製造業

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画像診断による異常箇所の自動検出

ものづくりや医療の現場など、様々な分野で製品や設備の検査は欠かせない工程です。従来、これらの検査は熟練した技術者の目視によって行われてきました。長年培ってきた経験と知識に基づいて、製品の表面の傷や部品の欠陥など、微細な異常も見逃さないように注意深く検査が行われます。しかし、目視検査は検査員の経験や体調に左右されやすく、検査結果にばらつきが生じる可能性があります。同じ製品を検査しても、検査員によって判断が異なる場合があり、品質の安定性に課題がありました。また、長時間の検査作業は検査員の負担も大きく、人材確保も難しいという問題もあります。集中力を維持しながら、細かい部分まで注意深く検査を行う作業は、検査員にとって大きな負担となります。さらに、少子高齢化が進む中で、熟練した検査員の確保はますます難しくなってきています。このような背景から、検査工程の自動化が求められています。人の目で行っていた検査を機械に置き換えることで、検査結果のばらつきを抑え、安定した品質を確保することができます。また、自動化によって検査員の負担を軽減し、人材不足の問題解決にも繋がります。その中で、画像診断技術を用いた異常箇所の自動検出が注目を集めています。カメラで撮影した画像をコンピュータで解析し、傷や変形などの異常を自動的に検出する技術です。この技術は、検査の精度と効率を大幅に向上させる可能性を秘めており、様々な分野への応用が期待されています。近年、人工知能（AI）の発展に伴い、画像認識技術の精度が飛躍的に向上しており、より高度な自動検査システムの開発が進んでいます。これにより、従来目視では検出が難しかった微細な欠陥も検出可能となり、製品の品質向上に大きく貢献するものと考えられます。

機械の寿命を予測！予兆検知

私たちの暮らしを支える様々な製品は、工場の機械によって休みなく作られています。これらの機械は、絶え間ない稼働によって徐々に劣化し、いつか必ず不具合を起こします。機械の不具合は、生産ラインの停止、製品の出荷遅延、ひいては企業の信頼低下につながり、甚大な損害をもたらす可能性があります。このような事態を避けるため、近年「予兆検知」という技術が注目されています。予兆検知とは、機械が故障する前にその兆候を捉え、適切な処置を施すことで、故障による損失を最小限に食い止める技術です。まるで人間の健康診断のように、機械の状態を常に観察し、異常を早期に発見することで、大きな問題を未然に防ぐことができます。具体的には、機械に取り付けた様々な感知器から、温度、振動、音、電流など、多様なデータを取得します。これらのデータは、ネットワークを通じて集められ、計算機で解析されます。過去の正常な状態のデータと比較することで、わずかな変化も見逃さずに捉え、異常の兆候を検知します。例えば、通常よりも振動が大きくなっている、温度が上昇しているといった小さな変化を捉えることで、故障の発生を予測し、事前に部品交換などの対策を講じることが可能になります。予兆検知によって、事後保全から予知保全へと、保全の在り方が大きく変わります。従来の事後保全では、機械が故障してから修理対応を行うため、生産停止による損失が避けられませんでした。予知保全では、故障する前に対応できるため、稼働率の向上、保全コストの削減、製品品質の安定化といった効果が期待できます。予兆検知は、製造業における生産性向上に大きく貢献する技術と言えるでしょう。

ＦＯＡで実現する業務効率化

流れ作業を重視した取り組み方、いわゆる流れ指向アプローチ（ＦＯＡ）とは、製造の現場で集めた情報を加工し、業務の改善や経営判断に役立てる仕組みです。具体的には、製造装置や各種計測器から集めた様々な数値情報だけでなく、現場で働く担当者たちの経験に基づく知恵や、装置の定期点検の記録、操作の手順書といった情報も合わせて、会社の情報網に流していきます。これにより、経営層から現場の担当者まで、同じ情報を共有することが可能になります。例えば、ある製品の不良品発生率が高いという問題があったとします。従来の方法では、不良品が発生したという事実だけが報告され、その原因を特定するために多くの時間と労力を費やす必要がありました。しかし、流れ指向アプローチを導入することで、製造装置の状態や、現場担当者の気づき、過去の点検記録といった様々な情報がリアルタイムで共有されるようになります。これらの情報を組み合わせることで、不良品発生の本当の原因をいち早く特定し、迅速な対策を講じることが可能になります。たとえば、特定の装置の温度設定が適切でないことが原因だと判明すれば、すぐに設定を修正することで不良品発生率を低下させることができます。また、ある担当者の作業手順に改善点が見つかれば、他の担当者にも共有することで、全体の作業効率向上に繋げられます。さらに、流れ指向アプローチは、経営判断の質を高める上でも大きな効果を発揮します。従来、経営層は限られた情報に基づいて意思決定を行っていましたが、流れ指向アプローチによって、現場の実態をより詳細に把握することが可能になります。精度の高い情報を基にした経営判断は、企業の競争力強化に大きく貢献します。例えば、市場の需要変化をいち早く捉え、生産計画に反映させたり、新しい技術を導入する際の投資判断をより的確に行うことが可能になります。このように、流れ指向アプローチは、現場の改善から経営判断まで、企業活動の様々な側面に良い影響を与える革新的な取り組みであると言えます。

データ活用

設計情報を有効活用する仕組み

ものづくりにおいて、設計情報は製品の生命線とも言えるほど大切なものです。製品の形や大きさ、使う材料、作り方など、製品に関するあらゆる情報が設計情報としてまとめられています。この設計情報が製品の良し悪し、性能の高さ、そして製造にかかる費用に直接結びついているため、ものづくりに携わる企業にとって、設計情報を正しく管理し、うまく活用することは欠かせません。以前は、設計情報は紙の図面で管理するのが一般的でした。一枚一枚の図面に、設計者の知識や技術が詰まっており、それは大変貴重なものでした。しかし、紙の図面は保管場所が必要ですし、修正や共有にも手間がかかります。必要な時に必要な図面を探し出すのも一苦労でした。近年、計算機技術の進歩により、設計情報を計算機のデータとして管理する仕組みが広まっています。この仕組みのおかげで、設計情報をより効率的に管理し、関係者間で簡単に共有することができるようになりました。例えば、設計変更が生じた場合でも、データ上で修正すれば、すぐに関係者全員が最新の情報を共有できます。紙の図面のように、修正図面を印刷して配布する手間は不要です。また、設計情報を計算機で管理することで、製品の立体的な形を画面上で確認したり、強度や性能を事前に確かめたりすることも容易になります。このように、設計情報を計算機のデータとして管理する仕組みは、ものづくりの現場に革新をもたらし、企業の競争力を高める上で大きな役割を果たしています。ものづくりの現場では、常に新しい技術を取り入れ、より良い製品をより効率的に作るための工夫が続けられています。そして、その中心には設計情報という宝があり、それをいかに守り、いかに活用するかが、ものづくりの成功を左右する重要な鍵となっているのです。

サプライチェーンマネジメントで変わる未来

商品は、皆様の手元に届くまでに、いくつもの工程を経て完成します。まず初めに、製品の材料となる原料を集める必要があります。原料の調達は製品づくりの第一歩と言えるでしょう。材料が集まったら、工場で製品を作ります。これが製造の工程です。工場で作られた製品は、すぐに皆様の手元に届くわけではありません。製品を適切な場所で保管し、必要な時期に届けるための準備が必要です。これが保管の工程です。保管された製品は、トラックや船、飛行機など様々な輸送手段を用いて、販売店へと運ばれます。これが輸送の工程です。そして最後に、お店で商品が陳列され、皆様が購入できる状態になります。これが販売の工程です。このように、原料の調達から販売までの一連の流れを繋げたものを、供給連鎖と呼びます。供給連鎖は、製品がお客様に届くまでの道のりを示す重要な概念です。供給連鎖管理とは、この一連の流れを円滑に進めるための手法です。それぞれの工程を個別に管理するだけでなく、全体の流れを把握することで、無駄を省き、より効率的な運営を目指します。全体像を把握することで、問題点や改善点を見つけやすくなるだけでなく、需要の変動や不測の事態にも、より柔軟に対応できるようになります。例えば、ある製品の需要が急増した場合、製造工程だけでなく、原料の調達や保管、輸送といった他の工程にも影響が出ます。全体の流れを把握していれば、需要の増加に対応するために、どの工程をどのように調整すれば良いのかを判断しやすくなります。また、自然災害などで輸送ルートが遮断された場合でも、代替ルートを確保するなど、迅速な対応が可能になります。このように、供給連鎖管理は、企業が安定した事業活動を継続していく上で、非常に重要な役割を担っています。

サプライチェーン

蒸気量予測で工場の省エネを実現

近ごろ、燃料費の高まりは、ものづくりをはじめ、多くの会社にとって大きな問題となっています。工場では特に、生産に欠かせない蒸気を作るのに多くの燃料が使われているため、燃料をうまく使うことが求められています。そこで、人工知能を使って蒸気がどれくらい必要かを予測する技術に注目が集まっています。蒸気を使う量は、天気、生産するものの種類や量、工場で働く機械の状態など、様々な要因で変化します。従来の方法では、これらの要因をすべて考慮して正確に予測することは難しく、蒸気を作りすぎて燃料を無駄にしたり、逆に足りなくなって生産に支障が出たりする可能性がありました。人工知能を活用した予測技術は、これらの様々な要因を機械学習モデルで分析し、複雑な関係性を学習することで、将来の蒸気需要量を高い精度で予測することを可能にします。たとえば、過去の蒸気使用量や気温、生産計画などのデータをもとに、機械学習モデルが蒸気需要量の変化パターンを学習します。そして、学習したパターンに基づいて、未来の蒸気需要量を予測するのです。この技術によって、必要な量の蒸気を必要な時に供給することができるため、燃料の無駄を減らし、コスト削減につながります。また、蒸気の供給不足による生産の遅れを防ぐこともでき、安定した操業を実現できます。さらに、二酸化炭素の排出量削減にも貢献し、環境保全にもつながるため、持続可能な社会の実現にも役立ちます。蒸気需要予測は、燃料費高騰という課題を解決するだけでなく、企業の競争力強化や環境負荷低減にも大きく貢献する革新的な技術と言えるでしょう。

障害予測で未来を変える

近頃は、ものづくりやサービスといった様々な仕事の世界で、機械や仕組みが変わらずきちんと動くことは、仕事を続ける上で欠かせません。もしも急に機械が壊れたり、仕組みが止まったりすると、ものを作る数が減ったり、お客さんに満足してもらえなくなったり、会社への評判が悪くなったりと、大きな影響が出てしまうことがあります。そうした良くないことをできるだけ少なくするためには、何か問題が起きる前に、それが起きそうだと分かるようにして、きちんと準備しておくことが大切です。例えば、工場で機械を動かしているとき、過去の機械の故障記録を調べてみると、「この部品はだいたい３ヶ月くらいで壊れる」といったことが分かるかもしれません。そうすれば、３ヶ月経つ少し前に部品を新しいものに取り替えることで、機械が急に止まってしまうことを防ぐことができます。また、サービスを提供する会社であれば、過去の問い合わせ内容を分析することで、「毎年この時期にはこの種の問い合わせが増える」といった傾向が掴めるかもしれません。そうすれば、前もって対策を立てておくことで、お客さんを待たせる時間を減らし、満足度を高めることができます。このように、これまでに起きた問題の情報は、これから起きる問題を予測するためにとても役に立ちます。この情報に基づいて、いつ、何が起きそうかを予測し、適切な行動をとることで、仕事の中断を防ぎ、会社を守ることができるのです。この文章では、過去の問題情報を活用して、これから起きる問題を予測する方法とその効果について説明しました。次の章では、具体的な予測方法について、より詳しく見ていきましょう。

ものづくりにおけるCAE活用

ものづくりは、世の中に新しい品を生み出す大切な営みです。昔から、新しい品を作るには、何度も試作品を作り、壊しては改良を重ねる必要がありました。このやり方は、多くの時間と費用がかかる上に、改良にも限界がありました。しかし、計算機の登場によって、ものづくりのやり方が大きく変わろうとしています。計算機支援によるものづくり、いわゆる計算機支援工学を使うことで、品づくりの現場は革新を迎えつつあります。計算機支援工学とは、計算機の力を借りて、品の設計や性能試験を行う方法です。これまでのように、実際に品を作るのではなく、計算機の中に仮想の品を作り、様々な状況下での性能を模擬試験します。たとえば、新しい乗り物を開発する場合、実際に衝突試験を行うのは費用も時間もかかります。しかし、計算機上であれば、何度でも試験を繰り返すことができ、費用を抑えながら安全性を高めることができます。また、建物を設計する場合も、地震や強風など様々な状況を想定した試験を行うことで、建物の強度や安全性を事前に確認できます。計算機支援工学を使うことで、試作品を作る回数を減らし、開発期間を短縮できます。さらに、材料の無駄も減らせるため、環境にも優しくなります。また、様々な条件下での性能試験を行うことで、より高品質で安全な製品を開発することが可能になります。従来の方法では難しかった、複雑な形状や構造の設計も容易になり、より高度な技術革新を後押しします。このように、計算機支援工学は、ものづくりの現場において、開発期間の短縮、費用の削減、高品質化、環境負荷の低減など、多くの利点をもたらす強力な手段と言えるでしょう。これからのものづくりは、計算機支援工学なしには考えられない時代になりつつあります。

設計図面の進化：ＣＡＤ導入のメリット

計算機を使った設計作業のことを、計算機設計と言います。かつては、紙と鉛筆を使って図面を作成していました。今は、計算機と専用の道具を使って設計作業を行うのが当たり前になり、設計作業は大きく変わりました。従来、手で図面を作成していた頃は、図面の修正や変更に多くの時間と手間がかかっていました。計算機設計では、変更が簡単になり、作業の効率が飛躍的に向上しました。また、正確な図面を作成できるため、設計の誤りを減らすことにも繋がります。さらに、立体模型を作成することで、設計内容をより分かりやすく把握できるようになりました。まるで、実際に物があるかのように見ることができるので、設計の意図を関係者間で共有しやすくなりました。例えば、建物であれば、外観だけでなく、内部の構造や配線なども立体的に見ることができます。製品であれば、組み立てた時の様子や、部品同士の干渉などを事前に確認することができます。このように、立体模型を使うことで、設計の質を高め、開発にかかる期間を短縮できるようになりました。また、試作品を作るための費用を抑えることも可能です。設計の初期段階で問題点を発見し、修正することができるため、手戻りを減らすことができます。計算機設計は、様々な分野で活用されています。建築、自動車、航空機、家電製品など、あらゆる製品の設計に利用されています。今後も、技術の進歩とともに、計算機設計はさらに進化していくでしょう。より高度な設計が可能になり、私たちの生活をより豊かにしてくれると期待されています。

トレーサビリティシステムで変わる未来

商品の由来を明らかにする仕組み、それが商品の追跡記録制度です。この制度は、商品が作られてから消費者の手に届くまで、全ての過程を記録に残すことで、透明性を高め、商品の安全と品質を守ることを目的としています。具体的には、商品一つ一つにバーコードや電子札のような識別子を取り付け、製造元、材料の仕入先、販売店など、商品の流れに関わるあらゆる情報を記録していきます。この記録を辿ることで、例えば、ある食品がどこで生産され、どのような経路で運ばれ、最終的にどの店で販売されたのかを詳細に把握することが可能になります。この制度の導入は、様々な利点をもたらします。生産者にとっては、商品の流通経路を可視化することで、無駄を省き、効率的な生産管理を実現できます。また、問題が発生した場合でも、原因究明を迅速に行い、的確な対策を講じることが可能になります。食品の異物混入や製造工程での不具合など、問題発生時の迅速な対応は、企業の信頼性維持に不可欠です。消費者にとっても、この制度は大きなメリットがあります。商品の由来が明確になることで、安心して商品を選び、購入することができます。産地や製造方法など、詳細な情報を知ることで、自分の価値観に合った商品を選択することが容易になります。また、万が一、商品に問題が発生した場合でも、その原因や流通経路を素早く確認できるため、消費者の不安軽減にも繋がります。このように、商品の追跡記録制度は、生産者と消費者双方にとって、安全で信頼できる商品の流通を支える重要な仕組みと言えるでしょう。

サプライチェーン

ＡＢＣで原価管理を見直そう

ものや仕事にかかるお金を計算するやり方の一つに、活動基準原価計算というものがあります。これは、それぞれの活動にどれくらいお金がかかっているかを細かく見ていくことで、より正しいお金のかかり具合をわかるようにする方法です。昔ながらの計算方法では、工場の家賃や電気代といった、直接ものを作るためのお金ではないけれど必要な費用を、作ったものの数や作業時間などをもとに、単純に割り振っていました。たとえば、作ったものの数が多ければ、その分だけ多くの費用を割り振るといった具合です。しかし、色々な種類のものが作られるようになり、作り方も複雑になってくると、このような単純な割り振り方では、正しいお金のかかり具合を捉えるのが難しくなってきました。そこで登場したのが活動基準原価計算です。この方法では、ものを作るために必要な一つ一つの作業に注目し、それぞれの作業にどれくらいお金がかかっているかを調べます。例えば、製品の設計、材料を集める、実際にものを作る、検査する、出荷するといった作業ごとに、どれくらい費用がかかっているかを分析します。設計には設計にかかる費用、材料を集めるには集めるための費用といった具合です。このように、それぞれの作業ごとにお金のかかり具合を細かく見ていくことで、どの作業にお金がかかっているかがはっきりとわかります。そして、その結果をもとに、お金のかかる部分を減らしたり、作業のやり方をより良くしたりすることができるようになります。つまり、活動基準原価計算は、単にお金のかかり具合を知るだけでなく、どうすればお金を節約できるか、仕事をもっと効率的にできるかを考えるための大切な道具となるのです。

ものづくりにおける画像処理活用

ものづくりを取り巻く環境は、近年、目覚ましい速さで変わりつつあります。中でも、様々な情報を電子データとして扱う技術は、製造の現場にも大きな変化をもたらしています。このような流れの中で、画像を解析する技術は、製造の工程を効率的にし、品質を向上させる上で、なくてはならないものとなっています。特に、出来上がった製品の見た目に関する検査においては、画像を解析する技術は、自動化と高精度化を同時に実現する上で重要な役割を担っています。これまで、製品の外観検査は、人の目で行われてきました。しかし、人の目による検査は、どうしても検査する人の経験や体調に左右されてしまい、常に同じ精度で検査を行うことが難しいという課題がありました。また、長時間同じ作業を続けることによる集中力の低下や、人手不足といった問題も顕在化していました。このような課題を解決するために、画像を解析する技術が注目されています。画像を解析する技術を活用することで、高速かつ高精度な検査を自動で行うことが可能になります。例えば、カメラで撮影した製品の画像をコンピュータで解析し、傷や汚れ、変形などの欠陥を自動的に検出することができます。これにより、検査にかかる時間と労力を大幅に削減でき、生産性の向上に大きく貢献します。また、人の目では見逃してしまうような微細な欠陥も検出できるため、製品の品質向上にもつながります。画像を解析する技術は、外観検査以外にも、様々な工程で活用されています。例えば、製造工程における部品の位置決めや、ロボットによる作業の制御などにも応用されています。また、近年では、人工知能の技術と組み合わせることで、より高度な画像解析が可能になり、様々な分野での活用が期待されています。この技術は、ものづくりの現場における様々な課題を解決する可能性を秘めており、今後の製造業において、ますます重要な役割を担っていくと考えられます。