進め方手順などを紹介する日本最大の品質管理専門情報サイトです。寄せられた相談の一部を紹介します。Things」の略で、「モノのインターネット」と訳します。パソコンなどの情報通信機器に限らず、すべての「モノ」がインターネットにつながることで、生活やビジネスが飛躍的に変化すると言われています。機能付きの作業ロボットや、製品の検品システムなど、ある業務に限った形での導入に留まっています。IOT導入は目的ではなく、業務改革の手段(ツール)として必要に応じて検討を行う必要があります。・データ解析を通じて付加価値づけを行う人材が不可欠です。中小企業では、まず身の丈にあった目標を設定するのが成功の秘訣です。IoTには大きな期待が寄せられていますが、必ずしも「AI」が不可欠だとは限りません。多くの中小企業では、スモールデータでも十分な場合が多いのではないでしょうか。製造現場の「スマート工場」実現に向けた取り組みは、活発に行われている。月、政府はGDP600兆円を目指す成長戦略として「日本再興戦略2016」をまとめ、IoT、ビッグデータ、人工知能、ロボットなどの新しい技術を活用して労働力不足を克服するための生産性向上や新たな有望市場の創出を目指すとした。工場の具体的な取り組み手順は以下の通り。企業側にとっての課題となる。現場IOTの目的と4つの機能IOTの目指すものとして、以下の項目があげられる1顧客の要求なら1個でも注文に応じるカスタマイズ性2注文を受ければ瞬時に生産が始まるリアルタイム性3大量生産とさほど変わらない驚きの価格で提供つまり、究極は、1個生産であっても、大量生産と変わらないQCDを実現することにある。そのためには、IOTに求められる以下の4つの機能がある。人出が不足する、生産効率が上がらないなど、多くの課題、問題を解決する手段としてIOTの活用が期待できます。上記のIOTの4つの機能を念頭に、まず、何をどこに導入していったら良いか?充分に検討してい頂きたいと思います。|手間のかかるマニュアル作成をどう進めるか?(IOTによる標準化・マニュアル化の進め方・事例)もはや世の中、パワーポイントやワードでマニュアルを作る時代ではなくなって来ました。既存のひな形を利用するというのも一つの方法ですね。無料:マニュアル・フォーマット最近は、簡単に作成できて、見やすいマニュアル、しかもメンテナンスも簡単というマニュアル作成ソフト(システム)が急激に普及してきました。ソフトの種類としては次の2種類です・クラウド型マニュアル作成ソフト・PCインストール型マニュアル作成ソフトまた、機能としては、以下のようなものがあります。Biz」がお勧めです。https://biz.teachme.jp/最近のマニュアル作成ソフトでは一番の知名度を誇り、月額5,000円から利用することができるクラウド型のマニュアル作成・公開サービスです。WEB(社内)公開機能もついており、このサービスだけでマニュアル作成も公開も行えてしまう画期的なサービスです。・マニュアル作成機能、ファイル出力機能、WEB(社内)公開機能などそのほかには以下のようなソフトが有名です。https://igrafx.info/product/bpr/最後にマニュアル選定のための比較サイトを紹介します。・https://boxil.jp/mag/a2902/・https://it-koala.com/manual_soft-1066・https://www.crest-con.co.jp/blog/wisdom/830/「読まれる・伝わるマニュアル」を作成するには、ワードやパワーポイントで作成するのではなく、マニュアル作成ソフトを検討すべきです。マニュアル作成の工数削減ができるのはもちろん、品質の高いマニュアルを作成することが可能となります。した作業員のリタイヤや外国人労働者増加などから現場におけるITを活用した作業支援の需要が高まりをみせています。そこで、AR(拡張現実)や身につけて持ち歩くことができる機器や装置(ウェアラブルデバイス)の技術を使って、製造や物流を中心とした現場作業を支援するシステムが注目を集めています。化などに適用可能です。プラントエンジニアリング企業における応用例プラントエンジニアリング企業では、工場内の点検作業では若手作業員とベテラン作業員と二人一組で現場を回っていました。ペアで作業すればベテランのノウハウを若手に伝授することができますが、ベテランの人数が限られる中では効率的ではありません。所に戻ってからレポートを書く業務も煩雑です。そこで点検作業にARメガネを導入しました。ARメガネに装着されているカメラやマイクなどを通して管理室でモニタリングしているベテランとやり取りすることで若手でも一人で点検作業にあたることができるようになります。作業のチェック項目もメガネのレンズに表示されますので、点検マニュアルを持ち歩く必要もなくなります。作業が完了した機械部分を、作業員がレンズを通して見ると、自動で作業項目にチェックが入るので、紙のレポートを作成する必要がなくなります。業務マニュアルの拡張版ARメガネ、HMDのその実態は「作業マニュアル」の拡張版として位置づけられます。はじめは紙製のマニュアルから始まり、PCで見るWebマニュアルが加わり、近年は可搬性の高いスマートフォンやタブレットを活用することも増えました。新たに加わったのが、ARメガネ、HMD、スマートグラスなどと呼ばれるウエアラブル端末です。今後は「物流」「フィールドサービス」「製造業の組み立て現場」などでの活用がどんどん進んでいくことと思われます。関東経済産業局において、先行してIOT活用に取り組む中小ものづくり企業20社を取り上げ、事例集をまとめている。http://www.meti.go.jp/meti_lib/report/H28FY/000279.pdf#search=%27IOT+%E8%A3%BD%E9%80%A0%E6%A5%AD+%E5%93%81%E8%B3%AA%E7%AE%A1%E7%90%86%27中小企業の取り組みは、設備稼働状況の監視、可視化、紙や口頭情報のデータ化などの取り組みが始まった段階であり、更に取得データを活用することで、一層の生産性向上や、新たな商品、サービスの付加価値創出を実現できるかが期待される。ち)などの、データ収集と分析を行い、作業改善につなげていくIOTシステムまた、作業の標準化、マニュアル作成、勘コツ作業の教育訓練などにIOTの活用が望まれる。Things」の略で、「モノのインターネット」と訳します。パソコンなどの情報通信機器に限らず、すべての「モノ」がインターネットにつながることで、生活やビジネスが飛躍的に変化すると言われています。IOTに関する様々な情報が飛び交い混乱しているのも事実です。IoTについて基本や本質を理解せず、情報を得ようとしても増々惑わされてしまうため、まず基本をじっくりと学習し、理解することが必要です。IOTでは「ありとあらゆるモノ」がインターネットにつながることと言われています。家電製品などは、すでにインターネットでつながって、スマホからコントロールすることも可能になっています。IOTは、ただ繋がるだけでは何の意味もありません。IoTシステムにおいては、以下の機能が基本的な流れとなっています。蓄積されたデータを分析する。誰の課題を解決するのか?までを考えることなのです。人出が不足する、生産効率が上がらないなど、これまで課題だった問題が解決し、飛躍的に生産性や品質が向上したり、コストダウンに繋がったりする方法を考えなければならないのです。このようにIOT導入の目的を良く見極め、自社の取り組みを行っていくことが重要となります。製造業で用いられる画像処理技術は、製造現場などで用いられる工業用のもので画像を加工するというより、最終的に出力するのは、対象物の位置や寸法といった“その画像の特性”です。1.工業用画像処理の種類QRコードに代表される2次元バーコードや一般的なバーコードは、製造現場でよく使われており、部品のトレーサビリティー(追跡)に役立てられています。このような製造現場では、対象物に直接コードを刻印する場合が多いのですが油で汚れたり、かすれた状態になったり、そもそもコードが曲面に刻印されていたりと、非常に悪条件にあります。これらを携帯電話機で読み取ることは不可能です。工業用の画像処理には、このような過酷な条件下においても、コードを正確に読み取れる性能が求められます。半導体製造工程では、古くから画像処理を使って対象物の位置を計測して加工したり、パターンの検査を行ったりしています。電気・電子製品の組み立てでも画像処理が使われています。プリント基板に小さな部品を隙間なく張り付ける技術は、画像処理なしには実現できません。自動車産業では、部品の寸法計測や不良品判定、組み立て、2次元コード読み取りなど、幅広い用途で使われます。エンジンやステアリング系は安全に関わる重要な部品ですので、画像処理で念入りに検査されます。文字読み取りパッケージの破損や不良のチェック、ラベルの印刷不良検査などに用いられます。2.画像処理で何ができるのか画像処理で何ができるのかを説明する際、「GIGI」というキーワードをよく用います。「Gauge(ゲージ)」「Indentify(アイデンティファイ)」の頭文字を並べたものです。G:Guidance(ガイダンス)「G」は“Guidance”の頭文字で、何かを「ガイドする」という意味を持ちます。画像処理がロボットの目として機能し、ロボットハンドの動作をガイドするということです。I:Inspection(インスペクション)「I」は“Inspection”の頭文字で、日本語でいう「検査」です。生産ラインで検査を行って不良品を排除することは、顧客満足度や企業価値の向上につながる極めて重要な活動です。G:Gauge(ゲージ)もう1つの「G」は“Gauge”、すなわち「寸法」の計測です。製造工程を管理する上で、生産品の寸法をチェックすることは不良品を出さないことに役立つのはもちろんのこと、製造工程の状況を把握する上でも重要です。I:Indentify(アイデンティファイ)「I」は“Indentify”、日本語の「認識」ですが、ひらたく言うとバーコード/2次元コード/文字の読み取りのことを指します。これらを読み取ることによって、どの製品が、いつ・どこの機械で加工されたかが把握でき、生産ラインを管理することが可能です。画像処理に欠かせない要素として、「照明」「レンズ」「カメラ」などが挙げられます。対象物を“見る”ためには、照明を当てる必要があります。その対象物の何を見たいかによって、照明を工夫しなければなりません。対象物の輪郭を見たいのであれば背後から当てる透過照明が適していますし、対象物のキズを検出したいのであれば斜め急角度で当てる暗視野照明がよいでしょう。照明の色を適切に選ぶことも特定の特徴を抽出するのに役立ちます。2レンズどれくらいの倍率で対象物を撮影したいのか、カメラと対象物との距離がどれくらいなのかによって、使用するレンズを選択しますレンズはその歪み(ひずみ)特性や明るさ、解像度によって価格が大きく変わってきます。対象物のキズの有無検出であれば、あまり歪み収差にはこだわらなくても大丈夫ですが、寸法計測であれば、ある程度考慮する必要があります。3カメラカメラは、光を電気信号に変える重要なユニットです。画素数や撮影スピード、インタフェースの種類によりさまざまな機種が販売されています。対象物の細かな特徴を捉えたい場合は画素数の多いカメラを用います。高速な処理が要求される場合には撮影スピードが速いカメラを選択します。4.画像処理はどのように行われるのか照明、レンズ、カメラを通して、画像情報がコンピュータに入力され、その画像に対して画像処理が施されます。多くの場合、最初のステップとしてフィルター処理を行って、注目したい特徴を浮き上がらせます。フィルター処理には非常に多くの種類があります。大ざっぱに分類すると、ノイズを除去するもの、対象物のエッジを強調するもの、明るさやコントラストを変えるもの、画像を変形させるものなどがあります。2画像処理ソフトウエアの選定ソフトウェア品質やサポートがしっかりしており、相談にのってくれるような体制を備えたメーカーから購入すべきです。ソフトウェアの「使いやすさ」も重要なポイントです。生産現場は時間(スピード)が勝負です。段取り替えも容易で、トラブルが少なく、万一トラブルがあったとしても早急に対応できる使いやすい製品を選定すべきです。使いやすさを実現する上で、大きく2つのポイントがあります。1つは、当然ですが「操作がしやすいこと」です。1つは「画像処理アルゴリズムの性能が優れていること」です。画像処理の性能が優れていると、さまざまな要因の変化があってもトラブルを起こしにくくなります。生産ラインの近くの昼間と夕方の光の入り方の違いで、生産品の見え方も異なります。象物を認識できなくなるかもしれません。金属部品に2次元コードが刻印してあるようなケースでは、油などの汚れで見えづらくなることがありますが、そのような場合でもコードを正しく読むことが画像処理装置には要求されます。「使いやすい」と感じることになります。これは人件費の削減にも貢献することになります。ついて検討してみます。おける生産は、品質特性の基準を十分にクリアできない状態で量産工程に入るケースも多く発生します。量産工程で生産する品種が著しく増加する中で、品質基準を確保する製造方法の改善を行わなければなりません。このため新製品の立ち上り時期は不良の手直しや、廃却によるロスへの対応が増加します。ある程度品質が安定し、継続生産に入っている製品でも多くの課題は残ります。品質基準を確保するための製造条件は一律で設定しているが、様々な変動要因によって、不具合が発生します。すると現場では熟練工がカンコツを働かせて製造条件を微妙に調整してその場をしのぎます。品質基準をクリアするための製造条件は日々変動しますが、熟練工の豊富な経験により品質が確保されているということが言えます。製造業の現場では、多品種少量生産が進み、熟練の作業員でも、次々に増える類似機種の組み立て作業の手順を全て間違いなく記憶することは困難です。そこで、HMDに細かい作業工程の情報を表示し、それを確認しながら組み立てることで効率よく、しかも間違いなく組立することができます。HMDは、ハンズフリーのため、作業を続けながら、視界の端で情報を確認できるために、指示書やタブレット端末でマニュアルを見るのに比べて効率が極めて高くなるため、ハンズフリーのウェアラブル端末は「現場」作業に適したツールといえます。ミスの件数などの情報をネットを通じて収集する「仕掛け」が必要になります。これらの情報を収集分析することによって、作業改善につなげていくことが本来のIOT導入の目的なのです。設備保全のあるべき姿は、故障発生を未然に防ぐために予防保全を行うことです。「設備停止の対策立案」のPDCAサイクルを回すことが重要です。設備仕様を記載した資料や、定期点検の記録は紙で原本管理されており、それが製造現場に点在しているのケースをよく見かけます。この場合、現場管理者は現場に行けば設備の状況を把握することが出来ますが工場全体でどんな仕様の設備がどこに配置されているか、その設備の点検項目が妥当か、適宜実施できているか即座に把握することが困難な状況です。そこで、IoTを導入することによってまず、設備の監視や制御を行うための意思決定支援の手段としての活用が効果的と思われます。具体的には現場管理の熟練者の経験を最大限生かし、生産設備にセンサーを設置し、現場から離れた場所でも的確な情報収集が行える環境を構築します。そこで、熟練管理者は、収集した情報を見て、予防保全のために適切な指示を出すことができます。設備の故障は摺(しゅう)動部の摩耗、劣化、コンピュータ制御用の電子回路の故障頻度が高いため、長期停止を防止するための定期点検、予備品のストックを行っておくことが重要となります。)などの情報を収集できるようにして、トラブルの未然防止策を講じていくことが重要です。|AI(人工知能:ディープラーニング)の実用化を目指す:製造業のAI導入の進め方事例AI(人工知能)の実用化は、「ディープラーニング」技術の技術の発展によって「囲碁AIがトッププロ棋士に圧勝」「AIによる車の自動運転技術」など、一気に活躍の場を広げています。実はその背景にあるのは「ディープラーニング」と呼ぶ人間の脳を参考にした新しいアルゴリズムです。子どもが成長する過程で多くのことを学び取り成長するように、教師データによりAIは成長します。「高速なコンピュータが不足し、十分な学習ができない」といった課題に直面することになります。これらの課題を解決するためにはどうすればよいのか?1.ディープラーニングと機械学習の違いディープラーニングは機械学習のひとつの特殊な形と言えるものです。通常の機械学習では、画像から手作業で特徴量を抽出することからスタートします。抽出した特徴データを使って物体を分類するモデルを作成します。ディープラーニングでは、特徴量は画像から自動的に抽出されます。ディープラーニングは「エンドツーエンドな学習」を実行できます。生の画像データから自動的にその処理方法を学習していきます。一つの大きな違いは、機械学習がデータの増加に対して性能が頭打ちになるのに対して、ディープラーニングではその性能がデータの量が多いほど学習が進み精度が向上していく点にあります。機械学習には幅広い手法とモデルがあり、用途や処理するデータサイズ、解決したい課題のタイプに合わせて選択することができます。ディープラーニングを成功させるには、データを高速で処理するためのGPUだけでなく、モデルを学習させるための大量のデータ(数千もの画像)が必要となります。2.AIの現状と、製造業の取り組みの課題ディープラーニングでは、人の脳の神経回路を模した「ニューラルネット」の層を5階層、10階層と「ディープに(深く)」重ねることで、より高度な認識が可能になります。ディープラーニングの活用領域が一気に広がった背景には、コンピュータの高速化が進み、大量データを多階層のニューラルネットで処理できるようになったことが挙げられます。事実、20年前のニューラルネットワークは3階層くらいだったものが、コンピュータの高速化によって、今では20階層から200階層まで作れるように進歩しています。コンピュータの高速化と同時に欠かせないのが、十分な量の“教師データ”を用意することです。教師データとはコンピュータが学習するためのデータであり、その出来がディープラーニングの精度を決定します。優秀な教師は優秀な生徒を育てますが、問題は「優秀な教師をどうやって揃えるか」で、例えば「工業製品の外観不良を検知するシステムを作ろうとしても、そもそも不良品の画像データ自体が不足しており、十分な量の教師データを用意できず検知の精度が向上しないという問題に直面します。今、この教師データをいかに十分に用意できるのかがAIを活用するための大きなネックになります。「AIの適用方法がわからない」と並んで「教師データ作成が難しい」が、AI活用における悩みのトップを占めています。3.教師データを人工的に作り出すどうすれば十分な数の教師データを用意することができるのか。した悩みに応えるために様々な取り組みが行われています。技術を使って、数百枚程度にまで増やすことが可能です。これにより十分な数の教師データを確保して、数日間でほぼ100%識別できることが可能になります。従来方法で人間が特徴点を決めて画像を認識させる画像処理では、モデルの構築に少なくとも半年以上掛かると予想されます。他にも自動運転や安全運転支援(ADAS)などで求められる車両認識シーンでは3次元コンピュータグラフィック(3DCG)を駆使して車種や色、見る角度などを変えて様々なバリエーションの画像を作りだすことで教師データの数を増やしています。「車種を認識する場合でも、リアルな写真からの学習には限界があります。そこでCGを使って色や角度や当たる光の強さなどの違う画像を教師データとして作成して認識精度を上げます。精度を上げるために、3DCGとリアル写真が混ざった教師データを作成する際にも工夫をしている。フロントガラス越しに写る車内の人物やナンバープレートはマスキングするなど、CGとリアル写真の特徴量を合わせている。余計なデータを学習すると、かえって認識精度が落ちることからこのような処理を施しています。4.どちらを選ぶか?機械学習かディープラーニングを選ぶときは、まず高性能なGPUと大量のラベル付けされたデータがあるかどうかを確認して下さい。どちらかが欠けている場合、ディープラーニングではなく機械学習が適当と言えるでしょう。ディープラーニングは一般的に機械学習より複雑であるため、信頼できる結果を得るには少なくとも数千の画像が必要となります。高性能なGPUがあれば、そうした大量の画像の学習に必要な時間はさらに短縮していくことができます。ゲームプレイなどといった分野で劇的に進化し、展示会、セミナーなども今最も注目されている技術であることは誰もが認めているところです。1.期待されるAIシステム「今、日本は3度目の人工知能ブームを経験している」と言われています。人工知能が今また注目される理由は、「ディープラーニング」と呼ばれる新しい機械学習の手法が確立されたからに他なりません。大きな期待感を抱いています。この理解はまったく正しくないというのが実情です。そのわけを今から明らかにしていきたいと思います。2.AIシステム開発における障害AIに知性を与える開発段階において、ますます機械学習が重要となってきています。AIシステムを開発する多くの場合において、AI開発に費やす時間はAIを直接的に設計することよりも、解決策をAI自らが学習する機械学習を設計することにシフトしています。機械学習によってAIが自己解決能力を獲得することは、問題の解決策を学習し、その結果として、関連するどんな問題についてもその解決策を見つけてしまうとしたら、AIはもはや完璧ではなかろうか?と誰もが感じてしまいます。Google傘下のDeepMind社が開発したAlphaGoは、世界最強クラスのプロ囲碁棋士イ・セドル氏に圧勝しました。この活躍を知り、「われわれ人類は囲碁においてヒトを凌駕する方法を学習した汎用的AIを持つことになった」そして「AIさえ使えば、自動運転をはじめ,様々な人に代わるシステムを最適化することができるだろう」と考えてしまうのです。以上のような推論は次のような仮定にもとづいています。それは、ある問題を解決するために機械学習のアルゴリズムが一度でも開発されてしまえば、そのアルゴリズムを他の異なった問題の解決にも容易に応用できるというものです。この仮定は成立しません。実際には、画像認識や囲碁のプレイといったある分野のAIに関する革命的な成果は、そのどれもが多くの技術者が何年にもわたって開発した高度に専門化された機械学習アルゴリズムによって達成された結果得られたものです。した「すごいこと」を成し遂げようとするなら、実際の「すごい」テクノロジーに加え「すごい」エンジニアがいなければなりません。企業は、「AIを導入すれば誰でもすぐにすごいことができる」というのは誤りであることをまずは理解する必要があります。AIは、人間に例えれば赤ちゃんか子供であると捉えておくべきであり、うまく育てるためにも、育てる人の「スキル」が求められることを忘れてはなりません。日本企業は、いま世界的に起きているハイスキル人材競争に出遅れており、AI技術にチャレンジしても、80%はテクノロジでなく人材確保で行き詰まり、挫折するだろう」と言われています。企業は、悲観することなく、AI導入に果敢にチャレンジしてほしいものです。その基本原理は、無数の情報をセンサー群から収集し、それをAIが即座に計算して最適な条件として機械の制御情報として入力します。従来人の感触で行っていた制御を機械に置き換えようとするものです。・高品質製品の製造の3つの効果を得ようとするものです。ディープラーニングを導入すれば、既存のルールベース(論理計算)画像処理では実現できなかった処理が簡単に実現できるという期待があります。多くの企業がマシンビジョン分野へのディープラーニング導入を検討しています。処理手法の中の1つであって、画像処理のすべての役割を担えるような魔法の杖ではないのが現状です。4.マシンビジョン分野への応用ここでマシンビジョンとは、画像の取り込みと処理に基づいて機器を動作させるシステムを指します。ハードウェアとソフトウェアを組み合わせた産業用および非産業用アプリケーション全てを含むものだとされています。低コストで、許容可能な精度を持ち、操作性をも重視されたシステムとされます。マシンビジョンシステムは、特殊な光学系を搭載した産業用カメラ内部の保護されたデジタルセンサーを利用して、画像を取り込む。これらをコンピュータのハードウェアとソフトウェアが、さまざまな特性の処理を行い分析し測定結果を生み出すものです。処理のほうが圧倒的に精度が高く、ディープラーニングを適用する意味は今のところ無いと考えられます。性が無く、ルールベース程に精度を出せないという意味です。「自動認識」においては、バーコードやデータコード読取にディープラーニングを適用することはできません。Things」の略で、「モノのインターネット」と訳します。パソコンなどの情報通信機器に限らず、すべての「モノ」がインターネットにつながることで、生活やビジネスが飛躍的に変化すると言われています。製造業でIoTが本格化しようとしています。機能付きの作業ロボットや、製品の検品システムなど、ある業務に限った形での導入に留まっています。小ロット品の対応で業務に忙殺される中小企業の現状から脱却するため、まず全社的な業務の流れを把握するところから始まり、工程間の連動にこぎ着けるまでの業務改革の計画の中でIOTの活用方法を捉えて行く必要があります。IOT導入は目的ではなく、業務改革の手段(ツール)として必要に応じて検討を行う必要があります。・データ解析を通じて付加価値づけを行う人材が不可欠です。生産管理システム(ERP)導入ブームで高価なシステムを導入したが個別原価の把握や工程進捗を管理すると言っても、ほとんどうまく行きませんでした。身の丈にあった目標を設定するのが成功の秘訣です。在庫管理も出来ていない状態で、ERPシステムを導入しても効果は期待できません。IoTには大きな期待が寄せられていますが、必ずしも「AI」が不可欠だとは限りません。多くの中小企業では、スモールデータで十分な場合が多いのではないでしょうか。事例の結果が発表されました。このような先進事例を参考にして理解を深めて頂ければと思います。メンテナンス業など、様々な業界で応用が可能です。以下にその応用例を紹介します。カメラ、マイク、ヘッドセットなどを組み合わせ、コンピュータに接続することでアイデア次第で、様々な用途として使うことができます。Reality技術(拡張現実)が使われています。現実の風景に情報を重ね合わせて表示する技術で、たとえば、ヘッドマウントディスプレーを通して現実の機械を見る際に、機械の各部の名称を表示したり、交換すべき部品の画像を表示することができます。|HMD導入事例・導入の進め方IOTは「ありとあらゆるモノ」がインターネットにつながることですがただ繋がるだけでは何の意味もありません。IoTシステムにおいては、以下の機能が基本的な流れとなっています。蓄積されたデータを分析する。・人の有効利用つまりIoTとは、ただ単にモノがインターネットにつながることではなくモノから情報を取得し、それを利用して、工場の現場でどのような問題を解決するのか?までを考えることなのです。以下に、AR(各超現実)技術を使った応用事例を紹介します。直訳すると「情報通信技術」です。Technology」で「Communication」という単語が含まれていません。ITは、「情報技術」であり、業務効率化を目的とした仕事のOA化を進めるための技術そのものを指していました。現在では、「IT技術」によるOA化はもはや当たり前となっていますが、インターネットが普及した現在では、情報をやり取りする技術が進んでいることから、「ICT」は、より通信機能が高機能化した技術と言うこともできます。明確な区別はなく、結論から言うと「IT」と「ICT」は、ほぼ同じ意味と捉えられます。最近は更にIOTなどの紛らわしい言葉が氾濫していますが、厳密な区別は付けにくいのです。Things(インターネット・オブ・スィングス)」の略で「モノのインターネット」と訳されています。IoTとは、センサーと通信機能が組み込まれたモノがインターネットを通じてあらゆるモノと繋がり、互いの情報・機能を補完・共生し合う状態を指します。第一の目的は監視・管理対象の機器のデータを収集し、状態を把握し、システム全体を最適な制御下に導くこと。第二の目的はデータの蓄積・分析から新たな知見を獲得し、新たなソリューションを開発・提供することです。IoTを理解すべき上で注意すべき点は、IoTは非常に幅広い意味合いを持っておりIoTを十分に理解するには、まず以下の3つを知る必要があります。:キカイ同士が繋がるインターネット今までのインターネットは、SNSのような「ヒトとヒトをつなげる」PtoPのサービスが一般的でした。最終的には「モノとモノがつながる」M2M(エム・ツー・エム)と呼ばれる領域に到達することがIOTの目的なのです。製造工場のIOT化の発展形態を見てみましょう。工場では各機械などをインターネットで結ぶことで、生産状況などを把握し、より効率的な生産体制を考案し、実施することが大きな目的の一つです。現状、多くの製造現場ではライン生産やセル生産が採用されており、リアルタイムに生産状況を把握して、柔軟性のある生産体制と高付加価値製品を製造する目的で、まず「機械と人」がつながり、究極的には「機械と機械」がつながり、ヒトの介在無しに、自動監視し自動制御する無人の工場を目指します。そのためには人工知能(AI)の発展が欠かせません。PtoP」と表現できます。スマート工場とは?スマート工場とは高度なファクトリーオートメーション(工場自動化)を実現しIoT化することで飛躍的に生産性を高め、生産革新を実現した工場のことです。IOTの導入はスマート工場の構築する基盤とされることが多く、IOTを正しく導入し活用することこそがスマート工場化の成功に直結するとされています。IOTとは単なる「モノのインターネット化」に留まらず「モノとモノとが直接つながり付加価値を生む」ことを意味しています。ドイツが進める「インダストリー4.0」の理想の姿として示されたのが「マスカスタマイゼーション」です。これは、顧客ニーズに合わせた1つ1つのカスタム製品を、大量生産と同等の生産効率で実現するというコンセプトです。マスカスタマイゼーションを実現するには、受注情報などと生産ラインが自律的に連携し、状況に合わせて柔軟に変化し続けることが必要になります。これらが実現できて初めて、個別製品を受注に応じて作ることができるようになり、この考えは、トヨタ生産方式の「必要な時に必要なモノを届ける。そのために徹底的に無駄をなくし、リードタイムや在庫を減らす」という考え方と共通するところがあります。製造現場は「変動に対応する柔軟性」と「効率性」をいかに両立させるかに苦しんでいます。IOTは、まさにこの相反する課題を解決できる手段として世界が注目しています。|ARとVRの違いとは?2016年はVR元年とも言われました。ARとVRの違いは何でしょうか?今年は、本サイトで製造業における活用方法について考えて行きたいと思います。VRとは仮想世界に現実を反映させる技術(仮想現実:VirtualReality:バーチャルリアリティ)VRは、現実ではないが現実のように感じさせる仮想世界に現実の人間の動きを反映させる技術のことをいいます。仮想世界は現実ではありえないものも簡単に再現することができます。https://www.youtube.com/watch?v=Ae299ClfyL0VRといえばゲーム!といわれるほどゲーム業界では活用されています。医療の分野でもさまざまな応用がある。持つ患者はVR技術によって、快復したケースがあります。VRは生理治療の面で、手術をするとき、患者の注意力は仮想現実世界に没入して、身体的な痛みを忘れることができます。医学生の医療トレーニングにもVRが用いられています。ARとは現実に仮想世界を反映させる技術(拡張現実:AugmentedReality:オーグメンテッドリアリティ)ARは、現実の世界の一部に仮想世界を反映させる技術のことです。Glass」というメガネがあります。GoogleGlassをかけて、周りの景色を見ると天気や交通情報などをメガネ上に表示してくれます。実際にGoogleGlassをかけて生活している様子を撮った動画をご紹介します。https://www.youtube.com/watch?v=JSnB06um5r4一番活用されているのはスマートフォンのカメラアプリです。https://www.youtube.com/watch?v=lAoNUQQmQysARは、ゲームや教育、ちょっとした遊び、医療/パイロット/軍事における高度でリスクの高い作業をトレーニングするためのツールなど、ARにはいろいろな利用ケースが考えられる。ほかにも、看板などの自動翻訳、購入前の家具の試し置き、服やメガネのバーチャル試着など、挙げればきりがない。自由な発想で面白い活用方法が見出されています。)IOTは、機械にセンサーを取り付けて、稼働状況を監視、可動率アップにつなげるというように、製造業では機械のインターネット接続が先行して実施されつつあります。IOTは、今後品質改善に適応すると非常に有効なツールと考えられます。この分野は普及が進んでいないのが実情です。品質の良し悪しが最終的に「ヒト」に依存するからです。ヒトの動作やミスを捉えて制御するのは機械にセンサーを取り付けて監視するのとは異なり困難が伴います。そこで、人の作業を確実に行う、人のミスを未然に防止するといったITの最新技術の動向について解説してみたいと思います。IoTはネットワーク同士でつながったモノ同士が、人を介さなくてもお互いの情報を通信し連携し合うことを想定しています。その結果、これまで人の手がで行っていた作業を自動化・効率化することが可能になってきます。現実は一気にそこに到達することは難しく、それよりもまず考えるべきは何がIT化できて生産性向上や価値創出につながるか、その気づきのほうがよほど大切です。経営者は、そのために現場をよく知ることだと思います。高度化によって、生産性の低下、品質問題が後を絶たないといった悩みを抱えています。ヒューマンエラー対策としてルール順守、教育訓練、ポカヨケなどの従来手法による対策では効果が得られないと言う声も聞かれます。アナログ的な人の作業の状況をいかにデジタル化して認識し、IT処理により確実にミスを減らしていくのかが今後、最も重要な取り組みとなっていくものと考えられます。IT化によってどのような品質問題の予防が可能となるでしょうか?実用化が進められている、あるいは実用化されている技術のいくつかの事例を紹介して見たいと思います。事例はこちら(2)疲労度評価システム7.コミュニケーション(1)ヒヤリハット報告(2)グループチャット詳しくはセミナーで説明します。フォーマット、マニュアルを多数準備しました。:ネット相談フォーム無料で質問、問い合わせなどメール、電話でお答えします。最新品質管理情報が得られます。reserved.Seesaaブログ。