要点
成功する既存設備のオートメーションは、機能している古い設備を交換することなく、以下を取り入れて製造を近代化します。
- ビジョンシステムの追加
- 孤立しているシステムの接続
- 新しいデータの分析
このアプローチでは、既存のオペレーションを維持しながら最重要点を戦略的にアップグレードし、経験豊富なオペレータを早期から関与させ、ROIを最大化するために品質のボトルネックなど影響の大きい部分をターゲットにします。
既存設備の現実
数年以上稼働している製造施設を運営している場合、異なる年代の機器が混在し、そのままでは相互に通信されない制御システムや、時間の経過とともに有機的に変化したプロセスを扱っていることが多くあります。
身に覚えがありますか？ 貴社だけではありません。現在の製造施設の大半では、10年以上使用しているレガシー機器が大量に稼働しています。このような機械は多くの場合、中核的な目的には引き続き完璧に機能しますが、新しいシステムが持つ接続性やインテリジェンスを備えていません。課題は、この機器を置き換えることではなく、強化することです。
最も成功する既存設備の自動化プロジェクトは、全面的な交換から始まるわけではありません。その代わりに、最も価値をもたらす部分を戦略的にアップグレードしながら、機能しているものはそのまま維持します。このアプローチでは、既存の機器への設備投資と、その周辺に構築された運用知識の両方を考慮します。
米国商務省経済分析局 によると、米国の製造業における産業機器の平均使用年数は、過去20年間で着実に伸びており、平均使用年数が20年に達する部門もあります。
スマートにスタート：既存設備のオートメーションへの階層的アプローチ
オートメーションをオール・オア・ナッシングの問題とみなすのではなく、既存設備の近代化を成功させるためには通常、以下のような階層的なアプローチを取ります。
- 既存の機器にインテリジェンスを追加する
- これまで独立して機能していたシステムを接続する
- 新たに入手可能になったデータを分析する
- 得られた洞察に基づいて最適化する
このアプローチにより、既存のインフラへの影響を最小限に抑えながら、迅速にリターンを得ることができます。これが実際にどのように機能するのかを説明します。
インテリジェンスを追加する：ビジョンテクノロジが旧式設備の目と脳になる
既存機器の近代化で最も手っ取り早い方法のひとつは、センサとビジョンシステムを追加することです。これには大きな機械的改造は必要ありません。
問題なく稼働するけれど品質検証が行えない、30年間使用している瓶詰めラインを想像してください。キャップステーションと充填ステーションにビジョンシステムを追加することで、数十年にわたって確実に機能してきた機械的セットアップを変更することなく、充填不足のボトルやずれたキャップを即座に検出できるようになります。
多くの古い機械では、ビジョン機能を追加することで、以下のような素晴らしい結果が得られます。
- 既存の材料搬送を中断することなく品質検証
- コンポーネントの有無検出で下流の問題を防ぐ
- リアルタイムプロセスフィードバックのための寸法分析
- バーコードとテキスト読み取りでレーサビリティを向上
重要なのは、工業環境用に設計されたビジョンソリューションを選択することです。例えば、コグネックスの堅牢なIn-Sight カメラは、元の状態と同じとは限らない既存設備の環境によくある問題の、振動、温度変化、粉塵に耐えるように設計されています。
孤立を解消する：通信経路を構築する
センサ機能を追加したら、次の課題は機器の情報共有です。典型的な既存設備環境では、最新のイーサネットベースのプロトコルからシリアル通信を使用するレガシーシステムまで、さまざまな「言語」を使用するマシンに遭遇します。
良いニュースは？ すべてを標準化する必要はありません。ミドルウェアとエッジコンピューティングデバイスを、異なるシステム間の変換機器として機能させることができます。
例えば、既存の食品加工工場を自動化する場合、ビジョンシステムと古い機械コントローラからデータを収集する小型エッジデバイスを設置し、その後、新しいシステムが理解できる標準化されたフォーマットにすべてを変換することができます。これにより、コントローラを交換したり、製造現場の配線を変更したりすることなく、製造プロセスの統一されたデータストリームが作成されます。
バーコード読み取りアプリケーションでは、複数の接続オプションのあるコグネックスDataManリーダのようなソリューションが新旧のシステムをつなぎ、世代が混合した機器全体でトラック＆トレース機能を実現します。
ビジョンセンサは、さまざまな生産プロセスにわたって画像データを取得します。
バーコードリーダはデータを追跡し、さまざまなシステムに接続します。
データから意思決定へ：オートメーションによる分析の利点
機器による確認と通信ができるようになれば、多くの場合ハードウェアを追加投資することなく、データ分析の力を引き出すことができます。
既存の施設で、紙のフォームを使用して手作業で品質を追跡している様子を思い浮かべてください。ビジョン検査を導入した後は、1日の温度変動が特定の欠陥タイプとどのように相関しているかなど、以前は見えなかったパターンを発見できるようになり、予防的な調整が可能になります。
最も価値のある既存設備分析は、多くの場合、以前は孤立していたデータソースをつなげることによって、一見無関係に見える要素間の関係を明らかにすることから生まれます。
人的要素：チームを巻き込む
既存設備のオートメーションにおいて、テクノロジは考慮すべき事柄の半分でしかありません。同様に重要なのは、チームをどのように近代化の道のりに関与させるかです。
長年機器を操作してきたオペレータは、プロセスにおける癖や最適化の機会について、貴重な洞察を有していることが多いです。オートメーション計画の早い段階からオペレータに参加してもらうことが、成功と苦戦の分かれ目となります。
これは、既存設備のオートメーションにおける重要な検討事項をよく示しています。つまり、既存の労働力を疎外するのではなく、むしろ力を与えるテクノロジを選択することです。以下を探します。
- 既存の知識を基にした直感的なインタフェース
- 貴重なスキルを高めながら、面倒なタスクを削減するソリューション
- 何をしているのか、なぜしているのかを明確に可視化するテクノロジ
「私たちは、不幸だが必要な痛みを乗り越える。話し合うべきは、そうした成長の痛みをいかに軽減するかということだ。現実には、自動化の最終的な効果は、誰にとっても非常に肯定的なものだ。」
戦略的実装：どこから始めるべきか？
リソースには限りがあり、生産需要は継続するため、既存設備のオートメーションには優先順位付けが重要です。導入時は以下の点を考慮します。
1. 品質のボトルネック
品質問題によって廃棄やリワーク、顧客からの苦情が発生する分野は多くの場合、最も速くROIを向上させることができます。これらのポイントにビジョン検査を追加することで、即座に節約を実現できます。
2. 手動によるデータ収集
オペレータが手動でデータを記録するプロセスは、自動化が能力を発揮しやすい有力な候補です。クリップボードを使用した監査をビジョンベースの検証に置き換えることで、精度を向上させるとともに、作業者を解放してより価値のあるタスクに従事させることができます。
3. トレーサビリティギャップ
規制産業では、バーコードリーダとビジョンシステムで製品のトレーサビリティを向上させることで、貴重なプロセスデータを提供しながら、コンプライアンスリスクを軽減することができます。
4. 高価値機器
まず、ダウンタイムが起きた場合に最もコストのかかる重要な機械に重点を置きます。ここに状態監視センサを追加することで、運用の安全性を最大限に高めることができます。
進むべき道：革命ではなく進化
既存設備の自動化を成功させるには、一朝一夕の変革ではなく、戦略的な進化が必要です。アップグレードのそれぞれが、将来的な機能強化の土台となり、独立した価値を提供するものでなければなりません。
小さく始めて、価値を証明し、そして拡大します。ターゲットを絞ったビジョンシステムを実装することにより、接続された品質データベースにつながり、最終的にはデータを予知保全プログラムに送り込む可能性があります。各ステップは前のステップを基に構築され、混乱することなく勢いよく推し進めることができます。
このアプローチの素晴らしさとは？ 施設は、稼働を維持しながら、徐々に自動化し、接続性を向上させ、高度なインテリジェンスを組み込むことができることです。このような近代化では、現在のオペレーションと将来への希望の両方を考慮します。
製造業においても、人生と同じように、最善の方法は最初からやり直すことはなく、よく考えて、すでにある土台の上に築くことだったりします。