machiNetの事例
集める&見える:稼働監視システム「machiNet View」
工場内の設備の「見える化」をする
machiNet Viewは工場内の各種設備を「見える化」することにより、機械の稼働率を把握し、センサを含めた周辺情報等も蓄積した総合管理が可能です。機械メーカーとして長年培った技術と経験をIoTシステムに取り組むことにより生産性向上を実現します。
機能詳細
<全体監視画面>
- 工場内全体の機械の生産状況を表示します。
<設備ステータス>
- 現在の機械情報をリアルタイムで表示します。
<稼働状態>
- ガントチャート及び円グラフで稼働状態を表示します。
- ツールチップで該当時間の機械情報を確認できます。
<リスト>
- 工具寿命履歴、加工履歴、製造オーダー履歴、アラーム履歴をリストで表示します。
<ファンクションビュー>
- 主軸負荷率やサーボ負荷率をグラフ表示します。
- グラフ上にカーソルを移動することでピーク時の機械情報を確認できます。
- 稼働状態を積み上げ棒グラフで表示します。
<Webアドイン機能>
- WebサイトやWebサーバー内蔵IPカメラ動画を表示します。
IPカメラ例 通常画面
IPカメラ例 全画面
つながる:各種オープンプロトコル対応
スマートファクトリー対応プロトコルであらゆる機械やセンサと同期する
machiNetは工場の製造工程に注力しています。MES(Manufacturing Execution System:製造実行システム)やERP(Enterprise Resource Planning)といった領域は別の上位システムにお任せする思想です。製造業のデジタル化に関して、わが国はSociety5.0や欧州のIndustry 5.0など国家レベルの政策が知られていますが、 これらのアーキテクチャではOPC UAといった標準プロトコルが主流になっています。そのため、machiNetプラットフォームにおいても、上位システムとの接続はOPC UAによる接続を想定し、インタフェースを用意しています。
予測する:予兆診断システム「SEAM」
正常時のデータで故障予兆検知
芝浦機械のAI(機械学習)による故障予知は、少子高齢化社会に備えた生産性対策をおこないます。SEAMとはShibaura Equipment Abnormality Monitorの頭文字をとった、異常検知を得意としたAI分析システムです。計測データの“いつもと違う”といった検知をするため、必要なデータはいつも通りのデータ、正常なデータのみとなります。正常時のデータのみで分析可能となっているため、データ取りが困難な異常データは不要です。そのため過去に異常が発生したことのない機械にも対応することが可能です。