1|2|3タイヤ成型工程の生産性は2倍にこれにより従来、技能員のスキルに依存してきた生産工程や品質保証の判断・動作を、「EXAMATION」側で全て自動的に行い、人によるバラツキを抑えることができるようになる。タイヤ成型工程では、生産性は2倍に向上させることができたという。真円度などの品質も15%程度向上させることができたとしている。BIOやBIDによる実際の生産工程における効果(クリックで拡大)出典:ブリヂストンブリヂストンでは既にこの新生産システム「EXAMATION」を同社のフラグシップ工場である彦根工場に導入しておりタイヤ成型を実施。現状では生産能力が不足している13〜17型のタイヤの成型に活用しているという。同システムで得られた情報は、既存の成型システムや前後の工程間、製品情報などさまざまなデータと連携することが可能。工場全体の工程能力向上にも貢献する。現状ではタイヤ成型工程については20%の生産性向上が実現できているものの、生産ライン全体で見た場合の生産性改善は14%程度にとどまる。現在はデータ連携は行っているものの、自動制御などフィジカル部分の自動化は行っていないため、今後はこれらの自動化を進めることで生産性をさらに高める方針を示している。彦根工場での実績をもとに、今後は海外工場での導入も進めていくという。EXAMATIONでブリヂストンが期待する効果(クリックで拡大)出典:ブリヂストン「人工知能技術を最終製品に用いることはありえない」これらのICTの活用の幅を広げる方針を示す一方で、人工知能技術や機械学習技術の活用範囲拡大には慎重な姿勢を見せる。三枝氏は「自社の製造工程の改善に人工知能を使うことはあっても最終製品にかかわるところに使うつもりはない。われわれの扱う製品は人命にかかわるものである。機械学習技術などを使い製品の製造方法にブラックボックスが生まれ、説明できないという状況を発生させるわけにはいかないからだ。した領域への適用は当分難しいと考えている」と述べていた。中島幸雄氏が「将来のタイヤ像を提案する」をテーマに研究内容を紹介。環境規制やエコカーの普及が進む中で「タイヤの形は19世紀のときと同じになる」と語った。タイヤを最後の最後まで使い切るセンサー技術、ブリヂストンが開発ブリヂストンは加速度センサなどを利用して、タイヤの摩耗具合を検知できる新技術を開発したと発表。同社が開発を進めているタイヤセンシング技術群「CAIS(カイズ)」のコンセプトに基づくもので、商用車で行われているタイヤのローテーション時期の把握などが可能になるという。オムロンの“標高10mのIoT”は製造現場を明るく照らすか(前編)オムロンは「IoT時代のFA」をテーマに記者会見を開催した。インダストリー4.0などIoTの製造現場での活用が進む中、同社の考えるFAの将来像と戦略、またそれを実践する製造現場などを紹介した。前編では同社の考えるIoT戦略について、後編では製造現場におけるIoTの自社実践の様子についてお伝えする。「インダストリー4.0」は、ドイツ政府が産官学の総力を結集しモノづくりの高度化を目指す戦略的プロジェクトだ。インダストリー4.0とは何なのか。Automationグループに所属する筆者が解説する。製造現場になだれ込む「モノのインターネット」と「ビッグデータ」IoT(モノのインターネット)やビッグデータ解析の活用先としてにわかに「製造現場」への注目度が高まっている。製造業において、ICTの活用により生産性や柔軟性をもう一段高めようとするモノづくり革新の動きが活発化する一方で、これらの技術のビジネス活用を推進したいIT系企業が提案が加速。製造現場への熱気が高まっている。SNSfacebooktwitterITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。