データ	取得する情報
ロボットや機械の稼働データ	稼働・停止時間、製造条件、運転モード、動作不良の発生日時・回数
制御装置の入出力データ	PLC・インバータ・CNCなどの入出力信号や数値
信号灯の点灯データ	信号灯の色、点灯開始時刻、点灯時間、点灯終了時刻

②環境に関するデータ

環境に関するデータは、生産設備や作業場に取り付けられた測定機器の数値、計測データを指します。

▼環境に関するデータの例

データ	取得する情報
アナログメーターの測定値	コンプレッサーやポンプ、ボイラー、熱処理炉などに取り付けられた計測器の測定値
各種センサーの測定データ	温度・圧力・流量・電力・照度・CO2濃度などを計測するセンサーデータ
カメラの画像・映像データ	生産ラインの監視カメラやロボット・機械に搭載されたカメラが撮影したデータ
マイクの音声データ	設備や機械の稼働中に発生する音や、火災報知器の警告音などのデータ

なお、アナログメーターの目視点検による課題については、こちらの記事で解説しています。併せてご確認ください。

アナログメーター読み取りの目視点検における課題。自動化で期待できる効果とは製造工場やプラントのアナログメーターの点検は、設置場所を巡回して目視で数値の読み取り・記録を行う必要があるため、負担がかかりやすい業務の一つとされています。今回は、アナログメーターの点検を目視で行う課題や自動化によって期待できる効果、自動化する方法について解説します。アットフィールズテクノロジー株式会社

③作業員に関するデータ

作業員に関するデータは、生産現場にいる作業員の行動や動作、業務などに関する情報を指します。

▼作業員に関するデータの例

データ	取得する情報
製造工程	作業場や手元などをカメラで撮影した映像データ、手動による設備運転や機械操作の動作を計測したセンサーデータ、コントローラーの入力データ、ウェアラブルデバイスのデータ
点検記録	作業員が記入またはシステムに入力した点検結果やメンテナンス記録、故障対応履歴
位置情報	エリアセンサーの検知データ、RFIDタグの取得データ、ビーコンの取得データ

④生産現場の実績データ

生産現場の実績データは、紙の管理表や表計算ソフト、基幹システムなどで登録・管理している実績に関する情報を指します。

▼生産現場の実績データの例

データ	取得する情報
受入・検査実績	検査の品目、個数、検査日時、検査担当者、検査方法、合格基準、検査結果（適合・不適合）など
生産実績	製品の品目、生産数量、不良数量、製造原価、製造リードタイムなど
入出荷実績	仕入先、出荷先、入荷・出荷の日時、製品コード、ロット番号、数量など
作業実績	各工程の作業員、作業内容、作業時間、製造個数など

データ収集によって工場の生産現場を可視化する方法

工場でのデータ収集では、基幹システムや設備から直接データを取得する方法と、センサーやカメラを設置してデータを収集する方法があります。

方法1 | 画像認識によるアナログメーターの読み取り

アナログメーターの数値をデータとして収集するには、カメラを設置して目盛板の情報を読み取る方法があります。

カメラが撮影した画像データを画像認識技術によって数値化することにより、自動で測定データを収集できるようになります。

作業員による目視点検が不要になるため、測定精度の安定化を図れるほか、システムによる遠隔監視が可能になります。

方法2 | ソフトウェアやゲートウェイ機器によるPLCデータの収集

生産現場にある複数のPLCからデータを効率的に収集するには、ソフトウェアやゲートウェイ機器を活用することが有効です。

個々のPLCから出力されるデータを集約するゲートウェイ機器や、各データを統合管理するソフトウェアを活用することでデータ分析・活用の基盤を構築できます。

▼PLCデータの収集方法

収集方法	概要
マスターPLC	複数のPLCから得られたデータを集約するマスターの役割を持つPLC機器
IoTゲートウェイ	PLCとインターネットを無線接続して、出力されるデータを受信してクラウドシステムに送信する機器
データロガー	PLCデータの自動収集と通信プロトコルの変換を行い、インターネットを経由してシステムやデータベースへ送信する機器

方法3 | 後付けセンサーによるIoT化

PLCによるデータ収集ができない既存設備においては、後付けセンサーを設置する方法があります。インターネットと接続可能な後付けセンサーを取り付けることで、生産設備の稼働情報や環境情報に関するデータを収集できます。

▼生産現場における後付けセンサーの設置例

冷却装置に温度センサーを取り付け、温度データを取得する
設備の電源線に電流センサー取り付け、電気回路の電流データを取得する
モーターに振動センサーを取り付け、動作データを取得する　など

設備や機械をIoT化するには、工場内のネットワーク環境を構築するとともに、収集したデータを一元管理できるシステムの導入が必要です。

方法4 | 紙文書のデジタル化

作業員が紙文書で管理している情報をデータとして収集するには、システムの活用によってデジタル化することが必要です。

▼デジタル化する紙文書の例

点検記録表
作業日報
受入検査報告書
故障対応の報告書　など

紙ベースで運用していた業務をデジタル化することによって、記入や転記作業の労力を削減できるほか、部門横断的なデータ共有・活用が可能になります。

方法5 | データベースの構築による各種データの統合

生産現場のデータを収集して工場全体を可視化するには、多種多様なデータを蓄積するためのデータベースが必要です。

メーターやセンサー、PLCなどの工場内に点在するデータを統合するデータベースを構築することで、分析に使用するデータの検索や部門間での情報共有がスムーズになります。

なお、データベースに蓄積したデータを分析・活用するには、規格が異なる各データを加工・処理して活用できる形式にすることもポイントです。

製造業におけるデータ分析の活用方法についてはこちらの記事をご確認ください。

製造業のデータ分析で現場改善が加速する！活用方法や課題とは現在、DX（デジタルトランスフォーメーション）やスマートファクトリーが推進されています。製造業ではオペレーションの省人化・自動化に加えて、生産プロセスの最適化、稼働率の向上などにビッグデータの活用が期待されています。生産設備・機器から取得したデータを分析することで、品質管理やコスト管理などに役立てられます。しかし、「データ分析を行える人材がいない」「分析精度に課題があり、改善につなげられていない」などの理由により、蓄積されたデータを十分に活用できていないケースもあるのではないでしょうか。この記事では、製造業におけるデータ分析の活用方法や課題、解析サービスを利用した事例について解説します。アットフィールズテクノロジー株式会社

工場でデータ収集・活用基盤を構築できるソリューション

アットフィールズテクノロジーでは、工場内の設備データをリアルタイムに収集・加工して可視化するツール『@Fields Edge』を提供しています。

既存設備の大掛かりな改修を行わず、アナログセンサーやPLCからデータを収集することが可能です。また、その後のデータ分析に活用できるように、データの加工や製造情報との紐づけなども行えます。

▼@Fields Edgeの構成イメージ

@Fields Edgeの導入イメージ

各設備のデータを多種多様な方法で収集して、タブレットやパソコンで可視化できます。また、収集したデータの出力条件を設定して、データ分析に活用できる形式へと変換することも可能です。

詳しい製品情報は、こちらをご確認ください。

設備データ収集・可視化ツール｜@Fields Edge 設備データ収集・可視化ツール@Fields Edgeは、製造現場の設備毎に最適なデータ収集・データ切り出し・自動変換処理を行うことで、設備の常時監視を可能にし、稼働率向上や予知保全の実現に貢献します。アットフィールズテクノロジー株式会社

まとめ

この記事では、工場でのデータ収集について以下の内容を解説しました。

工場におけるデータ収集の目的や活用例
生産現場で収集するデータの種類
データ収集によって工場の生産現場を可視化する方法
工場でデータ収集・活用基盤を構築できるソリューション

生産現場のデータ収集は、工場のDXを目指す第一歩となります。生産設備や測定機器、作業員、実績などのあらゆるデータを収集することにより、生産現場の状態を可視化でき、要因分析や稼働監視、設備保守などに役立てられます。

アットフィールズテクノロジーが提供する『@Fields Edge』は、既存設備の改修を必要とせず、アナログセンサーやPLCなどからデータを収集できます。「古い設備のデータ収集を行いたい」「データを収集して異常検知や自動化を行いたい」といった課題を持つ方は、ぜひご相談ください。

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