シュナイダーエレクトリックなどの大手メーカーは、よりデジタル化された生産（スマートファクトリ）への投資を進めており、ネットワークに接続されたデバイス、マシン、生産システムを使用してデータを継続的に収集・共有しています。このデータは、プロセスを改善したり、何か問題が起きた場合に対処したりするための意思決定に使用されます。人工知能（AI）、ロボット工学、分析、ビッグデータ、産業用モノのインターネット（IIoT）の技術が進展したことで、シュナイダーエレクトリックはより自律的に工場を稼働できるようになりました。これはスマート製造技術と呼ばれています。
これらの最新技術を使用して、シュナイダーエレクトリックのスマートファクトリは、リアルタイムまたはほぼリアルタイムで学習して適応することで、効率・品質を向上させ、コストを削減します。マシンビジョンの戦略的パートナーであるコグネックスは、マシンビジョンソリューションを使用して、シュナイダーがスマートファクトリの目標を達成できるように支援しています。このソリューションによって同社は、製品の欠陥検出、検査データの取得、EcoStruxure IIoTプラットフォームへのシームレスな統合を確実に行えるようになりました。また、さまざまなアプリケーションを解決する多目的なポートフォリオの利用も可能となっています。また、コグネックスは、世界規模のサービスとサポートを通じて、シュナイダーをグローバルにサポートしています。
シュナイダー：スマートファクトリ展開の成功事例
2017年以降、シュナイダーは約100棟のスマートファクトリを順調に展開してきました。シュナイダーエレクトリックのスマートファクトリプログラムは、シュナイダーエレクトリックのIIoTプラットフォームであるEcoStruxure（コネクテッドデバイスを通じて生成されたデジタルデータの収集と分析を通じて運用を最適化するために設計されたオープンIoTアーキテクチャ）を通じて、コグネックス、ITソリューション、データ分析からの革新的なマシンビジョンを製造、物流、倉庫業務にシームレスに統合することで、グローバルサプライチェーンを変革しています。コグネックスのマシンビジョンソリューションにより、製造効率と製品品質が向上しただけでなく、各工場のエネルギーコストが10%～30%、メンテナンスコストが30%～50%削減されました。
グローバルマシンビジョンパートナーとしてコグネックスと提携
コグネックスは、20年以上にわたりシュナイダーエレクトリックと提携し、2018年にシュナイダーエレクトリックのテクノロジーパートナープログラムに参加しました。このプログラムは、独立したソフトウェア開発者、システムインテグレータ、テクノロジースタートアップを結集させ、コグネックスのマシンビジョンと EcoStruxureを組み合わせて、シュナイダーの工場や外部顧客のネットワークで生産を最適化するソリューションに協力するものです。
シュナイダーエレクトリックのGSCヨーロッパ&データ分析ディレクターであるローレン・シャンドワゾー氏は、以下のように話しています。「コグネックスは、共にデジタルトランスフォーメーションの道のりを歩んできた、シュナイダーエレクトリックの重要なパートナーです。コグネックスのソリューションは、当社の生産ラインに展開するための認定を受けており、当社の標準の一部となっています。私達のコグネックスとの関係は、強力なパートナーシップに基づいています。」
シュナイダーエレクトリックのスマートファクトリでコグネックステクノロジが成功を収めた結果、シュナイダーエレクトリックは、以下の理由から、コグネックスマシンビジョンとバーコード読み取りテクノロジを世界的に標準化することを決定しました。
- 高精度 – コグネックスビジョンシステムが製品の欠陥を確実に検出し、シュナイダーによる品質プロセスのより厳格な管理を可能にします。
- 迅速で簡単な統合 – コグネックスソリューションは標準的な通信およびネットワーキングプロトコルに対応しているため、シュナイダーの生産システムへの迅速な統合を可能にします。
- 接続性 – 使いやすいセットアップウィザードにより、コグネックスソリューションは迅速かつ簡単にインストール、設定、導入できます。
- 多用途性 – 柔軟性と拡張性の高いプラットフォームにより、プラントレベルとグローバルスケールの両方で学習と複製が容易になります。
シュナイダーには、簡単な使用例から複雑な使用例まで、さまざまな使用例があります。しかし、コグネックスのソリューションは迅速に展開できるため、時間が節約され、アプリケーションをより短時間で本番稼動できます。シュナイダーは、そうした点を高く評価しています。シャンドワゾー氏は、「コグネックスのエッジラーニングソリューションは驚くほど簡単に設定できます。一般的に、簡単なユースケースでは4時間未満で、アプリケーションを本番環境に準備できます」と話しています。
シュナイダーの製造現場には、自動検査の機会が豊富にあります。
コグネックスは、さまざまなコグネックスのテクノロジを使用して、シュナイダーのグローバル製造ネットワーク全体で数十のアプリケーションを解決しています。
- エッジラーニングが組み込まれたIn-Sight 2800：ラベル検査、欠陥分類、アセンブリ検証に使用します。
- ディープラーニング（In-Sight D900またはVisionPro Deep Learningソフトウェア）：複雑な品質およびアセンブリ検査、高度なOCR/OCVアプリケーションに使用します。
- In-Sight 3D L-4000：二次元と三次元の同時検査が可能で、XYZ位置の測定データの取得、特定の形状の有無の検査、一次元コードの読み取りを行います。
- DataMan 8700：一次元および二次元コードの読み取ることができます。
シュナイダーは、例えばフランスのシャスヌイユでは、コグネックスのテクノロジを使用して、Tesys GSモジュラコンタクタ製品内のパッド部品とスプリング部品の品質を検査しています。以前は、従来型のルールベースのマシンビジョンカメラを使用していたため、品質に一貫性がなく、許容レベルを超える誤判定が発生し、シュナイダーの品質に関連しないコストが増加しました。現在は、コグネックスのエッジラーニング分類ツールを使用して、導体パッドの有無やスプリングアセンブリの適切さを識別しています。この品質向上に関して得られた情報から、エンジニアは製品設計を最適化することができ、運用チームは生産マシンのパラメータ調整のための洞察が得られ、品質向上につながります。
シャスヌイユの工場では、もう一つのアプリケーションとして、キャビネット組立の検査があります。キャビネットが組み立てられると、基準への適合と全体の品質が検査されます。この自動検査工程は複数の部分から構成されており、キャビネット内の取り付けレールと電子モジュールの位置を特定します。これまでは、この工程はオペレータが手動で行っていました。シュナイダーはこの工程を改善するために、コグネックス VisionPro Deep Learningソフトウェアを使用しました。コグネックスのVisionPro Deep Learningソフトウェアは、精度、効率、一貫性が向上することが証明されているからです。このステップが完了すると、各モジュールの部品番号が特定され、組立計画に照らして検査されました。
シュナイダーはパッケージ工程にリサイクル材料を採用していますが、表面の外観には、色のコントラスト、反射、汚れなどの違いが生じます。この違いはかなり大きく、予測することはできません。コグネックスVisionPro Deep LearningソフトウェアとCICカメラを使用すると、ばらつきの大きい部品でも簡単に検査できます。
シュナイダーに多大な利益をもたらすコグネックスのソリューション
シュナイダーのスマート製造技術の成果として重要なのは、製品の品質とラインの効率を向上させるために、工程とデバイスのデータを使用して製造パラメータを迅速に調整することです。コグネックスのビジョンシステム、バーコードリーダ、AIベースの技術、およびクローズドループフィードバックシステムを使用して検査を自動化すると、欠陥を早期に検出し、製造パラメータを迅速に調整できるようになります。これにより、さまざまな方法で廃棄物を削減し、高品質な製品を安定して供給できるようになります（クローズドループフィードバックシステムとは、コグネックスのマシンビジョンソリューションが提供する欠陥分類データなどの検査結果を生産工程にフィードバックして、最適化するシステムです）。
- プロセスドリフトを軽減：ドリフトは製造業ではよくある問題です。製造工程におけるわずかなずれが原因で、製品の属性が許容範囲外になる場合があります（機器の再校正が必要になったり、オペレータが日ごとに疲労していく可能性があります）。シュナイダーは、In-Sight 2800やVisionPro Deep Learningソフトウェアなどのコグネックスのソリューションから得られた結果データを使用して、工程のドリフトを管理し、製品の品質を望ましいレベルに維持しています。
- 納入速度の向上：シュナイダーは、生産とサプライチェーン工程を効率化して、納入も高速化しています。コグネックスのIn-Sight 2800、In-Sight D900、VisionPro Deep Learningソフトウェアといったマシンビジョンソリューションを使用して、手動の検査ラインを強化したり、検査工程を完全に自動化したりすることにより、高品質の製品を効率的に生産して納入することや、継続的な改善のためにデータを取得して保存することができます。
- 製造効率の向上：シュナイダーは、収益性と効率性を高めながら、持続可能性という根本的な課題に取り組もうとしています。コグネックスのマシンビジョンとAIベースのテクノロジを使用したことにより、シュナイダーのスマートファクトリは、以下を通じて製造業務のエンドツーエンドの効率を改善しました。
- エネルギー効率 – 電力消費とコストの可視性、制御、最適化の向上
- プロセス効率 – チームは、精度が向上したクローズドループ測定、スループットを高める運用ツール、処理速度の向上により、これまでよりも少ない原材料でより多くの製品を製造しています
- 資産パフォーマンス管理 – チームは、分析を使用することで、工場全体で資産がどのように使用されるかを最適化し、出力を改善し、予定外のダウンタイムを最小限に抑えています
- スクラップおよび原材料の消費量の減少：コグネックスのマシンビジョンソリューションは、スクラップを削減したり、製造および設計工程を最適化するデジタル検査データを提供したりしてシュナイダーを支援しています。これにより、原材料の消費量と機械の消費電力を削減することができます。
今後の計画とプロジェクト
シュナイダーとコグネックスは20年以上にわたって提携してきましたが、今後もパートナーシップを継続し、シュナイダーの工場や物流センターのさらなる効率化を目指します。をもたらすためにも、今後もこのパートナーシップを継続する予定です。シュナイダーは、マシンビジョンによる品質管理を製造業務内にさらに実装し、工程の早い段階で品質を確保し、不合格品を削減し、持続可能性のメトリックスを改善する予定です。
シャンドワゾー氏は以下のように話しています。「パートナーとして、プロジェクトはコグネックスに依存しています。ディープラーニングによってさまざまな改善に取り組むことに成功しましたが、お客様を守るためにさらに踏み込んだ検査を行いたいと考えています。そのためにも、今後も協力を続け、サプライチェーンを改善していければと思っています。」
シュナイダーはまた、コグネックスのマシンビジョンとAIベースの技術を使用して生産ラインの効率を評価し、製造工程内の品質リスクを低減する予定です。これにより、製品が最初から正しく生産されるようになります。また、これらの取り組みによって、廃棄物、材料・エネルギーの消費に関して、シュナイダーが地球環境に与える負荷が軽減されることも見込まれます。