設備は内製化しなくちゃ意味ないんだよ

外部メーカに設備造って貰って、生産性が上がった！と喜んでいる貴方！

お金積んで造って貰っているだけだったら、只のバカです。

その設備に独自性は無いよ。

同じ様な設備の2作目は、同業他社がより改善された形で 更に安く入手します。

他者が買ったら優位性消滅どころか マイナス。

技術と経験値は外部メーカが得る事に。

大金払ったのに なーんにも残りません。

消耗戦やる為にお金突っ込んだ だけですね。

その設備、核となる要素技術を盛り込んでますか？外部に見せたらダメだよ！

核は、内製化して外部に伏せたブラックボックスにしなくちゃ。

買える技術は買う！だけどコア技術は内製化して自社で組み込み、生産システムとしての完成は社内で行わなくては意味がない。

途上国だったら、最新設備を買うところから始まっても良いでしょう。

だけど、日本で それじゃ 戦えませんよ！

何で消耗戦したがるかなぁ。

ものづくりの現場で、設備の内製化しない企業は 商社化して 最後には淘汰されるからね。

そんな訳で、内製化FAツールとして、キーエンスを強くお勧めします。新卒がヨーイドン！でやり始めて、簡単に目的に達する事が出来るのは、キーエンスシステムです。多軸制御、アナログ制御、通信制御、キーエンス以外のツールだと、本当に苦労します。手段で躓いている暇はありません。より目的に近い所で労力を費やしたいものです。

シーケンサを使ったロギングシステム

◼︎シーケンサをゲートウェイとして使う

生産設備のデータをロギングする時、既設のコントローラから直接値を読むのが簡単です。各社、独自のツールを用意していますが、コントローラ毎に使い方を覚えるのは面倒です。

オススメは、キーエンスのCPUをゲートウェイとして、内部データを読み取る方法。ほぼマウスのクリック作業だけで目的を達する事が出来ます。何だかよく分からなくても、覚える気がある場合に限り、キーエンス営業マンがマンツーマンで設定してくれます。

◼︎初めからキーエンスのシーケンサを使う

生産設備がコードを検出し、ネットワーク上のNASにトレサ情報として記録、タッチパネルやタブレットで記録を参照、その他定点観測情報をラズベリーパイで収集。こんなシステムを作っていきたいと思います。

 

初めから キーエンスの、シーケンサで動いている設備は、誰でも簡単に図の様な構成を使うことが出来ます。

もっと凄いことが出来るシーケンサもありますが、今回は誰でも！という点に重きを置きました。

◼︎先ずはシーケンサとNASを繋ぎます

シーケンサのデータをPLC自身のSDカードに取り貯めて、日付が変わったら、NASにファイル転送します。NASのデータを参照してPLCで処理するステップはまた後ほど。当面はSDカードのデータを参照して表示に使います。理由は楽だから。使うシーケンサは、キーエンスKV-7500です。

 

◼︎NASは人気のある物を

ラズベリーパイも繋ぎたいので、ウインドウズもLinuxも繋がるマルチプラットフォームが良いかな？と 価格.comの人気上位のがそんな感じでした。DS218jに決定。

ネットの情報も豊富だった事も決め手です。

【NASキット】Synology DiskStation DS218j [2ベイ / デュアルコアCPU搭載 / 512MBメモリ搭載] 多用途な初心者向け

メーカーはシノロジーと読むそうです。

ハードディスクは別売りなので要注意。

一緒に買われている商品があったので、そちらのセットで購入しました。

実際のハードは完成してます。

追いつくまで、のんびり更新していきます。

【Amazon.co.jp限定】WD HDD 内蔵ハードディスク 3.5インチ 3TB WD Blue WD30EZRZ/AFP SATA3.0 5400rpm 2年6ヶ月保証 (FFP)

目視検査の自動化なんて辞めちまえよ

◼︎外観目視検査の自動化前によく考えて

目視検査を自動化しようと考えているなら、もう一度 考え直して下さい。

今の体制をそのまま自動化できませんよ！

過剰品質気味の保証体制を見直し、must検査は何なのか、want検査は何なのか、テスト機での試験はもちろんのこと、目視検査レベルで突き詰める必要があります。自動化基準向けの体制の目処なく設備導入したら、こんな筈ではなかった、、、と後悔する事に。先ずはテスト機の導入で実証をする。社外任せではなく、社内で実施しなければなりません。外観検査の自動化の本質は、設備導入後の運用や保証に関わるノウハウ育成が9割を占めます。金積んで達成出来る事ではないのです。

安易に考えているのであれば、今の目視体制が楽なので断念をお勧めします。

◼︎欠陥検出の例

直径10mm金属円柱の円弧面上にある、欠陥（φ0.1mm以上、深さ0.05mm以上の凹み）をカメラで捉えて選別する。

欠陥の断面図はこんな感じ。

顕微鏡などで、観察すると参考になります。

◼︎撮像環境を作ろう

照明の当て方とカメラの位置関係を工夫して、欠陥を最もよく見える様に環境を整える必要があります。絵取り9割なのです。そもそも生データに映らないものは画像処理出来ません。

欠陥の開口部から覗いている反射面にたくさん光を当てて、その反射光をカメラでしっかりと撮像できる位置関係を探します。（欠陥の開口部が最も暗くなる様に合わせる事もあります）傷が最もよく見える撮像環境が出来きました。撮像した欠陥は 上図の様にレ点形状です。

最初は同じ1つのサンプルで設定します。

レ点形状サンプルバッチリ！

この撮像環境を定点観測点として行きましょう。

それでは次のサンプル。

先ほどと全く同じ形で対象形状。

逆レ点形状と呼びます。

形も大きさも同じなのに、定点観測カメラから見た反射有利面は暗く見えるかもしれませんし、場合によっては小さく見えるかもしれません。

実際の欠陥は360度全方向にレ点形状が、展開する可能性があり、さらに複雑です。

対策は、照明を追加したり、反射板で工夫したり、とにかく生の絵を綺麗に撮れる様、頑張ります。

検査対象の品種が増える度に、同じ様な事を繰り返します。

◼︎カメラでの撮像は写真判定の域を出ない

傷そっくりの絵が書いてあれば、傷にしか見えません。写真判定を使った画像検査は、地合いの影響をモロに受けます。影響は可検出として現れます。

◼︎撮像環境まとめ

搬送技術、撮像技術、画像処理技術の3つを駆使しなければ、欠陥検出の自動化は出来ません。目的達成には、気の遠くなる積み上げ作業が必要です。今回は、撮像環境を作る様子に触れて見ました。要望があれば、掘り下げたいと思います。

◼︎人が検査したら

指で摘んで、色んな角度から見て ハイお終い！

レ点がどうこうなど そんなこと考える必要もなく。自動化設備に同じ事をさせようとしたら、億越えでも不足です。

10万円もしない拡大鏡で事足りる目視検査とどちらが良いですか？

オーツカ光学 LED照明拡大鏡 SKKL-Fx4

産業革命のインパクト

第四次産業革命？ どでもいいじゃん。

そう言わず、過去の産業革命のインパクトを見てください。

◼︎ニューヨーク 大通り 第二次産業革命頃

↓1900年

 

↓1913年

◼︎わずか13年で馬車が淘汰

写真の違いは、馬車が消え自動車社会に喰われた事。

馬車関連の職にこだわって 変革しなかった人達は職を失い、自分の独自性を生かして新たな技術を取り入れ 自動車社会の波に乗った人達は より豊かになったそうです。

◼︎産業革命のインパクト 再来

2017年 経済産業省の戦略では、日本は第四次産業革命の過渡期にあると紹介されており、2030年に変革を終えるシミュレーションも行われてます。

今回のインパクトは産業の自立化です。

人間が請け負っていた、

リアルタイムに状況をフィードバックし効率の良い生産活動を行う。

の部分が自立化します。

今後は、自立化で その様な職が淘汰されることになります。

◼︎自立化で淘汰される人達

勤続何年の〇〇さんじゃないとダメなんだよ。

って、技能ではなく立場で仕事している人は淘汰される。

パラメータは変わらないのに一生懸命 表計算してる職業。割り込みなどイレギュラー対応で自動化出来ないと信じて疑わず、ずっと忙しく仕事している人達は淘汰される。

ワシら〇〇職人はそんな事しない！と変革しない人達も淘汰される。

◼︎産業の自立化ツール

おなじみ、

ロボット、IoT、ビッグデータ、人工知能

これらを、第四次産業革命の革新ツールと呼びます。

経済産業省は 革新ツールを使った変革を行わない企業は見捨てると言ってます。

◼︎そんな訳で

産業革命に淘汰されない様 頑張って働くのは勿論、自分自身も変革しなくては！と決意します。

会社の上席はIoTと言うけれど やってる事は違うんだよ

IoTって説明どうしましょう。

大多数の人が『インターネットのモノ化』って 答えますよね。

その後 それで何なの？と聞かれ、

『よく分からんです。』となります。

取り敢えず、装置のデータ取って美しいグラフで表示してみたまえ！

そんな意見が飛び交うが、それはただのロギングでインターネットにすら繋がないじゃん。

それでも、前進する気持ちがあるのなら！と見切りで進めることになります。

完成したIoTは まだ無いので、今のところは言ったもの勝ちでしょう。

IoTじゃないのにIoTと言い切ってロギングしまくる企業が多発している状況です。

IoTはツールであって、他のツールと連携させ目的を達する為の手段ですよ。

それ単体で何の利益も産みませんよ！

それでも導入を急がなくてはダメですよ！

なかなか伝わりません。

産業に絡めた IoTを使う目的を説明します。

『自前主義の垣根を超えて 川上や川下の市場／経済と連動する 自律的な生産活動システム』

これを説明するのに、経済産業省の戦略を知る必要があります。少し古いですかこの資料からです。

『新産業ビジョン 〜第4次産業革命をリードする日本の戦略〜』

http://www.meti.go.jp/committee/sankoushin/shin_sangyoukouzou/pdf/008_05_01.pdf

恐るべき事に、そんなに小さな企業では無い我が社の戦略的意思決定を行うメンバーが 国の戦略資料を全く見たこともなく、存在すら知らないと言う事実。

他の企業はどうなんだろうか？

日本企業の戦略層 ほんとに大丈夫？

KEYENCEの社員さんは把握してたなぁ。

さすがと言うべき。

ビジネスケース『キーエンス?驚異的な業績を生み続ける経営哲学』―一橋ビジネスレビューe新書No.7

人工知能が人工である内は 人が負ける事はない

色々と過大評価されてる人工知能。

死力を尽くした戦いになった時に、全く負ける気がしない。

世界最強の囲碁AIだって、ハンマーを振り下ろすだけで沈黙させる自信がある。

囲碁AIが勝手にカーナビ機能を持ったり、勝手に作曲し始めたら少し眉が動くかもしれない。

人工の域を超え始めてるかも知れないが、

それであっても、0グラム0センチの檻の中。

本当の脅威は AIが五感と虫レベル以上の体を手に入れてからだ。

ターミネーターのような世界が来ない事を祈る。

ターミネーター2 ダブル・エディション [DVD]