ものづくり企業にとって取り組んでいて当然のキーワードになったIoT。思うような効果が出ないと悩む企業も多いが、原因はIoTの捉え方にある。先行?#24037;?#27431;米企業はデータを起点とした業務プロ?#20114;工?#30906;立を着々と進行させている。

(日経ビジネス2018年8月6日?13日号より転載)

 欧米企業はIoTについて、データの収集?分析だけにとどまらず、データをさまざま?#24066;韋?#22238;す「データ活用のループ?#24037;?#30906;立?#24037;毪長趣?#21147;を注ぐ。?#34892;膜摔ⅳ毪韋稀?#23455;際のモノや出来事をデジタルに再現?#24037;搿弗釬弗駿毳磨ぅ蟆埂oTは、デジタル?#30952;ぅ螭?#20805;実させるための手段という位置付けにある。

●シーメン?#24037;違些`ト?ノイシュタット工場
主に産業用モーターを生産。シーメン?#24037;摔い匹釬弗駿毳磨ぅ?#23455;践の場という位置付けにある(写真=2点:シーメンス提供)

シーメン?#24037;?#20808;端工場

 独シーメン?#24037;琁oT活用を深化させる舞台が、産業用モーターなどを造る同社のバート?ノイシュタット工場。ここではデジタル?#30952;ぅ螭?#21462;り組みを2段階で推進している。第1は製品や設備の3D(3次元)データなどを駆?#24037;筏?#29983;産シミュレーション。第2は3DデータとIoTデータの連携だ。

 生産シミュレーションでは、実際に生産ラインを構築?#24037;?#21069;にデジタルでバーチャルな生産ラインを再現。生産性や品質などを詳細に検証?#24037;搿?#24460;工程での手戻りを防ぐため、高品質な3Dデータを活用。量産開始までの期間やコストを削減?#24037;搿?/p>

 この工場では自社のIoT基盤「マインドスフィア?#24037;蚴工盲?#29983;産ラインの稼働データを収集。稼働データは単独で活用?#24037;毪郅?#29983;産シミュレーションで?#24037;盲?Dデータなどを管理?#24037;毳伐攻匹啶趣?#36899;携させる。遠隔監視や予知保全だけではなく、「品質不良が起きや?#24037;?#35373;計?#24037;洹?#25925;障しや?#24037;?#35373;備?#24037;趣い盲?#28145;い分析を行い、次期製品へのフィードバックや生産シミュレーションの精度向上なども実現?#24037;搿?/p>

 シーメン?#24037;膝蕙ぅ螗喪攻榨%ⅳ?#35069;造業やエネルギー産業など多様な産業向けに提供。データの収集?分析に続く段階として「クローズドライフサイクルデータループ?#24037;趣い?#27010;念を提唱?#24037;搿¥長欷摔瑜輟oTでのデータの収集?分析から次に取るべき行動や意思決定を導き出し、その行動や意思決定の結果を再び収集?分析に回?#24037;趣いΕ簽`タ活用のループを確立?#24037;搿?/p>

 データ活用をさら?#24605;?#36895;させる技術としてシーメン?#24037;?#26399;待を寄せるのがAI(人工知能)だ。2018年4月にドイツ?ハノーバー?#24773;_催された産業技術の?#25925;?#20250;では、デジタル世界に構築したロボットのデジタル?#30952;ぅ螭?#20986;展。最適?#25163;?#24481;プログラムをAIに学習させ、実際のロボットに適用?#24037;毳釬猊螗攻去颮`ションを披露した。

●相互に高めあうフィジカル?#21435;釬弗駿?/span>
従来は、デジタルで検証してから現場(フィジカル)に展開?#24037;?#29983;産シミュレーションが?#34892;膜坤盲俊?#20170;後は、IoT活用で現場からデジタルへのフィードバックなども進む
デジタル世界でAIによってロボットの最適?#25163;?#24481;プログラムを学習し、フィジカル世界のロボットに展開?#24037;耄ā弗膝惟`バーメッセ2018?#24037;扦違釬猊螗攻去颮`ション)