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shigeokumata

インダストリーIoTについて

更新日:2023年1月21日

インダストリーIoTと称される分野の現状及びその方向性について、コメントします。

もともと、IoT自体は幅広い概念であり、大きく4つの分野に適応されるといわれています。

その4つの分野とは

 ①パーソナルIoT

  ウエアラブル端末、スマートホーム向け製品など、コンシューマー向け製品の部類 

 ②プロダクトIoT

  自社製品をIoT化し、遠隔監視による業務効率化や付加価値サービスを提供するもの 

 ③ソーシャルIoT

  運輸・物流、エネルギー、公共インフラ、農業といった社会基盤をみえる化し最適化をはかるもの

 ④インダストリーIoT

  工場のラインや産業用機器のセンサーデータを収集、見える化、分析、最適化し、予防保全などにつなげるもの


 のことであり、生産技術コンサルタントとしては、主に ④のインダストリーIoT が当面の対象となります。


このインダストリーIoTについては、その活動の対象として、多くは製造工程設備となりますが、製造工程設備のIoTとして、各設備の稼働状況の把握を目的としたものや、予防保全的な用途として、いわゆるセンシングデータの取り込み&分析&見える化を行うものが数多く存在し、そのためのツールも比較的安価に購入できるようになってきています。

(名古屋 IT week 展示会より)

予防保全について言及すると、センサーとして、振動、温度、湿度、気圧、電流等の任意の取り付け位置のデータ(センサーの組み合わせは自由) 及び データ間の関係性も含めてリアルタイムでの分析が可能となってきています。

さらに、AIを取り入れたより高度な分析による有効活用が期待されている状況でもあり、AIの学習方法としては、この分野については「教師なし」の機械学習が主流であり、様々なデータ蓄積、データの見える化が行われている状況です。

このように、この分野は設備固有のセンシング対応が要求されるため、加工分野ごと(プレス、冷鍛、切削、ダイキャスト等の金属加工、樹脂成型加工等)、対象企業ごと(取扱製品・部品、汎用・専用設備、自動化度、素材、生産数量等)に分類したデータ蓄積が必要になると予想され、このデータ蓄積作業においては、対象となる製造会社と各々個別に調整していく必要があると思われます。

又、一方では、IoT導入のうれしさに対する評価方法が現時点不透明であり、投資効果の壁が立ちはだかるため、将来を見据えた投資の考え方を明確にし検証しておく必要性があると考えられます。


このインダストリーIoT導入に関連し、その進め方、方向性検討、推進等に対する支援・指導が生産技術コンサルティング対象となります。









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