rri wg1 swg7報告書（2018年度）b ·...

1

2019 年 7 ⽉ロボット⾰命イニシアティブ協議会 IoT による製造ビジネス変⾰ WG

（SWG7）

2018 年度報告書

エッジコンピューティング技術を

活用したスマート工場の実証

2

目次

1 はじめに ....................................................................................................................................... 4

2 実証概要 ....................................................................................................................................... 4

2.1 背景と目的 ........................................................................................................ 4

2.2 主な活動内容 .................................................................................................... 4

2.3 解決すべき課題 ................................................................................................. 4

2.4 実証内容 ............................................................................................................ 4

2.5 実施体制 ............................................................................................................ 6

2.5.1 活動メンバ ........................................................................................................ 6

2.5.2 体制と分担 ........................................................................................................ 6

2.6 活動日程・実績 ................................................................................................. 7

2.6.1 全体計画 ............................................................................................................ 7

2.6.2 WG 開催実績 ....................................................................................................... 7

3 ユースケース ................................................................................................................................ 8

3.1 想定ユーザ ........................................................................................................ 8

3.2 実証ユースケース１：各工場の生産進捗・設備稼働状況監視 ........................ 8

3.3 実証ユースケース２：予兆保全 ....................................................................... 9

4 実証システム .............................................................................................................................. 10

4.1 全体構成 .......................................................................................................... 10

4.1.1 実証ユースケース１：各工場の生産進捗・設備稼働状況監視 ...................... 10

4.1.2 実証ユースケース２；予兆保全 ..................................................................... 11

4.2 実証システムの画面構成 ................................................................................ 11


4.2.2 実証ユースケース２；予兆保全 ..................................................................... 12

4.3 工場-IT システム間インタフェース ............................................................... 13


4.3.2 実証ユースケース２：予兆保全 ..................................................................... 15

4.4 工場側構成 ...................................................................................................... 16

4.4.1 部品加工設備 .................................................................................................. 16

A) 設備構成 .......................................................................................................... 16

B) 収集データ：ユースケース１（生産進捗・設備稼働状況監視） .................. 17

C) 機能構成と処理フロー：ユースケース１（生産進捗・設備稼働状況監視） 18

D) 収集データ：ユースケース２（予兆保全） ................................................... 19

3

E) 機能構成と処理フロー .................................................................................... 19

4.4.2 サブ組立工程 .................................................................................................. 20

A) 生産設備構成と収集データ ............................................................................. 20

B) 機能構成と処理フロー .................................................................................... 23

4.4.3 最終組立工程 .................................................................................................. 24

A) 生産設備構成と収集データ ............................................................................. 24

B) 機能構成と処理フロー .................................................................................... 25

4.5 IT システム側構成 .......................................................................................... 27

4.5.1 生産進捗・設備稼働状況監視用クラウドシステム ........................................ 27

4.5.2 予兆保全用クラウドシステム ......................................................................... 30

4.5.3 各工場/設備監視の見える化システム ............................................................. 31

5 実証結果 ..................................................................................................................................... 33

5.1 実証結果概要 .................................................................................................. 33

5.2 実証ユースケース１：生産進捗・設備稼働状況監視 .................................... 33

5.3 実証ユースケース２：予兆保全 ..................................................................... 34

6 今後の課題と進め方 ................................................................................................................... 35

7 おわりに ..................................................................................................................................... 35

4

1 はじめに

日本政府が提唱する「Society5.0」および Society 5.0 につながる「Connected Industries」の実現のため

には、企業・産業界の枠を超えた連携が不可欠になっている。このため、ユーザ視点での現場課題に即

したユースケースの抽出及び、複数企業間の連携の有効性の実証が求められている。

2 実証概要

2.1 背景と目的

Connected Industries 具現化事例として、エッジコンピューティング技術を核とした FA-IT 連携による

工場スマート化システムを構築、オープンなソフトウェアプラットフォームの有効性を検証。

Society5.0/Connected Industries の市場適用を促進する。

2.2 主な活動内容

本サブ WG の主な活動内容は下記である。

① ユーザ課題の抽出 ② ユースケースの具体化 ③ 生産ラインを模擬した設備、エッジアプリケーションおよび IT システムを各社分担して実証

システムを構築 ④ 上記③のシステムにおけるユースケースの実証

2.3 解決すべき課題

エッジコンピューティング技術を核とした FA-IT 連携による工場スマート化システムを容易に構築/

運用する為に解決すべき課題を下記に示す。本課題は、本 WG 内のユーザ企業を中心としたヒアリング

結果を元に、一般的な共通課題としてまとめた。

(1) 生産現場でリアルタイムにデータを取得し活用したいが、通信仕様や生産進捗・稼働監視のデータ

フォーマットが異なる機器・設備が混在多種多様な設備からのデータ収集の際の通信仕様への個別対応がハードル様々なアプリケーションを簡単に使えない

(2) 長期にわたる収集と分析を IT システムで行いたいが、システム毎にデータの変換やセキュリティ

の個別対応が必要システム構築に手間が掛かる工場間を跨いだデータ連携が難しい

2.4 実証内容

上述の課題に対し現実に即したユースケースを設定し、以下のアプローチにより、実証を行った。

下記を提供するエッジコンピューティング領域のオープンなソフトウェアプラットフォーム

「Edgecross」の採用

通信仕様の異なった複数ベンダの機器や設備から、簡単かつリアルタイムにデータを収集

エッジアプリケーションが簡単に対応可能な共通のインタフェース

生産現場のデータ仕様の共通化による工場間連携の実現

IT システムとの連携を容易にするための仕組み（通信アダプタの共通化など）

複数工場からのデータを扱う IT システムを構築

上記アプローチにより現実に即した以下の２つのユースケースを設定し、エッジコンピューティング

技術を活用し、模擬工場設備と IT システムにて課題解決を実証した。

複数工場にまたがる「生産管理・設備稼働監視」（部品加工～サブ組立～最終製品組立の 3 工場

にまたがるサプライチェーンを想定）エッジと IT システムを連携した設備の「予兆保全」による稼働ロス低減

5

実証に用いたシステムの構成概要を図 2-1 に、その特徴を下記に示す。

(1) 複数ベンダの機器～複数エッジアプリケーション～複数クラウドを使用したシステムを構築 (2) 複数工場の異なる模擬生産設備を使った実設備による実証 (3) 複数ベンダ製品に対応したエッジ領域のオープンなソフトウェアプラットフォームを活用 (4) 設備オペレータ/ライン管理者/最終組立工場利用者の立場に適した見える化画面を提供。

図 2-1 実証システム全体構成概要

6

2.5 実施体制

2.5.1 活動メンバ

（株）ＮＳＤ：高橋宏之、嶋崎幸宏

（株）日立製作所（以下日立）：北井克佳、大森秀樹、古宮健太

アドバンテック（株）：古澤隆秋、近藤雅人

アビームコンサルティング（株）（以下アビーム）：橘知志、渡部敦史、清野亮英、

安孫子尚平

AWS ジャパン（株）（以下 AWS）：柳澤政夫、笹木幸一郎

オムロン（株）：小原邦彦、八竹英紀、栗林博

オラクル（株）：井上憲

スズキ（株）：梶田耕佑、坂下元規、渥美貴司、渡邊慎也

日本 IBM（株）（以下 IBM）：根岸督和

日本電気（株）（以下 NEC）：関行秀、園田忠則、渕上浩孝

三菱電機（株）：吉本康浩、柳生理子、金木佑介、渡辺康雄、山本悠太

リコーインダストリアルソリューションズ（株）（以下リコー）：太田祐一、藤井裕行

伊福精密（株）：伊福元彦

（一社）エッジクロスコンソーシアム：高橋和也

2.5.2 体制と分担

今回の実証は、下記体制と分担で行った。（下記敬称略）

リーダ：三菱電機

サブリーダ：オムロン、NEC

ユースケース検討：全メンバ（課題提供者：スズキ、伊福精密）

シナリオエディタ：アビームコンサルティング

システム構築と実証

リーダ：オムロン

模擬生産設備＋産業用 PC：オムロン、三菱電機、リコー

データコレクタ：ＮＳＤ、オムロン、リコー、三菱電機

エッジアプリケーション：ＮＥＣ、三菱電機

クラウド：AWS、IBM、日立製作所

その他（情報共有サーバの提供）：IBM

7

2.6 活動日程・実績

2.6.1 全体計画

活動項目 20187月 8 9 10 11 12

20191 2 3 4 5 6 7

0. RRI全体

1.メンバー募集

2.ユースケース作成

3.実証システム作成

4.検証・成果確認

5.報告書作成

説明会(8/31)

ﾒﾝﾊﾞｰ決定(9/14)

第１回(9/25)

第５回(10/25)

第9回(12/20)

第8回(11/21)

第10回(1/22)

第11回(2/20)

第13回(4/22)

第12回(3/20)

第14回(5/22)

設計組合せ試験制作

実証試験

メンバー個別報告書

ﾕｰｽｹｰｽ作成

まとめ

SWG設置提案

WG1定例承認(8/23)

WG１SWG報告会

（7/4）

WG1全体(5/31)

RRI 総会(6/14)

SWG継続判断

募集

単体試験

ECC広報(9/10)

第6回(11/1)

第7回(11/13)

中小ユーザ面談

ユースケース検討

大学ﾒﾝﾊﾞ募集

目次（案）

目次（確定）

構築試験

ﾑｰﾋﾞｰ他

全社接続試験(3/11)

活動報告書

第15回(6/19)

取組結果報告RRI事務局, WG1(4/25)

2.6.2 WG 開催実績

第１回全体会合：9/25 三菱電機(東京) キックオフ

第２回全体会合：10/3 NEC(品川) 課題抽出

第３回全体会合：10./10 NEC(田町) 課題抽出

第４回全体会合：10/18 IBM(箱崎) ユースケース検討

第５回全体会合：10/25 三菱電機(東京) ユースケース検討

第６回全体会合：11/1 三菱電機(東京) 実証システム検討

第７回全体会合：11/13 三菱電機(東京) 実証システム検討

第８回全体会合：11/21 オムロン(京都) 実証システム具体化

アドホック：12/4 NEC（田町）アプリケーション説明会

アドホック：12/18 三菱電機（名古屋）模擬生産設備説明会

第９回全体会合：12/20 三菱電機(東京) 実証システム具体化

実務者会議：12/28, 1/8, 1/15, 1/22, 1/29 （Web 会議）実証システム詳細仕様検討

第１０回全体会合：1/22 日立製作所(品川) 実証システム開発課題共有

第１１回全体会合：2/20 リコー (新横浜) 実証システム開発課題共有

アドホック：3/11 Web 会議総合接続試験

第１２回全体会合：3/20 三菱電機(東京) 実証結果の共有

第１３回全体会合：4/24 アビーム(東京)各社報告書のイメージ共有

第１４回全体会合：5/22 三菱電機(東京) 全体報告書(Ver 0.3)の各社レベル合わせ

第１５回全体会合：6/19 三菱電機(東京) 全体報告書(Ver 0.9)のレビュー

8

3 ユースケース

3.1 想定ユーザ

自動車関連部品製造工場を想定ユーザとし、そこで想定される課題からニーズを割り出し、2 つのユ

ースケースを設定した。

3.2 実証ユースケース１：各工場の生産進捗・設備稼働状況監視

課題最終組立工場では、部品工場（外注先）の生産状況や進捗が見えないため、部品

工場のライン停止やトラブルに合わせた柔軟な生産計画の調整ができない。

ユースケース ① 各工場の工場システムでは、設備から生産実績や設備情報、生産計画システ

ムから生産計画情報を入手。 ② 設備の表示器には設備の状態を表示し、工場内のラインモニタには工程進捗

やライン全体の稼働状態を表示。 ③ 現場では、表示された稼働状態を見て設備オペレータが設備設定を調整。 ④ また、各工場から生産情報を IT システム（クラウド）に送付。 ⑤ ＩＴシステム側では生産情報を蓄積し、Web ブラウザで各工場の生産進捗

や設備の稼働状態を表示。 ⑥ 組立工場の管理者は、その画面を見ることで各部品工場の生産進捗が確認で

き、他工場と連携し生産計画を調整。 ⑦ ライン管理者は、生産計画の見直しに伴って、部材の入出庫や作業者のシフ

トを調整する。

図 3-1 ユースケース１

⑦

⑥

①

⑤

④

③

②

①

⑤

⑦

②

9

3.3 実証ユースケース２：予兆保全

課題設備故障の予兆が得られないため、突然故障が発生し生産に大きな影響が出る。

また、どの部品が故障しそうな状況にあるかわからないため、事前に部品交換で

きない。

ユースケース ① 各工場の工場システムでは、設備から電流などの情報を取得。 ② 設備からの情報をもとにエッジアプリケーションにてデータの傾向を分析

し、異常波形を検知。 ③ 異常波形を検知したら、故障予兆ワーニングとして信号情報を表示器に表示。 ④ 故障予兆ワーニングを IT システム（クラウド）に送付。 ⑤ IT システム側では Web ブラウザで設備の設備故障予兆警報を表示。 ⑥ 本社設備管理者は、その画面を見ることで設備保全担当者(SIer)に故障予兆を

通知し、部品交換を依頼。

図 3-2 ユースケース２

⑥ ③

⑤ ④

②

①

⑥

10

4 実証システム

4.1 全体構成

4.1.1 実証ユースケース１：各工場の生産進捗・設備稼働状況監視

遠隔地にある３工場（部品加工工場、サブ組立工場、最終組立工場）の生産進捗状況データをクラウド

およびオンプレミスのＩＴシステムで見える化し、前記のユースケースを実証することを想定した実証

システムを構築した。この際、ＦＡ設備からデータを取得し、ＩＴシステムにデータを送信するエッジ

の中核の仕組みには、エッジコンピューティング領域のオープンなソフトウェアプラットフォーム

「Edgecross」を活用する。各工場の設備や各社ＰＬＣの要求する多様なプロトコルに対して、各社デー

タコレクタを介して Edgecross 基本ソフトウェアにデータが統合され、このデータを、目的に応じて各社

ＩＴシステムに送信することで、ユースケースに沿った見える化の実現を目指した。

図 4-1 ユースケース１全体構成図

11

4.1.2 実証ユースケース２；予兆保全

設備から収集されるデータをエッジで常時監視・分析することで、機器の異常傾向を早期に検出し故

障を未然に防ぐ。クラウド上の IT システムとの連携により、複数拠点の設備管理によるメンテナンスの

支援を実施することで、安定な生産を実現する。

図 4-2 ユースケース２全体構成図

4.2 実証システムの画面構成


最終組立工場のライン責任者、部品加工工場のラインスタッフ、現場オペレータに適した生産進捗およ

び設備稼働状況を監視する画面（見える化画面）を提供。クラウドとエッジを使い分けることで、それ

ぞれの立場で必要なリアルタイム性と物理的距離の隔たりを埋めた。最終組立工場のライン責任者向け

には、離れた各部品工場から収集した生産実績と設備タクトタイムを監視する工場間進捗管理モニタ。

部品加工工場のラインスタッフ向けには、複数設備で構成された生産ラインの時系列の設備稼働状況や

生産実績、設備エラー等が分かる工場ラインモニタをエッジアプリケーションで提供。現場オペレータ

向けには、設備内機器やセンサの状態がリアルタイム分かり、設備パラメータの変更ができる設備操作

盤を提供した。用途（使用者）に適した３つの階層別見える化の画面を図 4-3 に示す。

図 4-3 階層別見える化画面例

12

4.2.2 実証ユースケース２；予兆保全

クラウド上の予防保全画面の表示例を図 4-4 に示す。

① 正常運転時 ② ロボットからのワーニング（メンテナンス要求）時 ③ ロボット異常停止時ライン全体の設備レイアウト上に、設備の状態を表示。

対象の設備の状態を、信号機の色で表示すると共に、ワーニングや停止マークを表示し、視認性を確保。

また、画面下部に、設備の状態やワーニング情報を文字情報として表示。

図 4-4 予兆保全画面例

13

4.3 工場-IT システム間インタフェース


(1) RRI/WG1/SWG7 生産進捗・稼働監視データ仕様

設備の生産状況の見える化用の RRI/WG1/SWG7 生産進捗・稼働監視の共通データ仕様を示す。

表 4-1 生産進捗・稼働監視データの共通仕様

# データ名意味型例(備考) 1 data_sending_date データ送信時刻

(yyyyMMddHHmmss)

String

(半⾓英字 14)

20190221101010

2 * pref_serial_number シリアル番号 String

(半⾓英数 1..32)

abcdefg

3 pref_stage_name ⼯程番号+α

(⼯場_⼯程_装置_⼯程

番号の連結⽂字列)

String

(半⾓英数 1..32)

NAGOYA_NC_PLC_001

KARIYA_ROBOT_PLC_010

4 pref_start_date ⼯程作業開始時刻

(yyyyMMddHHmmss)

String

(半⾓英字 14)

20190221101001

5 pref_end_date ⼯程作業終了時刻

(yyyyMMddHHmmss)

String

(半⾓英字 14)

20190221101008

6 pref_elapsed_time 経過時間(秒) DINT

(ʻ-1ʼ以外)

7

(ʻ-1ʼはマジックナンバーとして使⽤)

⼯程が未完了の場合(⼯程稼働

中)pref_end_date に値が⼊って

いない時などにʼ-1ʼを利⽤)

7 pref2_operation_status 稼働状態 BOOLEAN 0:false(⾮稼働) :デフォルト値

1:true(稼働)

(ただし、本項⽬は Edge アプリでの

み利⽤し、Cloud では使⽤しない。)

8 good_number 良品数(積算数) DINT 200

9 ng_number 不良品数(積算数) DINT 5

10 completed_number 加⼯数(積算数) DINT 205

* pref: prefix_number で、⼯程数分だけ 001〜999 の 10 進数で表現される。

pref2: prefix_number で、稼働状態が取得できる分だけ 001〜999 の 10 進数で表現される。

[重要]

FA 機器毎に工程数やステータス数が異なることの差分を埋めるため pref, pref2 を付与する。pref, pref2

は FA 機器毎にその機器が取得可能な分だけ繰り返し入力される。

(2) CSV ファイル仕様

①CSV ファイル命名規則

CSV ファイル名 Edgecross 仕様通り、”接頭語_接尾語.拡張子”の形となります。

接頭語：String(半英数 1..32 文字)

接尾語：16 進数 00000000～FFFFFFFF(8 文字)

拡張子：.csv(4 文字)

(total:14..45 文字)

RRI WG1 SWG7 では接頭語に会社名(company_name)をいれる。

MITSUBISHI, OMRON, RICOH など..

⼯程数分繰り返す

取得可能分繰り返す

14

(例)

MITSUBISHI_00000000.csv

MITSUBISHI_00000001.csv

・・・

MITSUBISHI_FFFFFFFF.csv

②CSV ファイル形式

CSV ファイル形式は Edgecross 仕様通り。

1 行目にはデータ項目名のヘッダが入り、2 行目以降に実データ入力されます。

以下に、CSV ファイルの内容例を示します。

5 データ分入力されたら、CSV ファイルとして出力します。

(例)

(3) JSON メッセージ仕様

以下に JSON メッセージ仕様(例)を示す。

{

“company_name”: ”MITSUBISHI”,

“data_sending_date”: ”20190221101010”,

“pref_serial_number”: ”abcdefg”,

“pref_stage_name”: ”NAGOYA_NC_PLC_001”,

“pref_start_date”: ”20190221101001”,

“pref_end_date”: ”20190221101008”,

“pref_elapsed_time”: 7,

“pref2_operation_status”: true,

“good_number”: 200,

“ng_number”: 5,

“completed_number”: 205

}

[重要]

“company_name”は CSV ファイルに存在しないため、アダプタにて CSV ファイル取得する時にファイ

ル名の接頭語部分を読み取り、アダプタにて JSON データとして入力します。

[重要]

”pref2_operation_status”が Edgecross から 0,1 で入ってくる場合、アダプタ側で false,true に置き換えて

入力する。(0:false, 1:true)

(4) エラーハンドリング

産業用 PC 内の CSV ファイルは利用したソフト(アダプタ、エッジアプリ等)が責任を持って削除を行う。

ただし、1000 ファイル以上溜まった場合は Edgecross で削除を行うように設定を行う。

ヘッダ

データ

15

4.3.2 実証ユースケース２：予兆保全

(1) RRI/WG1/SWG7 生産進捗・稼働監視の共通データ仕様

設備予防保全用の RRI/WG1/SWG7 生産進捗・稼働監視の共通データ仕様を以下に示す。

表 4-2 生産進捗・稼働監視の共通データ仕様

# データ名意味型例(備考) 1 data_sending_date データ送信時刻

(yyyyMMddHHmmss)

String

(半⾓英字 14)

20190221101010

2 pref2_operation_status 稼働状態 BOOLEAN 0:false(⾮稼働) :デフォルト値

1:true(稼働)

3 ng_flag 故障予知フラグ BOOLEAN 0:false(⾮作動) :デフォルト値

1:true(作動)

(2) JSON メッセージ仕様

以下に JSON メッセージ仕様(例)を示す。

{

“data_sending_date”: ”20190221101010”,

“pref2_operation_status”: true,

“ng_flag”: false

}

取得可能分繰り返す

16

4.4 工場側構成

4.4.1 部品加工設備

部品加工を行う部品加工設備の概要を示す。

A) 設備構成

部品加工設備の構成と外観（写真）を図 4-5 と図 4-6 に、主要機材を表 4-3 に示す。加工設備は、8

工程に分けられており、構内にある複数のワークをエンドレスで疑似加工する構成となっている。

[A]：第 1 工程コンベア移動

コンベアにて、ワークを搬入口まで運ぶ。その際にレーザ変位センサでワークの形を認識する。

[B]：第 2 工程ワークの搬入

バーコードリーダにてワークのシリアル番号を認識後、ガントリにて NC 加工機へワークを搬入する。

[C]：第 3 工程 NC 加工

NC 加工機にて、ワークを加工する。

[D]：第 4 工程ワークの搬出

ガントリにて、加工したワークを清掃台へ搬出する。

[E]：第 5 工程ワークの清掃

ガントリについている清掃機にて、清掃台にあるワークを清掃する。

[F]：第 6 工程検査台移動

ロボットにて、清掃台にあるワークを検査台へ移動する。

[G]：第 7 工程ロボットによるワークの検査

ビジョンカメラにて、ワークの加工具合を検査(多方向から写真撮影)する。

[H]：第 8 工程ワークの出荷

検査で問題がなければ、ワークを出荷する(コンベアにのせて、一連の作業は完了)。

図 4-5 模擬部品加工設備の構成

図 4-6 模擬部品加工設備の外観（写真）

17

表 4-3 主要機材

機能項⽬製品メーカ

産業⽤ PC MELIPC MI5000 三菱電機

PLC MELSEC iQ-R シリーズ,Q シリーズ

エッジアプリケーション iQ Edgecross リアルタイムデータアナライザ

データコレクタ iQ Edgecross CC-Link IE Field データコレクタ

NC 制御装置マシニングセンタ C70 システム（HG-KR，MDS-EJ）

ロボット本体:MELFA RV シリーズ

コントローラ:MELFA RV シリーズ対応ロボットコントローラ

サーボアンプ、モータ MELSERVO J3 シリーズ、J4 シリーズ

B) 収集データ：ユースケース１（生産進捗・設備稼働状況監視）

PLC によって収集された様々なデータは、CC-Link IE Field データコレクタを介して本 WG で取り決

めた共通項目を Edgecross が収集し、生産進捗・稼働監視の共通データとして上位システムに送信され

る。送信されるデータを表 4-4 に示す。各工程の工程名(stage_name)および経過時間(elapsed_time)につい

ては、PLC でデータを保持していないため、Edgecross エッジアプリケーションにて加工し、データを作

成する。

表 4-4 Edgecross から送付される生産進捗・設備稼働状況監視データ

# ⼯程データ名型データ項⽬

1 - data_sending_date String データ送信時刻 (yyyyMMddHHmmss)

2 ⼯程 1 001_serial_number String シリアル番号

3 001_stage_name String ⼯程番号+α(⼯場_⼯程_装置_⼯程番号の連結⽂字列)

4 001_start_time String ⼯程作業開始時刻 (yyyyMMddHHmmss)

5 001_end_time String ⼯程作業終了時刻 (yyyyMMddHHmmss)

6 001_elapsed_time DINT 経過時間(秒)











42 ⼯程 1 001_operation_status Boolean 稼働状態

43 ⼯程 2 002_operation_status Boolean 稼働状態 4 ⼯ 0 B 稼


50 ライン全体 good_number DINT 良品数(積算数)

51 ライン全体 ng_number DINT 不良品数(積算数)

52 ライン全体 completed_number DINT 加⼯数(積算数)

18

C) 機能構成と処理フロー：ユースケース１（生産進捗・設備稼働状況監視）

模擬加工設備の機能構成およびデータの流れを図 4-7 に示す。

図 4-7 模擬部品加工設備の機能構成

① 加工設備にあるガントリ、NC 加工機等のデータを収集し、PLC 上のメモリに保持 ② CC-Link IE Field データコレクタを用いて PLC から生産実績・設備稼働状態を収集 ③ Edgecross 基本ソフトウェアにより、収集データに対し CSV データで出力。CSV データは、

Edgecross から 5 秒ごとに出力される。 ④ Edgecross 基本ソフトウェアから出力した CSV データを生産進捗・稼働監視データの共通仕様(4 章

1 項参照)に沿うように、エッジアプリケーションにてデータを作成し、CSV データ(表 4-4 参照)を各システム接続用のフォルダに格納。

⑤ CSV データを AWS クラウドと NEC Industrial IoT Platform に伝送する。 AWS クラウド：

所定のフォルダに格納した CSV ファイルを AWS クラウド接続のための IoT アダプタに

取込み、通信アダプタ経由で MQTT にてクラウドに送付。Lumada 上の BI ツール(Kibana)

によって稼働状況の監視が行われる。 NEC Industrial IoT Platform：

所定のフォルダに格納した CSV ファイルをファイル転送にてオンプレサーバに送付。

NEC Industrial IoT Platform に送信されたデータは、BI ツール(Spotfire)によって表示が行わ

れる。

19

D) 収集データ：ユースケース２（予兆保全）

B)と同様に、PLC から CC-Link IE Field データコレクタコレクタを介して本 WG で取り決めた共通項

目を Edgecross が収集する。IBM に配信するデータは、生産進捗・稼働監視の共通データ仕様の中から

以下の予防保全用データを切り出し、上位システムに送信される。送信されるデータを表 4-5 に示す。

表 4-5 Edgecross から送付される予防保全データ




3 ロボット ng_flag Boolean 故障予知フラグ

0:(正常):デフォルト値、1:(異常、故障可能性あ

り)

E) 機能構成と処理フロー

① 加工設備にあるロボットの内部データ（電流値等）を取得し、PLC 上のメモリに保持

② CC-Link IE Field データコレクタを用いて PLC からロボットの稼働状況等のデータを収

集。

③ 設備の稼働状況のデータをデータ分析アプリケーションに取込み、分析。分析結果として設備の

故障予知フラグを Edgecross および現場(ロボットを制御している PLC)にフィードバック。

④ Edgecross 基本ソフトウェアにより、IBM Cloud に配信するデータ(表 4-5)を、MQTT にて送

付する

図 4-8 模擬部品加工設備の機能構成

20

4.4.2 サブ組立工程

組立・検査を行うデモ工程の概要を以下に示す。

A) 生産設備構成と収集データ

生産設備の構成と、収集データの内容を、以下の図表に示す。

図 4-9 サブ組立工程の構成

図 4-10 サブ組立工程の外観（写真）

21

表 4-6 主要部材


産業⽤ PC NYB35 オムロン

PLC1 NJ501-1320

PLC2 NX102-1000

RFID V680S

ロボット Viper

変位センサ ZW-8000

画像センサ FH

レーザマーカ MX-Z2000

設備の動作：

サブ組立工程を模した設備の動作を説明する。

ワークを投入口から投入すると以下の工程が順番に実行される。

＜組立（前工程）＞

工程 1：RFID 書込み

ワーク上の RFID に ID が書き込まれる。

工程 2：ロボット作業（ワッシャ移載）

ワーク上に部品を模したワッシャを移載する。

正しい高さのワッシャや異常な高さのワッシャを移載することができる。

外形寸法（ワッシャ直径や穴径）が異なるワッシャも移載できる。

＜検査（後工程）＞

工程 3：RFID 読込

前工程で組み立てられたワークの ID を RFID から読み込む。

工程 4：変位センサ(高さチェック)

組付けられたワッシャが正しい高さか変位センサを用いてチェックする。

工程 5：画像チェック（外観検査）

ワッシャの外形寸法が正しいかどうかをチェックする。

工程 6：レーザマーカにて QR コード刻印

検査がＯＫだった場合、QR コードをレーザマーカで印字する。

22

表 4-7 車載部品の組立・検査デモ工程からの収集データ





3 001_start_date String ⼯程作業開始時刻 (yyyyMMddHHmmss)

4 001_end_date String ⼯程作業終了時刻 (yyyyMMddHHmmss)



























31 前⼯程 001_operation_status Boolean 稼働状態

32 後⼯程 002_operation_status Boolean 稼働状態

33 ライン全体 good_number DINT 良品数(積算数)

34 ライン全体 ng_number DINT 不良品数(積算数)

35 ライン全体 completed_number DINT 加⼯数(積算数)

23

B) 機能構成と処理フロー

サブ組立工程は以下の機能構成からなる。

図 4-11 サブ組立工程の機能構成

上記機能構成における処理フローを以下に示す。

① 実証設備中のセンサ等から収集したデータを、PLC(NJ501)上のメモリに保持する。 ② データコレクタ for EtherNet/IPTM によって、PLC から生産実績や設備稼働状態を収集。 ③ Edgecross 基本ソフトウェアによって、収集データを２か所に CSV 出力。 ④ １か所の CSV は、通信アダプタ(AWS)によって MQTT を用いて、LTE ルータを経由し AWS クラ

ウドに送信された後、削除される。 ⑤ もう１か所の CSV は、通信アダプタ(NEC)によって NEC Industrial IoT Platform に送信された

後、削除される。 ⑥ AWSクラウドに送信されたデータはLumada(日立)上のBIツール(Kibana)によって表示が行われ、

Web ブラウザで閲覧が可能になる。 ⑦ NEC Industrial IoT Platform に送信されたデータは、BI ツール(Spotfire)によって表示が行われ

る。

24

4.4.3 最終組立工程

A) 生産設備構成と収集データ

最終組立工程の設備構成を図 4-12 に示す。

最終組立工程において利用している電動ドライバのトルク値や稼働状況を収集し、その傾向を分析、

異常傾向の検出やアラート指示を出力する模擬設備を構築した。データコレクタを活用することにより、

電動ドライバの情報を異なるネットワーク（SLMP、EtherNet/IPTM、EtherCAT）から取得するシステムを

構築した。

図 4-12 最終組立工程の構成

各工程は、締め付けるネジの種類やトルク値の違いにより分かれている。

＜最終組立工程＞

ネジ締工程 1：ネジ A をトルク値 X で組み付ける。

ネジ締工程 2：ネジ B をトルク値 Y で組み付ける。

ネジ締工程 3：ネジ C をトルク値 Z で組み付ける。

本模擬設備では 1 つのネジ締工程のデータを収集した。収集データを表 4-8 に示す。

表 4-8：収集データ








6 001_operation_status Boolean 稼働状態

7 ライン全体

good_number DINT 良品数(積算数)

8 ng_number DINT 不良品数(積算数)

9 completed_number DINT 加⼯数(積算数)

25

B) 機能構成と処理フロー

機能構成を、表 4-9、図 4-13 および図 4-14 に示す。

また、以下のように処理を行う。

1. データコレクタを介して、電動ドライバのトルク値（電流値）、OK/NG 情報、生産数、機種情報を

取得する。 2. 正常な状態（トルクの波形）をエッジアプリケーションに登録しておく。 3. エッジアプリケーションは産業用 PC 接続のモニタで表示する。

記憶している波形と異なる波形（異常波形）が検出された場合、モニタにアラートを表示、Edgecross基本ソフトウェアへフィードバックする。

4. 収集データ（表 4-8：を参照）を CSV ファイルへ出力する。 5. 通信アダプタを介して、AWS クラウドへデータを送信、Lumada（日立）上の BI ツールにて稼働

状況を表示する。

図 4-13：最終組立工程の機能構成

26

表 4-9 ：主要部材


産業⽤ PC RICOH AP-10A リコー

PLC1 MELSEC-Q

・Q03UDECPU

・QJ71GF11-T2

三菱電機

PLC2 NX1 シリーズ

・NX102-9000

オムロン

アナログ⼊⼒ 1 Q64AD-GH 三菱電機

アナログ⼊⼒ 2 NX-AD2203 オムロン

アナログ⼊⼒ 3 GX-AD0471 オムロン

電動ドライバ/コントローラ ABL / TN501 ⽇本テクナート

エッジアプリケーション iQ Edgecross リアルタイムデータアナライザ三菱電機

データコレクタ 1 iQ Edgecross SLMP データコレクタ三菱電機

データコレクタ 2 EtherNet/IPTM データコレクタ NSD

データコレクタ 3 EtherCAT データコレクタ(RICOH AP-10A) リコー

図 4-14：最終組立工程模擬設備の外観

27

4.5 IT システム側構成

4.5.1 生産進捗・設備稼働状況監視用クラウドシステム

(1) RRI/WG1/SWG7 Cloud システム概要

RRI/WG1/SWG7 のシステム概要図を以下に示す。

図 4-15：模擬設備のシステム構成図

(2) 構築にあたっての注意点

Edgecross と AWS IoT 間の接続、認証を柔軟に行うために、今回の実証では Edgecross と AWS IoT 間

に通信アダプタを配置する構成とした。Edgecross 基本ソフトウェア Ver.1.20 より導入された IT ゲート

ウェイを用いることで、今回と同様にセキュアな接続が、より容易に実装可能となる。

(3) 産業用 PC 内での処理概要

図 4-16：産業用 PC 内での処理

産業用 PC 内では主に Edgecross 標準機能と、通信アダプタによって構成されている。PLC から取得した

データを AWS クラウドにまで送付する主な流れは以下のようになっている。

① 産業用 PC 内では Edgecross のデータコレクタを利用し各 PLC から定期的にデータを取得する。デー

タコレクタでは取得した PLC の生データをリアルタイムフローマネージャに渡す。

② PLC の生データを取得したリアルタイムフローマネージャでは、「RRI/WG1/SWG7 生産進捗・稼働監視

の共通データ仕様」形式に変更する。

③ 「RRI/WG1/SWG7 生産進捗・稼働監視の共通データ仕様」形式にされたデータは、リアルタイムフロ

ーマネージャにて CSV ファイルとして産業用 PC 内の特定のディレクトに配置される。

28

④ アダプタは Edgecross の標準機能ではなく、AWS クラウド(正確には AWS IoT Core)に接続するため

に RRI/WG1/SWG7 用に特別に開発するソフトである。リアルタイムフローマネージャから出力された

CSV ファイルを定期的に Polling し、AWS IoT Core に通信できる形式に変換する。

⑤ アダプタ内の JSON 変換では、CSV ファイルの内容を JSON フォーマットに変換を行う。この時、一部

CSV 内に存在しないデータを付加する処理も同時に行っている。(詳細は 7 章参照のこと)

⑥ アダプタは JSON 変換が終了したら、必要なセキュリティ情報を付加し MQTT にて AWS IoT Core へ送

信する。

(4) Polling/データ作成間隔の定義

産業用 PC 内での各 Polling 間隔、データ作成間隔を以下に示す。

図 4-17：Polling/データ作成間隔

① データコレクタは各 PLC に対して 1 秒に 1 回 Polling を行いその時点でのメモリマップに保持して

いるスナップショットデータを取得する。データ更新があるかどうかにかかわらず、毎回データ取得

を行う。

② リアルタイムフローマネージャはデータが 5 データ分 Queue に溜まったら CSV ファイルとして出力

する。①の処理にてデータコレクタは 1 秒に 1 回 Polling を行っているので約 5 秒に 1 つ CSV ファ

イルができることとなる。(CSV 出力を 5 秒間隔としたのは、見える化画面のリアルタイム画面の更

新間隔が最短で 5 秒のため)

③ アダプタは 5 秒に 1 回 Polling を行い、リアルタイムデータフローマネージャにて作成された CSV

ファイルを取得する。なお、アダプタにて取得した CSV ファイルは必要な処理が終了後、アダプタに

て削除され、産業用 PC 上から完全に排除される。

④ アダプタにて CSV ファイルから JSON ファイルを作成する場合、CSV ファイルの 1 行毎に、JSON フォ

ーマットに基づいたデータを 1 つ作成する。つまり、CSV ファイルのヘッダ部分を除いて 5 行分デー

タが入っていたら JSON データが 5 つ出来ることになる。

29

(5) リアルタイム見える化画面

以下に、三菱電機、オムロン、リコーインダストリアルソリューションズと AWS、日立製作所の 5 社合同

で実施し、デモデータをリアルタイムに見える化した画面例を示す。

本画面は日立の IoT Platform Lumada の生産設備/現場システムのデータ集約による工程進捗のリアルタイ

ム見える化等のユースケースを活用・応用することにて作成致した。

図 4-18: リアルタイム見える化画面

① 会社名工場名(IT データ)

② 生産目標数(IT データ)

③ 良品数(FA データ)

④ 不良品数(FA データ)

⑤ 目標達成率(IT/FA データ)

⑥ 不良率(FA データ)

⑦ 工程毎の Lead Time[Min, Ave, ST, Max](FA, FA, IT, FA データ)

⑧ 各工場のロケーション(IT データ)

①

② ③ ④

⑤ ⑥

⑦

⑧

30

4.5.2 予兆保全用クラウドシステム

(1) 予兆保全用クラウドシステム概要

予兆保全用クラウドシステムのシステム概要を以下に示す。

図 4-19: 予兆保全用クラウドシステムのシステム概要

(2) 産業用 PC 内での処理概要

図 4-20: 産業用 PC 内での処理

① 産業用 PC 内では Edgecross のデータコレクタを利用し各 PLC から 1 秒に 1 回 Polling を行い、

その時点でのメモリマップに保持しているスナップショットデータを取得する。データ更新があ

るかどうかにかかわらず、毎回データ取得を行う。 ② データコレクタでは取得した PLC の生データをリアルタイムフローマネージャに渡す。 ③ 分析に必要な PLC の生データをリアルタイムフローマネージャ経由でエッジアプリケーション

に渡す。 ④ エッジアプリケーションで分析した分析結果を、リアルタイムフローマネージャにフィードバッ

クする。 ⑤ PLC の生データおよびエッジアプリケーションで分析した分析結果を取得したリアルタイムフ

ローマネージャでは、「RRI/WG1/SWG7 生産進捗・稼働監視の共通データ仕様」形式に変更す

る。「RRI/WG1/SWG7 生産進捗・稼働監視の共通データ仕様」のデータの中から、表 4-5「Edgecross から送付される予防保全データ」のみを抽出し、配信データを作成する。

⑥ 配信データを Edgecross の標準機能にて、MQTT で Cloud へ送信する。

31

4.5.3 各工場/設備監視の見える化システム

各工場/設備ではエッジ上の NEC Industrial IoT Platform にて生産進捗および設備稼働状況監視している。

図 4-21 に概要を示す。

図 4-21：NEC Industrial IoT Platform 概要

① 設備、PLC 等からのデータ取得は、生産現場に応じて、Edgecross を利用。 NEC Industrial IoT Platform では、取得データに必要なキー情報を付加して、データレイク基

盤へデータ連携する機能を提供。

② エッジ基盤から送信される電文データを順次リアルタイムで処理し、製造現場で発生する事象と

してデータベース上にデジタル化（転写）。データの可変領域を非構造データ形式で蓄積。利用

しやすい形式で蓄積することで、製造現場の変化、進化に柔軟に対応。 ③ データレイクに蓄積された非構造データから、業務 AP で利活用できる構造化データに変換して

格納。

④ データマートは、業務 AP 利用を標準化するため、2 層で構成。 IoT データマート：製造現場から収集される情報を参照するための API 群業務データマート：IoT データと業務データを組合せた情報を参照するための API 群

32

図 4-22：NEC Industrial IoT Platform の画面

[全体]

ライン全体の生産状況、稼働状況を俯瞰。出来高の進捗状況と、出来高に問題がある場合に、

設備系の問題か、品質系の問題かを切り分け、優先的に対応すべき異常要因をパレート図で

提示することにより、設総率（OEE）向上につながる

[生産出来高]

時間毎の出来高（棒）と当日の累計出来高（線）を表示。累計出来高は当日該当時刻までの

ペースで生産できた場合の予測も合わせて表示（青線）

[設総率推移]

ラインを構成する設備毎の設総率（OEE）を時間単位の時系列で表示

目標値を下回る時間帯を赤く表示し、設備異常発生時間とのグラフ連動により、

該当時間の異常要因を特定することができる

[設備異常発生時間]

ラインを構成する設備で発生した設備異常事象を時間パレートとして表示

設備総合効率を向上させるために優先的に対処すべき事象を特定できる

[不良率推移]

不良率を時間単位の時系列で表示。目標値に対して悪化している時間帯を赤く表示し、不良要因パレー

トのグラフとの連動により、品質悪化時間帯の不良要因を特定することができる

[不良要因パレート]

不良要因の発生数をパレート表示。優先して対処すべき不良要因を特定し、設備総合効率の向上に寄与

33

5 実証結果

5.1 実証結果概要

課題解決の為に本実証では、エッジコンピューティング領域のオープンプラットフォームとして

Edgecross の採用およびエッジによる生産進捗・稼働監視データ仕様の共通化を行い、下記の成果を得る

ことができた。

(1) エッジ領域で様々なプロトコルに対応したオープンなソフトウェアプラットフォームを採用す

ることで、様々な設備や機器からデータを容易かつリアルタイムに取得できた。多彩なデータコレクタ（CC-Link IE Field, EtherNet/IPTM, EtherCAT, SLMP）を利用す

ることで、異なるＦＡ用ネットワーク（通信プロトコル）で通信する複数ベンダの FA 機

器と簡単に接続可能となった。これにより、各社（三菱電機、オムロン、リコー）が提供し

た模擬生産設備から設備情報やセンサ情報をリアルタイムに収集できた。リアルタイムデータ処理：本実証では、エッジ領域で、設備毎に粒度や定義が異なる設備

データから必要なデータを抽出および加工し、共通データ仕様に変換する一次処理を行っ

た。これにより、複数のエッジアプリケーションやクラウドとの情報連携が可能となった。 (2) エッジ側で、データを一次処理し、共通なデータ仕様に変換することで、異なった設備の情報

を一元管理（情報共有）できた。 Edgecross の基本機能（リアルタイムタイムフローデザイナ）の設定のみで、設備毎に粒

度や定義が異なるデータを一次処理して、必要なデータのみを共通のデータ仕様に変換す

ることができた。エッジアプリケーションとしては、生産進捗・設備稼働状況監視の為の見える化システム

で NEC Industrial IoT Platform を、予兆保全としては三菱電機のリアルタイムデータア

ナライザを用いた (3) オープンなソフトウェアプラットフォームの共通 I/F に対応したエッジアプリケーション（生

産管理・設備稼働管理、予兆保全）を簡単に開発できた。 CSV 等の IT 技術を用いた「エッジアプリケーション I/F」に対応することで、生産設備デ

ータを利用するアプリケーションへ容易に設計変更。予兆保全に関しては、模擬設備でのアルゴリズムの妥当性検証に限界があるため、現実に

即した環境での実証が今後の課題 (4) デバイス証明書を用いた通信アダプタを用いることで、IT システムとセキュアに接続するシス

テムが容易に構築できることを確認できたデバイス証明書を用いたセキュアな接続を行う通信アダプタを開発した上で、クラウドと

のデータ共通化を図った。現在は、Edgecross 基本ソフトウェアの IT ゲートウェイ機能が

リリースされており、今後はより簡単にエッジとクラウド間連携が実現可能。

(5) 共通なデータ仕様をエッジと IT システム間とのやり取りにも適用することで、複数工場の管

理と情報共有が実現できた

5.2 実証ユースケース１：生産進捗・設備稼働状況監視

オムロン、三菱電機、リコーの３社が有する模擬生産設備（以下実証設備）での生産状況と設備稼働

状況のデータを、PLC、Edgecross 基本ソフトウェアを経由して、AWS クラウド上の Lumada と、NEC

Industrial IoT Platform に送信した。

これによって、複数の離れた工場間で、生産状況と設備稼働状況をクラウド上で一元管理し、情報を

共有することで、タイムリーな生産計画の見直しや、効率的な設備の運用が見込める、といった状況を

模擬することができた。

また、クラウドだけではなく、より高速で詳細なデータをエッジアプリケーションに送信することで、

クラウド監視によって知り得た生産概要を、エッジ領域で、より詳細にドリルダウン分析する、といっ

た役割分担が可能となった。

最終組立工場のライン責任者、部品加工工場のラインスタッフ、現場オペレータに適した見える化画

面を提供し、クラウドとエッジを使い分けることで、それぞれの立場で必要なリアルタイム性と物理的

34

距離の隔たりを埋めることができた。

最終組立工場のライン責任者向けには、離れた各部品工場から収集した生産実績と設備タクトタイム

を監視する工場間進捗管理モニタ。部品加工工場のラインスタッフ向けには、複数設備で構成された生

産ラインの時系列の設備稼働状況や生産実績、設備エラー等が分かる工場ラインモニタをエッジアプリ

ケーションで提供。現場オペレータ向けには、設備内機器やセンサの状態がリアルタイムに分かり、設

備パラメータの変更ができる設備操作盤を各模擬生産設備で提供することができた。

上記のように、生産現場の可視化による効果を模擬することができた他に、このような情報化システ

ムを構築する上での工夫として、生産進捗・稼働監視の共通データ仕様による工場間のクラウドシステ

ムでの情報共有を実証できた。

従来、工場間の情報共有には、IT システム上で工場/設備毎の異なったデータに対応する必要があった

が、実証では、エッジ領域で、共通フォーマットに変換することで、工場間/設備間で異なる情報を統一、

クラウド側 IT システムとのデータ共有を容易にした。これにより、IT システム側で収集データを合わ

せる必要がなくなり、IT システムの開発期間の大幅短縮を図った。

また、エッジとクラウドシステムとのデータ共有には MQTT プロトコルを用いたが、クラウド上のシ

ステムとの通信は、通信アダプタを共通化することで、セキュアな通信クラウドとの通信を容易に実現

した。

更に、エッジコンピューティング領域のオープンプラットフォーム「Edgecross」を活用したことで、

生産設備毎に異なる FA ネットワークに対応したデータコレクタ経由で、各社生産設備からリアルタイ

ムにデータを収集し、一次処理することで、設備（工場）間の共通データを簡単に生成できた。

5.3 実証ユースケース２：予兆保全

部品加工設備での稼働監視およびエッジアプリケーション（リアルタイムデータアナライザ）でデー

タの傾向を分析し、故障予兆が検知できた場合に、その稼働状況及び故障予知フラグを、Edgecross 基本

ソフトウェアを経由し、IBM Cloud に送信した。

これにより、設備稼働状況をリアルタイムに共有するだけでなく、故障予知フラグのリアルタイムな

表示による故障の事前把握が迅速にでき、補修の効率化につながる運用が見込めるといった状況を実証

できた。また、稼働状況及び故障予知をクラウド経由で管理者に伝えることで、管理者が遠隔地にいる

場合でも状況を把握し、現場作業者に対して改善策を伝えることができるようになった。

35

6 今後の課題と進め方

本実証においては、模擬生産ラインと実証用の IT システムを用いた為、今後、下記の追加実施を進め

たいと考える。

データ仕様のユーザ視点でのブラッシュアップと実生産設備での実証実設備を使った長期運用もしくは設備不具合の人為的発生による予兆保全のアルゴリズム

の妥当性の検証実設備でクラウド接続する場合のセキュリティ確保他のユースケースでの実証

7 おわりに

本実証では、Connected Industries の具現化事例として二つのユースケースについて、エッジ

コンピューティング技術を核とした FA-IT 連携による工場スマート化システムの基盤を構築し、

オープンなソフトウェアプラットフォームの有効性を示すことができたと考える。今後も、実証で得た知見や資産のレベルアップと共に、ユースケースの拡大を図って

Society5.0/Connected Industries の適用を更に促進したい。謝辞：本稿は 2018 年度に RRI/WG1/SWG7 メンバにて実施した「エッジコンピューティング技術を活

用したスマート工場の実証」の成果をまとめたものである。本実証の機会を与えて頂き、また遂行

に際し、ご助言・ご指導いただいた経済産業省の方々および RRI 事務局の方々に深謝する。

略語集

略語正式名称 PLC Programmable Logic Controller IoT Internet of Things IPC Industrial Personal Computer（産業⽤ PC） RFID Radio Frequency Identifier MQTT Message Queuing Telemetry Transport LTE Long Term Evolution EtherNet/IPTM Ethernet Industrial Protocol SLMP Seamless Message Protocol EtherCAT Ethernet for Control Automation Technology

rri wg1 swg7報告書（2018年度）b ·...

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