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100円のセンサで、昭和の工場をスマートファクトリーに
Takeaki Imai
2019.7.17 AWS IoT@Loft #2
•Name : 今井武晃
•Career • NTT (2015.04~2017.12) データ分析側• (2018.01~) データ収集側
☑ About me
IoTを活用した改善で効果
工場でのノウハウを製造業にサービス化
最先端のシステム
実証する現場
実績ある改善力
日本一現場に近いIoTスタートアップ
IoT化のステップ
Before IoT...
IoTをやるためにIoTをつかう
課題のために
IoTを使う
牽引フックライン
製造ライン増設
牽引フックライン
平日残業+休日出勤最大2,568個/日
必要生産量
約3,000個/日
’15. Feb
ラインが動いているのか止まっているのかリアルタイムで把握したい！
あんどんを導入するのは高いんだよな。。工夫して低コストでできないかな
Step 1.デジタル化 Step 2. 計算処理 Step 3. クラウド Step 4. 連携
スマートあんどん
センサーを機械に後付け
古い設備でもデジタル化
磁気センサ
光センサ
振り返って改善に使いたい！
作業員
改善に使う定量値なら工夫すると取れるかも…？
Step 1. デジタル化 Step 2.計算処理 Step 3. クラウド Step 4. 連携
サイクルタイム1個作る時間
生産個数時間
停止時刻・時間
改善の普遍量
サイクルタイム停止時間
パルスの数=生産個数
自動で測定する方法
別のラインと比べたい作業員
データを一箇所に集めよう作業員にシステム運用はさせたくない。
いつでも見られるようにしたい職制
Step 1. デジタル化 Step 2. 計算処理 Step 3.クラウド Step 4. 連携
いつでもどこでもリアルタイムなモニタリング
☑現場の作業員に負担がないマネージドサービス
AWS Cloud
Tokyo Region
VPC
Public subnet Private subnet
ECR
Public subnet Private subnet
ECSRoute 53
AWS VPN
ELB
Factory
AmazonAurora
Fargate
Service
S3
Back Up
Deployment
Client
☑システム構成
停止の理由も楽に取りたい！
油・手袋・汚れた手…タブレット入力は厳しそう。非接触 or 物理入力が良さげ
Step 1. デジタル化 Step 2. 計算処理 Step 3. クラウド Step 4.連携
IoTボタン
CTモニタの状態変更
履歴をFetch呼出先決定
呼出ツール
画面にアクセスすることなく状態を切り替える
DynamoDBAppSync
lambda
CTモニタ
EC2
管理コンソール
メタデータ読み出し登録・削除・変更
☑ コンソール画面から遠隔で、必要な設定変更ができる！
AmazonAurora
☑ 停止の詳細化で、ボトルネックをすぐに洗い出せた！
例 : 機械の総停止時間(秒)の日報
導入後
22 112524 2 429 730 1 323 5 6 8262728 9 102 4 6 8 10 1 3 5 7 9 12 13 15 17 18 19 20 11 14 16
ポカヨケはねだしという停止理由に集中すべし！
導入前
製造ライン増設
平日残業+休日出勤最大2,568個/日
必要生産量
約3,000個/日
’15. Feb
牽引フックライン
ライン増設不要
▲1.4億円
出来高69%UP
16時間で必要生産量に
平日残業ゼロ
107
個/h
180
個/h
‘16. May’15. Feb
改善
牽引フックライン
After IoT …
1に課題 2に運用
システムを使ってもらうコツはタブレットの設置の仕方です
☑ 当事者意識を与える運用
iSTC改善コンサルタント
Before
課題After
運用
1st Stepデジタル化
4th Step連携
2nd Step計算処理
3rd Stepクラウド化
手段
☑工場のIoT化 : 現場との対話が重要
