FA(Factory Automation)や計測・制御の分野を網羅する総合技術展「IIFES 2019」が、2019年11月27~29日に東京ビッグサイトにて開催された。2017年まで同時開催という形を採っていたFAの展示会「システム コントロール フェア」と計測・制御技術の展示会「計測展TOKYO」を完全に一体化して生まれた新たなイベントである。新体制で初めての開催となる今回の会場で鮮明に見えてきた動きは、業界の関心が「データ収集」から「データ活用」へとシフトしたことだ。こうした大きな変局点を中心にIIFESで話題を集めた展示を振り返る。(取材・文:松尾康徳)

(撮影:栗原克己)

 IoT(Internet of Things)やAI(人工知能)、5G(第5世代移動通信システム)などの最先端のICT(情報通信技術)を軸に進む新たな産業革命「インダストリー4.0」。ICTを利用したデータ駆動型の仕組みベースに産業構造の革新を図るという、この概念が浮上した数年前からFAや計測・制御の業界では、データを収集するシステムを構築するための産業用ネットワークやセンシングの技術が主な話題の中心だった。

 だが、新・産業革命の本質的な理解が広がるとともに、その焦点は収集したデータを利用して事業変革を進めるための具体的な取り組みへとシフトした。FAおよび計測・制御のそれぞれの業界で大きな存在感を示してきた「システム コントロール フェア」と「計測展TOKYO」が1つになって開催されたIIFESでは、こうした業界の動きが、はっきりと表れていた。具体的には、コントローラーやネットワーク機器などの新製品や戦略製品を前面に打ち出した展示はやや鳴りを潜め、代わりに各社が展示の中心に据えたのが、データを活用して様々な課題を解決し、産業変革を後押しする「ソリューション」である。

工具の長寿命化と加工時間の短縮

 オムロンは、展示ブースの半分以上を使って製造現場に向けた様々なソリューションを展示していた。その中の1つが、マシニングセンターで使う工具の長寿命化と加工時間の短縮を同時に実現するシステムである。ワークを工具で切削する際にワークの振動は避けられない。だが、振動が大きいと工具に過大な力がかかり、工具が早く消耗する。しかも加工に時間がかかってしまう。そこでワークの振動を加速度センサで測り、そのデータを工具の速度制御システムにフィードバックすることで、工具への負荷軽減と加工時間短縮の両立を図れるようにしたのがこのシステムだ。振動が大きくなれば工具をゆっくり動かすことで、工具の寿命を約20%延ばせる。さらに長寿命化だけでなく、振動を抑えることでスムーズに加工できるところでは工具を速く動かせるようになるので、全体の加工時間を約40%も短縮できる可能性があるという。

オムロンのマシニングセンターでのデータ活用事例
ワークの振動を工具の速度制御に反映し、工具の長寿命化と加工時間の短縮を実現する。(撮影:栗原克己)

 同社はこの他に、AIを利用してねじ締めの異常をAIで判定するシステムなども展示した。ねじ締めの作業品質は、トルク値で管理することが多いが、指定したトルクで締めていても、ねじ山の形状や硬さの違いによって作業状態が変化する。つまり計測結果が同じトルク値を示していても、ねじが十分入っていないことがあるという。そこで、ねじの入り込み方などねじの状態に関する情報も加えた複数の情報を、AIを利用して解析。その情報を基に合否を判定するようにした。

 三菱電機もソリューションを前面に出した展示を展開していた。その中で注目を集めていたのが回転機の振動診断システムである。モーターから取得した振動データを解析し、ベアリング内部の部品損傷などの異常を見つけ出す。異常による振動が発生するとアラートを発して、異常が進行して停止に至る前に問題に対応することが可能になる。モーターだけでなく回転機構を持つ様々な装置や設備に適用できるという。同社は、データを活用した様々なソリューションを「iQ Monozukuri」と名付けたパッケージ・ソリューションとして展開しており、今回展示した回転機の振動診断システムは、その一部として提供する。

三菱電機が展示した回転機の振動診断システム
モーターの振動を基に異常を検知するアプリケーションをパッケージ化した。(撮影:栗原克己)

 東芝産業機器システムは、スマートフォンを使ってベアリングの状態を音で診断するシステムを展示した。動作中の軸受けをスマートフォンのアプリで音声とともに動画で撮影すると、記録した音声を分析し、撮影したスマートフォンの画面に結果を表示する。この判定結果は、あくまで一次診断レベルで、最終的な診断には、さらに詳しく調べる必要がある。ただし、スマートフォンだけで作業ができるので、現場の作業者が手軽に検査を実施できるのが利点だ。今回披露したのは軸受けの検査用だが、同様にモーター本体の不具合を電磁騒音から検知するシステムや、ポンプが異物を巻き込んだときの音から不具合を検知したりするシステムも開発中である。

東芝産業機器システムが開発した簡易型診断システム
スマートフォンでモーターを動画撮影することで軸受けの異常を検知できる。(撮影:栗原克己)

「見える化」を省エネに確実に結び付ける

 機械装置向けだけでなく、プロセス装置向けのソリューションの展示もあった。その1つが、横河電機が展示した製造プロセス制御における最適探索システムである。AIを利用している。同システムの機能を紹介するために展示ブースで見せていたのは、バルブを介して3段に連なった水槽の一番下にある水槽の水位を自動的に一定に保つアルゴリズムのデモンストレーションだ。3段に連なった水槽を水が流れ落ちている時に、一番上の水槽に投入する水の量を変えても、水槽間のバルブを自動調整して下の水槽の水位は一定を保つ。強化学習の技術を導入することで、少ない試行回数でも目標値に近づけることができるのが特徴だ。デモンストレーションでは、バルブを手動で開閉して状態に変化を与えても、短時間で目的の状態に収束する様子を見せた。併せて、デモンストレーション用の装置を製作する過程を記録した映像も披露していた。この動画を見ると、水位を調節するアルゴリズムが少ない試行回数で完成した様子が分かる。

強化学習を活用した横河電機のプロセス制御システム
水位を一定に保つシステムを少ない試行回数で実現している。(撮影:栗原克己)

 アズビルは、プロセス変数(データ)を収集してプラントの稼働状況を自動モニタリングするためのクラウドベースのプラットフォーム「ACTMoS」のアプリケーションを複数提案した。ACTMoSは、プロセス変数の変化を基に、その工程で今後どういうことが起きうるかを自動的に予測することができる。従来は豊富な経験やノウハウを持つ熟練技術者に頼っていた稼働状況に関する予測や判断が、このシステムで可能になるという。

 同プラットフォーム上で、ユーザーのニーズに応じた様々なアプリケーションを実現することができる。今回展示したアプリケーションの1つが、エネルギー使用量の予測である。省エネは製造業にとって関心の高いテーマだ。多くの企業が、エネルギー使用量の「見える化」に取り組んでいる。「ところが、『見える化』が必ずしも省エネにつながっていないこともある」(同社担当者)。エネルギーの計測点が数百~数千点に及ぶことも少なくない上に、生産量の増減などの要素も絡むなど、予測の前提となる条件が複雑化し、技術者が個々の変化を十分把握できないという事態が発生しているからだ。今回提案したアプリケーションでは、計測点のうち想定以上に増えているものをフィルタリングして削減したり、データ量が膨大に増える可能性がある情報を示したりする機能を組み込み、予測のベースとなるデータの種類や量を最適化することでエネルギー使用量をより高精度で予測できるようにした。

アズビルの「ACTMoS」によるエネルギー監視
エネルギー使用量を予測して必要な対応を提示する。(撮影:栗原克己)

 同じ省エネ関連では、蒸気の熱エネルギーの収支を分析するツールを富士電機が展示した。既設の配管に外からクランプオンする形で計測できる蒸気用流量計を使って配管や蒸気利用設備から得た熱情報を収集。熱がどこにどれだけ逃げているかを管理施設の制御盤に表示する。さらにヒートポンプや省エネ機器と連携させることで、排熱の有効利用などを進めて設備全体の省エネを進めることができるという。

富士電機の熱収支分析システム
配管にクランプオンする蒸気用流量計から取得した熱情報を基に分析する。(撮影:栗原克己)

 ロックウェル オートメーション ジャパンは、既存の設備にAIのアルゴリズムを比較的簡単に実装するためのシステムを展示した。PLC(programmable logic controller)に外付けするAIユニット「LogixAI」と、そのアプリケーションである。このうちAIユニットは、現場から取得したデータを、クラウドに上げることなくエッジの領域で分析する機能を備えた機器である。同ユニットにはモデリングや解析などのアルゴリズムが組み込まれているので、データ解析の専門技術者がいない現場でもAIを活用できるようになるとしている。

ロックウェル オートメーション ジャパンが展示したAIユニット
PLC(programable logic controller)に取り付けるだけでAIを利用したアルゴリズムを実装できる。(撮影:栗原克己)