machiNetの事例

集める：TMスマートセンサ

芝浦機械オリジナルIoTセンサシステム

１つで機械振動および温度を計測できるマルチセンサ

弊社では、機械の基本的なセンシングデバイスとして、「TMスマートセンサ」を開発しました。TMスマートセンサは、XYZ３軸の加速度センサーと温度センサーが１つになったIoTデバイスで、収集したデータを無線通信でエッジコンピュータに送るようになっています。加速度センサ部は、高精度センサに比べて低コストで導入しやすいため、産業用機械のあらゆる場所に設置することが可能です。多数のセンサを機械に取り付けて機械状態の変化を捉え、異常をいち早く見つけたいという思想で開発しました。TMスマートセンサで異常の兆候を捉えたら、高精度な計測器で診断、または保守員が点検することで機械の異常をいち早く発見できます。

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、わが国は経済産業省の進めるConnected Industriesや欧州のIndustrie 4.0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。

見える：ViSCAS-S

Vibration Sencer data collection and Analysis System-Simple edition

短時間の振動データを波形、Min/Max、FFTで表示

machiNetでは、集めた振動データをオンラインで分析できるシステムとして、「振動データ収集・分析システムViSCAS-S」を提供しています。
ViSCAS-Sは、自社製CNCと連動して一定パターンの動作を機械にさせたときに収集した振動データを用いて劣化状態を分析し、予知保全を行います。予知保全のステップとして、振動を測定し、得られたデータからAI（機械学習）を用いて正常時の特徴量を算出しモデル化します。モデル化完了後、日々の運用で計測した振動データとモデルデータを比較することで、自動的に異常状態を判定します。この手法は、特にしきい値を意識する必要がなく手軽に始められるのが特徴です。

分析する：振動センサデータ分析

長時間蓄積された振動データを品質工学手法で分析

TMスマートセンサは、センサ内部で一定量のデータを蓄積し、FFT（周波数スペクトル）、最大／最小値、S/N比（品質工学の技術、バラつきの大きさを表す評価尺度）などを演算してエッジコンピュータに結果を送ることが可能です。工作機械などの機構部にセンサーを設置し、継続的に振動波形のS/N比を分析することで、波形というアナログ情報を可視化可能なデジタルデータに置き換えるため、常態からの変化判別が容易になり、より正確な予知保全が可能となります。