実践への道②・データを分析
より優れた工場向けのシステムを目指して30年。CIMX株式会社のリーダー中島が語る真のスマートファクトリーとは
IoTはデータの収集、蓄積、活用（分析、変換、マッチング等）の３つのシステム技術で構成されています。機械からのデータ収集とサーバーに送る装置をゲートウェイ（GW）、蓄積をストレージ・サーバー/クラウドサーバー、活用をアプリケーションと呼んでいます。 工場内という範囲で区切ったものをエッジという呼び方をしています。
第２のゴールを立てる
生産管理データとの紐づけ
第１のゴールで機械と人からのデータが収集できるようになったら、次の第２ゴールは生産管理データとの紐づけとなる
図2-1 生産管理データとの紐付け
ワークという材料にオーダー番号を付けることで“もの”が初めて固有の名前がもらえることになる。オーダー番号は生産指示書に付いている数字にしかすぎないと思われるかも知れないがこの固有番号にはたくさんのデータが紐付けされて固有物を示している。
マリンバM3ではあらかじめ生産システムと連携させることで生産オーダー番号を取得しておくことができる。
機械、人、もの（オーダー番号）の３つが紐付けされていることで次の第3のゴールに向かうことができる。
第３のゴールを立てる データ分析
7つの視点
１、２のゴールで機械、人、もの（オーダー番号）の３つが紐付けされていることデータが収集できるようになったら、それらのデータを蓄積し、蓄積をしたデータを使って
分析を行うのが第３のゴールである。データが増えるとビックデータとなっていく。
分析は目的を明確にして主に７つの視点で行うとよい
１．現場改善のための分析
２．生産プロセスの改善のための分析
３．品質管理の改善のための分析
４．環境管理の改善のための分析
５．労務の改善のための分析
６．サービス管理の改善のための分析
７．経営管理の改善のための分析
一緒に考え、一緒に取組みましょう
Think together Challenge together
