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2017年12月 7日 (木)

オムロンのIoT、草津工場が実現したケタ違いの生産性向上(2/5)

オムロンのIoT、草津工場が実現したケタ違いの生産性向上

  • 川又 英紀、加藤 慶信、小林 暢子=日経情報ストラテジー
  • 2017/10/03 05:00
  • 2/5ページ
   
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オムロンのIoT、草津工場が実現したケタ違いの生産性向上

出典:、日経情報ストラテジー 2016年3月号、pp.24-27(記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります)

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2017年10月11日までは特別に誰でも閲覧できるようにしています。

 オムロンは製造ビッグデータを活用し、生産現場の改善を追究し続ける。2015年に入ると、改善の対象となる現場を中国や欧州といった海外の工場にも一気に広げ始めた。さらに、先行する草津工場では品質革新にまで製造ビッグデータの利用を拡大する実験を始めたところだ。

見える化が生んだブレークスルー

 まず2014年4月に草津工場で始めたのは、表面実装ラインにおける製造ビッグデータの収集と見える化だった。ラインにある全ての装置の通過データを製品個体とひもづけて蓄積し、製品の流れと停滞、装置の運転状態を“丸裸”にした。

草津工場は2014年度から基板の表面実装ラインで稼働状況を見える化し、1年で生産性を改善
[画像のクリックで拡大表示]

 各装置から発生する生産ログデータは、オムロンが自社開発する生産設備の制御装置「PLC(プログラマブルロジックコントローラー)」に全て集約。PLCに集めた製造ビッグデータを日本マイクロソフトのデータベース「SQL Server」に直結させた。ここで富士通の協力を得て、草津工場では生産データを折れ線グラフでビジュアルで表示できるようにした。これなら誰でも直感的に、問題点を理解できる。

 上の写真を見ていただきたい。表面実装ラインのすぐ脇に置かれた大型ディスプレーに映る折れ線グラフは、縦軸が時間、横軸が表面実装ラインの各工程の動きを示す。注目したいのは、折れ線グラフの間に散見される白い部分。ラインが停止していたことを意味している。

 水野課長はこの「空白」を初めて見たときのショックを忘れない。自分たちの気づかないところで、まだ多くの停止時間が見受けられた。

 IAB商品事業本部の足立義博草津工場長は「長年続けてきた改善活動は、現場で“飽和”状態に陥っていた。だが製造ビッグデータによる改善点の見える化で、ブレークスルーが起きた」と歓迎する。

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