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貴社がインダストリー4.0で実現したいことはどれ?

 

インダストリー4.0はコンセプトです。

具体的に何が実現できるのか?というのは狙いによって異なります。

我々がお付き合いしているお客様においても、いろいろとゴール設定が異なります。

光コムがお付き合いしているお客様によると、

以下のようなパターンに分かれているようです。


▼レベル1:省力化・目視検査削減

職人による目視検査は日本の自動車メーカーでは多数行われています。

日本はまだいいのですが、国外工場になると検査工程の品質のばらつきが大変とのことです。

人件費だけでなく、育成までのコストが相当重いようです。

で、育成してしまったころには離職する、という悪循環。

 

▼レベル2:検査基準の標準化

レベル1の延長にある議論ですが、職人による目視検査を行っている限りは、

結局のところ検査基準があるようでない、個人の力量に依存する、ということが起きています。

光コムに限らず、レーザーやカメラで検査を自動化する意味合いとしては

自動化を通じて検査基準を標準化・数値化していくことにあります。

 

レベル3:全データ化、ビッグデータによるスマートファクトリー実現

ビッグデータの活用というレベルです。

加工機械や生産ラインごとの全データをつなげることで、様々な傾向把握が可能となり、

スマートファクトリー実現への第一歩となります。

ちなみに、製品を全数データ化すると三次元データの量は膨大です。

これらのデータの転送、管理、保存方法、廃棄なども検討課題になってきます。

 

レベル4:AIを活用した生産プロセスの実現

全数データ化してしまうと、次はディープラーニングの世界に入ります。

AIはある意味手段でしかないので、AIを使って何ができるのか?

という目的を再定義することが肝要となります。

AIについては、光コムも専門外なのですが、AIベンダーさんにご参加いただき、

一緒にプロジェクトを検討する機会を得始めています。

 

▼レベル5:在庫削減

レベル1~4とは少し次元が違ってくるので、レベル分けというよりは、
副次的な要素なのですが、在庫を減らすことができる”はず”です。
 
在庫というのは製造業にとてものすごく大きな経営要素です。
大手自動車メーカーの場合、在庫回転率は30日前後です。
高度経済成長期から今まで、”日本的経営”や”ジャストインタイム”を追求して
やっとその水準を実現してきています。
 
ただし、生産現場を見ると、検査工程があるため、
500個に1~2個を抜き取り検査することになり、その間、在庫を待たせていることになります。
全数測定が実現すれば、在庫がたまることがなくなり、
既に究極に近づいているはずの在庫回転率がさらに短くなる可能性があるのです。
 
とはいえ、一つの部品で全数検査を実現しても効果は小さいわけで
自動車生産ライン全体でチャレンジしないといけないと思われます。
その点では、レベル1~4とは違うレベルの難しさがあり、
自動車メーカー全社で取り組む必要がありそうです。
 
いかがでしたでしょうか?
まずはレベル1から、でしょうけれども、
実現したいことを明確にしておくと、費用対効果の設計やプロジェクトの優先順位は
異なってきますよね。是非ご参考にして下さい。