　最終的に、ロボットの組み立て時の位置ズレによるワークの接触量の大きさが、チョコ停の要因になっていることが分かったという。オムロン綾部工場で使用しているロボットは導入から13年がたっており、設定後に徐々に位置がズレてしまう。組み立て時にはワークに沿わせる形でロボットのハンドがつかむが、この接触量が大きくなれば、ワークを傷つけたり、ロボットの位置ズレが大きくなる。その結果、不具合品の発生につながり、チョコ停へとつながっていたということが分かったという。

ロボットによる組み立て工程をハイスピードカメラで捉えた様子。上の「ずれなし」ではハンドがワークにそれほど当たらないが、下の「すれあり」では大きく当たる様子が確認できた（クリックで拡大）出典：オムロン

　これらから、変位センサーのデータ変動の特徴量を抽出することで、不具合が発生する予兆を把握。それにより、不定期のチョコ停から、計画保全へと移行することに成功した。結果として、チョコ停による停止時間を月間45時間削減するのに成功した他、部品ロスも月間1万3000円分削減できたという。綾部工場では現在、実証によりこれらの設備予兆監視システムの成果を確認できたため、導入ラインを3つに増やして実稼働を開始している。

　また、設備予兆監視システムは既にオムロンのコントローラーをベースとして、パッケージ化して提案を進めているところだが、導入事例も生まれているという。今後はさらに自社内での活用の幅を広げるとともに、センサー数などを増やして異常の原因を掘り下げる深化などにも取り組んでいく方針を示している。

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