専門家オンライン: 未来の工場の 9 つの機能

[51CTO.comからのオリジナル記事] クラウドコンピューティング、ビッグデータ、モノのインターネット、人工知能などの技術が製造業でますます広く深く適用されるにつれて、将来のインテリジェント工場は多くの製造工場にとって変革とアップグレードの目標となっています。
想像してみてください。ロボットが工場内の機器を操作し、さまざまなタスクを実行します。機器は高度に相互接続され、連携して動作します。異常が発生すると、設備が自動的に生産担当者を呼び出し、次に起こりうる故障を自動的に予測することができます...工場では人間と機械が隣り合って働いています。この信じられないような未来の光景は、世界中の工場で静かに起こっています。

工業製造業で30年以上の経験を持つ企業として、ファーウェイはインテリジェント製造への変革の最前線に立っています。 Huawei Cloud の産業インターネット プラットフォーム FusionPlant を基盤として、エコ パートナーと連携し、産業インターネット業界のクラウド モデルを革新し、未来の高度にインテリジェントな工場を構築します。東莞松山湖工場はその典型的な例です。それで、松山湖工場のスーパーパワーとは何でしょうか?将来の高度にインテリジェントな工場を実現するためには、どのようなコア機能が必要ですか?

ファーウェイが最近立ち上げた政府と企業の専門家間の対外コミュニケーションのための初のオンラインプラットフォーム「ノウハウオンライン」コラムでは、ファーウェイの中国政府と企業インテリジェント製造事業部の上級専門家であるクアン・ジシュアン（兄冰）氏が「未来の工場の新機能」を共有し、未来の工場の背景にあるストーリーを明らかにした。クアン博士によると、企業がデジタル工場やスマート工場を構築するには、9つのコア能力を構築する必要がある。これらは、機器の自律性、機器のコラボレーション、フルプロセスの接続性、マルチレベルの連携、マルチビジネスのコラボレーション、意思決定の自動化、ユビキタスな人間とコンピューターの相互作用、宇宙旅行、および時間旅行です。

1. デバイスの自律性（OT側）

デバイスの自律性とは、デバイスが自身を管理できることを意味します。従来の機器には通信インターフェースがなく、障害を自動的に検出して警告することができませんでした。将来の工場では、設備にセンサー、データ収集インターフェース、監視、分析、予測などのハードウェアおよびソフトウェアツールを追加することで、センサー情報を収集し、状態を分析し、設備が自ら管理できるようになります。同時に、装置は生産担当者にメッセージを送信して、潤滑油の追加、ベアリングの交換などの関連操作を思い出させることもできます。デバイスの自律性を実現する機能は、デバイスにインテリジェンスを与えることと同じです。

2. 設備連携機能（OT側）

設備連携機能とは、機器間の自律的な相互作用、共同作業、各ステーションでの相互検査とエラー防止、自動エラー修正などを指します。

クアン博士は、講演の中で、生産設備と試験設備の連携のシナリオを列挙しました。生産設備の処理中に逸脱が発生した場合、品質検査設備は自動的にエラーを識別し、エラーを排除するためにプロセスパラメータを調整する方法を決定し、この情報を生産設備の制御指示に変換して、リアルタイムフィードバックによるエラー排除の目的を達成します。

もう 1 つのシナリオは、大きなワークピースを輸送する場合で、重量物の AGV が必要になることがよくあります。大型 AGV は非常に高価であり、利用率もそれほど高くありません。このとき、機器連携機能を使用すると、複数の小型 AGV を連携させて資産活用率を向上させ、コストを削減できます。

3. 完全なプロセス統合（IT側）

完全なプロセス浸透とは、注文スケジュール後の生産前の予防と予測、生産中のプロセス監視と迅速な例外処理、生産後の完全なプロセス最適化分析とプロセス改善を指します。

生産は注文スケジュールの結果によって決まります。スケジュールを立てると、製品の生産場所、必要な材料、工程計画、品質検査方法などが決定されます。

生産準備が整ったら、実際の生産を開始できます。生産の進捗状況をリアルタイムで監視し、生産が予定通りに完了できるかどうかを確認します。生産工程中に異常が発生した場合、その異常を迅速に特定して排除するために、迅速な診断と分析が必要です。

生産が完了した後は、生産プロセスパラメータが品質に与える影響を分析し、プロセス改善のための的を絞ったガイダンスを提供するなど、プロセス全体の分析と最適化が必要になります。

4. 多階層連携（IT側）

従来の IT システムを使用する場合、生産監視インターフェースで異常なアラームが見つかった場合、他の業務システムを開いてデータを表示し、原因を分析する必要があることがよくあります。診断後、別の業務システムを開いてジョブ処理の作業指示書を発行し、現場に送信して実行します。このプロセスでは、この作業の完全なクローズド ループを完了するために、さまざまなシステム、さまざまなメニュー、さまざまな機能インターフェイスが呼び出されます。将来の工場では、監視センターにすべてのエリアの主要な生産および運用指標を表示する電子ダッシュボードが設置される予定です。監視指標に異常な変動が見られる場合、直接クリックしてドリルダウンすると、データ分析および診断インターフェースが表示されます。診断結果が生成された後、インターフェースを直接リンクして呼び出し、操作を実行できます。この時点で、全体的な監視、分析と診断、および運用実行レベルが上下にリンクされます。

ファーウェイ松山湖工場グローバル製造オペレーションおよびコマンドセンター監視ビデオウォール

5. 複数の事業領域における連携

スムーズで効率的な生産プロセスを実現するには、単一の部門に頼ることは不可能です。人（製品を製造する人）、機械（製品を製造する設備）、材料（製品を製造する原材料）、方法（製品を製造する方法）、環境（製品が製造される環境）、安全性、テストなど、複数の分野でのコラボレーションをサポートするにはデジタルツールが必要です。

6. 意思決定の自動化 意思決定の自動化とは、データ収集、情報取得、知識発見、意思決定実行のプロセス全体の自動処理を指します。

松山湖工場には、大量の歴史的問題用紙が保管されています。各問題シートの内容には、問題現象の説明、問題の原因の分析、問題の処理対策、処理の効果のフィードバックが含まれます。これらの質問シートは、自然言語処理、ナレッジグラフ関連付け分析、質問応答ロボット、機械学習などの技術的手段を通じて、問題現象を後続の分析および診断プロセスに関連付け、それによって生産上の問題の自動診断を実現します。これにより、現場の従業員に求められる経験要件が大幅に軽減されます。この機能は、Huaweiの松山湖工場で全面的に推進されています。意思決定自動化技術の応用シナリオには、生産上の問題の自動診断に加えて、AI 品質検査、効率的な生産スケジュール、AGV 自動ルート最適化なども含まれます。

クアン博士は、新しい技術や方法によってある程度の人的資源や頭脳を節約できるものの、製造プロセス全体や産業チェーンには人的要素が不可欠であると指摘した。経営の知恵を必要とする芸術的な仕事の中には、やはり人間が行う必要があるものもあります。反復的であったり、蓄積された経験に依存し、意思決定の自動化などの標準パターンを抽出できる作業シナリオは、人工知能に置き換えることができます。したがって、無人操作は特定のローカルシナリオでのみ実現できます。

7. ユビキタスインタラクション

ユビキタス インタラクションとは、コンテキスト シナリオに基づいてフィードバック情報を動的に整理する、人とシステム間の会話型の音声インタラクションまたはアクション インタラクションを指します。自然言語処理、会話ロボット、複雑な検索やグラフ検索技術がますます成熟するにつれて、言語制御システムが現実のものとなり、作業効率とユーザーエクスペリエンスを大幅に向上させることができます。

8. 宇宙旅行

宇宙旅行とは、CPS、産業用インターネット、デジタルツインなどの技術を利用して地理的制限を克服し、遠隔監視や操作を実現することを指します。

企業が一定規模に発展すると、複数の工場を持つグローバル展開モデルが出現します。地理的範囲が広いため、現場での手動操作に完全に依存していると、非効率につながります。デジタルシステムでは、遠隔地の工場の生産状況を把握し、対応することが可能となります。空間移動能力は空間の制限を打ち破り、計画や戦略の立案を可能にします。

9. タイムトラベル

タイムトラベルとは、工場のホログラフィックデジタル化とシミュレーション技術の使用により、低コストかつ高効率で歴史的出来事の再生と将来の傾向の推論を実現することを指します。

タイムトラベルには 2 つの側面があります。1 つはバックトラッキングです。障害発生時には、収集した準完全データを使用して現場を再現し、問題が発生した場所や原因を分析することができます。 2つ目は予測であり、仮想環境内に仮想工場を構築し、システム内に仮想的な生産・製造工程を実現し、隠れた危険を事前に特定してその影響を観察し、新製品の試作や工程改善にかかるコストを削減することを意味します。

デバイスの自律性の成功事例

クアン博士によると、ファーウェイは上記9つの機能の細分化されたシナリオで多くのプロジェクトを進行中であり、そのうちのいくつかは比較的成熟しており、いくつかはまだ探索段階にある。例えば、設備の自律化における設備のインテリジェントメンテナンスはすでに適用されています。従来、設備の受動的対応保全や計画的保全には非科学的で不合理な点が多かった。一部の機器のメンテナンス周期が短すぎたため、部品の状態が比較的良好な状態でメンテナンスが行われ、不必要な無駄が発生していました。

機器が通常動作から故障へと移行するプロセスは、急速な故障プロセスではありません。異常な振動振幅や周波数など、初期段階で識別できる特徴がいくつかあります。機器にセンサーを追加し、温度や騒音などの指標を監視することで、これらの信号をキャプチャできます。機器側監視システムは、異常の発生場所と原因を分析し、機器の耐用年数を予測し、WeLinkなどのデジタルオフィスコラボレーションプラットフォームを通じて機器メンテナンスエンジニアに自動的に電話をかけ、異常の発生を通知します。スペアパーツがどこにあるか、修理にどのツールを使うべきかについても教えてくれます。メンテナンス後は、次にいつ障害が発生するかを予測することも可能です。 Huawei の松山湖工場には、同様の応用シナリオが数多くあります。

中国の「新インフラ」を背景に、製造業企業に対して「製造」から「スマート製造」への転換を求める声がますます高まっている。ファーウェイは、クラウド、AI、5Gなどの先進的なICT技術に引き続き注力し、産業用インターネットプラットフォームを構築し、業界をリードするエコロジカルパートナーと協力して、将来の工場にさらなる優れた機能を提供し、デジタル中国の構築を支援し、すべてがつながるインテリジェントな世界を共同で構築していきます。

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