設計・製造ソリューション展」(以下、DMS2018、2018年6月20〜22日、東京ビッグサイト)に出展し、同社が展開する製造業向けデータマネジメントプラットフォーム「Orizuru」を紹介。最小で月5万円から始められる手軽さをアピールした。設計・製造ソリューション展」(以下、DMS2018、2018年6月20〜22日、東京ビッグサイト)に出展し、同社が展開する製造業向けデータマネジメントプラットフォーム「Orizuru」を紹介。最小で月5万円から始められる手軽さをアピールした。コアコンセプト・テクノロジーが訴えた「月5万円の工場IoT」(クリックで拡大)中小製造業でも利用できる工場IoTを訴求コアコンセプト・テクノロジーが展開する「Orizuru」は、もともと製造業向けのシステム開発などで培った経験を生かし「ワンストップで製造業に関するデータを管理できないか」という発想で生まれたデータマネジメントプラットフォームである。IoT」ソリューションをアピールした。Gateway」により、PLCやCNC、ロボットやセンサーからのデータを収集して蓄積。Dashboard」により可視化し、改善活動などにつなげるというものだ。クラウド型とエッジ型が選べる他、標準的なテンプレートが用意されているために「工場見える化」までは、低価格で短期間に開始できる点が特徴となっている。Dashboard」による画面イメージ(クリックで拡大)出典:コアコンセプト・テクノロジーさらに同社が強いのがCNCからNC情報などを直接取得できるという点だ。コアコンセプト・テクノロジーのIoT/AIソリューション事業部シニアエンジニアの込山将大氏は「製造業向けのシステム開発を以前から行ってきたことからCNCの持つ情報に目を付け取得できるようにしているところが、他のIoTプラットフォームなどとの違いだ。プラットフォームやテンプレートを確立しているために低価格で開始できる。1台当たり5万円から稼働状況に見える化が実現できる」と述べている。実際にCNC情報は主要企業のものは、ほぼ取得できるとしており、工作機械や産業機械の稼働監視などには強みを発揮するという。IoT」ソリューションのデモ。Gateway」で収集し、サーバに蓄積。ダッシュボードなどで見える化する(クリックで拡大)現状では「見える化」を中心とした提案や導入が進んでいるというが、取得したデータの活用にもさまざまな取り組みを進めている。1つがAI活用による品質向上への取り組みだ。実際に事例としてプリント基板の穴開け加工時の位置ずれをAI活用で改善した事例を紹介した。これはCNCからNCデータと、温度センサーや振動センサー、環境センサーなどのセンサーデータを「Orizuru」に集め、AIを活用して蓄積と解析を行い、位置ずれが起こる条件を予測することに成功したという。これにより位置ずれの予測精度が高まった段階で加工位置の補正を行い、加工精度を高めることができるようになる。込山氏は「AIによる製造現場での実証は多いが、実際に成果を出せている事例はあまりないようで、来場者には非常に高く関心を持ってもらえている。今後はさらにこれらの解析結果をシステム化し、日常的に活用できるようにしていく」と述べている。その他、これらの「Orizuru」で取得したデータをAR(拡張現実感)で再現して実際の工作機械と組み合わせて表示し、内部の異常などを直観的に把握できるソリューションなども紹介した。精密産業機械メーカーである駿河精機はハノーバーメッセ2018に出展し、高速XYステージなどを含む精密機器の技術力を訴求した他、独自で取り組むサイバーフィジカルシステムの姿をVRなどを通じて紹介した。2018年の製造業IoTは“プラットフォーム”元年に——ウフル専務八子氏IoT関連のサービス構築やコンサルティングなどで大きな存在感を発揮しているウフル。そのウフルで専務執行役員を務める八子知礼氏は、IoT関連の識者として知られ、国内企業のIoT活用について提言してきた。そこで八子氏に、国内における製造業のIoT活用の状況や、今後取り組むべき方策について聞いた。今後の製造業の発展に向けて必要不可欠とみられているIoT(モノのインターネット)。本連載では、IoTの現在地を確認するとともに、産業別のIoT活用の方向性を提示していく。今回は、スマート工場におけるIoTの価値がどのような仕組みで実現されていくかについて紹介する。第4次産業革命の真の幕開けとなる2017年、カギを握るIoTプラットフォーム2016年は製造業におけるIoT活用が具体的なものとして進展した1年となったが、2017年もその流れはとどまることはない。実導入や実活用に向けた本格的な動きが広がる中で2016年に注目を集めたのが、IoTを活用する基盤「IoTプラットフォーム」である。さまざまな解釈、さまざまなレイヤーのIoTプラットフォームが乱立する中、2017年はIoT基盤の整理が進む1年となる。第4次産業革命で起きていることや、必要となることについてお伝えしています。第10回となる今回は、2016年から雨後のタケノコのように乱立する「IoTプラットフォーム」について説明したいと思います。AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか技術開発の進展により加速度的に進化しているAI(人工知能)。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。SNSfacebooktwitterITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。