AI×IoTで加速するモノづくり革新現場発の最も“リアル”なアプローチ

革新の成果を市場に展開

intelligentは、オートメーションの領域における情報活用を指す言葉だ。製造現場を行き交う様々なデータを収集・解析して、そこから抽出した情報を分かりやすい形で提供することで、モノづくり革新を支援する。まさにIoTの考え方そのものともいえる取り組みだ。自身でもモノづくりの現場を抱えるオムロンは自社の現場で実践し、そこで培ったノウハウを積極的に市場にフィードバックしている。

同社がノウハウを蓄積する現場の一つが、草津工場(滋賀県草津市)のプリント基板実装ラインである(図2)。ハンダ印刷機、マウンター(高速機および多機能機)、リフロー炉のそれぞれから個々の基板の出入り時間のデータを収集。それを基に、段取り替えによるラインの空き時間や、一時的に生産が止まる「チョコ停」などによる滞留など状況をグラフィカルに「見える化」している。これによって、問題点を洗い出し、改善を進めることで、生産性を30%も向上させた。問題を割り出すために要する時間も大幅に短縮している。

同社綾部工場(京都府綾部市)の光電センサの組み立てラインでもi-Automaiton! を実践している。レンズの組み付け時に発生するバラつきのデータを収集し、統計的な処理を施して組み立て位置の補正情報を抽出。これを組み立てラインにフィードバックすることで、精度不良をシングルPPMにまで抑えることに成功した。また、中国上海工場では、セルラインでの人の動きをセンサで検知し、段取り替えなどに伴うムダを排除することで生産性を30%も向上させている。

20万種超の製品群が強みに

i-Automation! を巡るオムロンの取り組みを理解するうえで重要な概念が「高度1mから10mのモノづくり革新」である(図3)。

ここで言う「高度」はデータ活用によって付加価値を提供できる領域を指す。すなわち、センサやアクチュエータが扱うデータの領域は「高度1m」。生産ラインを制御するコントローラが扱うデータの領域は「高度10m」。生産管理システムやMES(Manufacturing Execution System)が扱うデータの領域は「高度100m」。基幹システムや工場間システムが扱うデータの領域は「高度1000m」。外部企業や顧客間の取引で扱うデータの領域は「高度10000m」と定義する。
このうちオムロンがターゲットとしているのが、センサやアクチュエータ、およびコントローラのレベルを対象にした「高度1~10m」である。IoTの概念における「エッジ」の領域だ。クラウドのような上位システムにデータを上げるのではなく、現場に近いところでデータを集め、分析し、改善へとつなげ、課題を解決するというのが同社の考えだ。

この高度1~10mに向けたソリューションを構成するのが、「ILOR+S」と表現されている製品群。具体的には、センサなどの入力機器(Input)、コントローラなどのロジック機器(Logic)、サーボやインバータなどの出力機器(Output)、新たに展開を始めたロボット製品(Robot)、そして安全な現場に欠かせないセーフティ機器(Safety)である。それぞれのカテゴリを指す言葉の頭文字を並べると「ILOR+S」になる。全体で20万品種を超える豊富なラインアップの製品群に加えて、関連するソフトウェアも提供できるのが同社の強みだ。

さらにオムロンは、モーション制御機器メーカーの米Delta Tau社、産業用ロボットメーカーであるAdept Technology社、産業用カメラのセンテック社(京都市)、産業用バーコードリーダーで世界的シェアを持つ米Microscan Systems社をそれぞれ2015年から2017年にかけて相次いで買収し、「ILOR+S」の品揃えを一段と拡大することで顧客に提供する価値の向上を図っている。

革新を加速する「i-BELT」

現場のモノづくり革新に注力する同社が、intelligentの領域における顧客の取り組みを加速するためのソリューションとして、2017年10月から新たに提供を開始したのがIoTサービス基盤「i-BELT」である。ハードウェア、ソフトウェア、サービスを包含しており、大規模生産システムから中小規模の生産システムまで網羅する多彩なソリューションをi-BELTをベースに創出することが可能だ。これを利用して「高度1mから10m」の領域におけるモノづくり改革の軸となる一連の情報の流れ、いわば「情報のベルト」を構築することができる。

つまり、機械学習型AIを搭載したマシンオートメーションコントローラを中核にして、20万品種を超えるオムロンの制御機器、およびパートナー企業各社の制御機器を介してデータを収集。
それに「見える化」と「分析」を施して抽出した情報を、制御機器へフィードバックする(図4)。こうした一連の機能を提供する仕組みをi-BELTで実現できる。

オムロンは、i-BELTで収集できるデータの範囲を拡大するために、入出力機器や制御機器を提供している様々なベンダーとの連携を拡大する方針である。

「脊髄反射」を担う頭脳

i-BELTの中核を担うAI搭載マシンオートメーションコントローラは、リアルタイム制御と機械学習処理とを並行して実行できるように設計されている。まさにi-BELTの「頭脳」である(図5)。「高度1~10m」のモノづくり革新に適するように設計されており、人間の仕組みにおける「脊髄反射」に相当する機能を提供する。

オムロンでは、工場・製造ラインにおけるAIの適用領域を大きく3つの階層に分けている。すなわち、工場全体をカバーする上位の「工場層」。製造ラインをカバーする「製造ライン層」。製造ラインを構成する様々な装置をカバーする「装置層」の3階層である(図5)。このうち工場層や製造ライン層で求められるのは、工場全体あるいはライン全体から集めたデータをもとにした因果モデルを扱う「大脳思考的AI」である。より大局的な最適化に役立つ情報を提供する。ただし、ネットワークのレイテンシや高度な情報処理などを伴うためレスポンスは遅い。

「高度1mから10m」の領域に相当する装置層は速いレスポンスが必須の、「脊髄反射的」なAIが求められる。これを前提にAI搭載マシンオートメーションコントローラは、センシングデータのリアルタイムの収集、特徴量の高速な抽出、因果モデルとの照合、そして制御への速やかなフィードバックを可能にする機能を提供する。