データ活用で製造現場を効率化、事例で見る予知保全実現への取り組み

　多くの製造現場で今、従来の設備メンテナンスから「予知保全」への転換が進められている。IoTデバイスなどから収集したデータを活用する予知保全では、異なるソースからのデータを統合し、それを機械学習で使用することにより、設備の障害を事前に予測できるようになるので、メンテナンス費用の削減に寄与するといわれている。

　また障害予測により、製造ラインのダウンタイム抑制や、設備の運用効率化も可能になる。グローバル展開する眼科光学メーカーであるエシロールでは、そのレンズ製造で最も重要な表面加工プロセスの効率に課題を抱えていた。そこで、これを解消すべく導入したのが、製造設備からの多様なデータセットを統合処理し、予測メンテナンスを可能にするデータプラットフォームだったという。

　本コンテンツでは、エシロールにおける予知保全の実現に向けた取り組みを紹介する。この取り組みを経て、同社では設備用消耗品使用の最適化に成功したことに加え、ポイントアンドクリックのビジュアルインタフェースやWebアプリケーションによる、設備データの全従業員への解放を果たし、メンテナンスの効率化を達成したという。