　DXを可能とするe-F@ctotyには鍵となるFA-IT連携技術、制御技術、産業用ネットワークの各技術がある。FA-IT技術は生産現場とITシステムを簡単に接続するほか、データをリアルタイムに一次処理し、意味あるデータに成形するものだ。制御技術は自動化に必要なロボット技術やセンサー機器を統括制御し、生産現場から必要なデータを収集する技術などが含まれる。産業用ネットワーク技術は生産現場での大量データを高速通信したり、効率的に収集したりする技術であり、FAとITの融合、異なるネットワークの混在技術などがある。このように、現場のデータ活用するための基本技術の開発を同社では行っている。

　具体的なデータ活用の事例として、同社名古屋製作所内での実績を紹介する。フェーズ別で見てみると、設計フェーズでは設計時間の短縮、現地調整時間の短縮、品質の作り込みなど行うために、3Dシミュレーター、CADなどエンジニアリングツールの連携により、デジタルツインの構築に取り組んでいるという。

　製造フェーズでは、生産工程における停止・品質ロスの改善を図るため、センサーや制御機器をネットワークでつなぎ、あらゆるデータを可視化、分析・改善、その結果を制御に戻すというサイクルを構築した。この、設備の稼働管理システムによる品質ロスの削減と生産管理システムとの連携によって、部品の自動発注なども実現した。また、省エネの観点から稼働に応じた自動運転の取り組みなどにより工場建屋の空調や排気の定格運転ロスの低減にもつながっているという。

　保守メンテナンスのフェーズでは「24時間止まらない工場」「ダウンタイムの短縮化」の2つを目標とする。これを実現するために「予知保全」「予防保全」「事後保全」の3つのステップを考えており、予知保全では、AI技術を活用しデータ分析・運用を行うデータ分析支援ソフトウェア「リアルタイムデータアナライザ」や、すぐに使えるアプリケーションパッケージ「iQ Monozukuri」などをそろえ、現場のデータ分析や設備診断を支援している。

ロボットとAIを活用した工場

　三菱電機では、今後、ロボットやAI分野にDXを取り入れ、人手不足、熟練技術の継承などの製造業の課題解決を進める。人手不足に対してはロボットとの協働や自動化により、人は単純業務から解放され、付加価値の高い業務に専念することができる。熟練技術の継承は人とAIの協働により、匠の知見が誰でも活用可能となり、データ分析が進めば人の知見以上も獲得する可能性も出てきた。「今後はロボットやAIがますます身近な存在となる。作業を代替する『行動のDX』、人の考えやノウハウを拡張する『知見のDX』、という2つの方向性でさらなる活用が進むだろう」と都築氏は指摘する。

　ロボットの先端技術としては、素早くよける技術による新たな産業用ロボットを提案している。同社ではバラ積みされた部品を認識し的確にピッキングを行うため、AI技術の「Maisart」とビジョンセンサーを活用。また、ロボット周辺の作業環境をセンサーで取得し、動作経路上の障害物を確認しながら、回避経路を生成し動作を継続する。「Maisart」と力覚センサーにより、繊細な力加減でつかんだ部品を高速・高精度で組み付けを行う。

人が手を入れると避けて作業を続けることができる三菱電機のロボット

　「Maisart」はアルゴリズムのコンパクト化により、演算負荷を低減したことで高性能のマイクロプロセッサをもたない組み込み機器にAIを組み込むことが可能だ。そのため、現場にAIを配置することができる。その特徴を生かした活用事例として、「AI技術によるサーボシステム位置決め指令パラメータの最適調整」がある。それまで小さな電子部品を素早く実装するには、サーボのパラメータ調整を、振動を抑えながら精密な位置決めが必要であり、熟練者が1週間以上をかけて調整していた。それをAI技術によるサーボシステム位置決め指令パラメータの最適調整により、自動で最適化し、立ち上げ時間を大幅に短縮した。

　この他、三菱電機では「DXを実践していくためには1社では不可能」として、オープン化を推進している。2011年には「e-F@ctory Alliance」（オープンアライアンス）を発表。現在750社が参加している。2017年には「Edgecrossコンソーシアム」（オープンプラットフォーム）を発足させている。三菱電機はデジタル技術の進化により、これまでのプロセスを順につなぐチェーン型から、全てのプロセスがリアルタイムにつながり、さまざまな立場の人がデータを活用できるネットワーク型のモノづくりへビジネスモデルが変革する方針を示している。

人が邪魔しても避けて作業するロボットシステム、三菱電機が披露
三菱電機は「IIFES2019」（2019年11月27～29日、東京ビッグサイト）において、人とロボットが自然な形で手伝い合う関係を示すデモラインを披露した。参考出品の、協業ロボットと出資関係のあるRealtime Roboticsの技術などを組み合わせ、人が手を入れてもそれを避けて自然に作業を続けることができることを示した。
エッジは強く上位は緩く結ぶ、“真につながる”スマート工場への道筋が明確に
IoTやAIを活用したスマートファクトリー化への取り組みは広がりを見せている。ただ、スマート工場化の最初の一歩である「見える化」や、製造ラインの部分的な効率化に貢献する「部分最適」にとどまっており、「自律的に最適化した工場」などの実現はまだまだ遠い状況である。特にその前提となる「工場全体のつながる化」へのハードルは高く「道筋が見えない」と懸念する声も多い。そうした中で、2020年はようやく方向性が見えてきそうだ。キーワードは「下は強く、上は緩く結ぶ」である。
工場自動化のホワイトスペースを狙え、主戦場は「搬送」と「検査」か
労働力不足が加速する中、人手がかかる作業を低減し省力化を目的とした「自動化」への関心が高まっている。製造現場では以前から「自動化」が進んでいるが、2019年は従来の空白地域の自動化が大きく加速する見込みだ。具体的には「搬送」と「検査」の自動化が広がる。
自律するスマート工場実現に向け、IoTプラットフォーム連携が加速へ
製造業のIoT活用はスマート工場実現に向けた取り組みが活発化している。多くの企業が「見える化」には取り組むが、その先に進むために必要なIoT基盤などではさまざまなサービスが乱立しており、迷うケースも多い。ただ、これらのプラットフォームは今後、連携が進む見込みだ。
見えてきたスマート工場化の正解例、少しだけ（そもそも編）
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ます。第28回となる今回は、スマート工場化において見えてきた正解例について前提となる話を少しだけまとめてみます。
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。