドは工程写真をベースに製造情報の共有と製造情報データベースを構築することで、技能継承やサプライチェーンの見える化、業務効率の改善を実現するデジタルツールです。 <主要機能> ・写真撮影モバイルアプリ ・写真への書込み・コメント機能 ・写真へのタグ付け・検索機能 ・社外への写真共有機能 ・レポート作成機能 ・PDF、TIFFファイルの保存機能 ・電子黒板機能
粉体搬送とは?微粉末の輸送を可能とする装置・システムを紹介
製造業の生産性向上において、粉体搬送の自動化は重要な要素となっています。 粉体搬送装置の導入により、粉体搬送における作業効率の向上、品質の安定化、作業者の負担軽減など、様々なメリットが得られます。一方で、装置選定時には粉体の特性や用途に応じた適切な検討が必要です。 本記事では、粉体搬送の基礎知識から具体的な装置の種類、導入時の注意点まで詳しく解説します。