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株式会社SRA

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スマートファクトリー導入支援



製造現場の効率化や品質向上を目指す企業にとって、スマートファクトリー化は重要なテーマとなっています。
最先端のIT技術と長年のシステム開発ノウハウを活かした自動化・DX化で、品質・生産性の向上を実現するスマートファクトリー化をSRAが支援します。

こんな課題はありませんか


工場DXでよくある5つの課題と、SRAがお手伝いできることをご紹介します。詳しくは各ソリューションのページをご覧ください。

品質向上を実現する仕組みづくり

工場の外も含めて、生産・物流・品質のデータをつなげたい

OPC UAの情報モデルでデータを標準化し、サプライチェーン全体のデータ可視化を支援します。

生産性向上を促すプロセス最適化

メーカーごとの仕様の違いに縛られずに設備を選び、加工現場を改善したい

メーカーに依存しないOPC UAの標準仕様と、AI・デジタルツインを活用した改善の仕組みづくりを支援します。

自動化による効率的なライン運用

工程間の連携やロボットの動きを自動化し、ラインを効率よく動かしたい

OPC UAで設備間の動作や状態を標準化した自動連携や、ROS2による自律走行ロボット・ロボットアームの制御を実現します。

DX化による情報のデジタル化・一元管理

既存設備を活かしてDXを進めたい。セキュリティや紙の書類も気になる

Modbus・MQTT・独自プロトコルなどをOPC UAに変換して既存設備をつなぎ、セキュリティ対策や書類のペーパーレス化も支援します。

設備稼働率向上を支える保全強化

設備トラブルにすぐ気づき、原因を速く正確に突き止めたい

トラブルの発生をどこにいても知らせる仕組みや、動画・センサデータの自動保存、予兆保全で、トラブル対応を速くします。

SRAのスマートファクトリーソリューション


既存設備から新しい設備、上位システム・クラウドまでをつなぎ、データを活用できる工場を実現します。
既存設備を活用したOPC UA導入
実現イメージ
課題や目的に合わせて、各ソリューションの詳しいページをご覧ください。

どのソリューションが合うか分からない場合も、お気軽にご相談ください。

資料を見る・相談する

SRAができること


データ収集から活用までをワンストップで!!

OPC UA 導入支援

既存設備・PLC・独自プロトコルのデータをOPC UAで統一するサーバ開発や、MES/SCADAなどの上位システムと接続するクライアント開発、関連SDKの販売まで一気通貫で支援します。

OPC UA導入支援で詳しく見る >

ROS 開発支援

ROS/ROS2を使用したロボットの制御ソフトを開発支援します。
また、サポート期限が切れるROSからROS2への移行のサポートも対応します。

ROS/ROS2 開発支援で詳しく見る >

予兆保全(Sightline EDM)

設備データのモニタリングで変調をいち早く検知し、トラブルの原因特定・原因分析をデータで支援します。

予兆保全 Sightline EDMで詳しく見る >

データ可視化支援

稼働データ・プロセスデータをOEE/稼働率/品質指標などのKPIに整形し、ダッシュボードでリアルタイムに可視化します。
現場担当者が日常的に活用できるよう、ご要望に合わせて画面設計、アラートルールなどを一貫してサポートします。

クラウド活用支援

AWSなどのクラウド基盤上に、データ蓄積・分析・可視化環境を構築します。
将来的なデータ統合/AI活用を見据えた拡張性の高い構成の提案も可能です。

各種ソフトウェア開発

現場とIT/クラウドをつなぐ各種ソフトウェア開発、ネットワーク設計、データベース設計をお客様のご要望に合わせて実施します。
既存システムとの連携、段階的な導入、拡張性確保を前提とした基盤設計により、工場全体のデジタル化を支援します。
設定・状態表示を行うパネルの表示開発や、ラダー言語を使用した周辺機器制御プログラムの作成ノウハウもございます。
システム選定や構成検討、PoC実施など上流工程から対応可能ですので、ぜひお問い合わせください。

課題整理・要件定義

工場DXやデータ活用に向けて、現場の要望・課題整理からシステム要件定義、具体化までを一貫して支援します。
構想段階やアイディアレベルのご相談、「何から始めるべきか分からない」状態からでも対応可能です。
要件定義のみ、構想検討からの参画も可能ですので、お気軽にご相談ください。

SRAのスマートファクトリー実現プロセス

ステップ1のヘッダ画像
1 現場課題の整理

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。

ステップ2のヘッダ画像
2 目的設定・KPI設定

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。

ステップ3のヘッダ画像
3 アーキテクチャ設計

目的達成のために必要なシステムや技術を選定します。

ステップ4のヘッダ画像
4 試験導入 (PoC)

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。

ステップ5のヘッダ画像
5 本格導入・運用開始

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。

ステップ6のヘッダ画像
6 効果測定と継続改善

KPIに基づいて効果を測定し、継続的な改善を行います。


各ステップで行う具体的な内容の例を見る
  1. 1

    現場課題の整理

    • 現場ヒアリング
    • 現状プロセスの可視化(工程フロー図作成)
    • 問題の洗い出し例:不良率が高い、段取りに時間がかかる、設備停止の原因が不明
    • どの設備でどんなデータが取れているか確認
    • KPIの現状値把握OEE稼働率
  2. 2

    目的設定・KPI設定

    • 課題の優先順位付け
    • 改善目標を定量化例:段取り時間 60分 → 30分
    • KPI設計OEE(設備総合効率)MTBF(平均故障間隔)リードタイム
    • ダッシュボード設計の方向性決定
    • ROIの仮試算
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    アーキテクチャ設計

    • システム構成設計現場(PLC・設備)接続(OPC UA、MQTT 等)上位(MES、SCADA、クラウド)
    • データモデル設計
    • ツール選定
    • 認証・通信暗号化などセキュリティ設計
    • 既存設備との接続方法検討
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    試験導入(PoC)

    • 対象ライン・設備を限定して導入
    • センサ / ゲートウェイ設置
    • データ収集・可視化の試行
    • 現場フィードバック収集例:使いにくい、データ精度が足りない
    • ROIの仮試算
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    本格導入・運用開始

    • 複数ライン / 複数工場への展開
    • 運用ルール整備データ入力ルールアラート対応フロー
    • 現場教育・トレーニング
    • システム監視・保守体制構築
    • 他システム連携ERP品質管理システム
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    効果測定と継続改善

    • KPIの定期レビュー
    • 改善活動の実施ボトルネック工程の改善アラート閾値の最適化
    • 横展開(他工場・他ラインへ)

製造現場のデータ連携と自動化を支える導入事例・実績


自動車製造業

自動車工場での生産実績データ集計

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。

  • OPC UA
  • 産業用PC
  • NC(数値制御)機器
  • 独自プロトコル変換

半導体・電子部品製造業

基板検査装置の自動化/レシピ管理/機器管理/AGV制御

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。

  • OPC UA
  • MES連携
  • レシピ管理
  • AGV制御

電子部品実装・電子機器製造業

AI活用による省人化

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。

  • AI
  • 画像判定
  • ICチップ向き判定
  • 検証アプリ開発

自動車工場での生産実績データ集計

自動車工場での生産実績データ集計の事例

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。

事業 自動車製造業(国内、ヨーロッパ・米国・中国の海外工場)
担当範囲 FA機器の計測データを変換する産業用PC上のOPC UA変換ゲートウェイの設計・開発、上位システムとのデータ連携
使用技術 OPC UA 産業用PC NC(数値制御)機器 独自プロトコル変換

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基板検査装置の自動化/レシピ管理/機器管理/AGV制御

基板検査装置の自動化/レシピ管理/機器管理/AGV制御の事例

report_problem課題

MESと基板検査装置・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。

verified成果

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。

事業 半導体・電子部品製造業(基板検査工程)
担当範囲 基板検査装置とAGVを制御するOPC UAコンバーターの設計・開発、検査レシピ管理、MESとのデータ連携
使用技術 OPC UA MES連携 レシピ管理 AGV制御

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AI活用による省人化

AI活用による省人化の事例

report_problem課題

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。

verified成果

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。

事業 電子部品実装・電子機器製造業
担当範囲 要件定義、AIモデル選定、検証アプリ開発、精度改善
使用技術 AI 画像判定 ICチップ向き判定 検証アプリ開発

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動画/資料公開


OPC UAの基礎知識や、既存設備で始める工場DXなどの動画・資料を、OPC UA導入支援のページで公開しています。 動画・資料を見る >

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