製造DXをお客様とともに実現～Pythonの結果を運転で使うためには～解決編
高機能素材メーカー E社
有効な手立てがなかなか見いだせない中、日頃より付き合いのあるYOKOGAWAの営業担当者にPythonで作成したアルゴリズムを実プロセスでリアルタイムに活用することについて相談を持ちかけてみました。営業担当者からはPythonとの連携部品と製造現場の4M変化への追従機能が追加された『Exapilot』を利用することで解決できるのではないかと提案がありました。幸いなことに、現場では10年前から作業ミス防止の目的でExapilotが導入済みであり、製造部からの信頼が高く現場の不安を払拭することができるExapilotに機能追加を行い使用することが決定しました。機能追加後、生産技術部のメンバーは、YOKOGAWAのコンサルを受けながらシステムの構築を始め、2週間ほどで構築を完了しました。
現在はPythonで作成したアルゴリズムの効果を評価中です。
解決のポイント：Pythonと連携したExapilot
Exapilotとは？
リアルタイムに製造システムで活用するための４要件を満たしている製造実行管理システムです。
- リアルタイム処理
- 製造中に収集されるデータとPythonで演算された結果をリアルタイムに処理
- 信頼性
- 20年前から製造現場で稼働し、5,000システム以上のインストール実績あり
- アルゴリズム利用の条件設定
- Pythonと製造システムをつなぐ専用I/Fを用意
- アルゴリズム結果を使ったアクションロジックの作成
- フローチャートを描くことでシステムの動作や人へのガイダンスを作成可能
|
Pythonで作成したアルゴリズム  |
Exapilot |
Pythonで製造システム  |