講演レポート:第93回 ここまで来ている!スマートファクトリー新潮流|Prowise Business Forum|株式会社日立ソリューションズ

株式会社 日立ソリューションズ

Prowise Business Forum in TOKYO 第93回

ここまで来ている!スマートファクトリー新潮流
~IoT活用の一歩先へ!グローバル市場での競争を勝ち抜くために~

 11月21日に、日立ソリューションズ本社4階大会議室にてProwise Business Forum in TOKYO 第93回が開催され、盛況のうちに終了しました。
 基調講演では、IoTから得られたさまざまな情報からワークフロー改革による生産性向上や新たな付加価値創出を実践しているコニカミノルタの社内取り組み事例が紹介されたほか、今回特別に設けられた日立製作所セッションでは、IoTを活用したE2E(End to End)視点で構造改革や経営効率化をめざす日立製作所の基本的な考え方、およびスマートファクトリー向けに開発されたシステム稼働リスクを可視化するソリューションなどが披露されました。
 また、日立ソリューションズからは、AI(人工知能)・IoT技術を活用した自動検査/自動判定作業ソリューションや保守サービスソリューションを社内外の事例を交えて紹介し、会場後方にはそれらと連携するソリューション群も展示。休憩時間には人垣ができるほど参加者からも強い関心が向けられ、活発な質疑応答が行われていました。

開催概要

日時 2017年11月21日(火) 13:30~16:45 (13:00 受付開始)
会場 〒140-0002 東京都品川区東品川4-12-7
日立ソリューションズタワーA 4F 講堂
主催 株式会社日立ソリューションズ

【日立製作所セッション】
加速するIoTと業務改革の方向性、その課題と展望
~日立が取り組むE2E改革~

三井津 健 氏
株式会社日立製作所
システム&サービスビジネス統括本部 E2E改革本部 モノづくり強化推進部
部長 三井津 健 氏
西 由美子 氏
株式会社日立製作所
サービスプラットフォーム事業本部 通信ネットワーク事業部 ネットワークサービス本部
主任技師 西 由美子 氏

 日立製作所セッションでは、同社が取り組む社会イノベーション事業とスマートトランスフォーメーションプロジェクトによる経営改革、IoTを活用したE2E(End to End)改革による経営効率化、およびシステムの不調を迅速に検知するソリューションなどを紹介した。

E2E視点で業務プロセスの見える化や全体最適化をめざすのが日立の考え方

 セッションの前半に登壇した三井津氏は冒頭、デジタル化による社会再編と労働生産性革新、先進各国が取り組んでいる第4次産業革命などの世の中の潮流について解説し、社会・産業のIT化拡大によるプロセスおよびノウハウのデジタル化の影響に言及した。

「日立製作所では社会イノベーション事業とスマートトランスフォーメーションを加速している」と三井津氏はいう。2011年からスタートした「Hitachi Smart Transformation Project」による経営効率化では、1000億円超/年のコスト削減による構造改革を完了させ、現在はキャッシュ創出をめざしたオペレーション変革やリードタイム短縮を実現する「CCC」(Cash Conversion Cycle)改革や、社会イノベーション事業を支える組織・業務・ITの「事業基盤整備」に焦点を当てて活動を行っている。

 具体的には、既存データベースやIoTデータ、各センシングデータなどを、IoTプラットフォーム・実行環境基盤「Lumada DXW」に収集・統合して自動的に分析・見える化し、導き出された対策をフィードバックする。Lumada DXWにはBIツール「Pentaho」や、データ分析OSS「R」、主成分分析ツール「Hudson」、日立独自の人口知能「Hitachi AI Technology/H」(AT/H)などが格納され、日立製作所社内で共同利用が可能となっている。

品質検査工程をBIとAIで最適化し分析時間を大幅に高速化

 続いて、日立製作所社内のE2E全体最適化に関する事例をいくつか解説した。「日立製作所の工場では、E2Eで捉える場合に、バリューチェーンの各工程におけるリードタイムと仕掛かり在庫状況を連動して見える化することで問題点を俯瞰し、全体最適視点でリードタイム削減効果のインパクトを捉えることができる」と三井津氏は説明する。

 また、全体の情報を捉えるために不足した情報をセンサーで収集し、ERPやMES(製造実行システム)などのIT情報と、人や生産設備やモノなどのセンサーで収集した生産現場のOT(Operational Technology)情報とをデジタルで連結し、リードタイムや在庫をリアルタイムに見える化するとともに、実績変動に応じて最適フィードバックを実施してリードタイムを短縮し在庫を適正化する。

 さらに、品質検査工程の最適化については、ビッグデータである膨大な検査データの中から有効な検査工程を分析するためにPentahoを活用し、検査工程の見直しの際にAT/Hを活用して新旧検査の結果の相関解析により試験時間の短縮モデルの妥当性を短期間で検証する試みも行っている。それにより、通常1~1.5ヶ月かかっていた分析時間をわずか数分に高速化して検査リードタイムを短縮するとともに検査設備の動力費も大幅に削減できたという。

 保守部品の在庫管理に関する事例では、営業や設計、調達などの部署でもそれぞれの事情で部品在庫を保有しており、それを簡単に可視化するシステムもPentahoで構築した。Lumada DXWで将来に過剰となる在庫の数・金額・注残をリストアップし、過剰となる要因となる設計変更、生産計画変更、出荷計画変更などが同時に関連づけられる仕組みだ。

 三井津氏は、「このようにE2E視点で問題抽出と判断を高速に行うことにより、経営価値を高め、顧客へのサービスレベルを高めることができる」と述べた。

社会インフラネットワークの保守ノウハウを応用したソリューション

 次に、三井津氏に代わって西氏が登壇し、止められないシステムの不調をいち早く検知する「システム稼働リスク可視化ソリューション」を紹介した。西氏はこのソリューションについて、「ITが複雑化してさまざまなベンダの装置が多数接続し、IoTの進展によりノード数が肥大化するなど、従来の監視システムでは対応しきれない事案が多数発生している。そんな現状を踏まえ、ユーザーのクレームが発生する前に適切に対処したり、ビジネス機会の損失が拡大する前に未然に対処したりするニーズに応えるため、このソリューションを開発した」と説明する。

 顧客側のシステムには極力手を加えず、AI(機械学習)を搭載したRVS (Real-Time Visualization Software)サーバを導入するだけで、クライアント端末・業務サーバ間のネットワークトラフィックをリアルタイムにモニタリングし、潜在リスクの検知やリスク要因の推定・可視化によりシステム障害を未然に防止するほか、障害発生後のシステム停止時間を短縮することも可能だという。

 不調の検知については、AIが一定期間正常状態を把握した上でネットワークパケットをキャプチャし、トラフィック量や通信エラーなどの情報を収集。通信のリアルタイム監視で正常状態と乖離した場合に不調と判断する。社内に侵入したマルウェアの通信動作も検知できる。

 不調を検知するとネットワークの情報を自動で収集し、原因箇所を切り分けて、日立製作所が社会インフラネットワークの保守で培ったノウハウを応用したエンジンを活用して原因を推定する。また、異常発生箇所や不調と推定される機器の稼働状況もグラフィカルに画面で表示する。

 具体的には、工場向けIoTシステムの原因不明なアプリケーション不調を検知して根本原因を割り出したり、データセンタ内の情報系システムにおけるシステム稼働のリスクを複数検知したりする活用事例があるという。

 システム稼働リスク可視化ソリューションをスマートファクトリーに応用する場合は、帯域の不足や不正アクセスの検知、プロセス不調、ワーム型マルウェアによるドアノック検知などのほか、スイッチ・無線LANの不調の検出、不正接続PCの洗い出しなどが実現できる。最後に西氏は、「このソリューションはルータやスイッチからポートミラーでRVSサーバを後付けするだけで監視が可能になり、スマートファクトリーの安定稼働に貢献できる製品」とメリットを強調し、セッションを終了した。

【日立ソリューションズセッション1】
人のノウハウを機械に託してみませんか
~Deep Learning 技術を活用した検査/判定作業のオートメーション~

岡本 光平
株式会社日立ソリューションズ
モビリティソリューション本部 オートモティブソリューション部
主任技師 岡本 光平

 日立ソリューションズセッション1では、AI(Deep Learning)を用いた自動検査/自動判定作業のソリューションについて事例を交えながら紹介した。

画像処理・判定処理技術や機械学習技術を組み合わせたアプローチを提案

「部品検査や画像の判定をいまだに目視で行わざるを得ないケースは多いが、人手不足や高齢化、ノウハウの継承、ベテランの大量退職などで悩む製造業は少なくない」と語る岡本は、そうした企業が検査・判定プロセスで画像検査装置など自動化の仕組みを取り入れるも、なかなか精度が出ないため思ったほど生産性が上がらず、結局は人材不足を解消できていないといった課題を指摘する。

 近年は、画像処理ライブラリの進化や高性能コンピュータの発展、機械学習技術の向上などで、画像による外観検査や判定業務の高精度化・自動化が可能となり見通しは明るいものの、画像処理/機械学習はノウハウが必要となり効果が頭打ちとなるケースもあるという。

「日立ソリューションズには、組込みソフトウェア開発などで培った画像処理技術のほか、ITシステム構築やビッグデータ解析などで蓄積した機械学習技術などがあり、これらを組み合わせてお客様と一緒に課題を解決するためのアプローチをソリューションとして提案している」と岡本は紹介する。具体的には、事前検証/実証実験をしっかりと行い、検出/判定制度を確認した上で、対象システムや検査装置に合わせた画像判定処理システムを構築し、試験運用で誤判定データや問題を抽出して、システム稼働開始につなげる。稼働後も継続して再学習などで誤判定を改善(保守)していくという。

精密部品の外観検査にAIを利用し精度を向上させた精密機器製造業

 次に、自動検査/自動判定作業ソリューションを提案した事例をいくつか紹介した。ある精密機器製造業では精密部品の外観検査にAIを利用し、外観異常のパターンごとにアルゴリズムとプログラムを組み合わせた適切な判定器(畳み込みニューラルネットワーク技術やヒストグラムによるカラー判定など)を作成して精度を向上させた。

 また、自動車部品製造業は配線ケーブルコネクタの不良検出に画像前処理と機械学習を用い、画像の特徴を検出した上で機械学習ツールにより不良品の判定を学習。1方向の画像から判定できない場合は複数方向の画像を組み合わせて判定し、最終判定はプログラミングか機械学習で行うことで精度をさらに高めたという。

 別の自動車部品製造業では、既存の画像検査装置を導入していたが、異物や汚れなどの分類までは判断できないため、製品の異常箇所を学習し異常種別の判定結果を確率で出力する手法を提案。それを基に人手で再検査を実施するようにしたほか、判定確率から該当箇所が何かを判断することが可能となる。

 また、ある製造業では、Deep Learning技術を利用して図面の画像データからハッシュ値を取得し、対象図面のハッシュ値に近いものを検索する類似設計図面の検索システムを検討中である。

 他にも、ベテラン作業員の動作(モーションキャプチャ)を取得して機械学習による動画解析で見える化し生産性を向上させた金属製造業の事例や、機械学習を活用して製品陳列画像の見栄えをスコアリングする作業を自動化したメーカの事例、稼働中のサーバが正常動作しているかLED点灯状況をAR(拡張現実)技術・機械学習・画像処理により自動判定するようにした通信・IT企業の事例なども紹介された。

 最後に岡本は、「日立ソリューションズはこれら以外にもさまざまなお客様で検証を進めてはいるが、まだまだデータが不足しており、ぜひ皆さまと一緒に“何ができるのか”を検証させていただき、未来を語り合うことができれば嬉しい」と語りかけ、セッションの結びとした。

【日立ソリューションズセッション2】
モノを売ったその後で、どのように収益性を高めるか
~顧客満足度を高める保守サービス~

江角 忠士
株式会社日立ソリューションズ
産業ソリューション本部 サービス・インテグレーション部
主任技師 江角 忠士

 日立ソリューションズセッション2では、保守サービス業務の効率化と収益性向上をめざした国内外の具体的事例を用いながら、アフターサービスの在り方を考察した。

「GeoMation」を活用しAGVの台数削減と部品在庫低減を実現

 序盤に、江角は製造業を取り巻く環境について言及し、「経済のグローバル化や、少子高齢化・国内人口の縮小による労働市場の変化、デジタルテクノロジーの進歩などで付加価値が『モノ』から『コト』へと移行している。今後は環境変化に対応した保守/サービス実務の実現や現場課題の解決が求められている」と語った。そうした状況の中、AIやIoTをはじめとするデジタルツールの利活用は、直接的な顧客価値向上につながる“保守/アフターサービス分野”の領域でも期待が大きいという。

 ここで江角は、国内外における先進的な事例を2つ紹介した。1つ目は、英ロールス・ロイス社のIoT活用事例。同社は航空機エンジンの出力と使用時間に応じてエンジンの利用者に利用料金を請求する従量課金サービス「Power by the Hour」を提供している。エンジンの整備に関するリソース(消耗品や交換部品の数、整備士の配置・人数など)の提供がロールス・ロイスの役割であり、稼働実績とAIによる予測に基づいた適切なタイミングでの整備とリソースの管理を実現するほか、「Microsoft Azure IoT」や分析API「Microsoft Azure Cortana Intelligence」との連携によるリモートでのデータ統合管理(消耗・利用状況把握)や、機械学習を活用したエンジンの予防保全・燃料補給の最適化も可能にしている。

 2つ目は、日立ソリューションズが支援したトヨタ自動車株式会社 元町工場におけるAGV(無人搬送機)位置管理システムのIoTによる運用効率化事例。これまでは、広大な工場内でAGVに障害や渋滞による立ち往生が発生した際に停止位置が把握できず、復旧まで0.5~1.0人工の工数がかかっていたため、部品が届かないリスクに備え各工程で在庫を減らせない状況が続いていたという。そこで、日立ソリューションズの空間情報ソリューション「GeoMation」を活用し、AGVの運航状況を“予報”と“警報”の2段階で大型モニターにリアルタイムに表示したことで、GPSでは不可能な環境下でのAGVの位置管理を低価格かつ大規模な設置工事なしに高精度に実現。AGVの復旧作業の工数が従来の半分に削減するとともに、運航状況の可視化によりAGVの台数削減と在庫低減の可能性も出てきたという。

ソリューションとエンジニアの組み合わせでより高付加価値な保守サービスが可能に

 次に、江角はAI・IoT技術を活用した日立ソリューションズの保守サービスソリューションを3つ紹介した。

 1つ目は「AIを活用した保守サービス受付業務の高度化」。これは、コンタクトセンターに修理依頼があった際に、できるだけ製品部門や保守部門にエスカレーションせずにクローズしたり、顧客の要望を分析して満足度を高めたりするニーズに対応するためのソリューションで、類似するFAQを探してリコメンドすることで窓口担当者の回答作成を支援し、対応業務を効率化するほか、回答作成に不慣れな担当者の対応品質も向上するという。

 2つ目は「GPSを活用した保守サービス実施業務の効率化」。スマートデバイスが持つGPS機能とカメラ機能、地図情報を活用して保守サービス実施時の効率化を支援する。中でも「GeoMation作業員安全管理ソリューション」は、保守員の位置把握とリアルタイム映像の閲覧による安全支援と作業支援を行うことで、現場の見える化による安全管理の強化や安否確認などの作業軽減を実現するほか、迅速なトラブル対応、データ活用による業務効率化も可能になる。

 3つ目は「ウェアラブルデバイスによる保守サービスの効率化」。スマートグラスなどのHMD(Head Mounted Display)を活用することで作業員の視点を共有し、遠隔から作業員へ作業手順を説明・指示するとともに、エビデンスとして写真/映像/音声を記録することも可能にしている。また、作業のトレーニングにおいてもウェアラブルデバイスを活用するケースも増えているという。

 その他、「Microsoft Dynamics 365 for Field Service」の事例として、フランスのタイヤメーカー・ミシュラン社のケースもデモストレーションを交えて紹介した。江角は、「このミシュランのようにMicrosoft Dynamics 365 for Field Serviceを高度に使いこなしている企業が増え、どの事例も多くのカスタマイズを行っているのではないかといったお問い合わせが多いが、このパッケージは標準機能でコンタクトセンターでの修理受付からサービスエンジニアの作業完了報告まで、幅広い業務範囲を網羅しているのがポイント」と強調する。

 そして最後に、「日立ソリューションズの提供する多様な保守サービス向けソリューションや関連ソリューションとサービスエンジニアを掛け合わせることで、より高付加価値な保守サービスを実現できると考えている。ご興味があればぜひお問い合わせいただきたい」と江角は語り、自身のセッションを終了した。

【基調講演】
コニカミノルタにおける、IoT時代の「デジタルマニュファクチャリング」取組み

浅井 真吾 氏
コニカミノルタ株式会社
常務執行役 生産本部長 博士(工学) 浅井 真吾 氏

 基調講演では、コニカミノルタが取り組む「Digital Manufacturing」の思想と同社の生産現場をモデルとした具体的な活用事例について、常務執行役 生産本部長の浅井氏が解説した。

効率的な操業をQCDレベルで追求し新しい知見を創造し続けるコニカミノルタ

「コニカミノルタは材料分野、光学分野、画像分野、微細加工分野の4分野に渡る12のコア技術の融合によって新たな価値を創造し、世界150ヶ国以上に約200万のお客様に直接販売・サービス網を構築していることが強み」と語る浅井氏は、顧客企業の潜在的課題を先取りする課題提起型デジタルカンパニーとしてビジネス社会や人間社会の進化のために新たな価値を創出し続ける企業をめざしているという。

 また、コニカミノルタでは4つの分野のコア技術をベースに、生産現場の技術者が五感と経験を駆使することで他社にない最先端の技術を実現し、安定生産を追求してきた匠の技・現場力があるという。さらに「生産現場での地道で活発な改善活動を長年繰り返し行うことでQC(品質管理)やIE(経営工学)の手法が浸透。効率的な操業をQCD(品質・コスト・納期)レベルで追求し、新しい知見を創造し続けている」と浅井氏は続ける。そこで同氏が強調したのが、IoT関連技術(自動化、ICT、AIなど)と生産現場の人財が融合しながら現場力に磨きをかけ、パフォーマンスを拡大することで顧客価値につながる生産プロセスの進化だ。

IoT時代に合わせて働く人のマインドを変革することが生き抜くために必要なこと

 その代表例として、浅井氏はコニカミノルタのDigital Manufacturingのコンセプトについて説明した。Digital Manufacturingとは、全ての機器からデータを収集するなどIoTの考え方に基づき得られたさまざまな情報から、ワークフロー改革による生産性向上と、新たな付加価値創出による顧客のQCDEF(Quality、Cost、Delivery、Environment、Finance)の向上を実現すること。「自動化とICTの特徴を最大限生かしながらデータを収集・分析・活用して生産現場の効率化向上につなげていくことがポイント」と浅井氏は強調する。

 Digital Manufacturingは、自動化(組み立て・検査・物流の作業工数の効率化・省人化)、ICT(データの収集・分析・活用の効率化による生産現場の見える化、文書・会議の見える化)、IoT(工程・拠点・企業を超えてデータをつなげることで新しい付加価値の創出)が共通のキーワードとなる。その事例として、日本(レンズ生産工場)とマレーシア(組み立て工場)と間でのレンズ成形工程や組立・物流工程などにおける取り組みへの効果が紹介され、続いてマレーシア工場でDigital Manufacturingに取り組んできた現地スタッフの活き活きとしたビデオメッセージも披露された。

 最後に、IoT時代を生き抜く企業になるための提言として、浅井氏は「これからの時代、自動化やICTによるデジタル化はどの企業でも行われ、デジタル社会は加速していく。その中で、他社と差別化し生き抜くためには、デジタルデータをどのようにつないで、どう活用して新しい価値を生み出していくかが重要である。“働く人”のマインドをIoT時代に合わせて変革すること、つまり人財の育成がポイントである」と語り、基調講演のまとめとした。

講演資料ダウンロード

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