予防保全や品質検査にどう生かす？　製造現場のIoTデータ活用に潜む課題とは

　スマートファクトリー化が進む現代的な製造現場では、IoTセンサーなどのネットワークデバイスが各所に設置されており、それらを使って日々、多種多様なデータが収集されている。これらのデータをいかに活用するかが、生産性や各種設備、機器の安定的な稼働を左右するといえるだろう。

　しかし、収集しただけのデータから、生産性の向上や設備の故障予知につながる兆候を的確につかむことができないことが多い。なぜなら、IoTから収集される設備稼働情報や保全実績、製造実績などの非構造のビッグデータは、単なる測定値の羅列にすぎないことが多く、そのまま分析にかけても期待する成果が得られないからだ。そのため、これらのデータをAIでの分析や機械学習モデル構築に使える形に「磨く」プロセスが必要になる。

　本コンテンツでは、製造現場で収集したデータの前処理プロセスから、その分析と機械学習モデル構築、分析結果の活用、他システムとの連携まで、包括的に支援するソリューションおよびそのユースケースについて紹介している。データ活用により、設備保全の効率化と生産品質の向上を図りたい組織にとって、大いに参考になるはずだ。