人手作業のデータ化、ポイントは「自然に自動で」：いまさら聞けないスマートファクトリー（6）（3/3 ページ）

成果が出ないスマートファクトリーの課題を掘り下げ、より多くの製造業が成果を得られるようにするために、考え方を整理し分かりやすく紹介する本連載。前回から製造現場でつまずくポイントとその対策についてお伝えしていますが、第6回では、人手さ作業のデータ化についてさらに掘り下げます。

[三島一孝，MONOist]

「自然で自動」で重要なトリガー設定

　「自然な動作の中」から「自動で取得する」という意味で重要になるのがトリガー設定です。

「自然で自動」といっても、人は自由に動くわけで、どういう形にすべきか悩みどころなんですよね。

そうね。でもそこは割り切りが必要ではないかしら。何でもかんでもデータ化するというのは現実的ではないわ。古い機械からのデータ取得と同じで、まずは「欲しい情報が何か」を考えて、それと相関関係のある作業を見て、その中でトリガーとなる点を見つけるという順番かしらね。

例えば、どういうパターンがあるのでしょうか。

いつも決まったホームポジションから動作を始めるのであれば、近接センサーなどでその位置についた時を作業開始時にし、次にその位置につくまでの間を作業時間と考えることができるわね。

なるほど、他にはどういうものがありますか。

同じようにデジタル作業指示書を使っているのであれば、作業指示のページ送りをトリガーにするケースもあるわ。積層信号灯の情報をトリガーにするという考え方もあるわね。いずれも作業員は余計な動作をしなくてもよいという点が特徴ね。

なるほど、普段行っている動作の中で、トリガーとして取れそうな場面を探すわけですね。

データを分析して知見を導き出すためには、一定の粒度や基準が恣意的な要素なく集められることが重要になるわ。そういう意味では、作業者の負担を増やすというのは抜け漏れも発生するし、ノイズとなる要素を増やすことにもなるので、良い手とはいえないわ。「自動的に取得できている」という仕組みが必要なのよ。

トリガーとして汎用性の高い映像や音声

そういう意味でも前回も話に出ていた映像や音声をトリガーにするというのも有効だということですね。

そうね。映像を撮影していて、立ち位置や手の位置をトリガーにしたり、骨格情報などの動きの内容をトリガーにしたり、機器の設置などの負担は小さく、さまざまなトリガーを設定できる可能性があるという点で映像や音声情報は期待が大きいわね。

なるほど、よく分かりました。ちょっとやり方を変えて、自然に自動でデータが取れる仕組みを考えてみます。ありがとうございました。

がんばってね。

　スマート工場化のさまざまな取り組みが「データの活用」であるということは事実ですが、以前から工場の中ではさまざまなデータが活用されてきました。筆者としてはこれまでと異なるもう1つの要素としてあるのが「自動化」だと考えます。工場で自動化というと多くの場合が、制御やロボット、専用機器などの自動化を想像すると思いますが、データの活用も自動化することがスマート工場化の大きなポイントだと考えています。例えば、従来手書きで記録され、システムに手で入力されていたような部分を自動で行えるようにすることです。そういう意味では、作業データの取得についても人手による作業を介さずに自動で取得できるようにするというのが、重要だと考えています。

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　さて今回は前回も触れた「人手によるデータ取得」についてさらに掘り下げて解説してきました。次回も、製造現場において失敗するパターンや見過ごされがちなポイントについてさらに掘り下げたいと考えています。

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