匠の行動や判断の背景にある知識や経験を抽出し、数値化や可視化します。
ものづくりの定量化とその評価
解析手法を用いて、匠の感覚や直感のパターンを発見し、モデル化します。
オペレーション操作のデジタルモデル化
拡張現実などの技術を用いて、匠の感覚や直感を他の人に伝え、シミュレーションします。
もしくはその感覚や直感を、システム側から見える形で通知します。
ロボットによる巡回点検＋画像アナライザ
情報の見える化を行っても、アクションに繋がらなければ効果が期待できません。情報を見える化し、KPIの悪化が判明した場合、原因を突き止めるのは容易ではないことが想定されます。
これらを解決する手段として、2つのソリューションをご紹介します。「Digital Plant Operation Intelligence (DPI)」はボトルネック項目の抽出、「Process Data Analytics(PDA)」は抽出した項目の原因解析が可能です。日々、オペレーターが多大な工数をかけて解析している作業をサポートし、より早く・よりわかりやすくすることに貢献しています。
YOKOGAWAではNTTコミュニケーションズ株式会社と協業してイミテーションラーニングによる、オペレーション操作のデジタルモデル化にも取り組んでいます。この模倣学習では運転員の操作ログの統計とプロセスデータとの紐づけを得意としており、単純に推奨値をガイダンスするだけでなく要因の可視化も可能となっています。
ロボットによる現場パトロールは、効率性の向上・継続的な監視機能・そして人員の安全性向上につながります。ロボットにさまざまなセンサーを組み合わせることで、工場の 「目」 「耳」 「鼻」 となり、異常を検出し、また、AI分析によって設備を監視します。
ロボットの化学工場への導入は、コスト面や防爆対応等、まだまだハードルが高い状態ですが、制御領域のマルチモーダル化で進めていくべき領域の一つと考えられます。
こういった「気づき」の指標化、モデル化、視覚化は、将来的に現場にいる世代が変わっても、持続可能なものづくりに貢献できます。そして、これらの手法で実現できる「気づき」の操業は今後も変わっていく製造現場に必要になっていきます。