製造業

設備データを現場で
価値ある情報に変える

設備データ活用

IoTなどのキーワードとともに生産性向上のためのデータ活用が注目を集めていますが、
「何から手をつければいいのか?」「高いコストと多くの手間がかかるのでは?」
となかなか踏み出せない企業が大半です。

データを価値ある情報に変え活用するためには、
取得した設備データを実際に日々接している現場の各担当者自身で
活用することがデータ活用が進む最も大事なポイントとなります。

Dr.Sumは面倒なシステム改修などを必要とせず、設備から発生する様々なデータを現場で
蓄積・集計分析ができるデータ活用ツールです。

そもそも設備データをなぜ活用?
製造業で日々行われているカイゼン活動において、現状把握・改善点発見・効果測定のために設備データは非常に有用なデータ資源のひとつです。
設備データに基幹システム等のデータを組み合わせて活用することでサプライチェーン、エンジニアリングチェーン全体の最適化の推進をより円滑にします。

ムダやロスを見つけてなくす!

設備の生データはそのままの活用が困難
設備の生データそのものは、ムダやロス、
もしくはその原因を直接示すものではありません。
ムダ・ロス・原因を見つけてカイゼンにつなげるためには、
設備データの加工が重要となります。

データの加工をするには

Dr.Sum Data Funnelでリアルタイムデータ加工
設備データをDr.Sum Data Funnelのデータ処理機能により、データ蓄積前にリアルタイムなデータ加工が可能になります。(時刻正規化/異常値の除去/レコードの保管など)データを価値ある情報に変えることにより、例えば光センサーを使って出来高・サイクルタイムが知りたい場合、光センサーの輝度のデータが落ち込みのタイミングに紐づけて生産個数(出来高)を測定したり、その間隔からサイクルタイムを、落ち込みが一定時間以上発生しない場合を非稼働時間と定義して測定することができます。
現場でデータ活用が進まない理由
  • 知見を持った人材を確保できない:50.7%(うちソフトウェア技術者の不足:40.7%)
  • 費用対効果が見込めない:36.3%

※出典:経済産業省「ものづくり白書2018」

生産現場でのデータ活用が進む
3つの特長

ITの専門知識不要
従来のIoTシステムでは、
センサーを1個追加するだけで大きなシステム改修が必要でした。
Dr.Sumなら設定画面で、PLCやセンサーデータの収集・加工、
テーブル作成・蓄積・集計が行えます。
集計は使い慣れたExcelで
生産レポートやデータ分析をExcelで作成するのは簡単ですが、
大量データが扱えなかったり、IoTデータの取り込みが困難です。
Dr.SumならExcelの使い勝手はそのままに、大量で最新の設備データを
高速に集計可能です。また、BIダッシュボード「MotionBoard」と
組み合わせればリアルタイムでのグラフィカルなデータの可視化も可能です。
現場で自由にデータ分析
社内の個別のシステムにデータが散在していると、横断的なデータ活用が進みません。
例えば、検査データとそのときの製造パラメーターを組み合わせて分析すれば
品質向上のカギが見つかるかもしれませんが、手間がかかるとカギは埋もれたままです。
Dr.Sumなら異なるデータソースから自由に項目を選んで分析が可能です。

ITの専門知識不要

Dr.Sumは各レイヤーのシステム開発の必要がなく、
市販の産業用ゲートウェイと組み合わせることで、
データの「加工」「蓄積」「集計」をノンプログラミングで実現します。

IoTの典型的なシステム
Dr.Sumを利用したシステム

Dr.Sumならノンプログラミングで解決!

※複雑なデータ加工をJavaで実装することも可能

集計は使い慣れた
Excelで

通常のExcelでは直接設備データや大量データの処理が困難ですがDr.Sum Datalizerでは使い慣れたExcel上で必要なデータを選び自由に集計ができます。
また、MotionBoardとの組み合わせによってグラフィカルな可視化でリアルタイムに状況を把握できます。

Dr.Sumなら使い慣れたExcelインターフェイスで集計できるので、
必要なデータがすぐにいろいろな切り口で確認ができます。

現場で自由に
データ分析

設備データや品質データ、生産計画データなどがCSV、DBなど様々な種類のデータソースとして散在していてもそれらをDr.Sumに取り込んで、自由に組み合わせて集計・分析がすることが可能です。

Dr.Sumなら異なるデータソースから自由に項目を選んで分析可能!

生産現場でのDr.Sumの活用例

生産レポート生成
IoTデータから、生産実績や設備稼働実績のExcelレポートを生成
不良要因分析
検査データと生産データから、不良と関連の強い製造パラメータを特定
設備の予知保全用
データ分析
大量の過去センサーデータを高速集計して設備故障につながる特徴量を抽出

そのほか、原価管理、在庫管理、作業能率分析など様々なデータ活用に利用可能

Dr.Sum Eモデル対応Gateway

企業名 製品名 製品型番 URL

CONPROSYS M2M
コントローラー

CPS-MC341-ADSC1-931
CPS-MCS341-DS1-131
CPS-MG341-ADSC1-931

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Edgecross

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デバイスゲートウェイ
デバイスエクスプローラ
OPCサーバー

DGW-C10、 DGW-F20、
DXPSVENT など

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IoT Gateway Rack

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AirGRID
WD-PROシリーズ/WDシリーズ

WDT-6LR-Z2-PRO
WDT-6LR-Z2
など

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