　同製品は、製造現場のセンサーデータや製造データ、画像データなどのさまざまなデータをひも付けし、一元的な管理・可視化・分析を可能にする。Sight Machineの独自技術「AIデータパイプライン」を活用し、マシンサイクルやプロセス挙動、部品特性など、製造現場独自の観点でデジタルツインの情報に変換し、データを整理する。データを専用プラットフォームに取り込むだけで、稼働率の可視化や品質改善、設備保全の解析ができる。

ダッシュボードは、ユーザー自身で柔軟に作成できる。リアルタイムの可視化に加え、カーブフィッティング分析や記述統計分析、統計的プロセス制御などの解析も可能だ。他に、各データを意味付けし、複数のデータをひも付けするデータのコンテキスト化により、出力や他社BIツールでの分析に対応する。また、製造データの形式を問わないため、既存データを変更することなく利用できる。

　同製品を導入することで、例えば経営層は、各工場間のKPIを比較して製造を最適化できる。工場長は生産量や稼働状況の概要を、ライン担当者は設備状態をそれぞれ把握し、リアルタイムで対処することが可能になるとしている。

経営層の工場全体の監視や工場間比較への利用（クリックで拡大）出典：マクニカネットワークス

工場長の工場の生産状況の可視化への利用（クリックで拡大）出典：マクニカネットワークス

製造ライン担当者の設備状況把握への利用（クリックで拡大）出典：マクニカネットワークス

「見える化」だけでは無価値、製造業IoTが価値を生む3つのポイント
NECのユーザーイベント「C&Cユーザーフォーラム&iEXPO2016」では、IoT（Internet of Things、モノのインターネット）によるモノづくり革新を実現する「NEC Industrial IoT」の進捗状況を紹介。自社実践例も含めてIoTで真に価値を生む3つのポイントについて紹介した。
IoT時代の「日本品質」の構築は「見える化」と「紙をやめること」から始めよう
MONOistが開催した品質管理セミナー「品質管理を現場の“人”に押し付けないために何ができるのか～IoT時代だからできる品質向上の実現手法～」では、「日本品質」の構築を実現するために“人”の強みを踏まえつつ、IoTやAI、ロボティクスといった品質改善活動に貢献する新たな手法やツールについて紹介した。
古い機械でも後付けで簡単見える化、HMI技術が生きた「横取り君」が示す価値
シュナイダーエレクトリックは、従来展開していたHMI製品で培った技術を生かし、簡単に工場内の機器情報を取得できる見える化製品を2017年から展開。もともと町工場からの依頼を受け開発したという現場発のニーズを捉え、中小企業から大企業まで幅広い引き合いを得ているという。
スマートファクトリー化で進む“モノづくり”の融合
製造業の産業構造を大きく変えるといわれている「第4次産業革命」。本連載では、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、話題になったトピックなどに応じて解説していきます。第22回となる今回は「スマートファクトリー化で進む“モノづくり”の融合」をテーマに、製造と設計の変化について説明します。
スマートファクトリーはエッジリッチが鮮明化、カギは「意味あるデータ」
2017年はスマートファクトリー化への取り組みが大きく加速し、実導入レベルでの動きが大きく広がった1年となった。現実的な運用と成果を考えた際にあらためて注目されたのが「エッジリッチ」「エッジヘビー」の重要性である。2018年はAIを含めたエッジ領域の強化がさらに進む見込みだ。
スマートファクトリーがいよいよ現実解へ、期待される「見える化」の先
ドイツのインダストリー4.0がきっかけとなり関心が高まった、IoTを活用したスマートファクトリー化への動きだが、2017年は現実的成果が期待される1年となりそうだ。既に多くの実証成果が発表されているが、2017年は、実導入ベースでの成功事例が生まれることが期待される。
いまさら聞けない「マスカスタマイゼーション」
IoT（モノのインターネット）活用などで実現するスマートファクトリーの理想像とされる「マスカスタマイゼーション」。このマスカスタマイゼーションとは何かを5分で分かるように簡単に分かりやすく解説します。