データがインダストリー4.0のスマート化を推進

データによる変革

インダストリー4.0の前身は、コンピューターの応用、ITインフラストラクチャの構築、組立ラインの自動化による製造業の変革に重点を置いていました。ITと半自動マシンの導入により、「ダーク データ」が生成され始めました。これは、最終的に分析して新しい情報を明らかにするツールが利用可能になるまで、無視または消去されていた情報です。

インダストリー4.0によって実現されるスマート ファクトリーは、高度なセンサーなどのハードウェアだけではなく、生産データを分析し、それをサプライ チェーン全体にわたる同様のインテリジェンスと組み合わせることも目的としています。

これまでの産業革命は蒸気、電気、そしてコンピューターの上に築かれましたが、今回の産業革命はデータから始まります。つまり、有用な場所でデータを集め、必要な場所に送り、そのすべてを理解し、新しいインテリジェンスを使用してより良い決定を下すのです。これにより、製造やその他のビジネス プロセスを制御して、効率性と回復力を高めることが可能になります。

インダストリー4.0の柱

インダストリー4.0の4つの基本的な柱は、センサー、接続性、データ ストレージ、および処理です (図1)。これらの機能ブロックは、さまざまな機器、スタンドアロン デバイス、または組み込みアルゴリズムの一部となり、スマート ファクトリーのより大規模なカスタマイズされたセットアップを形成します。

センサー: センサーは、情報が取得され、代表的なデータが生成されるポイントです。測定を行い、プロセスの監視に役立ちます。センサー モジュールは既存の機器に追加することも、新しいスマート マシンに組み込まれることもあります。

膨大な量のリアルタイム データを生成し、運用のどの時点でも多くの問題を即時に制御する必要があるため、オンボード コンピューティング リソースを備えたスマート センサーの使用が増加しています (図2)。たとえば、プリント基板への電子部品のピックアンドプレースなどのアプリケーションでは、変動の測定と即時の修正が役立ちます。

接続性: プロセス監視用のセンサーは以前から存在していましたが、インダストリー4.0では接続性を追加することで情報の力が拡大します。産業用IoT (IIoT) は、安全な企業ネットワーク全体でマシン間通信 (M2M) を活用する機会を提供します。たとえば、実装された回路基板上のはんだ付け不良による断線を判断する場合を考えてみましょう。これを上流に伝達することで、新しいフラックスの量を調整したり、リフローはんだ付け機内の温度を変更したりして、これらの欠陥に対処することができます。

接続性により、関連情報が工場現場以外にももたらされ、製造実行システム (MES) をエンタープライズ リソース プランニング (ERP) システムと統合できるようになります。リアルタイムのデータフローは、生産、原材料の在庫、サプライヤーから顧客に至るまでの業務全体の最適化に役立ちます。

5Gテクノロジー の導入により、センサー エッジにすべてを保存できない膨大な量のデータから生じるスループットの問題の一部が解決されました。5Gモジュールにより、既存のセンサーをネットワーク内のノードとして追加および管理することが柔軟かつ容易になりました。

データ ストレージ: 知性が富であるならば、データはそれを測定および取引する通貨です。今日の製造設備にはセンサーが多数搭載されているため、それらのセンサーが生成するデータは、どこで、いつ、どのような目的で必要になるかに応じて分類および整理する必要があります。

前述のように、スマート センサーは一部のデータをエッジに保存して、ローカルでより適切に処理し、多くの場合、製造プロセス全体の小さな部分に対して継続的な調整を可能にします。ただし、プロセスのモデリングと開発のためには、プロセス全体で生成される膨大な量のデータを結合する必要があります。したがって、企業は、どの情報をオンサイト データセンターに保存し、どの情報をERP情報とともにマイニング用にリモート クラウドに保存したほうがよいかを決定する必要があります。これは最終的に、製造環境で動作できるフラッシュ メモリへの投資など、ハードウェアに関する決定を促進します。

データ分析: より良い意思決定のためのインテリジェンスを作成するには、データ分析が必要です。組み込みの機械学習 (ML) アルゴリズムにより、マシン上での重要なリアルタイムの意思決定が可能になりますが、すべての決定をリアルタイムで行う必要はなく、すべての決定が単一の機器の制御に関するものでもありません。

たとえば、工場で新しいエッチングレシピを開発する場合、上流のリソグラフィーから下流のウェーハレベルの限界寸法 (CD) 計測までのすべてのデータを分析すると、プロセス制御を明らかにして、より優れたプロセスモデリングを実現できます。分析するのに十分なデータがあれば、デジタル ツイン (現実世界のシステムの仮想コピー) を開発して、プロセスのシミュレーションと最適化、およびリアルタイムの意思決定と制御が可能になります。これにより、運用効率が向上するだけでなく、研究開発がスピードアップし、工場の場合と同様に計測とテストにかかる時間と費用が大幅に削減されます。

したがって、インダストリー4.0のテクノロジー ブロックには、センサーなどのハードウェアだけでなく、データを洞察に変換し、その洞察を意思決定に変換してプロセスと運用を迅速に調整できるMLや人工知能 (AI) などのソフトウェアも含まれます。

フィードバックループによる付加価値

消費者向け電子機器のOEMバリュー チェーンは長年にわたって最適化されており、契約製造が生産ネットワークの一部となり、低コストで大量のサブアセンブリを供給しています。製品ライフサイクルの短縮、賃金の上昇、競争の激化、そしてパンデミックがこれらのネットワークに圧力をかけています。

デジタル技術により、重要度の低いスタッフの在宅勤務が可能になり、拡張現実/仮想現実 (AR/VR) などの高度なソリューションやプロセス データへのリモート アクセスにより、業務とスタッフのトレーニングが中断することなく継続できるようになりました。

通常の状況では、スマート センサー ベースの品質管理 (QC) を通じて実装されたクローズド コントロール ループにより、プロセスの逸脱を早期に検出し、根本原因分析を実施して、自動修正を実装することで、無駄が削減され、歩留まりが向上します。

サプライチェーンと配送チェーン全体にわたって部品と製品をデジタルで追跡することで、効率的な部品の移動、在庫管理、倉庫管理が可能になり、コスト面で大きなメリットが得られます。製品ライフサイクルを通じたトレーサビリティでは、偽造、欠陥分析、コンポーネントの置き換えや設計の反復による製品の改善もチェックされます。

インダストリー4.0のフィードバック ループはセンサーの域を超え、共通の情報スレッドが人と機械、設計、製造、流通、OEM、サプライヤー、パートナーを循環型経済に結び付けます。

スマートな準備状況の評価

パンデミックにより、WEFとシンガポール経済開発庁（EDB）の協力によるグローバル・スマート・インダストリー準備指数（SIRI）イニシアチブが2020年9月に開始された。このイニシアチブは、SIRIをインダストリー4.0のベンチマークと変革の国際標準として提供することを目指しています。

SIRIは、デジタル変革の開始、拡張、維持を支援するフレームワークとツールで構成されています。このフレームワークは、インダストリー4.0の可能性を最大限に引き出す3つのレイヤーで構成されています。

• •  プロセス層は、運用、サプライ チェーン、製品ライフサイクルの統合をカバーします。
• •  テクノロジー領域には、工場現場、施設、企業レベルでの自動化、接続性、インテリジェンスが含まれます。
• •  最後に、組織層は、人材の準備状況と構造、管理を扱い、人材開発、リーダーシップ、企業間および企業内のコラボレーション、戦略とガバナンスを評価します。

「製造業変革インサイト2022」レポートでは、予想通り、半導体や電子機器などの業界がデジタル化の面で他のセクターをリードしていることがわかりました。SIRIの「クラス最高」の成果から、1つの重要な洞察が明らかになりました。つまり、成功している企業は、洞察を生み出し、リアルタイムの意思決定を行うためにデータをより有効活用するために、工場の接続性に重点的に取り組んでいるということです。これがスマート ファクトリーの「スマートさ」です。

Arrowで賢くなる

インダストリー4.0の目標は、継続的なプロセス データの可用性に依存した、プロセスの自動的かつインテリジェントなリアルタイム制御を実装することです。ハードウェアとソフトウェアは、データの生成、データの保管、意思決定のための分析、プロセス制御による意思決定の実施を保証するツールです。

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