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Smart Factory 導入支援
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現場の課題を洗い出し、DXで解決すべきテーマを明確にします。
洗い出した課題に対して目標を設定し、達成度を測るKPIを設計します。
目的達成のために必要なシステムや技術を選定します。
本格導入の前に、限られた環境で試験導入を行い、問題点の洗い出しと改善を実施します。
PoCで得た知見をもとに、本格的なシステム導入と運用を開始します。
KPIに基づいて効果を測定し、継続的な改善を行います。
自動車製造業
課題海外工場ごとにFA機器のメーカーが異なり、生産実績データを統一的に集約できなかった。
成果計測データをOPC UAで標準化し、海外工場にも同一システムを展開。集計の仕組みを統一できた。
半導体・電子部品製造業
課題検査命令・レシピの発行から結果登録、工程内搬送までを一貫して自動化できなかった。
成果MES連携とAGV制御をOPC UAコンバーターに集約し、検査工程全体を自動化できた。
電子部品実装・電子機器製造業
課題生産プログラムの確認を人手で行っており、作業時間と確認漏れが課題だった。
成果AIによるICチップ向き判定で確認を自動化し、作業時間の大幅削減と確認漏れの低減を実現。
report_problem課題
各国の工場で現地調達するFA機器のメーカーが異なり、NC独自のプロトコルのままでは生産実績データを上位システムへ統一的に集約できなかった。
verified成果
計測データをOPC UAで標準化したことで、異なるFA機器を使用する海外工場にもそのまま同一システムを展開可能になり、生産実績データ集計の仕組みを統一できた。
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MESと基盤検査装置・AGVとの連携が統一されておらず、検査命令や検査レシピの発行から検査結果の登録、工程内の搬送までを一貫して自動化できなかった。
OPC UAコンバーターを介してMESから検査命令・検査レシピを発行し、検査結果をデータベースへ自動登録できるようになった。検査工程内のAGV搬送も同じコンバーターで制御し、検査工程全体を自動化できた。
生産プログラムの確認作業を人手で行っており、確認に時間がかかるうえ、確認漏れによる設備データの不備が不具合につながっていた。
AIによるICチップ向き判定システムで確認作業を自動化し、確認作業時間の大幅削減と確認漏れの低減を実現した。
課題を診断する
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