日立製作所は、「IIFES 2025」において、複数メーカーのロボットや制御システムと、製造ITシステムの連携によって構築された組み立てラインのデモンストレーションを披露した。
日立製作所(以下、日立)は、「IIFES 2025」(2025年11月19〜21日、東京ビッグサイト)において、複数のメーカーのロボットや制御システムと、製造ITシステムの連携によって構築された組み立てラインのデモンストレーションを披露した。
同社のコネクティブインダストリーズ(CI)セクターはロボットSIerとして事業展開を強化している。今回の展示では、ファナックの協働ロボット、安川電機の産業用ロボット、ベッコフオートメーションのリニア式搬送システム「XTS」と磁気浮遊型リニア式搬送システム「XPlanar」、匠のAGV(無人搬送車)を用いるとともに、日立のMES(製造実行システム)「FactRiSM」、計画最適化サービス「MLCP」、新開発の設備故障診断AI(人工知能)エージェントを適用して、防災グッズの詰め合わせを組み立てるラインを構築した。
組み立てラインは、匠のAGVが青色のボトルが詰まった段ボール箱を運んでくるところから始まり、ファナックの協働ロボットが搬送ラインに段ボール箱を移し替え、超音波カッターをハンドに装着した安川電機の産業ロボットが段ボール箱を開梱する。


匠のAGVが運んできた段ボール箱(左)を、ファナックの協働ロボットが搬送ラインに段移し替える(中央)。超音波カッターをハンドに装着した安川電機の産業ロボットが段ボール箱を開梱する(右)[クリックで拡大]段ボール箱の中に入っている青色のボトルをXPlanarで搬送する間に、XTSで準備した懐中電灯とホイッスルを投入して、最後にふたを閉めたら1個の防災グッズの詰め合わせが完成する。一定数量の防災グッズの詰め合わせを生産できたら、匠のAGVを使って搬出するという流れになっている。
組み立てラインの実行制御や生産実績の管理はFactRiSMで行っている。また、デモでは急を要する割り込み生産としてオレンジのボトルを投入する場面もあり、その影響を含めた計画の最適化にMLCPが用いられている。
さらに、デモの最中に分電盤の通信の不具合が発生するが、設備故障診断AIエージェントによって故障診断を支援できる様子も見せていた。
設備故障診断AIエージェントは、日立が製造業として培ってきた現場のOT(制御技術)ナレッジを基にOTデータを変換して得られるOTナレッジグラフと、安全解析手法のSTAMP/CASTによる分析プロセスに基づくOTスキルを学習させた生成AIがベースになっている。「ダイキン工業との試験運用では原因/対策の推論精度90%、回答時間10秒以内を実現できている。デジタルアセットマネジメントプラットフォーム『HMAX』の産業向けの第1弾として展開することになるだろう」(日立の説明員)という。
なお、組み立てラインのデモでは、分電盤の設計図面をOTデータとして入力するだけで故障診断が可能になっている。
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