現場のPLCでリアルタイム情報処理 解析・予測 KV-8000/7000シリーズは、その高速性と多彩な機器との接続性を活かし 既存設備への後付けによるエッジ化はもちろん、 新規設備でも装置制御とエッジ処理を1台で実現。 サーバの負担軽減と製造現場へのリアルタイムなフィードバックを両立させます。
解析・予測 | KEYENCE IoTソリューションサイト | キーエンス
現場のPLCでリアルタイム情報処理 解析・予測 KV-8000/7000シリーズは、その高速性と多彩な機器との接続性を活かし 既存設備への後付けによるエッジ化はもちろん、 新規設備でも装置制御とエッジ処理を1台で実現。 サーバの負担軽減と製造現場へのリアルタイムなフィードバックを両立させます。
【活用事例】機械設備稼働率の把握 | SensorCorpus センサーコーパス - Universal IoT Platform ユニバーサルIoTプラットフォーム
食品製造機械の稼働状況および周辺情報の把握 美味しいチーズを作るために、チーズ製造機械の稼働情報、粘度、含水率を収集、分析（住友商事マシネックス様） 美味しいチーズの触感を制御できるシステム作るために、触感を左右する各種データ（チーズ製造機械の稼働情報、粘度、含水率等）をSensorCorpus上で一括管理できるようにしました。収集したデータを分析することで、例えば、ローターの回転数やチーズの原材料の量に応じた粘度の変化など、各種データをマッシュアップすることで相関関係を見ることで、求めるチーズの触感を再現できるパラメータを導き出すことができます。 IoT導入のポイント
工場のIoT化には、間にゲートウエイが必要となる
またしても日本はガラパゴス化の道を歩もうとしている。しかも、それは今後の産業構造を大きく変えていくIoTの分野で起きようとしている。過去のメーカー独自仕様による囲い込みと言う極めて身勝手な戦略により、ユーザー企業はまたしても巻き込まれる。... その中で、インターネット、特にクラウド環境に工場の制御機器を接続する場合にどうしても、その間をつなぐゲートウエイが必要となると説明しました。ここでは、そのIoTゲートウエイが必要となる理由についてご説明していきたいと思います。 最新のクラウド環境と直接コミュニケーション出来ない 工場のIoT化を考えた時に、単にインターネット経由でモバイル監視を行うのではなく、どうしてもクラウド環境を使うことになる点をこちらでご説明していますが、そのクラウド環境へのデータ連携において問題があるのです。 最新のクラウド環境では、アメリカの巨大IT企業（アマゾン、マイク
AI外観検査ソリューション「WisSight」 | Panasonic
パナソニックの知見により、検査品質の向上と効率化を実現！ 手厚いサポートにより、現場へ素早く・手軽に導入！
独自のIoT/AIソリューション 「Orizuru」 ｜CCT
OrizuruはIoT/AIの力でDXを実現します製造ラインの稼働率を向上させたい品質不良の原因を特定し、不良品を減らしたい属人性を低減し、ベテラン依存を避けたい OrizuruはIoT技術により製造現場の様々な状態をデータ化・可視化し、 AIを活用して課題解決し、生産性の向上・業務効率化を実現します。 ベテランの業務を自動化し属人性低減・省人化することで横展開可能になります。 既存の設備・業務フローは企業により多種多様ですが、 CCTでは導入前の業務コンサルティングから運用時の体制支援まで対応しております。 Orizuruには2つの特徴的なモジュールOrizuru 3DとOrizuru MESがあり、 製造業界・建設業界を対象とした多様な機能をもっています。
IoTとAIでスマート工場化を支援する「Industrial IoT × AI Solution」｜CACのサービス｜株式会社シーエーシー（CAC）
HOME CACのサービス 「Industrial IoT × AI Solution」 IoTとAIでスマート工場化を支援する 「Industrial IoT × AI Solution（インダストリアルIoT × AIソリューション）」 工場などの製造業の現場では、既存のPLC（Programmable Logic Controller）データを始め、センサーデータやカメラの画像データなど、まだ活用できていない多くのデータが存在しています。 CACのIndustrial IoT × AI Solution（インダストリアルIoT × AIソリューション）は、設備の各種センサーから取得したデータを可視化（見える化）するだけでなく、遠隔からの機器監視や機械学習による要因分析、異常検知、予兆保全を可能にします。さらにカメラ画像を用いた外観検査や作業員の動作分析も実現できます。 クラウドによる
【注目商品】AI搭載マシンオートメーションコントローラ - Sysmac統合プラットフォーム | オムロン制御機器
現場知能化による、学習・進化するモノづくり AI/IoT技術の活用による人と機械が互いに成長する未来工場 モノ作りの高度化と進化スピードが速まる一方で、世界規模で進む労働人口の低下とそれに伴う熟練技能者の不足。オムロンは、製造現場の装置層でAI/IoT技術を活用し、熟練技能者の勘・経験等の暗黙知を形式知化をすることにより、“人と機械が互いに成長する未来工場”を実現します。 オムロンが目指す未来工場とAIコントローラによる実現手段 AIと制御の融合で究極のAIエッジコントローラを実現 AI搭載マシンオートメーションコントローラ（通称：AIコントローラ）は、制御機能に独自のAI機能を搭載することで、装置層での情報活用をマイクロ秒オーダーでリアルタイムに実現します。装置に瞬時に発生する“いつもと違う”を超高速・高精度に検出し、制御にリアルタイムに反映することで装置層の傾向監視のみならず、高速生産
SensorCorpus センサーコーパス Universal IoT Platform ユニバーサルIoTプラットフォーム
SensorCorpusは、誰でも簡単に本格的なIoTサービスを利用できることをコンセプトに、業種や目的に関係なく小規模から誰でも簡単にセンサー情報を収集・蓄積・活用できるユニバーサルなIoTプラットフォームです。
オムロン、125μ秒の制御に同期して動くAI、巻き線機での不良発生を1/10に低減
PLCに機械学習のAIエンジンを搭載した。ハードウエアは既存のコントローラと変わらず、1つのCPUで制御動作とAIエンジンの両方を処理する。PLCの制御周期125μ秒と同期してAIによる判断・制御が可能。写真は後述の巻き線機の技術検証に用いているもの。（写真：日経ものづくり） ＊1 機械学習アルゴリズム「Isolation Forest」をベースにしたAIエンジンを搭載している。価格はオープン。 同コントローラは、「機械学習エンジンが最大16次元の多次元の特徴量について、“いつもと違う（外れ値）”をリアルタイムに判別できる」（同社インダストリアルオートメーションビジネスカンパニー 技術開発本部技術専門職の仲島 晶氏）。周期的に変化するトルクや電圧などの計測値の波形から特徴量を抽出し、そこから異常度を算出する。加えて、「制御周期で処理できるのが強み」（仲島氏）。125μ秒のPLCの制御周期ご
PLCデータ取出・IoT化とクラウド連携
IoTと言っても当初は遠隔監視程度から始める会社が多いと思いますが、AIを活用した予測などの精度・効果を実感してくると、遠隔制御、そして自動化へと欲が出るのが人間です。 その時、今起きていることをリアルタイムで外部から把握し、コントロールし、連携していく方向へいくのは必然であります。… しかし、日本の殆どの工場で現在稼働しているPLCはメーカ、機種が様々で旧型の機種は改造も難しく、通信手段もメーカーによってまちまちのため、思うように手が付けられないのが現実かと思います。 そこで、工場のIoT化の第一歩として設備をコントロールしているPLCからのデータ取出しをご支援させて頂きます。 既存のラダー制御プログラムには手を加えないため、リスクは殆どありません。大規模な設備改造の必要も無く、最低限のライン稼働の停止時間で、システム間連携によって必要なデータの取出しを行います。
本当の問題は旧型PLCのIoT化
これから設置する設備をIoT化することは然程難しいことではありません。なぜなら、最新の機器は最新の通信規格に対応しているからです。問題なのは、既に稼働している設備の多種多様な旧型PLCをIoT化して情報を取り出すことなのです。 最近直面したIoT化の課題 私はある食品メーカーから依頼されて、既に稼働している複数の工場にある多くの設備からリアルタイムでデータをクラウドに連携し、外部から監視できるようにする、いわゆるIoTのプロジェクトを実施していました。 最初は、その食品工場はバッチ生産でラインスピードも然程速くないため簡単に行くだろう、と気軽にお受けしていました。しかし、実際にそれをやろうとすると下記のような様々な困難に直面することになったのです。 主要な課題 工場・設備が古いため、そのコントローラ（PLC）も多種多様な旧型のものが混在していた PLCのメーカーもまちまちで、通常のイーサネ
プロセス工場のIoT化・AIにはPLCの理解が必須
プロセス系の工場は各設備が個別のPLC（プログラマブル・ロジック・コントローラ）で制御されていることが多く、PLCとのシステム連携が必要となります。 しかし、多くのIT会社は歴史的にこれらの制御系FAエンジニアと通常のビジネス系のITエンジニアに会社ごと分離してきた経緯があり、ハードルが高いのが現実です。 この辺りをこちらではご説明しています。 プロセス系製造業とは 製造業は大きく分けて組立系とプロセス系の製造業に分類されます。各製造業の特徴は下記のようなものだと言えます。 プロセス系製造業の特徴 ◆ 数ではなく量 プロセス系の製造業とは、簡単に言うと原材料、完成品を１個２個と数えることが出来ず、Kgなどの重さやキロリットルなどの量、何ｍなどの長さなどの量として扱い、それらの原料配合や化学反応などにより違った性質の製品を生産する製造工程をとる産業です。 例えば、ガラス、石油化学、鉄鋼、非鉄
PLCとは？（プログラマブルロジックコントローラ）
標準的なPLCの外観は、外部機器から情報を取込む為の入力端子、制御された情報を外部機器に送ったりする為の出力端子、プログラミングツール接続用のコネクタ、他機器との通信コネクタ、外部電源入力端子などから構成されています。 PLCの基本構成とその動作 MPU（Main Processing Unit） MPU（Main Processing Unit）とは、主処理装置のことで、PLCの制御や演算や情報転送などの基本動作を行う中枢部分です。 MPUは、アプリケーションプログラムに従って、外部と接続された入力スイッチなどの信号を入力部を経由して読み込み、演算し、結果を出力部を経由して負荷などへ外部出力します。つまり、コントローラの中枢部を担っています。 演算は、数値計算だけではなく、ANDやORなどの論理演算や条件判断など、幅広い処理がPLCでは可能です。尚、処理された結果は、必要に応じてメモリに
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「工場×IoT」が進化中。故障発見からAIによる予兆検知へ | ビジネス畑 | 情報畑でつかまえて
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